【链环科技】AI智能测温 戴口罩人脸识别算法 智能安防从看见到思考

全国新冠肺炎疫情状态逐渐好转,各学校各年级逐步返校复学,如何保障是师生的健康安全是每位家长与领导最关心的事。而做好入校师生体温监控,识别人员身份信息,筛选社会人员及陌生车辆进入小区,尽可能避免外来人口聚集和输入性病源是校园疫情防控的关键。

而与复课复学同时出现次数最多的就是AI测温系统、人脸识别技术、人员防控管理系统等“智能安防系统”字样。谁都没有想到,一场疫情让一直可闻不可见的东西,

在校园、车站、医院、枢纽站等安检口随处可见,成为了疫情安防的重要手段。

AI测温系统

●AI测温系统使用

“安检处”的“摄像机”便是一套AI体验检测仪,由一台三脚架、一台摄像机、一台笔记本组成。经过的每一个人,显示屏上会呈现他的温度,检测温度正常可以实现无感通过,一旦检测到疑似高温行人,系统会自动报警,再由安保人员进行二次测温。
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●AI测温系统技术支持

这看似简单的呈现效果和操作模式却需要红外与人工智能技术的双向加持。红外技术保证远距离非接触时测温的需求,计算机视觉技术则通过精准识别人员额头部位以实现快速定位。

大多数AI测温项目都结合了红外热成像和人脸识别,以非接触的方式实现多目标温度筛查,测温精度多在±0.3℃。从技术逻辑上来说,它需要AI算法来做人像的识别和追踪,即在摄像头画面中准确定位每一张人脸,然后结合红外温度点阵计算出额头的温度。

●AI测温系统价值所在

AI测温系统以非接触、无感知的方式为学校、车站等人口密集的地方提供了可靠。高效的解决方案。尽管无法完全取代人工,但AI测温产品的价值依然重要。1分钟内可完成对逾200人同时通过的体温实时检测。避免人群密集地造成的挤压风险,体温初筛也可以减轻安保人员的工作压力。

戴口罩人脸识别技术

为了防止脱戴口罩引起的感染,和疫情的更好防控,人脸识别技术要求升级,研发戴口罩人脸识别算法。考虑到人脸产品落地的各种可能,以及多角度人脸、跨年龄人脸、大底库、小像素等情况的多样性,传统的人脸识别算法在口罩遮挡情况下面临着巨大的挑战。、

●戴口罩人脸识别技术支持

利用GAN网络对抗生成所需样本,采用以图生图的方式给人脸“P”上了口罩。这样就能快速生成较真实的口罩人脸样本,并采用多种Image Augmentation手段进一步丰富样本集,最后将生成的样本以一定比例加入到原有的训练样本中,进行融合训练。

要进行准确的人脸识别必须加强对眼部特征的学习,在主干网络结构中加入了Self-Attention模块,通过控制戴口罩样本的比例,来使网络不同程度上更关注于眼部特写。
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●戴口罩人脸识别技术价值所在

在工程应用时,考虑到性能与准确率的双重因素。团队通过口罩状态检测,对未戴口罩人脸采用标准人脸识别模型;对已戴口罩人脸,使用上述优化的算法模型。这样既能保证正常情况下的人脸识别精度,又能保证戴口罩人脸的准确识别。

监控安防系统

监控报警系统也是我们日常生活中最有可能接触到的智能安防成员,无论是智能摄像机还是智能门铃或者是智能防火墙,都是朝着视觉、触觉、听觉、嗅觉等感知能力努力的,他们大多在人脸识别技术上高度重合,但不同场景的产品需求略有不同。这些产品大多数是通过对人脸人形抓拍、车辆识别等视频分析提供结构化的视频存储,多用于事后查证。
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从人脸识别到AI测温到监控安防系统再到本文未提及的智能安保机器人都属“智能安防”,一场疫情,让物联网5G时代的智能安防提前进入试点并正式运用。我们相信,用不了多久我们会真正进入万物感知、万物互联、万物智能的时代。多种智能化应用帮助用户实现数字化与智能化转型,让AI智能安防守护千万家。
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