在安防界,出入口控制的智慧故事一直在更新。

“故事来源于生活”在出入口控制的智慧故事中,大大小小的生活细节都推动着情节发展:高速公路无感收费、乘坐火车交通工具无需纸质车票、疫情形势下无接触门禁测温系统等等。

这次,出入口控制的智慧故事是和3D视觉识别技术有关的。

轨道交通向来是一众打工人躲避拥堵“红绿灯”交通的不二之选。每到早、晚高峰,轨道交通更是广受人们“欢迎”,长长长的队伍堪比“追星现场”。

运营方多采用临时疏导、增设卡点、客流管控、暂停进站等手段疏导人群。

而今年9月份,人脸识别闸机在广州地铁18号线首次亮相,据悉该闸机单通道每分钟可无感精准通行30人次以上,这为疏导拥堵交通又新增一智慧方案,同时也是出入口控制智慧化又一新篇章。

广州18号线全线闸机均为人脸识别闸机,支持车票、二维码、人脸等全部过闸方式,乘客只需在前端设备录入人脸信息,绑定支付账号,即可刷脸过闸。人脸信息与支付形成业务闭环,无需卡片、二维码等方式验证,从而提高通行效率;同时也解决了手机没电、特殊人群无手机等无法进站乘车的问题。

地铁实现刷脸乘车不仅是出入口控制的智慧升级,也是智慧交通建设又迈上一个新台阶的重要体现。“技术以人为目的,这是科技普惠的最佳注解”特别是在当今的生活中,方方面面的普惠都离不开技术的加持。

刷脸乘车的背后,有一位默默的支持者,那就是 3D视觉。

基于3D人脸识别相机模组和多模态大库识别对比算法的技术,刷脸乘车才成为了可能,赋能地铁乘车“最后1公里”。

3D视觉识别技术如何赋能出入口控制智能化?

未来安防智能化落地有三大方向:视频结构化、生物识别技术、物体识别技术。

生物识别技术包括人脸、指纹、虹膜、声纹识别等,其技术在出入口控制技术的范畴内,出入口管理的精准识别是出入口控制技术发展过程中需解决问题之一。

现阶段安防多所采用的基本是二维人脸识别技术和方案,易受到光照、遮挡等因素影响,且二维人脸识别的防作伪能力较弱,而3D具备独特的技术优势,将在主动光技术、空间三维数据、背景分离等方面带来革新,或能赋予出入口控制新机遇。

通过3D视觉识别技术识别入站人员的身份信息后,利用智能分析技术可获取当前站点的人流量和人群密度信息,可以分析出当前站点的运营情况和风险态势;

其实,安防领域的3D人脸识别技术更为严苛,挑战难度系数也大。因为安防领域的3D人脸识别,不同于在消费领域。

3D结构光在安防领域应用,需要在同一镜头内识别多张人脸,然而单个用户在区域摄像头面前出现的频次相对有限,且多数用户的人脸底库数据为二维照片,致使公共摄像头难以对单个人脸的特征进行更全面地提取和二次训练,性能提升受限,这就导致3D数据的采集、训练难度都相对加大,这让许多深耕计算机视觉的企业望而却步。

但是,总有“敢第一口吃螃蟹”的勇士在前方探索,例如专注计算机视觉领域AI企业 「的卢深视」于2017年进军安防领域,而广州地铁18号线智慧地铁刷脸乘车解决方案正是该公司基于三维全栈技术推出的,在地铁各站点复杂光照、存在遮挡等环境下,依然可以充分满足一线城市地铁所要求的高精度与高通效率。

还有AI四小龙之一「商汤科技」采用异构并行计算分布式架构,基于支付级百万分之一误识率的超高精度原创算法,依托SenseFoundry平台的产品实现成都12条地铁线路智能化落地。

人脸识别技术的“危”与“机”

一旦3D视觉技术发展成熟,将助推人脸识别市场蓬勃发展。

据Yole公布数据显示,全球人脸识别市场规模预计将从2017年的40.5亿美元增长至2022年的776亿美元,这期间的复合年增长率可达13.9%。

随着3D视觉技术的发展,人脸识别技术在出入口控制领域也正广泛的运用,如延伸出不少以人脸识别的人行、车行、物检为入口的场景化应用,目前视频流人脸识别门禁控制管理系统,主要应用于机关单位、高端商业体等,同时有大量的人证合一身份识别应用,在酒店登记、交通枢纽、公共场所开始部署,如刷脸安检、刷脸过闸等。

 但其中隐藏的安全问题也不容忽视。

今年315晚会上曝光了因人脸识别导致个人信息被商家滥用的问题,据报道,只要安装了具有人脸识别功能的摄像头,消费者只要进了其中一家店,在不知情的情况下,就会被摄像头抓取脸部信息并自动生成编号,以后顾客进入去过哪家分店,去过几次,商家都可以快速得知。这一问题曝光之后,人们对人脸识别的信任感降低,人脸识别的安全问题也引发质疑。

根据App专项治理工作组发布的《人脸识别应用公众调研报告》,64.39%的受访者认为人脸识别技术有被滥用的趋势,30.86%的受访者已经因为人脸信息被泄露、滥用等遭受损失或者隐私被侵犯。

比起人脸识别如何助推出入口控制更加智慧化这一问题,人脸识别技术的安全隐患问题或许更让人重视。

结语

3D视觉是人工智能感知层的关键技术之一,能够为出入口控制智慧化乃至智能交通注入强劲动力。虽然目前3D视觉应用落地尚处于起步阶段,但未来潜力足够让人期待。