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基于人工智能+传感器技术在疫情防控方面的应用
2020-10-23 11:30:51 来源:搜狐网 作者:【
关键词:人工智能 传感器 疫情防控 应用
 
在对疫情防控常态化和基本公共卫生服务规范化提出更高要求的当下,基于人工智能+传感器技术的人脸识别加红外测温在各生活场景里的深入应用,愈发具有提高效率和减少感染的实际意义。
  在对疫情防控常态化和基本公共卫生服务规范化提出更高要求的当下,基于人工智能+传感器技术的人脸识别加红外测温在各生活场景里的深入应用,愈发具有提高效率和减少感染的实际意义。
  广州日报全媒体记者在走访广州市内科技创新企业发现,在结合人工智能算法针对性优化的基础上,投入实际使用的人脸识别测温设备正广泛活跃在机场、地铁站和商业广场等人流密集场合,终端的体温检测误差不超过正负0.3摄氏度,极大地将安保人员从测温放行的重复劳动中解放出来。而在人脸识别测温这一具体应用以外,记者还了解到,来自广州本土的科技企业还将人工智能识别技术大规模落地在互联网敏感内容审查、“新基建”数据中心建设和养殖场智能化巡检等场景。
  准确:结合人脸识别技术,红外热成像多点测温
  人潮汹涌的公共交通站点出入口,启动了疫情防控模式的机器人在五米的距离内,给探头前来往的十位行人同时完成测温,协助一线人员完成排查、防控任务,最大限度降低工作人员的感染风险。这是广州高新兴机器人有限公司研发的智能设备5G测温巡逻机器人。在今年2月,它成为全国首款走上“抗疫”现场的测温巡逻机器人。
  “机器人通过传感器实现人体红外测温筛查、戴口罩智能识别,以及高音循环播报宣传、远程指挥调度及历史信息回溯等功能,达到快速部署、远程监管通透的目的。”高新兴高级产品经理班伟向全媒体记者介绍称,该款5G测温巡逻机器人还可以借助4G和5G进行深度适配,无需搭建网络,就能够做到快速切换工作场景。
  据了解,对于这样一款防疫测温机器人,研发时相对突出的技术难度在于,如何用监测高温火焰或烟雾的红外热成像传感器来精准测量过往行人的体温,并且从而进一步形成筛查和追溯的闭环。“在实际应用中,机器人通过红外热成像在对人做标定时,会利用动态技术保证对人脸的持续跟踪。在热成像和可见光融合的基础上,后台系统会将敏感人物的单独画面截取出来提示监控者,体温异常人员的身份信息也能在机器人管理平台中以告警的方式呈现出来,远程监控的工作人员能实时收到报警信息,来实现整个过程的闭环。”
  “借助人工智能算法和传感器,结合人脸识别技术的人体红外测温设备,与人工手持测温设备相比准确度更高。”今年四月份,凭借旗下自研开发的AI人脸识别测温一体机,广州图普网络科技有限公司成为深圳市政府大型体温检测设备核准供应商。该公司首席战略官刘妍向全媒体记者介绍,在使用额温枪等人工手持设备进行测量时,需要对准手腕或额头等部位近距离进行测温,工作时属于基础纯单点测温,“我们的设备则采用红外多点阵列式芯片,并通过多维度的人工智能算法与模型,结合人脸各部位温度及环境温度,对体温数值进行精准矫正,得出的体温数据更加可靠。”
  赋能:算法+识别,助力新零售商业智能升级
  在科技浪潮不断升级的今天,建立在人工智能算法和传感器之上的识别技术,还为多个行业解决方案持续赋能。尤其是在新零售商业智能领域,能够基于店铺原有的监控摄像头接入人工智能识别系统,从而实现更低成本的数字化门店。“传统的线下品牌门店运营,想要通过接待效率和导购体验提升营业额,只能凭借店长和销售人员的管理经验和临场能力来提高。接入人工智能识别系统后,监控摄像头可升级为数据抓手,更有成效地提升顾客的购物体验及购买欲望。”刘妍以一家奢侈品店举例称,针对原先存在的顾客接待疏漏导致购物体验不佳等问题,人工智能技术能够将门店接待数据结构化,统计到店接待间隔时间等数据,并形成各类数据报表支撑店长制定及优化导购管理方案,且可通过数据反馈判断方案的可靠性,不断迭代优化方案以达到科学提升营业额的目的。
