?“滴，體溫?cái)?shù)據(jù)正常!”復(fù)工后，在四川成都青白江區(qū)，肩負(fù)成都地鐵隧道管片生產(chǎn)重任的中鐵八局橋梁公司的復(fù)工人員，正在車間門口掃碼企業(yè)自主研發(fā)的“每日疫情統(tǒng)計(jì)小程序”，實(shí)現(xiàn)人員疫情防控信息實(shí)時(shí)跟蹤。進(jìn)入復(fù)工高峰期以來，借助云平臺(tái)、大數(shù)據(jù)及物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)等，施工人員體溫門禁系統(tǒng)、渣土車遠(yuǎn)程管理、人員無線定位、視頻監(jiān)控等諸多“黑科技”正有力促進(jìn)“一手抓防疫、一手抓生產(chǎn)”的有序推進(jìn)。

“疫情發(fā)生后，復(fù)工現(xiàn)場的管理也出現(xiàn)諸多新的技術(shù)需求，在戴口罩、安全帽的情況下，如何實(shí)現(xiàn)入場人員準(zhǔn)確識(shí)別，就是復(fù)工管理的一個(gè)重點(diǎn)方向?！敝袊需F科研院技術(shù)中心智慧工地聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室研發(fā)人員趙陽說，按照安全生產(chǎn)要求，過去施工工地已經(jīng)使用的“智慧工地平臺(tái)系統(tǒng)”，其中一個(gè)重要功能就是對(duì)進(jìn)入工地人員進(jìn)行身份識(shí)別，“但疫情下，戴上口罩、安全帽，還要測體溫，成為新技術(shù)挑戰(zhàn)?！?/span>

這項(xiàng)技術(shù)難點(diǎn)在哪兒?原來的人臉識(shí)別算法，是根據(jù)面部特征關(guān)鍵點(diǎn)來進(jìn)行識(shí)別的，算法納入的關(guān)鍵點(diǎn)越多，識(shí)別的結(jié)果也就越精確。但佩戴口罩后，可供識(shí)別的“關(guān)鍵點(diǎn)”大幅減少?！氨亲右韵碌拿娌刻卣鞅谎谏w，面部特征關(guān)鍵點(diǎn)減少，機(jī)器之前學(xué)習(xí)的特征判別能力隨之降低。”趙陽說，口罩會(huì)使原有的人臉識(shí)別算法模型失效，使機(jī)器無法識(shí)別當(dāng)前的人。同時(shí)，口罩類型較多且遮擋程度不一，也提升了難度。

“針對(duì)人臉識(shí)別的新需求，如果對(duì)已有的智慧工地平臺(tái)進(jìn)行大范圍硬件更改，一方面增加設(shè)備、提高成本，另一方面改造周期較長，難以滿足復(fù)工復(fù)產(chǎn)要求?！壁w陽說，該研發(fā)團(tuán)隊(duì)通過加強(qiáng)軟件算法、升級(jí)系統(tǒng)平臺(tái)，提出了解決方案。

聚焦眼部優(yōu)化注意力算法模型

“人臉識(shí)別一般分為兩個(gè)步驟，一是人臉檢測，二是人臉配對(duì)?！壁w陽說，識(shí)別的流程是，人臉機(jī)先從視頻圖像中找出人臉，然后通過人臉上的眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等面部的特征，經(jīng)過一定算法，在人員數(shù)據(jù)庫識(shí)別出對(duì)應(yīng)的人。

記者在識(shí)別后臺(tái)管理系統(tǒng)看到，系統(tǒng)的“人員管理”一欄，已經(jīng)錄入了該單位所有工作人員的姓名、部門、工號(hào)、電話等基本信息，以及相對(duì)應(yīng)的個(gè)人高清照片。當(dāng)戴著口罩的員工進(jìn)入辦公樓刷臉時(shí)，系統(tǒng)立刻將檢測出的人臉配對(duì)，鑒別出員工身份，同時(shí)語音報(bào)出測量的體溫，而在硬件方面，該設(shè)備僅在原有人臉識(shí)別的平板電腦上，新增了一個(gè)測溫頭。

