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应急|远距离步态识别系统：广泛捕捉、精准辨认( 二 )


应急|远距离步态识别系统：广泛捕捉、精准辨认
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凤凰网：2016年6月 ， 远距离步态识别系统研究与应用孵化了全球第一家步态识别商业化公司——银河水滴 ， 公司未来的主要发展方向是什么？将基于应用的角度开发哪些科技产品？
王亮：银河水滴致力于将人工智能与行业深度融合 ， 为智慧城市、平安社区、智能交通、智慧工厂、智能家居、医疗康养等领域提供高效的智能化解决方案 。 银河水滴的使命是以人工智能释放人类的体力与脑力 ， 拓展人类生存时空 。 银河水滴步态识别技术主要发明人是中科院院士谭铁牛研究员 ， 他于2000年开始带领四代博士20年磨一剑 ， 长期坚持研发完全自主知识产权的步态识别技术 ， 系统发展了步态识别的计算理论和技术方法 。
银河水滴团队研发了最先进的步态识别产品 ， 连续两年登陆CCTV1《机智过人》 ， 以步态识别战胜人类“最强大脑” ， 得到国内外媒体包括CCTV1、CCTV4、新华社、人民日报、中新社、科技日报、美联社、纽约时报、华盛顿邮报等数百次报道 。 银河水滴科技公司将步态识别与行业深度融合 ， 与上海公安局刑侦总队等共建联合实验室 ， 为平安城市提供先进的解决方案 。
银河水滴的步态识别产品主要有：
银河水滴步态识别互联系统：为应用步态识别技术进行侦查实战的大数据平台 ， 集步态建库、步态识别、步态检索、步态比对、大范围追踪等功能于一体 ， 支持上万路摄像机并发 。 可以在海量视频中快速进行人物检索和身份识别、快速实现目标人物查找和追踪 。 可广泛应用于刑侦等安防相关领域 ， 适用于多种场景下的实战需求 。
【应急|远距离步态识别系统：广泛捕捉、精准辨认】银河水滴步态检索一体机：是集算法、软件和硬件为一体的便携式安防专用设备 。 以人的步态特征作为注册对象 ， 通过银河水滴世界领先的步态识别技术在海量视频中高速进行人物检索和身份识别 ， 快速实现目标人物查找 。 可广泛应用于公共安全、司法、边防、海关、机场、车站、港口等领域 ， 将大大提升视频检索的效率和精度 ， 提升侦查的智能化水平 。
银河水滴发热人员智能筛查与轨迹追踪系统：配备双光智能测温摄像机以及大规模步态检索系统 。 双光智能测温摄像机拥有红外测温和可见光双镜头 ， 并在摄像机内集成了人脸检测、步态检测和质量评估等AI功能 ， 可实现非接触式体温异常告警、人员识别以及步态信息获取 。 步态识别采用全身特征来进行识别 ， 完全不受佩戴口罩影响 ， 并具有远距离、全视角、全天候等优良特性 ， 可配合监控摄像机实现大范围疑似/确诊人员的轨迹追踪 。 该方案可应用于机场、车站、学校、幼儿园、社区、办公楼宇、宾馆、酒店等场景 ， 有助于迅速切断传播链 ， 控制病毒传播 。
银河水滴人脸步态抓拍机：拥有长短焦双镜头 ， 嵌入步态、人脸两个深度学习算法 ， 支持人脸、步态双抓拍 ， 具有单镜头人脸或步态独立抓拍等多种应用功能 。 可以在50米内自由选择监控点 ， 大大扩展了监控视野；同时通过双算法提取行人的人脸及步态特征数据 ， 大大增强了视频数据预处理能力 。 可广泛应用于城市/乡村路口、楼宇/园区/社区、公共营业场所等所有公共安防场景 。
银河水滴步态数据库建设方案：银河水滴步态数据库建设方案可以完成高质量、全视角的步态特征数据采集 ， 建立人员步态大数据平台 。 经过数据存储与分类管理、深度分析和系统优化 ， 将步态大数据平台与步态识别有效连接起来 ， 从而形成由采到用的数据链条 ， 为步态识别技术的实战应用提供有效的数据支撑 ， 最大程度地发挥步态识别技术在视频分析中的优势 ， 实现更精准、更快捷的目标人物身份识别 。 该数据库可以同目前已经建成的人脸库、指纹库协同工作 ， 从而在公共安全领域形成多特征、全体态的身份识别体系 ， 可广泛应用于公共安防的各个领域 。
凤凰网：在远距离步态识别系统研究与应用中 ， 最主要的技术创新点都包括哪些内容？
王亮：银河水滴的步态识别技术解决了步态识别在实战应用中行人检测、行人跟踪、人形分割、步态特征表达、跨视角步态识别等多项关键技术 ， 搭建规模化、智慧化的产业应用与服务（云）平台 ， 完成多项科技成果的产业化落地 ， 最终完成技术融合、协同处理与智能分析的产业化成果推广应用 。
（1）提出高精度实时人形图像分割方法：以模式识别和计算机视觉理论为指导 ， 结合最新的深度学习算法 ， 融合各尺度图像信息 ， 在步态识别的预处理阶段精确分离目标人物与背景 ， 精确度近似人眼 ， 为步态识别奠定扎实基础 。
（2）提出基于深度学习的步态识别方法 ， 构建全新的神经网络框架 ， 解决跨视角步态识别问题：借助传统的步态识别的先验知识 ， 结合最新的深度学习方法 ， 构建了全新的深度学习网络架构 ， 解决步态识别中最难的问题——跨视角步态识别 。 能够在只给定某个视角的情况下 ， 跨视角地识别出该人在其他视角的步态序列 。 目前识别正确率已很高 。 只有解决此问题 ， 才可能将步态识别技术落地应用于实际场景 。


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