  同时,通过人工智能技术与大数据分析,还可为连锁门店选品及商品设计提供更为可靠的数据支撑,并为货架朝向及摆品优化提供数据依据,从而真正做到“千店千面”的门店运营:“比如某个生活百货连锁品牌,可能它一共有几千种货物可供给门店销售,但单个门店只能放得下一千个货物,这个时候该如何配货?通过人工智能和传感器,对到店顾客进行消费统计,结合店内停留时长与货架驻留轨迹分析,能够分析得出该门店服务的社区客群更想要什么,协助门店更好地洞察顾客特征和偏好品类。再将这个社区主要消费群体更需要购买的商品放在显眼位置,并结合数据分析获得货架朝向优化方案,从而极大地提升门店销售能力。”刘妍表示。
  智能:一秒识别,监控群猪健康状况
  在人脸之外,人工智能算法加持的识别技术还在赋能畜牧业发展,特别是在猪脸识别上建树颇丰。记者了解到,高新兴研发的畜牧巡检机器人能够代替人工进行全天候智能化巡检,实现对猪场环境的实时动态检测,更重要的是,还能对种猪进行自动体温检测及统计分析、发情情况测报等。
  在应用过程中,猪脸识别的采样点工作量比人脸识别还要大。据研发方介绍,猪的面部识别需要几百个参考点,才能达到和人脸识别同样水平的算法。相比较戴耳标的传统身份识别手段,人工智能算法+视觉传感器对群体猪脸进行识别的成本节省巨大,对动物造成的物理伤害也降到最低。通过这样的无害途径,在对猪的眼睛、耳朵、鼻子、鬃毛和轮廓这些面部特征点进行细节采集后,专属每一头猪独一无二的“身份证”就做好了。
  发展至今,利用这样的识别技术手段,畜牧业养殖户就能够判断一头猪的具体行为,比如是不是在进食、有否怀孕、是否下崽等。同时,畜牧巡检机器人的红外传感器能对猪的体温进行精准检测,并能通过音频识别判断其是否发生咳嗽或呼吸困难等症状。结合行为识别,还能监视猪的运动状况,检测其是否嗜睡或不进食,建立专属的存档文件,包括其年龄、体重、品种、运动频率和饲喂习惯等,从而很好地指示健康状况。
  深度探讨:当口罩成为必需,人脸识别有多难
  当下,人工智能迅猛发展,建立在算法深入优化基础上的识别技术可靠性越来越高。但如今利用人工智能终端对佩戴口罩的行人进行人脸识别和测温,要保证和以往“裸脸”一样的检测准确率,在技术上提出了更高挑战。
  通常来说,人脸识别算法是根据面部特征关键点来识别的。因此,算法纳入的关键点越多,识别的结果也就越精确。在来往的行人戴上口罩后,鼻梁以下的面部特征被彻底掩盖,可供检测设备识别的面部特征关键点大幅减少,相应地,对于检测终端此前学习的特征判别能力也随之降低。“人员戴上口罩遮挡面部后,机器在对人脸进行识别时一定会比他不戴受到更大影响。” 广州图普网络科技有限公司合伙人刘妍告诉全媒体记者。
  具体在算法校准上,针对面部下半区域遮蔽导致识别所需特征关键点减少这一难点,研发者得出的关键经验在于聚焦眼部,来优化注意力模型。详细来看,需要先将眼部、眉毛等局部特征与整体人脸特征融合,并结合注意力机制增强眼部特征,通过训练眼部关键点的模型,从而最终提升模型在口罩遮挡下的人脸识别率。
  记者了解到,当前人脸识别市场规模不断扩大,算法广泛应用于人脸闸机、社区门禁、医疗建档、商场客群分析等场景中。虽然与其他人工智能技术相比,人脸识别应用较广,但门槛仍然存在,主要表现在研发部署成本高、长期后续服务缺位等。因此,作为近来应用最为火热的视觉AI产品,人脸识别测温设备在实际工作环境中仍需与较多硬件适配,以更好地工作在火车站、机场等人流密集和光照变幻频繁的测温机常用场所。
  业内建议:应关注数据安全性问题
  “人脸识别加测温场景的应用,对推动疫情防控常态化起到了很大的作用。”在艾媒咨询首席分析师张毅看来,建立在人工智能浪潮之上的识别技术,以身份验证为主要目标,最根本解决的是效率问题,随着深入应用的场景不断拓展,“从不同的应用场景出发,研发到测试、落地的各条通道都正在打通,在未来还具有非常大的想象空间。” 但与此同时,张毅认为,对于人工智能识别技术的拓展应用,用户数据安全性和隐私性问题仍需被投入更多的关注。“站在研发企业的角度来说,可能觉得自己在数据管理上做好保护就万无一失,但也要考虑到这些数据在采集、运输等过程中有没有被泄露的风险。”他建议,落地识别技术对用户数据进行采集的相关各方应从加强第三方认证着手:“通过第三方机构来论证数据安全,借助外部力量来审视整个数据链条是否存在泄露的风险,更加能让用户放心。”
      

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