對于公安部門來說，雖然人臉識別攝像機已經遍布城市，但面對反偵察能力強的嫌疑人，現(xiàn)有的視頻監(jiān)控系統(tǒng)很難成為助力：攝像頭覆蓋角度有限、分辨率低、面部信息捕捉不足、嫌犯行跡追蹤困難都成為了人臉識別攝像頭在公安領域應用的典型難題。
而ReID(行人重識別)技術則從特殊人群檢索的巨大需求下應運而生。
ReID技術也稱行人再識別，是利用計算機視覺技術判斷圖像或者視頻序列中是否存在特定行人的技術。即通過一個監(jiān)控行人的圖像，即可檢索跨設備下的該行人圖像。旨在彌補固定攝像頭的視覺局限，并可與行人檢測/行人跟蹤技術相結合，廣泛應用于智能視頻監(jiān)控、智能安保等系統(tǒng)。
近年來，ReID技術得到了大規(guī)模的重視，并屢屢得到突破。僅在今年5月，就有多項世界紀錄再次被刷新。然而技術水平高并不意味著可以雄踞市場高位。從落地的角度來看，ReID的實戰(zhàn)案例還是很少，僅有云從、曠視等少數(shù)幾家企業(yè)在公安口進行了有效的嘗試。而技術與落地之間的矛盾，帶來的則是投資者對于這項技術的廣泛質疑。
ReID的虛：算法刷榜真的沒有意義嗎？
不同于前幾年AI概念的大紅大紫，如今的投資者對于算法能力高低的興趣已經大打折扣，一個個被收購的例子告訴他們，如今比起算法是否能夠“霸榜”，數(shù)據(jù)策略是否正確、業(yè)務與技術的對接是否順利已經成為了更讓他們關心的問題。
然而自ReID這個技術領域，情況略微有所不同，因為對于公安口來說，比起能夠減少多少人力消耗，更重要的問題是能否最大程度上減少錯判、誤判的可能性。
目前即便是測試水平最佳的算法，準確率也僅有98.88%，而1%以上的誤判率，在火車站等人流量大的場所將帶來非常多的誤判報警，得不償失。所以業(yè)界對于算法的測試結果都尤為關注。
而且同其他AI競賽不同，在ReID這個賽道上，有公認的三個權威主流公開數(shù)據(jù)集，即CUHK03、DUKE-MTMC和Market1501。幾乎所有的ReID競賽都會在這三個數(shù)據(jù)集中進行測試。在此基礎上，所有的ReID的能力可以很輕松的進行橫向對比，不同廠商算法之間的差距一看便知。
在此基礎上，甲方可以很容易就得到反映算法綜合性能的指標MAP(平均精度值)，直觀地估算算法的實戰(zhàn)價值。
不過遺憾的是，即便是在DUKE-MTMC中MAP值最高的騰訊優(yōu)圖(成績截至5月20日)，MAP也只達到了91.1%，比起準確度已經突破99.5%的人臉識別，ReID技術顯然還有很大的進步空間。
更令人擔憂的是，僅僅是數(shù)據(jù)集并不能代表ReID技術在實戰(zhàn)當中的效果，從得到的反饋來看，ReID技術的落地還有眾多難點需要克服。
ReID的實：難點與機遇并存
截至目前，業(yè)內主流的AI企業(yè)幾乎都參與到了ReID的技術研究中來，然而研究并不代表實戰(zhàn)，即便是在測算當中跑分很高的算法，在實戰(zhàn)當中依然會受到種種因素制約，從目前來看，ReID在實戰(zhàn)過程中的難點主要體現(xiàn)在以下幾個方面：
(1)現(xiàn)實中行人照片會存在各種困難，例如遮擋，黑白到彩色，換裝等，比較會影響算法效果。
(2)ReID因為要求跨攝像頭，隱私等原因，數(shù)據(jù)采集難度大，對算法提出了在少數(shù)據(jù)上訓練出高魯棒性的模型的極高的要求。
(3)商業(yè)落地需要圍繞ReID打造一些列相關技術矩陣，涉及到工程、算法、硬件、產品形態(tài)等多方面，對于小公司來說難度較高、
(4)ReID經常涉及到跨場景識別，即追蹤人物的光線、遮擋關系、拍攝角度會隨著攝像頭的變換而不同，因此需要進行大范圍的匹配。這也給ReID技術在實戰(zhàn)應用中創(chuàng)造了難點。 (5)數(shù)據(jù)庫有限，上文提到的三大主流測試庫的樣本容量均在10萬以內，相比之下，人臉識別公開數(shù)據(jù)集的ID已經超過100萬，在實戰(zhàn)過程中我們經?？梢月犅劙偃f級以上的數(shù)據(jù)庫給予支持，而這對ReID系統(tǒng)來說，運算壓力無疑更大，還需要時間。
(6)攝像機機能限制，想要部署ReID，首先攝像頭的分辨率要符合標準，而以我國高清攝像頭目前的普及程度，想要大規(guī)模部署這種算法，成本上難以實現(xiàn)。
綜上所述，ReID的作用是不可以忽視的，但同樣它的部署也是受限的。據(jù)了解，目前ReID能夠真正實現(xiàn)作用的場景主要集中在機場、火車站、邊境地區(qū)等人流量較小或高清攝像頭分布密集的區(qū)域，距離大規(guī)模部署還有一定的距離。
雖然有著這些發(fā)展上的難點，但ReID技術在市場上尤其是公安口具有海量部署需求。 今年3月，發(fā)改委秘書長叢亮就曾公開表示：“疫情改變不了中國經濟增長長期向好的趨勢。”同時，他也提出：“這次的疫情也暴露出了社會治理、公共能力設施、應急能力建設等方面存在著一些短板和弱項，這些都是未來發(fā)展的空間和投資增長的潛力所在。”
隨著新基建的興起，智慧城市建設也步入新的階段，而人工智能算法則是其中的重中之重。尤其是在疫情黑天鵝的年初，很多安防企業(yè)都使用ReID算法成功識別了戴口罩的人群，并追蹤可疑人員軌跡，達到了防范于未然的效果。
【來源：安防展覽網(wǎng)】
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