SenseDLC嵌入式人像识别SDK安防边缘的“小巨人”

据麦姆斯咨询讲解，随着这些年将人工智能技术赋能行业的不断深入，商汤科技对智慧城市建设具有加深的解读。通过大大实践中找到，很多区域由于摄像头数量和布置等问题较难有效地做明晰的人脸抓拍，且单一的人脸识别不会遇上诸多阻碍，比如发型、胖瘦、年纪、表情等变化及口罩、眼镜、围巾等遮盖都会影响人脸识别准确率。为了解决问题这些行业痛点问题，商汤科技发售SenseDLC嵌入式人像辨识SDK软件，可以同时检测出有视频中的人脸和人体，并自动展开关联给定。

它可赋能安防摄像机、NVR、人脸形同虚设等产品，需要提供比分开人脸识别算法更加多样的抓拍辨识结果及结构化数据，通过这些数据可以更为原始描绘出嫌疑人移动轨迹，为建设和谐社会获取一张安全性、可信的智能防护网。配备了人像SDK的SenseDLC摄像机安防边缘的“小巨人”用“小巨人”形容SenseDLC嵌入式人像辨识SDK并不为过，“小”于资源，“大”于功能。SenseDLC嵌入式人像辨识SDK是基于深度自学技术，相结合商汤科技强劲的GPU训练集群，通过亿级人脸数据训练而来的，可在闲置较小计算资源的情况下超过最差的算法性能。构建了SenseDLC嵌入式人像辨识SDK的前端摄像机/边缘计算出来节点可必要展开人脸+人体牵头检测追踪、属性辨识、人脸识别、活体检测，并大大降低传输比特率及后末端服务器的解码、计算出来、存储压力，从而增加服务器数量，减少整体系统规模。

它的强劲还源自对人脸+人体检测的非常丰富数据，不仅可以精确辨识还包括年龄、性别、眼镜等7种人脸属性和5种人脸表情，还可以萃取抵达型、发色、上下衣款式、上下衣颜色、鞋子款式、鞋子颜色、箱包款式等23项人体属性。最有空战价值的是，人脸+人体的关联检测还可为案件破案获取更好的轨迹线索。通过关键节点的人脸+人体的关联，再行因应其它非人脸卡口点位的人体特征检索（行人再行辨识技术），可以细化目标人物的轨迹颗粒度。2018年5月，商汤“人脸+人体”辨识技术为深圳5.8案侦破作出突出贡献（参见文章《AI贡献警务商汤技术空战深圳5.8相当严重伤人致死案》），顺利还原成了犯罪嫌疑人的部分轨迹，商汤在5.8案件中所获取的技术支持取得了深圳市公安局高度接纳和称赞。

仅有在辨识的数据维度上较量是过于的，SenseDLC嵌入式人像辨识SDK的强劲还源自难以置信准确度和速度。商汤通过实地场景测试表明，SenseDLC嵌入式人像辨识SDK抓拍亲率平均98.6%，保证“过人留图”，防止因漏抓拍而导致重点人员的漏报警。而且，杰出的追踪算法确保反复抓拍亲率高于10%，大大降低传输和辨识计算出来压力。而在人脸识别精度方面，在部分嵌入式芯片平台上，辨识模型与云端GPU服务器所用的辨识模型保持一致，精度不足以反对百万级别的动态人脸布控市场需求，并且特征数据与服务器端标准化，赋能安防产品及解决方案厂商，让“云+边”的解决方案更为原始、灵活性。

值得一提的是，SenseDLC嵌入式人像辨识SDK的检测、辨识速度也十分慢。例如在海思Hi3559A上，SenseDLC嵌入式人像辨识SDK可实现16路视频流的人脸+人体检测追踪、属性辨识及人脸识别或64张/秒人脸图片的人脸识别，人脸库容量可超过百万级别。也就是说，以Hi3559A单芯片配备SenseDLC嵌入式SDK的边缘计算出来节点，可处置16路网络高清摄像机的视频流解析或64路人脸抓拍摄像机的图片流解析，相比较目前市场单芯片处置4-8路视频的产品，在硬件成本上有十分大的优势。

在其它的芯片平台上，SenseDLC的速度也正处于业界领先水平。对应用于场景“不挑食”安防边缘的“小巨人”不仅功能强大，对应用于场景也从不“挑食”，它可针对有所不同的应用于场景自由选择基础的或拓展的核对辨识SDK以构建有所不同的功能应用于，符合有所不同的业务市场需求。

在底层框架方面，它反对业界主流的ARM、VPU、GPU等诸多神经网络芯片平台，需要新的自由选择硬件平台，可展开无缝接入。SenseDLC嵌入式人像辨识SDK已赋能诸多产品类型，可反对设备厂商构建人像抓拍/辨识摄像机、人脸形同虚设/闸机、边缘计算出来节点、NVR，甚至于高密度服务器产品。目前，配备SenseDLC嵌入式SDK的各类产品早已普遍应用于五谷丰登城市、小区、校园、零售、公共交通、智能楼宇等场景。

小区形同虚设架构图例如小区场景，SenseDLC嵌入式人像辨识SDK可以构建在人脸识别形同虚设摄像机或形同虚设控制器中，通过人脸识别形同虚设摄像机或多路摄像头因应人脸识别形同虚设控制器较慢地辨识出来人是否是小区的住户或外来人员，人脸识别形同虚设摄像机在前端构建对人脸的抓拍、核对和活体检测，系统部署轻巧、非常简单。特别是在在住户较多的大型小区、校园，安保人员完全不有可能忘记否为住户，用于该系统可以很大提升保安人员的工作效率，确保住户安全性。

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