云天励飞首席方案总监47页PPT全解AI战“疫”神器测温人脸门禁【附PPT下载】

　　出品 | 智东西公开课

　　讲师 | 云天励飞首席方案总监 王军

　　编辑 | 杨继兰

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　　导读：

　　3月19日晚，云天励飞首席方案总监王军在智东西公开课进行了一场直播讲解，主题为《AI战“疫”神器测温人脸门禁的创新与落地》，这也是云天励飞专场第1讲。

　　本次专场讲解中，王军老师围绕人工智能的深度思考与行业落地、传统门禁应用思考、新冠疫情下测温人脸门禁的解决方案解析和典型案例进行了讲解。

　　本文为此次专场主讲环节的图文整理。

　　王军：各位晚上好。我是云天励飞首席方案总监王军，过去我在华为工作16年，做了全国多个城市的平安城市解决方案，目前在云天励飞负责人工智能行业落地的一些应用和创新。

　　今晚讲解的主题为《AI战“疫”神器测温人脸门禁的创新与落地》，主要分为4个部分：

　　1、人工智能的深度思考与行业落地

　　2、传统门禁应用思考

　　3、新冠疫情下测温人脸门禁的解决方案解析

　　4、典型案例与产品演示

　　人工智能的深度思考与行业落地

　　首先，什么叫人工智能？第一是对环境的感知，环境的感知包括物的感知和人的感知，无数数据传感器的感知和人脸、声音等等；第二个是做出合理的行动，所谓合理的行动就是把所有的可能性都列出来，然后找到其中概率最高的那项行动就叫做合理行动，所以人工智能本质上是个概率；第三就是获得最大收益的计算机程序，这里的最大收益，要符合社会伦理问题。

　　一个好的人工智能想要应用落地，必须具备以下4大条件：数据质量、算法、算力、软件平台。

　　1、数据质量，云天励飞在做公安行业应用时，做了一个创新，就是把传统的安防领域的摄像头从4.5米拉到了三米以下，人工智能对数据质量的要求很高，摄像头安装在三米以下，才可以采集到比较高质量的人脸数据。

　　2、算法，当前深度学习算法的潜力已经挖的差不多了，各人工智能厂家在算法上再去比拼谁的准确率高，其实意义不大，抓紧时间把算法在各行各业能够应用起来才比较实际。

　　3、算力，现在的云计算已经提供了很强的算力。关于算力，有个重要的趋势，就是算力会越来越前移，能够在前端、门禁、摄像头完成计算处理的，就不会再往云端后台送。这样，在响应数据和传输带管上才更符合实际需要。

　　4、软件平台，平台的稳定性非常关键，比如人脸门禁，有两个平台，一个是安卓，一个是Linux。对于安卓平台，大家用过安卓手机，应该深有体会，存在散热难、速度慢、不能持续使用的问题，所以采用Linux平台会更好一点。

　　其实，人工智能已经来到我们身边。目前有两类主要应用，第一个是所谓的精准推荐，就是文本识别，如淘宝、今日头条、京东等，在我们点击某一类商品时，它们会进行精准的推荐；第二个是图像识别；还有一些在机器人方面的应用。

　　未来人工智能会代替掉很多人的工作，这是一个大概率事件。但机器没有情感，不能处理意外情况，所以我们要保持足够的好奇心，多做意外假设的自我训练，另外还要注重情感能力的培养，这样才能让我们活得更好。

　　综合一下，当前人工智能落地有三大核心难题：数据获取、框架分离和符号理解。

　　首先，在数据获取方面，很多人工智能公司，在数据获取和数据标注方面，成本很高，甚至能占到15~20%的比例，所以高质量的数据获取是非常难的。

　　其次，在框架分离方面，机器不能随时随地的分析、处理各种各样的情况。首先要判断哪些事件是和我相关的，哪些不相关，其次是给出即时的处理行动。这对于信息处理能力和反应速度要求是非常高的。

　　最后，在符号理解方面，机器人没有感情、没有潜意识，不能对一些问题有更深度的思考。这个更难实现！

　　基于刚才讲的几点，我觉得人工智能的发展会有以下趋势。2006年到2015年，更侧重于图像理解；在2020年的时候，在图像理解基础之上增加了一个时间维度，有了时间维度就会有更多模态的抽象化；2025年将会解决所谓的框架分离、行动规划问题，到时农业机器人、物流机器人就会有大规模应用；2030年，将会实现更大程度的抽象化，可以做护理之类的工作；那么2035年以后，人工智能就有可能可以理解人类语言，一旦理解人类语言，大规模的知识理解和学习，甚至很多工作，比如教学、秘书、白领、很多工厂工作，都有可能被机器替代。

