口罩佩戴識(shí)別效果圖
鈦媒體快訊 | 2月19日消息：為進(jìn)一步助力疫情防控，滴滴出行宣布自今日起免費(fèi)對(duì)外開(kāi)放其口罩佩戴識(shí)別技術(shù)。滴滴方面稱，企業(yè)和個(gè)人開(kāi)發(fā)者均可通過(guò)滴滴云提供的API服務(wù)直接部署使用，實(shí)時(shí)檢測(cè)人群口罩佩戴情況，切實(shí)做好防疫監(jiān)督，有序安全生產(chǎn)。
據(jù)鈦媒體了解，滴滴口罩佩戴識(shí)別技術(shù)，包括人臉檢測(cè)和人臉戴口罩屬性識(shí)別，是由滴滴AI團(tuán)隊(duì)基于DFS人臉檢測(cè)算法，結(jié)合積累的人臉屬性識(shí)別算法研發(fā)而成。
該算法克服了24小時(shí)復(fù)雜光照、人臉姿態(tài)變化、不同距離人臉尺度等難題，同時(shí)利用損失函數(shù)權(quán)重策略和數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方法解決白天夜晚戴口罩?jǐn)?shù)據(jù)不均衡問(wèn)題以及戴口罩類型多樣化問(wèn)題，能在各類場(chǎng)景圖像中對(duì)人臉進(jìn)行口罩佩戴情況檢測(cè)。
滴滴方面介紹，其口罩佩戴識(shí)別算法加入了近20萬(wàn)張白天和夜晚戴口罩的圖像進(jìn)行模型訓(xùn)練，具有較強(qiáng)的魯棒性。在復(fù)雜的車(chē)內(nèi)環(huán)境，全天不同時(shí)段的各種強(qiáng)光、弱光、反光帶來(lái)的車(chē)內(nèi)過(guò)亮、過(guò)暗的變化，駕駛員帽子、眼鏡、墨鏡以及遮陽(yáng)板等對(duì)臉部的部分遮擋，由于仰頭、低頭、轉(zhuǎn)頭引起的臉部大角度姿態(tài)的變化和不完整性，以及駕駛員前后坐姿習(xí)慣引起的人臉尺度的差異等都會(huì)對(duì)識(shí)別帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。
口罩佩戴識(shí)別整體流程圖
另外，算法基于現(xiàn)有技術(shù)，并針對(duì)性地在預(yù)處理、算法、模型、數(shù)據(jù)、訓(xùn)練等維度進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，如擴(kuò)展人臉區(qū)域、加入attention機(jī)制等，從而顯著提升了車(chē)內(nèi)的戴口罩識(shí)別效果。
據(jù)悉，目前該技術(shù)已在滴滴平臺(tái)廣泛應(yīng)用。疫情期間，為更好地保障司機(jī)和乘客的安全，在“司乘必須戴口罩、司機(jī)上報(bào)體溫、車(chē)內(nèi)勤消毒和勤通風(fēng)、全國(guó)范圍內(nèi)免費(fèi)為網(wǎng)約車(chē)安裝車(chē)內(nèi)防護(hù)膜”等防疫措施的基礎(chǔ)上，滴滴還基于該AI技術(shù)在出車(chē)前及行程中自動(dòng)分析網(wǎng)約車(chē)司機(jī)是否佩戴口罩以及佩戴是否規(guī)范，以進(jìn)一步督促司機(jī)做好個(gè)人防護(hù)。對(duì)于未正確佩戴口罩以及不戴口罩的司機(jī)，平臺(tái)將會(huì)進(jìn)行教育、警告甚至?xí)和７?wù)。
其中，出車(chē)前的“智能防疫出車(chē)質(zhì)檢系統(tǒng)”已累計(jì)覆蓋43個(gè)城市，并正在推廣至更多地區(qū)。該“智能防疫出車(chē)質(zhì)檢系統(tǒng)”要求網(wǎng)約車(chē)司機(jī)每日出車(chē)前須實(shí)時(shí)拍攝上傳佩戴口罩、車(chē)輛已消毒的照片，并準(zhǔn)確填寫(xiě)當(dāng)時(shí)體溫，口罩佩戴識(shí)別通過(guò)后方可出車(chē)，這一識(shí)別準(zhǔn)確率超過(guò)99.5%；而基于車(chē)載設(shè)備的行程中的口罩佩戴抽檢則已覆蓋全部安裝有車(chē)載的城市，識(shí)別準(zhǔn)確率超98%。
值得一提的是，開(kāi)發(fā)者可登陸滴滴云(https://www.didiyun.com/cmarket/api-cmarket-detail.html?uuid=ddfeaf909b5e53f89105d98cbcfddb03)免費(fèi)使用口罩佩戴識(shí)別技術(shù)API接口；亦可在滴滴的開(kāi)源平臺(tái)上（http://github.com/didi/maskdetection）獲取更多源代碼信息。
開(kāi)發(fā)者可登陸滴滴云免費(fèi)使用口罩佩戴識(shí)別技術(shù)API接口
該口罩佩戴識(shí)別算法模型的開(kāi)源是基于當(dāng)前主流的深度學(xué)習(xí)框架，采用C++語(yǔ)言編寫(xiě)，可配合目前多種開(kāi)源或企業(yè)自研的人臉檢測(cè)算法使用，即插即用、使用靈活、部署方便，可應(yīng)用于多種不同的云、邊設(shè)備。算法模型可廣泛應(yīng)用于出行場(chǎng)景、手機(jī)拍照、監(jiān)控圖像的人臉佩戴口罩的快速識(shí)別，滿足24小時(shí)全天候識(shí)別的應(yīng)用需求。
如在公共設(shè)施、出入口、檢查站等人員密集場(chǎng)所，可基于該技術(shù)秒級(jí)定位未按要求佩戴口罩的重點(diǎn)人員，更好、更全面地落實(shí)防疫措施；企事業(yè)單位亦可基于該技術(shù)對(duì)從業(yè)人員佩戴口罩情況的全過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，有力保障健康、安全生產(chǎn)。
（本文首發(fā)鈦媒體，作者 | 高夢(mèng)陽(yáng)）
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