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          智能機器人全天候巡航 “二師兄”也可刷臉了

             日期:2020-09-10     來源:廣州日報     評論:0    
           在對疫情防控常態化和基本公共衛生服務規范化提出更高要求的當下,人臉識別加測溫技術在各生活場景里的深入應用,愈發具有提高效率和減少感染的實際意義。

          廣州日報全媒體記者在走訪廣州市內科技創新企業發現,在結合人工智能算法針對性優化的基礎上,投入實際使用的人臉識別測溫設備正廣泛活躍在機場、地鐵站和商業廣場等人流密集場合,終端的體溫檢測誤差不超過正負0.3攝氏度,極大地將安保人員從測溫放行的重復勞動中解放出來。而在人臉識別測溫這一具體應用以外,全媒體記者還了解到,來自廣州本土的科技企業還將人工智能識別技術大規模落地在互聯網敏感內容審查、“新基建”數據中心建設和養殖場智能化巡檢等場景。

          準確:結合人臉識別技術 紅外熱成像多點測溫

          人潮洶涌的公共交通站點出入口,啟動了疫情防控模式的機器人在五米的距離內,給探頭前來往的十位行人同時完成測溫,協助一線人員完成排查、防控任務,最大限度降低工作人員的感染風險。這是廣州高新興機器人有限公司研發的智能設備5G測溫巡邏機器人。在今年2月,它成為全國首款走上“抗疫”現場的測溫巡邏機器人。

          “機器人通過人體紅外測溫篩查、戴口罩智能識別、高音循環播報宣傳、遠程指揮調度及歷史信息回溯等功能,達到快速部署、遠程監管通透的目的。”高新興高級產品經理班偉向全媒體記者介紹稱,該款5G測溫巡邏機器人還可以借助4G和5G進行深度適配,無需搭建網絡,就能夠做到快速切換工作場景。

          據了解,對于這樣一款防疫測溫機器人,研發時相對突出的技術難度在于,如何用監測高溫火焰或煙霧的紅外熱成像來精準測量過往行人的體溫,并且從而進一步形成篩查和追溯的閉環。“在實際應用中,機器人通過紅外熱成像在對人做標定時,會利用動態技術保證對人臉的持續跟蹤。在熱成像和可見光融合的基礎上,后臺系統會將敏感人物的單獨畫面截取出來提示監控者,體溫異常人員的身份信息也能在機器人管理平臺中以告警的方式呈現出來,遠程監控的工作人員能實時收到報警信息,來實現整個過程的閉環。”

          “借助人工智能算法,結合人臉識別技術的人體紅外測溫設備,與人工手持測溫設備相比準確度更高。”今年四月份,憑借旗下自研開發的AI人臉識別測溫一體機,廣州圖普網絡科技有限公司成為深圳市政府大型體溫檢測設備核準供應商。該公司首席戰略官劉妍向全媒體記者介紹,在使用額溫槍等人工手持設備進行測量時,需要對準手腕或額頭等部位近距離進行測溫,工作時屬于基礎純單點測溫,“我們的設備則采用紅外多點陣列式芯片,并通過多維度的人工智能算法與模型,結合人臉各部位溫度及環境溫度,對體溫數值進行精準矯正,得出的體溫數據更加可靠。”

          賦能:算法+識別 助力新零售商業智能升級

          在科技浪潮不斷升級的今天,建立在人工智能算法之上的識別技術,還為多個行業解決方案持續賦能。尤其是在新零售商業智能領域,能夠基于店鋪原有的監控攝像頭接入人工智能識別系統,從而實現更低成本的數字化門店。“傳統的線下品牌門店運營,想要通過接待效率和導購體驗提升營業額,只能憑借店長和銷售人員的管理經驗和臨場能力來提高。接入人工智能識別系統后,監控攝像頭可升級為數據抓手,更有成效地提升顧客的購物體驗及購買欲望。”劉妍以一家奢侈品店舉例稱,針對原先存在的顧客接待疏漏導致購物體驗不佳等問題,人工智能技術能夠將門店接待數據結構化,統計到店接待間隔時間等數據,并形成各類數據報表支撐店長制定及優化導購管理方案,且可通過數據反饋判斷方案的可靠性,不斷迭代優化方案以達到科學提升營業額的目的。

          同時,通過人工智能技術與大數據分析,還可為連鎖門店選品及商品設計提供更為可靠的數據支撐,并為貨架朝向及擺品優化提供數據依據,從而真正做到“千店千面”的門店運營:“比如某個生活百貨連鎖品牌,可能它一共有幾千種貨物可供給門店銷售,但單個門店只能放得下一千個貨物,這個時候該如何配貨?通過人工智能識別,對到店顧客進行消費統計,結合店內停留時長與貨架駐留軌跡分析,能夠分析得出該門店服務的社區客群更想要什么,協助門店更好地洞察顧客特征和偏好品類。再將這個社區主要消費群體更需要購買的商品放在顯眼位置,并結合數據分析獲得貨架朝向優化方案,從而極大地提升門店銷售能力。”劉妍表示。

