以行人再識(shí)別技術(shù)為核心的多算法融合模型在網(wǎng)格化管理中的應(yīng)用

張錦堂 劉文鋼

摘 ? 要：近年來，隨著城市的發(fā)展，居民購房遷移、外地人口大量涌入，流動(dòng)人口規(guī)模急劇膨脹，人戶分離情況尤為突出，給城市社區(qū)的管理帶來新的挑戰(zhàn)。文章以社區(qū)網(wǎng)格化管理中的人員管理為切入點(diǎn)，利用深度學(xué)習(xí)方法下的ReID行人再識(shí)別、人臉識(shí)別算法與多算法融合技術(shù)，對(duì)社區(qū)內(nèi)的人員進(jìn)行人臉、人體圖像采集，并進(jìn)行特征比對(duì)、圖像聚類處理，形成一人一檔數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)社區(qū)人員活動(dòng)軌跡的刻畫。某住宅小區(qū)自應(yīng)用以來，已新增登記常住人口561人、暫住人口298人，小區(qū)實(shí)有人口登記率從41%提升至80%以上。

關(guān)鍵詞：行人再識(shí)別;人臉識(shí)別;多算法融合;社區(qū)網(wǎng)格化管理

中圖分類號(hào)： TP391.4 ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B

1 引言

隨著工業(yè)化、城鎮(zhèn)化的快速推進(jìn)，流動(dòng)人口規(guī)模急劇增長，人戶分離情況尤為突出，給實(shí)有人口管理帶來新的挑戰(zhàn)。人工智能時(shí)代的到來，使得人們從視頻圖像中獲取更多結(jié)構(gòu)化、智能化信息成為可能，各類人工智能技術(shù)都已進(jìn)入在實(shí)體場(chǎng)景中落地的階段[1]。人臉識(shí)別、大數(shù)據(jù)等技術(shù)加載到社區(qū)場(chǎng)景應(yīng)用中，完美結(jié)合落地[2]。社會(huì)面治安監(jiān)控設(shè)施遍布大街小巷，為人工智能算法提供了豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。因此，如何整合利用海量視頻圖像信息，打破數(shù)據(jù)壁壘，通過ReID行人再識(shí)別、人臉識(shí)別與多算法融合技術(shù)，實(shí)現(xiàn)社區(qū)網(wǎng)格化人員高效管理，成為當(dāng)前AI賦能的重要課題。

2 行人再識(shí)別及網(wǎng)格化管理的現(xiàn)狀

2.1 行人再識(shí)別研究現(xiàn)狀

行人再識(shí)別（Person Re-identification，ReID）技術(shù)起源于多攝像頭跟蹤，用于判斷非重疊視域中拍攝到不同圖像中的行人是否屬于同一個(gè)人。作為人臉識(shí)別技術(shù)的重要補(bǔ)充，其發(fā)展內(nèi)核便是在不同視頻中，在無法獲取清晰人臉特征信息的前提下，機(jī)器通過穿著、發(fā)型、體態(tài)等信息將同一個(gè)人識(shí)別出來，增強(qiáng)數(shù)據(jù)的時(shí)空連接性。把目標(biāo)的表觀信息、各場(chǎng)景之間的空間信息、時(shí)間信息等各種信息相融合，最終實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在不同攝像機(jī)下的連續(xù)跟蹤[3]。

近年來，深度學(xué)習(xí)這一利器在自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域表現(xiàn)突出[4]。行人再識(shí)別技術(shù)水平已經(jīng)取得了極大提高，行業(yè)準(zhǔn)確率普遍高于90%，達(dá)到商用水平。目前，諸多主攻機(jī)器視覺方向的人工智能企業(yè)，已經(jīng)在不同行業(yè)的多個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中落地行人再識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用。

由于行人再識(shí)別側(cè)重對(duì)人體特征的描述，單純的依賴ReID技術(shù)，無法將人體圖片與人員身份信息有效關(guān)聯(lián)，不足以支撐實(shí)有人口的管理工作。

2.2 網(wǎng)格化管理現(xiàn)狀

隨著城市的發(fā)展，本地居民購房遷移、外地人口大量地涌入，流動(dòng)人口規(guī)模急劇膨脹，人戶分離情況尤為突出，給社區(qū)實(shí)有人口管理帶來新的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的“以房管人、以證管人”，通過民警網(wǎng)格員上門登記等手段來做人口基礎(chǔ)工作變得越來越困難。特別是在人口密集、流動(dòng)頻繁、群租現(xiàn)象普遍的住宅小區(qū)，上門采集往往事倍功半。一方面小區(qū)民警工作任務(wù)繁重，易造成人口漏登記、數(shù)據(jù)更新不及時(shí);另一方面民警網(wǎng)格員無法及時(shí)掌握社區(qū)動(dòng)態(tài)，對(duì)小區(qū)內(nèi)新產(chǎn)生的問題無法立即知曉，延遲了解決問題的時(shí)機(jī)，不僅難以后續(xù)彌補(bǔ)，也可能引起居民的不滿[5]。亟需通過人工智能圖像處理技術(shù)，建設(shè)社區(qū)實(shí)有人口一人一檔，支撐智能化推薦登記與重點(diǎn)人員管控，提升警務(wù)效率，提高居民的滿意度。