　　未来我们会进入一个以人工智能为代表的全数字化颠覆的大黑洞。上图是美国思科研究了全球1000多家公司的信息化需求，认为未来各行各业都会被中间黑洞给吸引，就像一个漩涡一样。

　　那么，人工智能到底是怎么改变社会的？主要包括以下5种进化力量：

　　1、自动化处理，这是一个大概率事件，未来很多业务都会被自动化处理掉。

　　2、数字痕迹，人脸也是一个痕迹，凡有痕迹，必有规律，凡有规律，必能优化，技术落脚点在于所谓一人一档、一物一档，即通过为一个人建一个档案，然后往档案里不停添加数据，实时更新，一旦我知道你的档案，就可以知道你的基本轨迹，就可以对你进行更好的分析，找到规律、进行优化，然后给你一些更好的体验反馈。

　　3、能力增强，就像钢铁侠的贾维斯一样，总是在适当的时候跳出来，协助钢铁侠提升他的工作能力，提升我们的工作能力。

　　4、产品的丰富，人工智能可以极大的提升工厂的效率，效率提升了，就带来了产品的丰富，产品的丰富会带来价格的下降，价格下降就会有更多产品普及。

　　5、发现与创新，这个世界底层有很多暗的知识，但是人工智能可以帮我们处理，寻找到底层的一些暗知识，让我们生活得更好。

　　大家别小瞧这5股力量，它们都是具有颠覆社会的底层运营规则的一些能力。

　　刚才把关于人工智能的一些深度思考讲完了，接下来到落地了。

　　根据过去几年云天励飞在一些行业的项目落地，我们觉得人工智能要落地的话，它要具备5大条件：价值链、场景数据、模型训练、低成本和高效率。价值链就是在正常运行里面怎么样找到有价值的点，这个很关键；针对某个场景，找到相应的场景数据，建立模型训练；还有一点是低成本和高效率，只有低成本和高效率才能复制，才能更广泛的应用。

　　接下来，第一个看下智慧社区，这个行业的价值链是什么呢？建议大家以后在分析一个行业时，把上面的分析框架给记下来。在运行环节，正常的动作是什么，第二是识别环节，比如门禁，它在门口不停采集了人脸和体温信息，还有车辆、车牌号码、物联网等信息。这些事件了解完以后，平台就可以对数据进行分析，提供更精准的自动化服务。另外，根据社区特点，让有经验的人进行干涉处理，预测有可能发生的风险，为客户提供有价值的服务。云天励飞其实也做了智慧社区，有一些经验教训，我们认为未来智慧社区建设重点更可能是针对城市的老旧城中村。像万科、恒大这种有格调的社区里面已经管理的很完善了，反而是老旧城中村，这种社区经常是一个城市非常不安全的地方。所以对老旧城中村的陌生人管理，有可能是智慧社区的真正痛点、落脚点。

　　第二个是制造业，它是未来人工智能重点应用的一个地方，主要有两个重点应用。一个应用是人工智能不停的监控机器的声音状态和各种运营参数，随时随地判断这个机器是不是出问题，有问题立即停下来启动维护，说到底就是让机器运行的久一点。另一个应用就是能够在机器与机器之间做一个完美的协作。为高价值VIP客户提供个性化DIY服务

　　第三个是医疗健康，在运行环节，未来会有很多的穿戴式设备在我们身上，比如苹果的Apple watch，它会不停的检测我们的脉搏、血氧等健康信息，然后进行人工智能分析，分析出我们的患病倾向，然后帮助医生诊断判断，给我们提供合适的日常管理护理服务，让我们活得久一点，身体健康一点。

　　第四个是平安城市，云天励飞其实是做平安城市起家的。上图是平安城市的一个传统的拓扑图，大家可以发现，平安城市里面所有的视频在市局汇聚，如何在海量的视频中快速找到犯罪嫌疑人的相关视频，是当前最大的痛点。云天励飞对平安城市做了一个改造，在前端加了一个人脸抓拍机，在传送视频的时候，把视频里面的人脸切片图片也抓出来，然后在云端分析这些图片，因为图片比较小，所以分析得很快，能够秒级定位海量视频中的犯罪嫌疑人。

　　第五个是校园行业，主要应用在三个方面。首先是在大门口，大门口最主要的使用人员是保安，在门口加一个人脸闸机或摄像头，对学生的人脸进行抓拍，给家长发送孩子的到校和离校时间，甚至在门口对来往的人进行判断，给保安一个提醒功能；其次在学校内部，可以在每个教学区域、每个教室的门口加一个人脸门禁，做到人脸签到、认证比对、智能点评；在后勤场所也可以做人脸门禁、归寝统计。最后在操场领域，做人脸查找、进行巡查等。

