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智能机器人|人脸识别赋能“二师兄”也可刷脸了( 二 )


同时 ， 通过人工智能技术与大数据分析 ， 还可为连锁门店选品及商品设计提供更为可靠的数据支撑 ， 并为货架朝向及摆品优化提供数据依据 ， 从而真正做到“千店千面”的门店运营：“比如某个生活百货连锁品牌 ， 可能它一共有几千种货物可供给门店销售 ， 但单个门店只能放得下一千个货物 ， 这个时候该如何配货？通过人工智能识别 ， 对到店顾客进行消费统计 ， 结合店内停留时长与货架驻留轨迹分析 ， 能够分析得出该门店服务的社区客群更想要什么 ， 协助门店更好地洞察顾客特征和偏好品类 。再将这个社区主要消费群体更需要购买的商品放在显眼位置 ， 并结合数据分析获得货架朝向优化方案 ， 从而极大地提升门店销售能力 。”刘妍表示 。
智能：一秒识别 监控群猪健康状况
在人脸之外 ， 人工智能算法加持的识别技术还在赋能畜牧业发展 ， 特别是在猪脸识别上建树颇丰 。全媒体采访人员了解到 ， 高新兴研发的畜牧巡检机器人能够代替人工进行全天候智能化巡检 ， 实现对猪场环境的实时动态检测 ， 更重要的是 ， 还能对种猪进行自动体温检测及统计分析、发情情况测报等 。
在应用过程中 ， 猪脸识别的采样点工作量比人脸识别还要大 。据研发方介绍 ， 猪的面部识别需要几百个参考点 ， 才能达到和人脸识别同样水平的算法 。相比较戴耳标的传统身份识别手段 ， 人工智能算法对群体猪脸进行识别的成本节省巨大 ， 对动物造成的物理伤害也降到最低 。通过这样的无害途径 ， 在对猪的眼睛、耳朵、鼻子、鬃毛和轮廓这些面部特征点进行细节采集后 ， 专属每一头猪独一无二的“身份证”就做好了 。
发展至今 ， 利用这样的识别技术手段 ， 畜牧业养殖户就能够判断一头猪的具体行为 ， 比如是不是在进食、有否怀孕、是否下崽等 。同时 ， 畜牧巡检机器人的红外摄像头能对猪的体温进行精准检测 ， 并能通过音频识别判断其是否发生咳嗽或呼吸困难等症状 。结合行为识别 ， 还能监视猪的运动状况 ， 检测其是否嗜睡或不进食 ， 建立专属的存档文件 ， 包括其年龄、体重、品种、运动频率和饲喂习惯等 ， 从而很好地指示健康状况 。
深度探讨
当口罩成为必需
人脸识别有多难
当下 ， 人工智能迅猛发展 ， 建立在算法深入优化基础上的识别技术可靠性越来越高 。但如今利用人工智能终端对佩戴口罩的行人进行人脸识别和测温 ， 要保证和以往“裸脸”一样的检测准确率 ， 在技术上提出了更高挑战 。
通常来说 ， 人脸识别算法是根据面部特征关键点来识别的 。因此 ， 算法纳入的关键点越多 ， 识别的结果也就越精确 。在来往的行人戴上口罩后 ， 鼻梁以下的面部特征被彻底掩盖 ， 可供检测设备识别的面部特征关键点大幅减少 ， 相应地 ， 对于检测终端此前学习的特征判别能力也随之降低 。“人员戴上口罩遮挡面部后 ， 机器在对人脸进行识别时一定会比他不戴受到更大影响 。” 广州图普网络科技有限公司合伙人刘妍告诉全媒体采访人员 。
具体在算法校准上 ， 针对面部下半区域遮蔽导致识别所需特征关键点减少这一难点 ， 研发者得出的关键经验在于聚焦眼部 ， 来优化注意力模型 。详细来看 ， 需要先将眼部、眉毛等局部特征与整体人脸特征融合 ， 并结合注意力机制增强眼部特征 ， 通过训练眼部关键点的模型 ， 从而最终提升模型在口罩遮挡下的人脸识别率 。
全媒体采访人员了解到 ， 当前人脸识别市场规模不断扩大 ， 算法广泛应用于人脸闸机、社区门禁、医疗建档、商场客群分析等场景中 。虽然与其他人工智能技术相比 ， 人脸识别应用较广 ， 但门槛仍然存在 ， 主要表现在研发部署成本高、长期后续服务缺位等 。因此 ， 作为近来应用最为火热的视觉AI产品 ， 人脸识别测温设备在实际工作环境中仍需与较多硬件适配 ， 以更好地工作在火车站、机场等人流密集和光照变幻频繁的测温机常用场所 。


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