以前買摩托車送頭盔，現(xiàn)在買頭盔送摩托車。

　　你怎么都想不到，口罩之后，頭盔又成了 AI 安防圈的熱議詞匯。今年 4 月 21 日，公安部交管局發(fā)出公告，6 月 1 號(hào)起全國(guó)開展“一盔一帶"安全守護(hù)行動(dòng)。“一盔”指的是安全頭盔，“一帶”指的是安全帶。

　　多地交管部門近日也紛紛響應(yīng)，加大對(duì)騎摩托車不戴安全頭盔、駕乘汽車不使用安全帶的查處力度。（暫不處罰電動(dòng)車）

　　一紙公文瞬間激活了整個(gè)頭盔市場(chǎng)，坊間直言又一個(gè)因政策出臺(tái)而引發(fā)的百億級(jí)生意橫空出世。一時(shí)間，電商平臺(tái)頭盔銷量猛增，價(jià)格迅速上漲，朋友圈中原本倒騰口罩的都開始調(diào)頭賣頭盔了。

　　有人甚至嘲諷，以前買摩托車送頭盔，現(xiàn)在買頭盔送摩托車。

　　單一算法沒前途多技術(shù)融合才是未來(lái)

　　騎行佩戴頭盔非常之有必要，2019 年廣東省做過一項(xiàng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)：涉及摩托車、電動(dòng)自行車的交通事故交通死亡人數(shù)占全部事故的比例超過 50%，居各類交通事故之首。同時(shí)，摩托車、電動(dòng)自行車駕乘人員死亡事故中，約 80%為顱腦損傷致死。正確佩戴安全頭盔、規(guī)范使用安全帶能夠?qū)⒔煌ㄊ鹿仕劳鲲L(fēng)險(xiǎn)降低 60%至 70%。

　　如果說(shuō)立法戴盔確是人間正道，可這與 AI 安防又有何交集？

　　其實(shí)早在一盔一帶政策出臺(tái)之前，全國(guó)多地就已對(duì)頭盔佩戴問題發(fā)布過多項(xiàng)規(guī)定，但實(shí)際效果并不明顯。即便一盔一帶新政之后，多地交警抱怨實(shí)際查處也比較困難：一來(lái)涉及的面太廣；二來(lái)涉及的人太多。換句話說(shuō)：有限的警力每天守株待兔式地面對(duì)數(shù)量巨大的不戴頭盔者，低效且低質(zhì)。AI 安防廠商能做的是：能否在原有的攝像頭系統(tǒng)中融入一套“頭盔識(shí)別”算法，自動(dòng)識(shí)別騎乘人是否安全佩戴頭盔，提醒騎行者的同時(shí)也能方便交警的工作。雷鋒網(wǎng)《AI 掘金志》了解到，目前很多廠商都開始了這一方面的立項(xiàng)工作，譬如博觀智能。其首席算法專家黃攀告訴雷鋒網(wǎng) AI 掘金志，他們已經(jīng)開發(fā)了一套名為 AI 安全頭盔識(shí)別的算法，可以直接平滑升級(jí)至絕大部分智能相機(jī)中。

　　他們首先依據(jù)多目標(biāo)跟蹤、分類檢測(cè)等算法，提取出非機(jī)動(dòng)車目標(biāo)，在多尺度特征金字塔上進(jìn)行不同層級(jí)特征融合，提升了局部微特征的表達(dá)能力。然后通過后臺(tái)百萬(wàn)級(jí)海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，提取了上百種安全頭盔款式的特征數(shù)據(jù)。（幾乎涵蓋了目前市面所有的安全頭盔款式）同時(shí)，他們?cè)诓煌?feature scale 上進(jìn)行融合時(shí)引入 attention 機(jī)制，進(jìn)一步提升頭盔、安全帽等局部特征的檢測(cè)精度。

　　“如果是在標(biāo)準(zhǔn)的智能交通卡口或者電警場(chǎng)景中，我們的算法可以做到 95%以上的識(shí)別率。”

