【安防展覽網 品牌專欄】近日，依圖科技在ReID領域取得新突破，刷新三大數據集當前優成績，算法性能達到業界迄今高標準。值得一提的是，考慮到算法對比的公平性，依圖的算法結果是在不利用時空信息，不進行重排再優化(Re-ranking)等限制下取得的。
在行人重識別技術領域，*命中率(Rank-1 Accuracy)和平均精度均值(Mean Average Precision，mAP)是業內公認的衡量算法水平的核心指標。在三大ReID公認數據集Market1501、DukeMTMC-ReID、CUHK03上，依圖將衡量算法性能的兩大關鍵指標“*命中率”(Rank-1 Accuracy)及“平均精度均值”(Mean Average Precision，mAP)的六項數據全部提升，刷新世界記錄，充分顯示了技術實力，進一步穩固了中國AI在該任務下的*地位。
一、 什么是ReID？
行人重識別(ReID，也稱“行人再識別”)，是指在多攝像設備網絡下對行人進行檢索，利用步態動作、身體特征等更為全面的信息來識別人物，無論單獨使用還是與人臉識別相結合，都能發揮更大的應用價值。特別是當攝像頭無法抓拍到清晰的人臉時，行人重識別技術就發揮著非常重要的作用。
然而，由于ReID需要從不同攝像機拍攝的圖像或視頻中找出同一個人物，而這些攝像機所覆蓋的范圍彼此并不重疊，導致缺乏連貫的信息，而且不同畫面中人物的姿態、行為甚至外觀(比如: 正身、側身、背身)會發生較大變化，不同時間、場景的光照、背景和遮擋物各不相同(背景中常還有體型、衣著相似的其他人物干擾)，攝像機的分辨率也有高有低，人物在畫面中出現的位置有遠有進,這些都對ReID技術提出了極大的挑戰。
二、技術攻堅：深度優化ReID算法框架，AutoML取代人工算法調優
需要指出，*命中率高，意味著算法能夠在眾多圖像中準確找出容易識別或者匹配的那張，并不能反應模型的真實能力，尤其是應對復雜場景的表現；而mAP值越高，說明系統的實用性越好，既能查得全也能查得準，能夠較好地應對多遮擋、光線暗、畫面模糊等情況。因此，評價ReID算法性能時需要結合mAP值，它反映的是系統的綜合檢索性能。
依圖科技憑借自身工程與研發實力，深度優化了ReID算法框架，顯著提升了算法效率，通過結合AutoML等前沿技術，進一步創新性地實現了模型參數的自動搜索與迭代，突破了依賴算法研究員手工設計與調優的傳統算法開發流程，在降低人力成本的同時，使得算法的泛化性能更強。
三、同時突破算法+算力，加速ReID商業化落地加速
依圖研發人員表示，這次刷榜只是一次嘗試，依圖在工業界實戰落地的ReID項目，其規模與問題的復雜程度已經遠超三大數據集，可以說，學術界現有ReID基準已經無法體現工業界算法的高水平。
舉個例子, Market-1501在清華大學內采集，行人(ID)基本上是穿短袖、短褲和裙裝的亞洲人，DukeMTMC-reID在杜克大學內采集，ID主要是身著冬季服飾的歐美人,這些在特定場景,特定時間段采集的數據往往與真實世界中的圖像分布不一致。在真實場景下ReID算法需要做到在跨時間段、跨場景、跨不同成像質量的圖像采集設備下進行高精度的快速識別，數據分布遠遠與問題復雜程度遠遠大于現有的學術數據集。
這些現實因素導致了現有ReID學術界數據集無法有效模擬或者還原實際真實情況。因此，基于現有ReID數據集的基準具有很大的局限性，依圖研究人員表示，業界需要更好的ReID數據集，也需要更全面的算法衡量數據集，至少對于商業化落地的算法是如此。
實戰場景下的ReID任務，不僅對算法提出更高要求，也需要更高效的芯片提供強大的算力支持，二者缺少任意一個，都會影響ReID的實際應用價值。目前看來，依圖是當下同時具備算法和算力能力的公司。依圖在2017年投入云端AI芯片QuestCore™(求索)的研發，并于2019年5月“發布即商用”。QuestCore™是首顆云端視覺AI芯片，提供強大算力，單路攝像頭功耗不到1W。
在ReID實戰應用中，依圖研發人員針對本次提出的算法做了進一步優化, 依托依圖自研AI芯片, 在僅憑穿著、體態特征的條件下，已能將ReID做到2017年~2018年人臉識別的精度。自研AI芯片QuestCore™加上*算法的創新融合，不僅突破了算力和算法的應用瓶頸，同時也為ReID的實戰應用帶來無限想象空間。
在智能城市領域，ReID技術能通過軌跡還原功能，快速篩查可疑人員并進一步鎖定出行區域，進而做到精準預防和打擊。例如，在疫情期間，人員戴口罩或者臉部遮擋的情況下，如何控制傳染源四處流動就成為防控疫情的重要內容。ReID技術依靠行人的整體姿態來做檢索，通過分析行人的穿著和體態，可將排查的時間由數天縮短到數秒，有效助力疫情防控。
應用到智能園區和智能交通領域，ReID可對于陌生人等可疑人員進行*刻畫，有效保障園區安全；在人流密集的超市、園區等大型公共場所，ReID能夠幫助實現不慎走失的兒童、老人的迅速查找；在地鐵站、機場等交通樞紐區域，ReID技術可以配合人臉、局部的動作和姿態進行快速識別，大幅提升人員過檢速度。
由于道路車流量的不斷增加、交通狀況日趨繁雜，交通違章、交通事故和阻塞等現象頻頻發生，ReID有助于在道路、車輛和駕駛員之間建立快速的智能通信聯系，形成人、車、道路的完整調動閉環，精準感知交通路口各個方向的車輛數量、流量和密度，為交警決策提供準確依據；在無人駕駛領域，ReID可有效對車輛、行人、障礙物、道路以及交通信號燈和交通標識進行感知，構建真正智能的交通體系，帶給人們更加安全、便捷的出行體驗。
不難想象，未來該技術還將不斷解鎖在智能城市、智能社區、智能零售等更多場景和規模下的實戰落地。
*ReID算法，加上自研AI芯片,業界期待的下一個計算機視覺領域“殺手級應用”已然到來。
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