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滴滴的防疫口罩識別技術和視覺比賽進展


1. 口罩識別技術

2020年新春伊始,新冠疫情席捲全國。為有效預防感染,防止疫情持續擴散,滴滴投入了多種AI視覺抗疫措施,督促司機進行積極防疫,保障司機自身和乘客的健康安全,包括口罩佩戴識別、視頻消毒噴灑識別、消毒貼紙識別、圖片消毒壺識別等,解決了出行運輸行業面臨車輛地域分佈廣泛、活動頻率較高、活動時間跨度較長、司機數量龐大等現實問題,其中口罩佩戴識別最為典型。

口罩佩戴識別技術方案基於特徵融合和分割監督相結合的人臉檢測(DFS–Detection with Feature Fusion and Segmentation Supervision)和口罩屬性識別兩大模塊組成,前者實現在圖像中準確定位人臉區域的功能,後者在單個人臉區域的基礎上利用注意力學習進一步分析人臉屬性,從而判斷人臉是否佩戴口罩。測試結果表明,上述技術方案在人臉佩戴口罩識別任務中,圖像級準確率超過99.50%,可快速定位未按要求佩戴口罩的重點人員,有效解決了24小時復雜光照、多種類型遮擋、人臉姿態變化、不同距離人臉尺度、口罩款式類型多樣化等實際應用中的難題,靈活適應不同場景環境。

口罩佩戴識別是一種人臉屬性識別,它包括人臉檢測技術和口罩屬性分類技術兩部分。由於人臉的特殊性,在目標檢測技術的基礎上發展了一系列的人臉檢測算法。而口罩佩戴識別可通過目標分類技術來實現。因此人臉佩戴口罩識別涉及目標檢測技術和分類技術。

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