谢征宇, 曹志威, 李永玲, 秦勇, 于格
(1.北京交通大学交通运输学院,北京100044;2.中关村轨道交通视频与安全产业技术联盟,北京100089;3.北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京100044)
新型冠状病毒(COVID-19)自爆发以来,在人群中迅速传播,对人们日常生活、经济、社会都造成严重影响。近期,全国多数城市逐步开始复工复产,而坚持科学防控疫情、保证安全有序仍是大前提。采用基于视频的乘客口罩佩戴检测技术及非接触测温技术,能够实现无接触测量进站乘客体温,实时辨识站内乘客口罩佩戴情况,可有效提高检查效率,扩大监察范围,保障轨道交通场所和广大乘客的安全。在此,针对基于视频的乘客口罩佩戴检测技术和非接触测温技术,介绍相关技术原理及发展现状,以及在当前情况下轨道交通领域应用的解决方案,助力轨道交通系统更好地完成防疫任务。
在新冠肺炎疫情爆发后,一些企业和研究人员投入到口罩佩戴检测研究中,在较短时间内完成了数据集制作和算法开发。截至目前,针对口罩佩戴检测的研究可分为2个方面:(1)开源算法。以百度公司为首的人工智能企业和研究机构,将口罩佩戴检测代码开源,供所有研究人员和企业免费使用。(2)方案提供。以华为技术有限公司(简称华为)、杭州海康威视数字技术股份有限公司(简称海康威视)为代表的企业完成了口罩佩戴检测系统的开发,已应用于部分轨道交通车站。
口罩佩戴检测属于目标检测,目的是定位人脸或口罩位置,并对其进行分类,进而判断人是否佩戴口罩。目前,开源和应用的口罩检测算法均基于深度学习,通过设计卷积神经网络,训练标注的人脸和口罩数据,实现口罩检测的目的。
百度公司首先开源了口罩佩戴检测算法,并提供落地部署、模型训练和优化升级等服务,目前已广泛应用于多家企业。其开源算法PyramidBox[1]网络结构见图1,该算法原本用于人脸检测,但在口罩检测中也取得出色效果。PyramidBox是一种上下文辅助的单步检测算法,通过3方面改进充分利用上下文的信息。首先,设计了一种新颖的上下文锚点(anchor),同时学习口罩、头部和身体的特征信息促进模型拟合。其次,百度公司提出一种低维特征金字塔网络,该网络将高级语义特征和低级口罩特征融合在一起。最后,引入上下文感知预测结构进一步增加网络性能,以提高输出的最终精度。
图1 PyramidBox的网络结构
滴滴出行科技有限公司(简称滴滴)提出一种基于DFS[2]的口罩佩戴检测算法。口罩检测流程见图2,首先使用DFS算法检测人脸,并结合人脸特征,扩展到人脸区域。之后再使用Attention机制关注口罩区域,对该区域进行检测,进而判断是否佩戴口罩。
图2 滴滴口罩检测流程
AIZOO[3]提出一种基于SSD[4]的轻量级口罩佩戴检测算法。该算法以SSD目标检测算法为框架,并对其网络结构进行改进。AIZOO统计了口罩数据集的宽高比,根据数据分布,统一设置5个定位层的锚点宽高比,提高了口罩检测精度。此外,还特意在数据集中加入了捂嘴的图片,降低了误报率。AIZOO不仅将口罩检测代码开源,而且提供了口罩数据集,有利于促进口罩检测算法的开发。
华为提供了一款零门槛的口罩检测套件(见图3)。通过华为云ModelArts平台,可以快速实现数据自动标注、模型训练和部署上线。
图3 华为ModelArts平台口罩检测套件示意图
当前,中关村轨道交通视频与安全产业技术联盟(简称联盟)部分成员单位的乘客口罩佩戴检测方案如下。
1.2.1 华为
华为乘客口罩佩戴检测方案可部署在地铁站内,铁路进出站口,机场出发、到达、候机大厅,汽车站进出站口,售票处以及候车大厅(见图4)。
图4 华为口罩检测方案
该方案具体功能如下:
(1)人脸抓拍:软件定义摄像机(SDC)对进出人员抓拍记录;
(2)乘客口罩佩戴识别:SDC对进出人员是否戴口罩进行检测,包括是否戴口罩、性别、年龄等;
(3)乘客未戴口罩预警:在系统上显示未戴口罩人员抓拍图片和告警,未佩戴口罩自动告警识别准确率95%;
(4)现场处置:现场客户端通知预警对未戴口罩人员进行核查,可提供社区人员10万自定义名单库管控;
(5)人像+测温融合:测温精度±0.3℃,室内室外都可部署。
1.2.2 浙江大华
浙江大华技术股份有限公司(简称浙江大华)联合阿里安全推出“AI防疫师”,具备实时精准测体温、是否佩戴口罩识别、预警和追踪高危人群等功能,可在园区、办公室、商场、地铁站、机场等人群密集的公共场所快速部署,通过无接触方式,随时掌控高危人群动态,用科技手段防控疫情(见图5)。
图5 浙江大华口罩检测方案
方案通过复用普通相机,并增加后端IVSS设备,可以实时监测未佩戴口罩或未识别的戴口罩人员,并进行告警提示。系统可以融合公共场所常用安防子系统,与关联安防系统之间形成联动管理。
