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ReID不斷刷新紀錄 企業依然面臨落地“大考”

人臉識別攝像機遍布城市,然而,符合采集標準的攝像機占比卻較少,在攝像頭無法看清人臉的情況下,如何在人山人海中鎖定某一個人的行動軌跡?有一個方法較為可行:即通過上傳特定人物照片,同時檢測多個不同位置的攝像頭數據,精準找出所有攝像頭抓拍到的目標人物圖像,并生成其行動的時空軌跡。這就是行人再識別技術(Re-ID)。

近年來,Re-ID技術逐漸得到重視,開始屢屢取得突破。近日,國內AI創企澎思科技在Market 1501的Rank-1指標上已經達到96.73%,而在Duke MTMC-reID、CUHK03兩個數據集上也刷新了業內紀錄。那么,技術水平高是否就意味著足以雄踞市場高位?

落地是檢驗Re-ID的唯一標準

隨著時間推移,AI安防賽道上馬太效應將逐漸顯現,企業均試圖在競爭對手起步之前就領先一個身位或進一步拉開先發優勢的差距。毫不夸張地說,我們正處于各項人工智能大規模落地應用爆發的前夕。

因此,在技術取得突破性進展的同時,作為以盈利為目的的企業,無論澎思科技還是第二波AI安防商業化浪潮中的其他玩家,只有能夠針對用戶需求深挖場景,了解行業里的問題、痛點,提出解決辦法,重視應用落地,才能獲得長久生存的資格。

公共安全是Re-ID技術理想應用場景

要找到合適的商業落地應用場景,本質上是找到Re-ID在哪些方面可以做得比人類更好。

實際上,Re-ID及其他識別均可以看做分類信息。公共場合視頻監控數據具有海量、高維度特性,無論是存儲量還是計算速度,與Re-ID技術相比,人類具有很大局限性,利用Re-ID提高攝像頭識別能力將是一項普遍需求。在這一層意義上,Re-ID技術已經超過了人眼識別能力(94%),為商業化做好了一定的技術準備。

Re-ID落地路上的攔路虎:數據集規模

目前基于深度學習的人工智能高度依賴大數據,Re-ID也不例外,企業的數據基礎往往是決定項目是否成功實施的先決條件。盡管AI安防行業時刻在產生海量數據,但經標注的數據卻十分稀少,導致Re-ID目前可用數據集非常小,大的也未突破十萬。

與人臉識別動輒百萬乃至千萬級且身份信息多樣的數據集相比,數據集較小的Re-ID技術仍需不斷提升。

此外,實際應用場景下的無正臉照、姿態與服裝變換、遮擋、光線、攝像頭分辨率低等,都是Re-ID技術要解決的實際問題。

結語:技術突破是實現落地的重要一步,也是第一步。Re-ID技術已經有了應用場景,接下來需要完善數據基礎,企業也需要搭建合適的團隊,至此,在確認技術原型可行的情況下,就可進行迭代并大規模實施。

當然,Re-ID在實際應用過程中依然會遇到許多問題,例如:能否由安防推廣到其他行業?這對企業來說也是一個重大機遇,誰能將Re-ID發展到更多領域、實現更深層次的應用并制定相應標準,誰就能夠在這場關于未來的競爭中取得巨大優勢。

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