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​戴口罩身份识别:蚁鸣加速创新,,,,科技抗疫
公司新闻
2020.02.24

戴口罩身份识别:蚁鸣加速创新,,科技抗疫

随着各个企业的复工,,疫情攻坚战已正式下沉到三站一场等交通枢纽和园区、、、、学校等场所,,,在解决非接触式测温的问题之后,,针对戴口罩的广大人群如何在非接触式的情况下完成精准识别、、使其快速通过,,,对人工智能企业提出了新的要求。。

蚁鸣,,,,国内领先的以计算机视觉技术为核心的人工智能企业,,于2月初推出“热成像可见光高温识别跟踪解决方案”及“医院体温测量一体化解决方案”。。。其中蚁鸣首创的人脸识别额温枪系统针对在院病人,,,,在精准测量体温的同时通过人脸识别进行身份核验,,,,已在广东、、、湖南、、、广西、、、安徽等省份部分垂直行业使用。。。

2月18日,,,,中关村发布第二批抗击疫情新技术新产品新服务清单,,,,蚁鸣智能人脸识别额温枪系统位列其中。。。

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事实上,,,,在推出非接触测温和额温枪系统的同时,,,,蚁鸣技术团队已考虑到企业大批量复工时,,,各大交通站点、、社区、、、企业等机构针对进出人员的非接触精准识别和管理是更大痛点,,,即开始针对戴口罩识别及身份识别与体温一体化融合预警进行了专项攻关。。

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众所周知,,,人脸识别依赖脸部的多个特征点以及多个特征,,,戴口罩显然会掩盖这些特征,,,,增加错误识别率。。根据测试,,,团队发现佩戴口罩后识别率在十万分之一误识率的情况下降低了20个点,,同时,,试验还发现,,当口罩放置于鼻子下方时,,识别精度又基本和不戴口罩持平。。。

基于以上试验和戴口罩的人脸特殊性,,,,蚁鸣技术团队针对人脸识别算法进行了三个方面的优化:

(一)检测到人脸后通过分类器把人员分成两个类别:佩戴口罩和未佩戴口罩
(二)人脸特征提取:针对未佩戴口罩的人员使用传统的特征提取算法;针对佩戴口罩的人员对口罩上的人脸特征进行精确关键点定位和分割,,,提取出人脸非遮挡部分多类关键点采用基于深度学习的方法进行特征提取。。。
(三)业务方面改进:采用多模版融合技术用于提高多场景下的识别精度。。。。

算法优化后,,,,再经过大量的数据训练,,目前已应用到蚁鸣相关项目,,,,进行现场测试。。测试结果显示,,,蚁鸣的戴口罩人脸识别算法精度基本可以达到实战要求。。

轨道交通项目,,,现场测试识别出一名系统橙色人员,,系统发出警报,,战果明显;项目现场,,人脸识别动态跟踪、、识别预警等功能运行正常。。

抗疫,,,需要科技,,也需要态度。。。蚁鸣加速研发与创新,,是与疫情赛跑,,是与疫情所带来的的焦虑、、混乱、、、缺失、、停滞赛跑。。。精细创新、、快速迭代、、持续发展,,,,这是蚁鸣2020年初在疫情之下交出的第一份答卷。。最后,,,只要我们坚持不懈,,胜利必然属于我们,,,,武汉加油,,,,中国加油!!!

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