　　AI 掘金志了解到，目前廣東潮州、普寧等地就已經(jīng)在人臉識(shí)別系統(tǒng)中上線了該技術(shù)。

　　智能感應(yīng)設(shè)備專門抓拍高清圖片，通過人臉識(shí)別技術(shù)、車牌識(shí)別技術(shù)、頭盔識(shí)別技術(shù)、大數(shù)據(jù)智能分析技術(shù)在全市范圍內(nèi)對(duì)騎車佩戴安全頭盔實(shí)施全面管理。

　　不管載人或是被載，未佩戴頭盔一律將收到罰單。

　　截至今年 5 月 6 號(hào)，潮州交警已在他們市區(qū)查獲不佩戴頭盔案件 283 起。

　　文及至此，便出現(xiàn)了一個(gè)疑問，通過攝像頭等智能設(shè)備確認(rèn)違規(guī)者，通常有兩種方式：

　　一、如果該摩托車 / 電動(dòng)車未上車牌，通過 1：N 的方式，將騎行者的抓拍照片與當(dāng)?shù)厝讼駭?shù)據(jù)庫(kù)圖像進(jìn)行匹配，確認(rèn)“他是誰(shuí)”。二、如果該摩托車 / 電動(dòng)車已上車牌，通過 1:1 的方式，將騎行者的抓拍照片與該車輛的車牌數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，確認(rèn)“他是誰(shuí)”。倘若該摩托車 / 電動(dòng)車未上車牌，騎行者未戴頭盔，但戴了口罩，又該如何解決呢？（如下圖）

　　黃攀坦言，這一塊是各個(gè)技術(shù)廠商目前都在攻堅(jiān)的方向，但遠(yuǎn)距離的口罩識(shí)別至今還沒有一家廠商可以得到一個(gè)比較好的結(jié)果。口罩識(shí)別的技術(shù)攻克，主要會(huì)遇到三大技術(shù)難題：1、由于口罩遮擋、人像信息減少，學(xué)習(xí)到的特征判別性隨之較少，二維紋理信息會(huì)由于遮擋而丟失、三維形狀信息會(huì)帶有噪聲。2、口罩類型比較多且口罩遮擋程度不一，如何更多地利用非遮擋區(qū)域的信息也是一個(gè)影響因素。3、戴口罩人臉的人臉檢測(cè)和人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)的精度受到光線等外部環(huán)境影響。華為此前在這塊便進(jìn)行了多種嘗試，并申請(qǐng)了一項(xiàng)名為“人臉識(shí)別方法、裝置及計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)”的影像重構(gòu)技術(shù)專利。該專利顯示，通過圖像重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)可以將戴配件（眼鏡、口罩、帽子等）的人臉圖像重構(gòu)為未戴配件的人臉圖像。

　　數(shù)據(jù)來(lái)自：智慧芽全球數(shù)據(jù)庫(kù)另外，華為還申請(qǐng)了一項(xiàng)“一種人臉識(shí)別方法及系統(tǒng)”的技術(shù)專利。通過人臉識(shí)別方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)人臉上存在遮擋物的人臉圖像進(jìn)行準(zhǔn)確的識(shí)別，提高了人臉識(shí)別的精確性。

