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銀河水滴：體態(tài)識(shí)別中存在技術(shù)難題及應(yīng)用困難

2020年09月18日 11:23:15來(lái)源：CPS中安網(wǎng)點(diǎn)擊量：41437

導(dǎo)讀目前行業(yè)中發(fā)展速度較快的行人重識(shí)別中也涉及到體態(tài)識(shí)別技術(shù)。雖然技術(shù)在不斷突破，但在人的體態(tài)識(shí)別中還存在很多難題需要克服。

　　【安防展覽網(wǎng) 品牌專欄】在當(dāng)前“人臉識(shí)別”逐步實(shí)現(xiàn)落地應(yīng)用，以人的形體、體態(tài)為特征的體態(tài)識(shí)別技術(shù)開始不斷突破，準(zhǔn)確率不斷提升，并展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用前景。在這其中步態(tài)識(shí)別、人體行為識(shí)別等技術(shù)表現(xiàn)的尤為突出。另外，目前行業(yè)中發(fā)展速度較快的行人重識(shí)別中也涉及到體態(tài)識(shí)別技術(shù)。雖然技術(shù)在不斷突破，但在人的體態(tài)識(shí)別中還存在很多難題需要克服。我們以步態(tài)識(shí)別為例進(jìn)行重點(diǎn)闡述。

　　據(jù)銀河水滴孫立斌表示，技術(shù)難題在于這種需要表達(dá)的形體特征和變化規(guī)律特征會(huì)受到跨視角變化、著裝變化、附帶物變化，畫面質(zhì)量等的影響，如何克服這些影響形成穩(wěn)定的特征表達(dá)是需要企業(yè)克服。另外在落地應(yīng)用時(shí)，步態(tài)識(shí)別需要隨機(jī)采樣大量的時(shí)序步態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型學(xué)習(xí)，建步態(tài)庫(kù)，然后根據(jù)步態(tài)數(shù)據(jù)提供系統(tǒng)解決方案。

　　在前期建庫(kù)采集數(shù)據(jù)的時(shí)候，步態(tài)識(shí)別的正面識(shí)別率低，容易受到性別、步長(zhǎng)、節(jié)奏、速度等的干擾；同時(shí)，相機(jī)角度、天氣條件、遮擋物、附屬物、道路崎嶇、甚至衣服光照等都會(huì)影響準(zhǔn)確性；比較難獲取年齡、性別等信息，而且非普遍性，如殘疾人不適合步態(tài)識(shí)別技術(shù)。

　　在落地商用的過(guò)程中，大多數(shù)監(jiān)控場(chǎng)景都是比較復(fù)雜的，可能存在多個(gè)運(yùn)動(dòng)物體，行人圖像容易受天氣、光照等外界因素的影響，而有所變化。以日照條件下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的影子為例，它可能與被檢測(cè)的目標(biāo)相連，也可能與目標(biāo)分離。如果是前者，影子扭曲了目標(biāo)形狀，使基于輪廓的步態(tài)識(shí)別方法不可靠；如果后者，影子可能被誤認(rèn)為是場(chǎng)景中一個(gè)錯(cuò)誤的目標(biāo)。因此，在實(shí)際場(chǎng)景下的步態(tài)檢測(cè)面對(duì)的挑戰(zhàn)不小。

　　銀河水滴為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，推出了一系列產(chǎn)品和解決方案：步態(tài)檢索智能一體機(jī)“水滴神鑒”，步態(tài)識(shí)別、檢索與追蹤系統(tǒng)“水滴慧眼”，步態(tài)抓拍盒子,步態(tài)人臉抓拍機(jī),WATRIXBOX等。

　　通過(guò)采取三種不同的模式來(lái)建立實(shí)戰(zhàn)的步態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)：步態(tài)人臉自動(dòng)建庫(kù)(武漢模式)：采集對(duì)象：有人臉信息的在逃人員/重點(diǎn)人員；步態(tài)采集系統(tǒng)(上海模式)：采集對(duì)象：未來(lái)需關(guān)注的重點(diǎn)人員；未破獲案件視頻庫(kù)(重慶模式)：采集對(duì)象：無(wú)人臉信息的在逃人員/重點(diǎn)人員，同時(shí)，在解決方案中還融合多種技術(shù)，包括ReID、足跡辨別、人臉識(shí)別、電子圍欄、視頻結(jié)構(gòu)化等。這些產(chǎn)品和解決方案，讓銀河水滴的步態(tài)識(shí)別技術(shù)在派*所、看*所、監(jiān)*、公*刑事案件等領(lǐng)域中得到應(yīng)用，為人臉識(shí)別提供較大的補(bǔ)充

　　行人重識(shí)別是需要利用大量單個(gè)人體同一時(shí)段不同監(jiān)控下的圖像信息進(jìn)行模型學(xué)習(xí)。在用于監(jiān)控場(chǎng)景中相對(duì)較短時(shí)間內(nèi)的行人識(shí)別，精度較高，算法速度可達(dá)到毫秒級(jí)別。

　　在真實(shí)場(chǎng)景下，ReID算法需要做到在跨時(shí)間段、跨場(chǎng)景、跨不同成像質(zhì)量的圖像采集設(shè)備下進(jìn)行高精度的快速識(shí)別，而這些攝像機(jī)所覆蓋的范圍彼此并不重疊，導(dǎo)致缺乏連貫的信息。而且在不同畫面中，人物的姿態(tài)、行為及外觀會(huì)發(fā)生較大變化，不同時(shí)間、場(chǎng)景的光照、背景和遮擋物各不相同，背景中還常有體型、衣著相似的其他人物干擾；攝像機(jī)的分辨率也有高有低，人物在畫面中出現(xiàn)的位置有遠(yuǎn)有進(jìn),這些都對(duì)ReID技術(shù)提出了極大的挑戰(zhàn)。

　　行人的姿態(tài)多變導(dǎo)致人臉上廣泛使用的對(duì)齊技術(shù)也在ReID中失效。行人的數(shù)據(jù)獲取難度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于人臉識(shí)別數(shù)據(jù)獲取難度，而行人的信息復(fù)雜程度又遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于人臉，這兩個(gè)因素疊加在一起，使得ReID的算法研究變得更加困難，也更加重要。

　　通過(guò)算法的有效設(shè)計(jì)，降低對(duì)數(shù)據(jù)依賴來(lái)實(shí)現(xiàn)ReID效果的突破是現(xiàn)在業(yè)內(nèi)的共識(shí)。這不僅對(duì)算法提出更高要求，也需要更高效的芯片提供強(qiáng)大的算力支持，二者缺少任意一個(gè)，都會(huì)影響行人重識(shí)別的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞銀河水滴體態(tài)識(shí)別步態(tài)識(shí)別

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