3 以ReID為核心的多算法模型設(shè)計(jì)

綜合上述現(xiàn)狀分析，引入行人再識(shí)別、人臉識(shí)別與多算法融合技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)社區(qū)人員的人臉、人體圖像智能化采集、聚類、歸檔，形成社區(qū)人員專屬數(shù)字化檔案。

3.1 行人再識(shí)別算法優(yōu)化

住宅小區(qū)的監(jiān)控多數(shù)以大角度取景為主，主要用于居民軌跡的回溯，要對(duì)這些視頻監(jiān)控進(jìn)行分析使用，需要對(duì)視頻中的人體進(jìn)行分析。視頻中存在嚴(yán)重的著裝相似、光照和視角變化、復(fù)雜背景和遮擋現(xiàn)象，因此識(shí)別難度很大，如圖1所示。

針對(duì)小區(qū)場(chǎng)景做了專門的算法優(yōu)化，主要有三點(diǎn)。

（1）受遮擋、姿態(tài)變化、視角變化等因素的影響，視頻序列中行人的特征是不連續(xù)的。用全局特征來度量每一幀圖片的權(quán)重往往會(huì)損失掉許多重要的信息。采用分割重組策略將特定局部特征重組成多個(gè)視頻序列進(jìn)行學(xué)習(xí)，進(jìn)而極大地減少了局部特征損失對(duì)最終特征的影響。

（2）提出了全新的雙向圖注意力機(jī)制模塊。將圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SENet完美結(jié)合，在整個(gè)序列上進(jìn)行通道域的模式選擇學(xué)習(xí)。由于圖卷積網(wǎng)絡(luò)的特性，每一幀圖片的注意力特征都是與其他幀相互學(xué)習(xí)結(jié)合的結(jié)果，從而極大地提高了特征的代表性。

（3）利用幀間相似度進(jìn)行序列融合。與大多數(shù)利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行融合算法相比，最大的優(yōu)勢(shì)是不需要訓(xùn)練額外的模型參數(shù)，僅通過數(shù)學(xué)計(jì)算的方式就可以達(dá)到融合的目的。在結(jié)合三元損失函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練后，類間相似度得到了降低，進(jìn)而提高再識(shí)別效果。

基于視頻的行人再識(shí)別與單幀圖片的行人再識(shí)別任務(wù)目的是相同的，即在視角不重疊的多攝像機(jī)網(wǎng)絡(luò)下進(jìn)行行人的匹配。由于單幀圖片只包含有限的行人信息，網(wǎng)絡(luò)提取的特征不具備足夠的代表性，檢測(cè)結(jié)果往往受圖片質(zhì)量的影響較大。與此相比，便凸出了視頻序列的優(yōu)勢(shì)。一個(gè)短視頻序列往往包含行人多運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的更多特征，并且利用時(shí)序信息，可以將背景、遮擋等干擾因素的影響降到最低，提升識(shí)別的準(zhǔn)確度，如圖2所示。

3.2 人臉識(shí)別算法優(yōu)化

人臉識(shí)別主要步驟為人臉檢測(cè)、人臉裁剪、特征提取、特征比對(duì)得出余弦距離，根據(jù)閾值判斷是否為同一個(gè)人[6]。人臉識(shí)別技術(shù)在布控抓逃、刑偵破案等方面已經(jīng)發(fā)揮了巨大作用。但是，人臉識(shí)別技術(shù)的局限性也很明顯，光照、姿態(tài)、表情、分辨率、遮擋等都會(huì)對(duì)人臉識(shí)別的效果產(chǎn)生影響，極大地限制了人臉識(shí)別的適用范圍，為增強(qiáng)人臉識(shí)別算法的適應(yīng)性，需要從多個(gè)角度進(jìn)行優(yōu)化，提升算法效果，如圖3所示。

優(yōu)化人臉檢測(cè)、跟蹤過程，采集圖像效果最佳的人臉圖片;通過算法去除抓拍圖片中的噪聲，增強(qiáng)圖像效果;通過遷移學(xué)習(xí)，異構(gòu)多模型融合，雙代理對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)生成多面部姿態(tài)數(shù)據(jù)等方法提高識(shí)別的準(zhǔn)確率。

