浅析TSINGSEE智能边缘网关的人体检测技术及应用场景
随着计算机视觉技术与深度学习的发展,AI智能检测与识别技术也越来越广泛地应用到社会生活的各个方面。在短短几年内,深度学习算法已经在处理图像及分类等方面,取得了可观的成绩,并且开始逐步代替人工在某些场景中进行使用,比如安防视频监控等。
基于AI的人体检测技术近年来也越来越被提及和应用。人体检测是目标检测的一个分支。人体检测算法可以实现对视频及图片中的所有人体进行检测,并返回每个人体的矩形框位置。在当前的研究中,人体检测的挑战主要表现在以下几个方面:
1)遮挡:在现实场景中,人群非常密集,可能会存在严重的遮挡问题,这也会导致检测数目出现误差,给算法带来挑战。
2)复杂背景:人体检测会遇到背景非常复杂的场景,有些物体的外形、纹理、颜色等很像人体,或者广告牌、海报中的“人体”,这也会导致算法无法准确区分。
3)光线:光线给算法带来的挑战也比较大。在实际场景中,光线明暗、阴影、曝光等都会影响算法的检测精准度。
TSINGSEE青犀视频近期发布了基于AI智能检测识别技术的硬件——智能分析网关,该设备具有人体检测、口罩佩戴检测、安全帽检测、区域入侵检测等AI检测功能。其中,人体检测基于AI算法,可对监控场景中是否存在人体进行检测,并给予精确定位、追踪。在应用场景上,人体检测可以实现:
1)人流量统计:统计图像中的人体数量以及追踪流动趋势,无需人体的正脸、全身照,可广泛应用在人群密集场所,如:广场、街道、车站、地铁站、商场、景区、楼宇、各场所出入口等场景中。
2)行人闯入/越界检测:可自动检测规定区域内是否有人体,比如在一些危险区域、重点区域,需要时刻检测是否有人员闯入等,可保障财产及生命的安全,同时还能结合报警装置实现声光、语音报警驱离。
3)人群密集/拥堵检测预警:当人群流量超过预设值时,可自动发出告警提示,能应用在公共场所,如:景区、展会、商场、出入口、楼梯/扶梯等场景中,可及时预警,提醒安保人员及时干预,避免出现人员踩踏等安全意外事故。在公共防疫场景中,也可以有效提醒工作人员及时发现和干预人员聚集情况。
4)在岗离岗检测:检测固定工作岗位上是否有人员在岗、是否存在离岗现象,在某些需要时刻在岗的场景中应用意义重大,比如电力、煤矿、消防、安防等领域。
5)智能办公:检测办公室内是否有人,智能控制照明灯或空调的开关,节约楼宇的能源,绿色环保。
智能分析网关基于ARM的CPU,可同时支持4路1080P视频流实时分析,能实现毫秒级识别,设备提供多算法接入能力,支持TensorFlow、Caffe等模型转RNN,支持一键替换算法模型,满足用户的多算法场景。
除了上文提及的算法外,智能分析网关可针对多元化应用场景进一步拓展更多AI算法,包括:
- 通用安防:机动车/非机动车检测与识别、车牌识别等;
- 明厨亮灶:厨师帽/厨师服识别、抽烟识别、玩手机识别、垃圾桶未盖检测、动火离人检测、陌生人检测、猫/狗/老鼠识别等;
- 智慧工地:反光衣识别、火焰识别、烟雾识别、行为识别(抽烟、玩手机、摔倒等);
- 智慧安监:工作服识别、火焰识别、烟雾识别、灭火器识别、行为识别(抽烟、玩手机、摔倒等)。
在深度学习浪潮席卷计算机视觉领域的市场发展环境下,人体检测算法在现实场景中的应用也越来越广泛。利用这一技术对大规模人群开展实时、精确的检测也成为当下及未来的发展趋势。AI技术可以弥补人工观察与监控精力有限、人为疏忽等不足,可极大协助人类在部分工作场景中更快速、更便捷地完成任务。
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