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ReID不断刷新纪录 企业依然面临落地“大考”

人脸识别摄像机遍布城市,然而,符合采集标准的摄像机占比却较少,在摄像头无法看清人脸的情况下,如何在人山人海中锁定某一个人的行动轨迹?有一个方法较为可行:即通过上传特定人物照片,同时检测多个不同位置的摄像头数据,精准找出所有摄像头抓拍到的目标人物图像,并生成其行动的时空轨迹。这就是行人再识别技术(Re-ID)。

近年来,Re-ID技术逐渐得到重视,开始屡屡取得突破。近日,国内数据具有海量、高维度特性,无论是量还是计算速度,与Re-ID技术相比,人类具有很大局限性,利用Re-ID提高摄像头识别能力将是一项普遍需求。在这一层意义上,Re-ID技术已经超过了人眼识别能力(94%),为商业化做好了一定的技术准备。

Re-ID落地路上的拦路虎:数据集规模

目前基于深度学习的平安秒速pk10赛车高度依赖大数据,Re-ID也不例外,企业的数据基础往往是决定项目是否成功实施的先决条件。尽管AI安防行业时刻在产生海量数据,但经标注的数据却十分稀少,导致Re-ID目前可用数据集非常小,大的也未突破十万。

与人脸识别动辄百万乃至千万级且身份信息多样的数据集相比,数据集较小的Re-ID技术仍需不断提升。

此外,实际应用场景下的无正脸照、姿态与服装变换、遮挡、光线、摄像头分辨率低等,都是Re-ID技术要解决的实际问题。

结语:技术突破是实现落地的重要一步,也是第一步。Re-ID技术已经有了应用场景,接下来需要完善数据基础,企业也需要搭建合适的团队,至此,在确认技术原型可行的情况下,就可进行迭代并大规模实施。

当然,Re-ID在实际应用过程中依然会遇到许多问题,例如:能否由安防推广到其他行业?这对企业来说也是一个重大机遇,谁能将Re-ID发展到更多领域、实现更深层次的应用并制定相应标准,谁就能够在这场关于未来的竞争中取得巨大优势。

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