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人脸识别小盒

人脸识别小盒

定制开发

应用领域:安防监控
方案类型:成果化方案
上传时间:2017-09-22

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方案概述

传统人脸识别系统的缺点:



人脸识别系统通常包括图像摄取、人脸定位、图像预处理及人脸识别四个部分。现有的人脸识别系统已具备深度学习的能力,也就是说,在获取了大量人脸图像后,系统会通过大量运算来学习人与人之间面部特征有何区别,从而实现高精度的人脸识别。




传统人脸识别方案运作过程



但是由于深度学习框架的高运算量特点,目前人脸识别算法通常依靠后台的服务器端来实现:摄像头捕捉到人脸后,先通过无线将数据传到服务器后台,再进行人脸识别处理。这样的工程不仅费时,且成本高昂。



人脸识别小盒



而有了“人脸识别小盒”后,所有的运算过程都将在这个小盒子当中完成,省去了无线传输的过程,同时不再需要庞大的后台服务器了。


人脸识别小盒是一块名片大小的盒子,基于最新的嵌入式人脸识别技术,连接上摄像头就能够实时检测人脸,并识别人的身份、年龄、性别等属性。除了识别人脸外,这个“小盒子”还能识别上千种物品。



“人脸识别小盒”与鼠标对比图



嵌入式人脸识别方案的难点和优点:



与传统服务器方案相比,嵌入式方案的难点是针对平台运算与存储性能有限,如何选择适合的可用于嵌入式平台的深度网络模型;同时,在保证高识别率的前提下,对深度网络模型进行压缩与速度优化。



与传统服务器方案相比,嵌入式方案最直接的优点是硬件设备尺寸小,大大拓宽了人脸识别的应用场景。优点二是可将检测与识别在前端实现,从而避免了大量视频或图像数据传输的问题,在安全性、成本、实用性等方面都有着明显的优势。



此外,嵌入式方案可作为服务器方案的“分体化”选择:在处理多个场景时,服务器方案需要将多路摄像头数据传输到服务器统一进行处理;而嵌入式方案可在前端针对每一路摄像头进行独立处理,从而避免了服务器的分布式管理。



能看到摄像头的地方都能用


人脸识别记录及曝光闯红灯的行人



由于“小盒”体积小、成本低的特点,几乎只要能看到摄像头的地方,都可以安装。首先在安防方面,它可以做到比人工更精确,更智能;可24小时无休地工作,并且对于可疑人物及意外情况(例如火灾)进行识别,自动发出警报。



其次,“人脸识别小盒”还可以成为机器人的大脑。装载了人脸识别系统的机器人不仅可以跟人类产生更亲密的互动,还可以承担工厂的智能化管理任务。利用其人脸识别加物体识别的功能,机器人可以更好地认识周围的环境,了解车间里有什么东西,甚至对什么人进到车间来拿走了什么都一清二楚。



此外,人脸识别也逐渐进入了服务领域,例如现在兴起的无人超市,其主要目的在于获取顾客的购物大数据,比如消费习惯,以便提升服务质量,做出商业决策等。



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