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体态识别中存在的技术难题及应用困难

发表时间:2020-09-14 13:07

  在当时“人脸辨认”逐步完成落地运用,以人的形体、体态为特征的体态辨认技能开端不断打破,准确率不断提升,并展现出巨大的运用前景。在这其中步态辨认、人体行为辨认等技能表现的尤为杰出。另外,目前职业中发展速度较快的行人重辨认中也涉及到体态辨认技能。虽然技能在不断打破,但在人的体态辨认中还存在很多难题需求战胜。咱们以步态辨认为例进行要点论述。

  据银河水滴孙立斌表明,技能难题在于这种需求表达的形体特征和改变规则特征会遭到跨视角改变、着装改变、附带物改变,画面质量等的影响,怎么战胜这些影响构成稳定的特征表达是需求企业战胜。另外在落地运用时,步态辨认需求随机采样很多的时序步态数据进行模型学习,建步态库,然后根据步态数据供给体系解决方案。

  在前期建库采集数据的时分,步态辨认的正面辨认率低,简单遭到性别、步长、节奏、速度等的搅扰;一起,相机角度、天气条件、遮挡物、附属物、道路高低、乃至衣服光照等都会影响准确性;比较难获取年纪、性别等信息,并且非普遍性,如残疾人不适合步态辨认技能。

  在落地商用的过程中,大多数监控场景都是比较杂乱的,可能存在多个运动物体,行人图画简单受天气、光照等外界要素的影响,而有所改变。以日照条件下运动方针的影子为例,它可能与被检测的方针相连,也可能与方针分离。假如是前者,影子歪曲了方针形状,使根据轮廓的步态辨认方法不可靠;假如后者,影子可能被误认为是场景中一个过错的方针。因而,在实践场景下的步态检测面对的应战不小。

  银河水滴为了应对这些应战,推出了一系列产品和解决方案:步态检索智能一体机“水滴神鉴”,步态辨认、检索与追踪体系“水滴慧眼”,步态抓拍盒子,步态人脸抓拍机,WATRIXBOX等。

  经过采纳三种不同的形式来树立实战的步态数据库:步态人脸自动建库(武汉形式):采集目标:有人脸信息的在逃人员/要点人员;步态采集体系(上海形式):采集目标:未来需关注的要点人员;未破获案件视频库(重庆形式):采集目标:无人脸信息的在逃人员/要点人员,一起,在解决方案中还交融多种技能,包含ReID、足迹辨别、人脸辨认、电子围栏、视频结构化等。这些产品和解决方案,让银河水滴的步态辨认技能在派出所、看守所、监狱、公安刑事案件等领域中得到运用,为人脸辨认供给较大的补充

  行人重辨认是需求利用很多单个人体同一时段不同监控下的图画信息进行模型学习。在用于监控场景中相对较短时间内的行人辨认,精度较高,算法速度可到达毫秒级别。

  在实在场景下,ReID算法需求做到在跨时间段、跨场景、跨不同成像质量的图画采集设备下进行高精度的快速辨认,而这些摄像机所覆盖的范围彼此并不重叠,导致缺乏连贯的信息。并且在不同画面中,人物的姿势、行为及外观会产生较大改变,不一起间、场景的光照、布景和遮挡物各不相同,布景中还常有体型、穿着相似的其他人物搅扰;摄像机的分辨率也有高有低,人物在画面中呈现的方位有远有进,这些都对ReID技能提出了极大的应战。

  行人的姿势多变导致人脸上广泛运用的对齐技能也在ReID中失效。行人的数据获取难度远远大于人脸辨认数据获取难度,而行人的信息杂乱程度又远远大于人脸,这两个要素叠加在一起,使得ReID的算法研究变得愈加困难,也愈加重要。

  经过算法的有用规划,下降对数据依靠来完成ReID效果的打破是现在业界的共识。这不仅对算法提出更高要求,也需求更高效的芯片供给强大的算力支持,二者短少恣意一个,都会影响行人重辨认的实践运用价值。


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