          智能:一秒識別 監控群豬健康狀況

          在人臉之外,人工智能算法加持的識別技術還在賦能畜牧業發展,特別是在豬臉識別上建樹頗豐。全媒體記者了解到,高新興研發的畜牧巡檢機器人能夠代替人工進行全天候智能化巡檢,實現對豬場環境的實時動態檢測,更重要的是,還能對種豬進行自動體溫檢測及統計分析、發情情況測報等。

          在應用過程中,豬臉識別的采樣點工作量比人臉識別還要大。據研發方介紹,豬的面部識別需要幾百個參考點,才能達到和人臉識別同樣水平的算法。相比較戴耳標的傳統身份識別手段,人工智能算法對群體豬臉進行識別的成本節省巨大,對動物造成的物理傷害也降到最低。通過這樣的無害途徑,在對豬的眼睛、耳朵、鼻子、鬃毛和輪廓這些面部特征點進行細節采集后,專屬每一頭豬獨一無二的“身份證”就做好了。

          發展至今,利用這樣的識別技術手段,畜牧業養殖戶就能夠判斷一頭豬的具體行為,比如是不是在進食、有否懷孕、是否下崽等。同時,畜牧巡檢機器人的紅外攝像頭能對豬的體溫進行精準檢測,并能通過音頻識別判斷其是否發生咳嗽或呼吸困難等癥狀。結合行為識別,還能監視豬的運動狀況,檢測其是否嗜睡或不進食,建立專屬的存檔文件,包括其年齡、體重、品種、運動頻率和飼喂習慣等,從而很好地指示健康狀況。

          深度探討

          當口罩成為必需

          人臉識別有多難

          當下,人工智能迅猛發展,建立在算法深入優化基礎上的識別技術可靠性越來越高。但如今利用人工智能終端對佩戴口罩的行人進行人臉識別和測溫,要保證和以往“裸臉”一樣的檢測準確率,在技術上提出了更高挑戰。

          通常來說,人臉識別算法是根據面部特征關鍵點來識別的。因此,算法納入的關鍵點越多,識別的結果也就越精確。在來往的行人戴上口罩后,鼻梁以下的面部特征被徹底掩蓋,可供檢測設備識別的面部特征關鍵點大幅減少,相應地,對于檢測終端此前學習的特征判別能力也隨之降低。“人員戴上口罩遮擋面部后,機器在對人臉進行識別時一定會比他不戴受到更大影響。” 廣州圖普網絡科技有限公司合伙人劉妍告訴全媒體記者。

          具體在算法校準上,針對面部下半區域遮蔽導致識別所需特征關鍵點減少這一難點,研發者得出的關鍵經驗在于聚焦眼部,來優化注意力模型。詳細來看,需要先將眼部、眉毛等局部特征與整體人臉特征融合,并結合注意力機制增強眼部特征,通過訓練眼部關鍵點的模型,從而最終提升模型在口罩遮擋下的人臉識別率。

          全媒體記者了解到,當前人臉識別市場規模不斷擴大,算法廣泛應用于人臉閘機、社區門禁、醫療建檔、商場客群分析等場景中。雖然與其他人工智能技術相比,人臉識別應用較廣,但門檻仍然存在,主要表現在研發部署成本高、長期后續服務缺位等。因此,作為近來應用最為火熱的視覺AI產品,人臉識別測溫設備在實際工作環境中仍需與較多硬件適配,以更好地工作在火車站、機場等人流密集和光照變幻頻繁的測溫機常用場所。

          業內建議:

          應關注數據安全性問題

          “人臉識別加測溫場景的應用,對推動疫情防控常態化起到了很大的作用。”在艾媒咨詢首席分析師張毅看來,建立在人工智能浪潮之上的識別技術,以身份驗證為主要目標,最根本解決的是效率問題,隨著深入應用的場景不斷拓展,“從不同的應用場景出發,研發到測試、落地的各條通道都正在打通,在未來還具有非常大的想象空間。” 但與此同時,張毅認為,對于人工智能識別技術的拓展應用,用戶數據安全性和隱私性問題仍需被投入更多的關注。“站在研發企業的角度來說,可能覺得自己在數據管理上做好保護就萬無一失,但也要考慮到這些數據在采集、運輸等過程中有沒有被泄露的風險。”  他建議,落地識別技術對用戶數據進行采集的相關各方應從加強第三方認證著手:“通過第三方機構來論證數據安全,借助外部力量來審視整個數據鏈條是否存在泄露的風險,更加能讓用戶放心。”(吳陽煜)

           
           
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