当前,全国各行业纷纷复工,各地也进入了疫情防控攻坚期。火车站作为重要的交通枢纽之一,客流量日渐增加,严格把控进出乘客的体温筛查尤其重要。在乘客较多情况下,人工测量体温不仅需要投入大量人力物力,成本高,部署复杂,同时也增加了人员接触带来的安全风险。采用基于热成像人体测温筛查的解决方案,通过非接触式检测乘客体温,可避免一线检查人员的感染风险,且布控灵活、节省人员,能够帮助用户快速筛查出体温异常乘客。
在自然界中凡是温度大于绝对零度(-273℃)的物体都能辐射与自身性质、温度相关的电磁波能量,这种现象称为热辐射现象或红外线辐射。红外线辐射是自然界存在的一种最为广泛的电磁波辐射,它是基于任何物体在常规环境下都会产生自身分子和原子无规则运动,并不停地辐射出热红外能量,分子和原子的运动愈剧烈,辐射的能量愈大,反之,辐射的能量愈小[5-6]。
热成像摄像机包含光学镜头、红外探测器、信号处理系统和防护罩等(见图6)。被测物发射的红外线辐射通过光学镜头收集后被红外探测器所获取,通过红外探测器检测被测物的红外辐射能量。辐射能量和温度存在对应关系,通过信号处理系统将辐射能量即温度通过不同灰度显示出来,灰度不同即代表温度不同。再通过黑体(用于标定红外系统的基准源)进行测温标定,建立灰度与温度的准确对应关系,以实现测温功能。
图6 热成像摄像机测温原理及组成
当前,联盟部分成员单位的乘客非接触式测温方案介绍如下。
2.2.1 和普威视
北京和普威视科技股份有限公司(简称和普威视)多年致力于开发热成像测温报警产品,测温设备可直接应用于人体体温快速检测,实现测温显示、数据处理和报警管理[7]。
公共场所人员密集,测温系统设置在通道、卡口处,需要对快速通过的人群进行精确测温,一旦检测速度跟不上,就会滞压大量人群,从而严重影响正常的公共流动秩序。和普威视推出的实时测温方案通过选用高性能FPGA处理芯片、内嵌高效测温算法、优化信号处理和控制流程,提升红外机芯的快速温度检测功能,配合后端测温软件的异常温度筛选功能、报警功能,可有效满足快速、实时测温筛查的需求(见图7)。
2.2.2 海康威视
相较传统测温手段,海康威视热成像联网非接触式无感测温系统主要由双光谱红外热成像摄像机和黑体组成,可在复杂环境下、密集人流中远距离测温,快速定位体温超高人员,无需旅客配合,不耽误安检时间,既保障了通行人员的安全,也保障工作人员的安全(见图8)。红外热成像+黑体组合方案将测温精度保持在±0.3℃,具有超高体温预警联动功能,精准到每一个通行人员,便于工作人员及时复核和事后追溯。
图7 和普威视乘客非接触式测温识别方案
针对火车站、地铁等已建人员通道场景,可采用临时布控体温筛查方案和利旧改造体温筛查方案。临时布控方案由多种设备单独架设(人体测温热像仪/卡片机/半球/筒机/手持+三脚架+4200客户端软件等);利旧改造方案则针对人员通道、安检门改造智能测温组件。
2.2.3 华为
华为非接触式测温场景方案可部署在地铁进出站口、铁路进出站口、机场出发与到达、汽车站进出站口、高速出入口、服务区测温点等(见图9)。
该方案具体特点如下:
(1)快速部署:1台热成像测温摄像机+1台电脑,10 min完成部署;
图8 海康威视乘客非接触式测温识别方案
图9 华为乘客非接触式测温识别方案
(2)实时测温:测温摄像机同时检测到目标人员的可见光图像和红外热成像,并在电脑管理客户端上呈现,红外热成像上能反馈目标的实时温度(测温范围:30~45℃,测温精度:±0.3℃);
(3)异温报警:对温度异常的人员,电脑客户端会发出报警提示。
2.2.4 宇视科技
浙江宇视科技有限公司(简称宇视科技)基于热成像、人工智能等前沿技术,提供立体式体温筛查方案,及时排查发现体温超出正常范围的人员(见图10)。
该方案具体特点如下:
(1)支持实名制进出及一人一挡设置,精准记录身份和温度信息的同时,还可针对体温检测异常人员的通行权限进行设置,有效加强防范力度,降低病毒传播风险;
图10 宇视科技乘客非接触式测温识别方案
(2)科学采用轻量化组网方式,可根据防控工作需求灵活配置,最快仅需2 h即可部署完毕;
(3)基于神经网络的深度学习算法,测温更精准,漏报率、误报率低,在32~42℃范围内的检测精度为±0.5℃。支持自动校温,体表温度自动修正,该方案目前正在进一步优化,预期精度可提升到±0.2℃;
(4)结合视频监控业务,采用智能存储,可实现视频资料查看及回溯。
截至目前,中关村轨道交通视频与安全产业技术联盟各成员单位充分发挥视频智能化技术能力,周密部署、迅速响应,在重要交通枢纽、各省医院、重点企业等人员密集公共场所及高危区域高效快速、科学精准地进行方案部署,有效解决传统检测方式耗费人力多、效率低、预警慢等弊端,并降低了检测人员的感染风险。联盟通过自身能力提供科学防疫、高效防疫的技术方案,筑牢疫情防线,鼎力支持相关领域需求打赢疫情防控阻击战。