　　传统门禁的应用思考

　　接下来回归主题，讲讲传统门禁的应用思考。分析传统门禁，首先需要具体分析一下人脸，因为人脸可以揭示出很多的底层信息，比如它可以知道我是谁，我现在哪里？我要去哪里？我去过哪里？附近有什么？我拥有过什么？你曾经买过什么东西？我的兴趣是什么？我会怀疑什么？每一条底层信息其实都是很好的商业应用的引擎，这个市场很大，所以人脸识别的应用远远没有到达天花板，未来还有更多的人脸识别应用出来。

　　对于楼宇智能化门禁，它是基于人脸识别的一个应用，还存在着四大管理难点。第一是在大门口，人流量大，核验身份难度很高。第二是整体的智能化水平比较低，有时候考勤、监管比较难。第三是传统的指纹，尤其是当前环境下，接触式的指纹考勤容易造成一些交叉感染。第四是管理困难，一个个烟囱，统一管理比较麻烦，还有安防和运营比较复杂。

　　针对传统的管理难点，当前在楼宇智能化方面，人脸识别有四大典型应用：出入管控、访客管理、考勤管理、会议签到。

　　第1个是出入管控，员工在大门口通过人脸相机或者是门禁，完成人脸的图像采集，对这个人脸进行建模，然后找到这个人脸的特征，后台对这个人已经登录过的特征码进行比对，成功了，就可以确认他是公司的员工，可以让他进去。如果比对不成功，那就拒绝他，这个门不会开。

　　第2个是访客管理，利用现在的远程访客自助登记的APP或者小程序，你可以扫一扫，进去后点击拜访某人，说出你的理由，拍一张照片，然后找到这个人，这个人给你进行确认背书，那么系统就可以把你的授权信息，在某个大楼的楼宇或者某几个大门完成实时的更新。这样访客就可以在适合他进出的地方进出。

　　第3个是考勤管理，人脸有四个好处。首先在自然性方面，人脸是一个强生物特征，随着人脸数据的增多，可以更准确的进行识别，即使戴着口罩一样也可以进行很好的识别；其次在真实性方面，除了就可见光还加了一个活体识别，更准确的识别；接着是非强制性的动态人脸采集，效率比较高。最后一个是非接触式的，避免交叉感感染风险。

　　第4个就是会议签到功能，会议开始了，知道谁来谁没来，还可以做一些VIP这种形象展示、欢迎词的增值功能。

　　新冠疫情下测温人脸门禁的解决方案解析

　　最近一阵子大家应该有很深的感受，进出小区或者进出某个大楼门口时，都回有一个保安拿着测温枪对这脑袋测温，那种感受不大好，同时它还存在很大的风险。首先就是人多，在排队的时候容易造成交叉感染；还有就是检查慢，单个检查费时费力，最后是很难识别这个人的身份。

　　另外，站在整个城市管理者的角度来看的话，这种单点测温手段是难以满足多层次、多场景的立体防控的需求的。一个城市要想综合管控，需从三个层面去分析它，第1个是微观层面，在各个场馆各类场景下精细化的管控，现在光靠测温枪其实是做不到的。第2个是中观，找到这个人，一旦发现他已经确诊过了，那么如何追溯他的发病？他曾经去过哪里？第3个是宏观，如何更好的实时监测疫情态势，掌控防疫主动权。

　　上图是云天励飞针对深圳市政府，提出来的一个系统框架，大家可以看到，该框架针对城市的多个场景，包括画像、测温、人脸识别、手持测温枪，通行闸之类，对它进行分析后，提出这四大内部功能：确诊病例的跟踪、疑似病例防控、公共场所管理、复工人员管控。

　　作为一个城市级的管理，数据来源有三个，假如站在10万米的高空看一个城市，你会发现城市有很多块状区域，这些块状区域就是社区、园区、办公楼、学校等场景，这些小场景里面做好一些人脸抓取，对体温检测数据进行汇总。这是第一个数据来源；还有就是一条条马路之类的一些交通枢纽，以及人流密集的公共区域关键节点，对这些关键节点进行更精准的测温、检测，数据在云端完成汇聚。第三个数据来源，居民自己主动登记申报的，基于移动互联网方式送来的数据。对这些数据进行组合分析，可以给管理者提供很多很好的管控功能，比如高温筛查、异常预警等等。

　　接下来，简单介绍下这几个防疫功能。第1个是人员预防。人员预防分几类，首先是居民通过手机的APP主动申报，另外一个就是动态监测和人群监控，是无感知的动态人员信息采集和监测。最后还增加了一个新功能，就是对是否戴口罩进行检测，实时预警，有效对公共场所进行精细化管控。

