當前，在各行業(yè)人臉識別技術的應用已進入快速增長階段。在實際應用中，作為人臉數(shù)據(jù)源獲取設備的人臉抓拍相機，對最終人臉識別的結果具有決定性作用。文安智能“明鏡”智能人臉抓拍相機(VT-S102-SFR)，正是一款應對復雜行業(yè)場景，準確、高效地得到目標個體或人群的人臉照片，提供高質量人臉數(shù)據(jù)，以實現(xiàn)跨場景高精度人臉識別結果的智能相機產品。該產品采用文安智能自主開發(fā)的Tarsier低功耗AI模塊(基于Intel Movidius芯片)，通過整合其優(yōu)秀的獨創(chuàng)算法和硬件平臺，在實際應用場景中有著出色的表現(xiàn)。
文安智能“明鏡”智能人臉抓拍相機
“明鏡”相機的跨場景卓越表現(xiàn)
◆ 優(yōu)秀的抓拍率：98%以上
“明鏡”在實際場景中有著不俗表現(xiàn)，它在常規(guī)的應用場景(如商業(yè)地產等)的抓拍率不低于98.5%，即使在人流最密集、完全開放的極端場景下(如學校門口上下學高峰期)，抓拍率依然穩(wěn)定在98%以上。
◆ 極低功耗：AI模塊功耗低至1.5瓦
明鏡相機選擇以Intel Movidius芯片搭建其深度學習硬件平臺，以實現(xiàn)更低功耗、相對更強的計算能力和更好的場景適應性。
◆ 同屏最大檢測人臉數(shù)可到200個
“明鏡”人臉抓拍相機的性能受同屏出現(xiàn)人數(shù)的影響不大，同屏檢測人臉數(shù)最大可達到200個，最小檢測人臉的尺寸可低于20pix(但實際應用中過小分辨率會顯著影響識別的精度)。
數(shù)字背后的黑科技
基于Intel Movidius芯片的Tarsier超低功耗深度學習人臉模塊。
基于Movidius芯片的深度學習平臺，相較于FPGA技術具有更好的靈活性，相較于基于GPU芯片的平臺則功耗大為降低，是綜合考量算力、功耗、靈活適用性三個維度的優(yōu)秀平臺。但對于Movidius這樣功耗極低的芯片，如何在有限的深度網絡規(guī)模下得到最出色的技術指標，需要長期的磨練。文安智能與Movidius從其發(fā)展早期開始，就建立了深入的戰(zhàn)略合作關系，因此對于如何充分發(fā)揮Movidius芯片的計算能力具備豐富的經驗。
文安智能基于Movidius芯片發(fā)布的業(yè)內體積最小、功耗極低(約1.5W)、計算能力相對強大的Tarsier模塊。
DA(Domain Adaptation)技術
“明鏡”相機從底層架構設計層面具備多應用場景適用的基因。相機以文安智能十余年來積累的大規(guī)模行業(yè)實際場景數(shù)據(jù)訓練為基礎，構建了穩(wěn)定成熟的框架;結合DA技術的使用，在遇到新的應用場景時，只需要提供少量的目標場景的實際數(shù)據(jù)，就可以使人臉檢測/識別模型快速地自動適配新的場景，保障了明鏡相機在實際應用場景中穩(wěn)定的技術指標。
DA技術和Tarsier模塊的結合，使明鏡相機的人臉模塊如虎添翼。每臺相機一旦安裝，其工作的場景就固定下來，DA技術進一步降低了達到同等指標所需的模型規(guī)模，從而在并不需要對模型進行定點化的條件下，實現(xiàn)了全幀全實時分析。
互聯(lián)網抓取、配合式注冊、實際場景完全無配合照片的對比;不同場景的人臉數(shù)據(jù)之間差異顯著，公開刷榜測試指標出色的模型直接用于陌生實際行業(yè)場景時，技術指標可能明顯下滑。
更出色的抓拍去重與過濾：ReID技術與直接身份識別模型篩選。
在人群密度大時，由于人與人之間的遮擋，跟蹤有時會被打斷，導致同一人產生重復的抓拍照片并被認為是兩個不同的人?！懊麋R”相機使用的ReID技術，即使有人在被遮擋后重新出現(xiàn)，通過相機內置的實時身份比對，也可以確認他就是短時間前出現(xiàn)過的某個人，從而在很大程度上克服傳統(tǒng)方式中的因跟蹤中斷而形成的重復抓拍問題。
常規(guī)的抓拍過濾在篩選照片時主要考慮人臉的姿態(tài)和圖像質量。圖像質量的評價算法雖然比較輕，容易實現(xiàn)，但也容易受到光照條件和噪聲等因素的干擾?！懊麋R”相機直接使用身份識別模型來篩選同一個人的實時抓拍照片以得到更佳的結果。這也意味著文安智能在一個1.5W功耗的Tarsier模塊上實現(xiàn)人臉檢測、姿態(tài)估計、ReID以及身份識別四種模型。
文安智能“明鏡”智能人臉抓拍相機的應用
文安智能“明鏡”智能攝像機結合最適用的深度學習硬件平臺、DA技術、以及ReID技術等，從算法、到硬件產品、再到后端數(shù)據(jù)分析平臺進行整合，為用戶的實際應用場景，提供了最具適用性與實用性的解決方案。目前該產品已經在商業(yè)、交通、學校、電力、公安等實際項目場景中開始實際應用。
某公共場所入口人臉抓拍、人臉屬性檢測與人臉比對識別
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