　　數(shù)據(jù)來(lái)自：智慧芽全球數(shù)據(jù)庫(kù)此技術(shù)關(guān)鍵點(diǎn)是建立遮擋人臉圖像庫(kù)，具體來(lái)說(shuō)就是在判斷需要識(shí)別的人臉圖像上有遮擋物（例如眼鏡、口罩等）時(shí)，將遮擋物提取出來(lái)并增加到參考數(shù)據(jù)庫(kù)中未遮擋的人臉圖像上。例如在判斷出待識(shí)別人臉有佩戴眼鏡時(shí)，就提取出眼鏡特征并在原圖像庫(kù)的基礎(chǔ)上新建一個(gè)戴眼鏡的參考圖像庫(kù)，再將需要識(shí)別的人臉圖像與該庫(kù)中的參考圖像進(jìn)行匹配查找，從而完成識(shí)別。華為之外，阿里也申請(qǐng)了相關(guān)專利。不同于華為，阿里則用“局部特征細(xì)化與整體相似度評(píng)估”的方式來(lái)提高準(zhǔn)確率。他們通過綜合局部器官圖像匹配技術(shù)完成識(shí)別，此時(shí)局部器官不僅可以是眼睛圖像、鼻子圖像、嘴巴圖像和耳朵圖像等，還可以是下巴區(qū)域、臉部輪廓、胎記或黑痣圖像等等。根據(jù)面部多個(gè)局部器官的相似度評(píng)估指標(biāo)和對(duì)應(yīng)的權(quán)重，得到整體相似度評(píng)估指標(biāo)，從而獲取更精確的遮擋下的面部識(shí)別結(jié)果。的盧深視副總裁朱海濤博士告訴雷鋒網(wǎng) AI 掘金志，為了逃避天眼追蹤，絕大多數(shù)犯罪嫌疑人在反偵察過程中都會(huì)選擇戴帽子或者戴口罩，以遮擋部分面部特征。考慮到安防場(chǎng)景的現(xiàn)實(shí)所需，部分廠商很久之前就開展了對(duì)于面部遮擋技術(shù)的研究工作，在提升技術(shù)可用性方面做了不同程度的嘗試。也就是說(shuō)，口罩識(shí)別等小眾需求在某些場(chǎng)景已是大眾問題，未來(lái)的識(shí)別精確度會(huì)越來(lái)越高。從這也能發(fā)現(xiàn)：上到公安部天眼抓逃、下到基層民警地網(wǎng)識(shí)人，每一個(gè)看起來(lái)很小的系統(tǒng)中，都繁雜地加載了包括人臉識(shí)別、頭盔識(shí)別、口罩識(shí)別、形態(tài)識(shí)別等多種算法。正如商湯聯(lián)合創(chuàng)始人此前接受 AI 掘金志專訪時(shí)所說(shuō)：“未來(lái) AI 賽道的比拼，一定不是單一算法技術(shù)能力的競(jìng)逐，而是技術(shù)創(chuàng)新體系能力的比較。”

　　一堂必修課，而非選擇題

　　“頭盔識(shí)別等技術(shù)的研發(fā)難度并不大（相對(duì)而言），真正難的是技術(shù)的落地及管理層面。”黃攀說(shuō)，目前中國(guó)大部分農(nóng)村地區(qū)的摩托車、電動(dòng)車基本屬于無(wú)牌無(wú)證狀態(tài)，即便算法可以成功識(shí)別也無(wú)可奈何，相當(dāng)于做了無(wú)用功。但這類算法成功上線后，交警部門至少可以做到兩件事：

　　1、手握準(zhǔn)確識(shí)別結(jié)果，交警就有了大量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，可以借此數(shù)據(jù)向上級(jí)部門反饋，推行摩托車、電動(dòng)車的上牌法規(guī)立項(xiàng)工作。

　　2、可以準(zhǔn)確統(tǒng)計(jì)哪些路口、哪些時(shí)間段不戴頭盔的現(xiàn)象比較多，可以為現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法提供依據(jù)。

　　騎行戴頭盔應(yīng)該成為一種習(xí)慣，其實(shí)在很多地方也已經(jīng)成為習(xí)慣。

　　譬如臺(tái)灣，一來(lái)不禁摩、二來(lái)街道狹窄，摩托車基本成為臺(tái)灣成年人的出行標(biāo)配，現(xiàn)在每天行駛在臺(tái)灣大街小巷的摩托車超過 1500 萬(wàn)輛。為了方便這些騎手，臺(tái)灣交管部門一方面劃出了專門的摩托車專用道，同時(shí)制定了非常嚴(yán)格的規(guī)定：騎車不戴頭盔罰款 2000 元新臺(tái)幣（相當(dāng)于 400 元左右）。

　　強(qiáng)制戴盔之下，今天臺(tái)灣因?yàn)轵T摩死亡率降低了 40%。摩托車、電動(dòng)自行車與汽車相比，行駛穩(wěn)定性比較差，發(fā)生事故的可能性較大。戴頭盔騎行，不應(yīng)該是一道選擇題，而是一堂必修課。畢竟，你的腦殼一定沒有地面硬。

　　最后腦洞一下：頭盔之后，下一個(gè)熱門關(guān)鍵詞會(huì)是啥？