跨鏡追蹤示意圖
2、跨鏡追蹤的研究意義
1、行人資料嚴重缺失
由於涉及到隱私，且收集行人資料時需要在不同鏡頭下採集同一人同時間段內出現的畫面，導致資料集構建受到限制，資料的缺失是跨鏡追蹤技術無法快速突破的首要難點。
2、實際應用場景複雜
相比於人臉，人體由於具有多個肢體關節點，在實際監控場景下人物會以各種姿態、角度出現在鏡頭中，增加了人體檢測和識別的難度，加上不同時間段光線的差異、建築物的遮擋等，都對人物身份的準確識別提出了挑戰。
3、變裝場景下失效
主要依靠提取人物衣貌外觀特徵來實現人體識別的行人重識別技術無法直接用在變裝場景下(如季節性換裝)，目前只能支援小範圍內的短時搜尋。
跨鏡追蹤系統業務流程圖
下面主要針對幾個核心模組做詳細技術介紹。
人臉識別處理流程圖如下所示：
人臉識別處理流程圖
1、增強人臉檢出率
網路模型：網路設計上採用基於ssd的多尺度特徵融合方法，以解決跨尺度及人臉過小的檢測問題，並結合inception和rfbs的思想，增加多型別卷積核，使特徵提取資訊豐富化，對光線、遮擋、模糊的適應能力提公升。
2、低質量人臉識別率提公升
資料準備：人臉識別演算法極大程度上受限於資料量，我們採用增加旋轉、平移、遮擋、光照、模糊因子等方式生成自造人臉資料，以訓練得到更高效能的模型。
通過自動佩戴口罩擴充資料
網路模型：在網路模型結構設計上，基於arcloss進行人臉特徵提取訓練，為進一步提公升戴口罩人臉的識別效能，在訓練人臉識別時增加人臉遮擋判斷項，在面部有遮擋時，能夠將特徵提取關注點集中在未遮擋部位。同時，建立業務層面輔助措施作為備選，採用雙底庫策略和多模型策略，針對戴口罩情況單獨做識別處理。
戴口罩情況人臉識別演算法優化策略示意
行人重識別演算法的原理同人臉識別類似，通常採用表徵學習或者度量學習得到特徵提取模型，目前在公開資料集market1501上演算法的rank-1最高記錄在98%左右，業界平均水平也已達到92%左右。但在實驗環境下一定程度上存在過擬合，實際場景下的效果仍不理想。
1、與人臉識別演算法相結合擴大使用場景
為達到較好的行人重識別效果，我們將其與人臉識別相結合，實現實時動態建立行人庫，滿足對目標人物的360度追蹤，使其在變裝場景下也有效：
人臉與人體識別演算法結合處理流程圖
同時增加人臉屬性、人體屬性以得到一些輔助標籤，減小搜尋範圍，使在人臉不完全可見的情況下，reid仍能有效工作。
2、模型識別率提公升
在實驗中仍然從兩個維度提高模型準確率，乙個是資料，乙個是訓練策略。
資料準備：為增加訓練資料，我們結合語義分割演算法，採用將人體著裝進行區域劃分後重新著色的方式，增加人物id，但這種方法依賴於語義分割演算法的準確性，且出現不同id衣服顏色重複的情況會造成干擾，無法大批量生成。另外我們使用不同的行人重識別資料集分別作為源域和目標域訓練風格遷移網路，將不同資料集中不同鏡頭拍攝的資料風格進行相互轉換，然後進行隨機資料擦除處理，由此資料量可獲得成倍增加。
模型訓練及策略：在網路訓練中，採用id分類損失與triplet損失相結合的訓練方式，使模型既能兼顧類間距離，又能同時收斂類內距離。在推理測試中，採用余弦距離計算的方式，其更易於區分提取到的人體特徵向量，相比歐式距離的結果，rank-1指標可提公升1%。
動態人臉庫管理流程圖
通過動態建立人臉庫的策略，可以提公升對陌生人員的管控效率，將陌生人員的記錄查詢範圍降低了至少2個數量級，同時可實現對任意目標可疑人員的快速查詢與定位分析。由於陌生人員的記錄資料量會隨時間積累逐漸增多，直接在所有記錄中查詢陌生人的識別記錄耗時非常大。通過在人臉識別後增加質量判斷，將人臉質量合格的陌生人員新增至陌生人庫中進行管理，此方式能夠很大程度上節約搜尋耗時。當搜尋陌生人記錄時，只需要將待搜尋人員與陌生人底庫做一次特徵匹配即可，可實現百萬量級全量搜尋、秒級響應。
跨鏡追蹤系統作為智慧型化安防、智慧型化監控場景下的通用解決方案，已在中國移動智慧型家庭運營中心園區內落點試用，後續會借助中國移動運營商的市場和品牌優勢，打通與更多的攝像頭及硬體裝置廠商在各個環節的業務協同合作渠道，通過省公司的落地輔助，打造一套軟硬一體化的智慧型化監控管理體系，並可從智慧型園區、智慧型社群拓展到居民社群、辦公樓宇、工業園區、旅遊景區、學校園區等場景中，增強人員管控和區域安全性，為打造良好社會環境、打造智慧型化生態圈持續發力。
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