公安部门的心头好 浅析ReID技术应用的虚与实

2020-05-26 11:57 来源:安防展览网

对于公安部门来说,虽然人脸识别摄像机已经遍布城市,但面对反侦察能力强的嫌疑人,现有的视频监控系统很难成为助力:摄像头覆盖角度有限、分辨率低、面部信息捕捉不足、嫌犯行迹追踪困难都成为了人脸识别摄像头在公安领域应用的典型难题。

而ReID(行人重识别)技术则从特殊人群检索的巨大需求下应运而生。

ReID技术也称行人再识别,是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。即通过一个监控行人的图像,即可检索跨设备下的该行人图像。旨在弥补固定摄像头的视觉局限,并可与行人检测/行人跟踪技术相结合,广泛应用于智能视频监控、智能安保等系统。

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跨场景人脸识别已成为公安口重要需求

近年来,ReID技术得到了大规模的重视,并屡屡得到突破。仅在今年5月,就有多项世界纪录再次被刷新。然而技术水平高并不意味着可以雄踞市场高位。从落地的角度来看,ReID的实战案例还是很少,仅有云从、旷视等少数几家企业在公安口进行了有效的尝试。而技术与落地之间的矛盾,带来的则是投资者对于这项技术的广泛质疑。

ReID的虚:算法刷榜真的没有意义吗?

不同于前几年AI概念的大红大紫,如今的投资者对于算法能力高低的兴趣已经大打折扣,一个个被收购的例子告诉他们,如今比起算法是否能够“霸榜”,数据策略是否正确、业务与技术的对接是否顺利已经成为了更让他们关心的问题。

然而自ReID这个技术领域,情况略微有所不同,因为对于公安口来说,比起能够减少多少人力消耗,更重要的问题是能否最大程度上减少错判、误判的可能性。

目前即便是测试水平最佳的算法,准确率也仅有98.88%,而1%以上的误判率,在火车站等人流量大的场所将带来非常多的误判报警,得不偿失。所以业界对于算法的测试结果都尤为关注。

而且同其他AI竞赛不同,在ReID这个赛道上,有公认的三个权威主流公开数据集,即CUHK03、DUKE-MTMC和Market1501。几乎所有的ReID竞赛都会在这三个数据集中进行测试。在此基础上,所有的ReID的能力可以很轻松的进行横向对比,不同厂商算法之间的差距一看便知。

在此基础上,甲方可以很容易就得到反映算法综合性能的指标MAP(平均精度值),直观地估算算法的实战价值。

不过遗憾的是,即便是在DUKE-MTMC中MAP值最高的腾讯优图(成绩截至5月20日),MAP也只达到了91.1%,比起准确度已经突破99.5%的人脸识别,ReID技术显然还有很大的进步空间。

更令人担忧的是,仅仅是数据集并不能代表ReID技术在实战当中的效果,从得到的反馈来看,ReID技术的落地还有众多难点需要克服。

ReID的实:难点与机遇并存

截至目前,业内主流的AI企业几乎都参与到了ReID的技术研究中来,然而研究并不代表实战,即便是在测算当中跑分很高的算法,在实战当中依然会受到种种因素制约,从目前来看,ReID在实战过程中的难点主要体现在以下几个方面:

(1)现实中行人照片会存在各种困难,例如遮挡,黑白到彩色,换装等,比较会影响算法效果。

(2)ReID因为要求跨摄像头,隐私等原因,数据采集难度大,对算法提出了在少数据上训练出高鲁棒性的模型的极高的要求。

(3)商业落地需要围绕ReID打造一些列相关技术矩阵,涉及到工程、算法、硬件、产品形态等多方面,对于小公司来说难度较高、

(4)ReID经常涉及到跨场景识别,即追踪人物的光线、遮挡关系、拍摄角度会随着摄像头的变换而不同,因此需要进行大范围的匹配。这也给ReID技术在实战应用中创造了难点。 (5)数据库有限,上文提到的三大主流测试库的样本容量均在10万以内,相比之下,人脸识别公开数据集的ID已经超过100万,在实战过程中我们经常可以听闻百万级以上的数据库给予支持,而这对ReID系统来说,运算压力无疑更大,还需要时间。

(6)摄像机机能限制,想要部署ReID,首先摄像头的分辨率要符合标准,而以我国高清摄像头目前的普及程度,想要大规模部署这种算法,成本上难以实现。

综上所述,ReID的作用是不可以忽视的,但同样它的部署也是受限的。据了解,目前ReID能够真正实现作用的场景主要集中在机场、火车站、边境地区等人流量较小或高清摄像头分布密集的区域,距离大规模部署还有一定的距离。

虽然有着这些发展上的难点,但ReID技术在市场上尤其是公安口具有海量部署需求。 今年3月,发改委秘书长丛亮就曾公开表示:“疫情改变不了中国经济增长长期向好的趋势。”同时,他也提出:“这次的疫情也暴露出了社会治理、公共能力设施、应急能力建设等方面存在着一些短板和弱项,这些都是未来发展的空间和投资增长的潜力所在。”

随着新基建的兴起,智慧城市建设也步入新的阶段,而人工智能算法则是其中的重中之重。尤其是在疫情黑天鹅的年初,很多安防企业都使用ReID算法成功识别了戴口罩的人群,并追踪可疑人员轨迹,达到了防范于未然的效果。 

责任编辑:乔海飞