3.3 多算法融合設(shè)計(jì)

系統(tǒng)采用多算法引擎設(shè)計(jì)，兼容人臉識(shí)別與ReID行人再識(shí)別算法，具備強(qiáng)大的場(chǎng)景適應(yīng)性。在業(yè)務(wù)維度上通過綜合展示，輸出多個(gè)算法引擎的計(jì)算結(jié)果。

3.3.1算法接口設(shè)計(jì)

系統(tǒng)通過互聯(lián)服務(wù)以信令方式提供API接口，API接口應(yīng)實(shí)現(xiàn)注冊(cè)、注銷、接收、傳輸和發(fā)送信令流程消息。將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)調(diào)用插件封裝為API接口提供給算法引擎調(diào)用。API接口與算法引擎之間的通信，按照標(biāo)準(zhǔn)的傳輸控制協(xié)議進(jìn)行交互[7]。

3.3.2算法應(yīng)用設(shè)計(jì)

在應(yīng)用中，通常以獲取人臉圖片為首要目標(biāo)，在只有人體圖片的時(shí)候，通過檢索相似人體并從中挑選得到人臉圖片，通過人臉圖片查詢?nèi)四樮壽E，此時(shí)可以獲得人員較大范圍的軌跡。由于人臉識(shí)別場(chǎng)景要求較高，其采集點(diǎn)位通常比人體識(shí)別少，通過人體識(shí)別可以對(duì)每個(gè)人臉點(diǎn)位的附近軌跡進(jìn)行完善（需要人工輔助判別），從而細(xì)化人員運(yùn)動(dòng)軌跡。

3.4 圖像聚類

通過海量圖像聚類技術(shù)，將匯聚的“人臉圖片、人體圖片”自動(dòng)歸檔，生成一臉一檔信息，通過戶籍信息（含底庫圖片）碰撞比對(duì)，生成實(shí)名制一人一檔信息，如圖4所示。

4 結(jié)果與分析

為探索以ReID行人再識(shí)別算法為核心的多算法研究在網(wǎng)格化管理中的應(yīng)用可行性，在某小區(qū)進(jìn)行試點(diǎn)測(cè)試。通過對(duì)某住宅小區(qū)內(nèi)已有攝像機(jī)的安裝角度、光線、位置及圖像質(zhì)量等因素的利舊分析，研究以行人再識(shí)別ReID算法為核心的多算法融合，論證行人再識(shí)別算法在住宅小區(qū)場(chǎng)景下應(yīng)用的可行性。

首先利用人臉識(shí)別算法獲取人臉圖片，針對(duì)小區(qū)場(chǎng)景中由于著裝相似、光照變化大、背景復(fù)雜和遮擋現(xiàn)象造成人臉難識(shí)別的問題，利用ReID行人再識(shí)別算法獲取人體圖片。通過人臉、人體圖片碰撞分析，可獲得人員在小區(qū)內(nèi)較大范圍的軌跡，同時(shí)圖像自動(dòng)聚類生成小區(qū)一人一檔。

小區(qū)共有27幢（小高層15幢、別墅12幢），能夠容納居民2200余人，已經(jīng)登記實(shí)有人口910人，有效登記率約為41%。該住宅小區(qū)試點(diǎn)測(cè)試以來，通過系統(tǒng)的人臉抓拍數(shù)據(jù)與已經(jīng)登記的人口數(shù)據(jù)碰撞分析后，精準(zhǔn)推送未登記人員信息1023條。目前，已新增登記常住人口561人、暫住人口298人，小區(qū)實(shí)有人口登記率提升至80%以上。

5 結(jié)束語

網(wǎng)格化管理的AI智能化升級(jí)需要在實(shí)踐中接受檢驗(yàn)。利用以行人再識(shí)別技術(shù)為核心的多算法融合在網(wǎng)格化實(shí)有人口管理中的應(yīng)用實(shí)踐，不斷鉆研新型社區(qū)管理警務(wù)模式，整合社區(qū)管理力量和警力資源，打造多種AI圖像感知技術(shù)為基礎(chǔ)、大數(shù)據(jù)分析為核心的應(yīng)用平臺(tái)。一方面解決了社區(qū)網(wǎng)格化管理的部分痛點(diǎn)，為居民提供安全的智能化社區(qū)生活環(huán)境，保障社區(qū)居民安全;另一方面大幅地提升了公安機(jī)關(guān)的工作效率，能夠更好地服務(wù)人民群眾、維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定。

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