戴口罩后如何提高識(shí)別通過率?前提就是盡可能地增加面部特征關(guān)鍵點(diǎn)。“當(dāng)面部幾乎一半被遮擋后，面部特征關(guān)鍵點(diǎn)就主要集中在了眼睛和眉毛兩個(gè)部位?！壁w陽說。

“我們從算法模型上突圍，采用眼部、眉毛等局部特征與整體人臉特征的融合，并結(jié)合注意力機(jī)制增強(qiáng)眼部特征，通過訓(xùn)練眼部關(guān)鍵點(diǎn)的模型，來提升模型在口罩遮擋下的人臉識(shí)別率?！壁w陽說，在人臉遮擋環(huán)境下，可通過識(shí)別眼部關(guān)鍵點(diǎn)作為一種“注意力模型”，快速掃描全局圖像，獲得需要重點(diǎn)關(guān)注的目標(biāo)區(qū)域眼部，并形成注意力焦點(diǎn)。“而后對(duì)眼部這一區(qū)域投入更多注意力資源，以獲取更多所需要關(guān)注目標(biāo)的細(xì)節(jié)信息，而抑制其他無用信息?！?/span>

采用同樣的原理，在算法層面，針對(duì)基于人臉全局特征及局部特征相結(jié)合的方法，可優(yōu)化現(xiàn)有人臉識(shí)別算法模型，當(dāng)人面部出現(xiàn)其他遮擋時(shí)，也同樣能夠精準(zhǔn)鑒別。“如戴安全帽進(jìn)入施工項(xiàng)目時(shí)，人臉識(shí)別依然有效，就是這么實(shí)現(xiàn)的?！壁w陽說，當(dāng)前通過大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，戴口罩或戴安全帽人臉識(shí)別率可達(dá)到99.9%。

除了能夠精準(zhǔn)識(shí)別出戴口罩的人，該實(shí)驗(yàn)室人臉識(shí)別系統(tǒng)還特別增加了口罩與安全帽檢測和提示功能，以保障工程建設(shè)人員的安全?！斑@是與同類技術(shù)相比，我們技術(shù)成果的特色所在?！壁w陽說，當(dāng)開啟口罩與安全帽檢測功能時(shí)，設(shè)備配有沒戴口罩自動(dòng)語音提示;若沒戴安全帽，采集設(shè)備上則會(huì)出現(xiàn)“請(qǐng)佩戴安全帽!”提示。

“主要是升級(jí)了后臺(tái)的算法，其次是盡可能小地對(duì)硬件系統(tǒng)做了改進(jìn)，最終實(shí)現(xiàn)了多項(xiàng)新功能的添加?！壁w陽說。

信息增值挖掘數(shù)據(jù)背后的價(jià)值

其實(shí)在疫情暴發(fā)前，面部遮擋障礙的人臉識(shí)別技術(shù)，已有不同程度應(yīng)用。如在安防領(lǐng)域，大多數(shù)犯罪嫌疑人為了躲避“天眼”等監(jiān)控設(shè)備追蹤，往往會(huì)戴上帽子或口罩，這時(shí)候更精準(zhǔn)化的人臉識(shí)別便可以幫助更好地破案。

“針對(duì)越來越多的不同識(shí)別情況，一些科研人員正從硬件上想辦法，通過添置硬件設(shè)備，增加新的功能。”趙陽說，高精度識(shí)別也是對(duì)大數(shù)據(jù)的深入挖掘?！霸诋?dāng)前硬件技術(shù)條件下，對(duì)現(xiàn)場采集的數(shù)據(jù)進(jìn)一步挖掘，可以短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)更多功能?！?/span>