　　第2个，城市级搜索，在一个城市级的动态人像系统里面，只要输入人脸照片进行搜索，就可以把这个人过去在一定范围内的时空轨迹画出来。假如当地的卫监委把染病人员信息病历导入系统，就可以知道过去一定范围内，这个染病人员在一个城市的历史轨迹，就可以对确诊/疑似人员进行精准管控。系统在分析目标人员历史轨迹的同时，还可以对目标人员的关系图谱进行分析，知道这个人跟谁同行过，找到一些潜在的发病人员。

　　第3个，通过整体的疫情防控大数据，建立好半监督的分析模型，在城市级的管理角度上掌控态势。假如某一个小区连续发病人员过多，甚至分析这些染病人员在某一个场所重叠的地方比较多，那么就可以有意识的把它标出来，这个地方需要加强监督管理，对态势进行很好的掌控。

　　总而言之，这个方案有以下几大特点，第1个是无感检测，往深层次说，无感检测就是静态人像跟动态人像的区别。静态人像是就是坐好了，完成补光，我把你拍下来，这种照片采集方式，用户是有感知的，有感知就意味着防御，有防御就很难采集到大数据。而动态人像是无感知的，显然这种采集方式效果更好。

　　第2个就是对疫情人员高效率的监管。人的精力是有限的，通过这个系统对疫情进行分析，就可以从把人力从繁琐的数据查询和基础分析中解放出来，给管理人员精准的提醒，做更有价值的事情。

　　第3个是对密切的接触人员进行精准分析，找到一定范围内的跟你同行的人员的规律和高危的区域的一些态势分析。

　　典型案例和产品演示

　　接下来给大家简单演示一下云天励飞在人脸识别和测温方面的产品。

　　首先，关于软件平台的选择，最初我们是采用安卓平台，发现存在效率慢、散热差、使用年限不长等问题，所以云天励飞最终选择采用Linux操作系统，Linux有几个好处，一个是效率比较高，另外一个是这个系统比较干净，没有太多干涉系统性能的软件

　　这个人脸识别面板机能做到在50000人像库下，实现99.99%的精度并在0.2秒内完成识别。另外它还可以应对照片、脸膜或者是说动态图、视频攻击这些手段，并且用的是云天励飞自己开发的人工智能芯片，所以能够在底层基于Linux+芯片+算法做很好的调优。确保高性能高可靠。

　　另外在人脸面板机上面增加了红外热成像的测温模组，可以在99.99%的精度下，0.2毫秒内完成识别，而且测温精度可以控制在±0.2℃，在100毫秒内完成体温测量。

　　要强调的是，我们在算法上做了很多的优化，比如口罩检测。如果没戴口罩，门禁机会提醒你，把口罩戴上；戴上口罩以后，不把口罩摘下，一样可以识别你。大家不要小瞧这一点，其实对算法要求还是很高的。

　　刚才讲到了云天励飞是做人脸识别的，怎么样实现在戴口罩的情况下进行人脸识别呢？我们知道，人脸识别是基于人脸上的三个小黑点，两个眼睛加一个嘴巴来抓取人脸的特征值。但是如果把口罩戴上，下面这个点没有了，所以我们在口罩上面增加了很多采集单元，主要是对鼻子这一小段我们做了特征值的提取。

　　针对红外热成像定位测试时，我们发现了两个摄像头帧不同步的问题，云天励飞针对红外热成像，单独训练出自己的一个算法，在对人脸周围4个点定位采集坐标，进一步确定你的额头坐标位置。这样做可以随时随地识别人的同时，始终保持以额头这个点来作为采集温度的基本标准，确保测温的准确性。

　　通过从芯片、底层Linux操作系统、算法等全面的优化，让人脸识别面板机做到更好的性价比，并且我们还支持云端对它进行快速的识别设置、算法升级之类。

　　最后，给大家讲几个人脸识别加上门禁的具体应用落地的一些案例，第1个是在深圳元平学校，我们做了一整套的智慧校园的服务。包括学生出入校管理，宿舍的归群管理、访客来访等功能，现在已经顺畅运行快要两年了。

　　在智慧园区方面，龙华富士康园区一直是全国园区的一个管理典范，我们在富士康园区大门口做了访客管理功能，针对像富士康园区近50万人的大库，实现后台的快速的比对，快速的放行。

　　最后，在智慧社区方面，我们在深圳万科物业也做了很多应用，主要是对一些高端客户的放行，以及对陌生人的告警。

　　END

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