AI寻人为 什么有的时候不行?

2019年11月11日 17:19

几家科技巨头的“AI寻人”项目正 在变成公益落地。

5月,腾讯优 图与福建警方合作,利用人脸识别将走失10年的孩子送回家;近期,百度公 司也宣布实施了两年的“AI寻人服务”已升级,其官方宣称,“AI寻人启动至今,用户发 起的照片比对已经超过20万次,帮助超过6700个家庭重新团聚”;今日头 条甚至将寻人项目拓展到“寻找烈士后人”、“无名患者紧急寻亲”等等……

上面这 些信息乍一看的确令人欣喜,不过借助AI技术寻 人的效果没有那么神奇。

PingWest品玩通 过浏览国内最大的非官方寻子网站“宝贝回家”,其论坛上的“寻子帖”足有710页,有标记的帖子中显示14185名男孩和6938女孩仍无下落。在CCTV官方寻亲平台中,则显示有315588条寻人信息待解决,其主要 类型为家寻亲人。

面对庞 大的走失人群数量,AI技术协 助寻人还有很多现实困境:受限于 登记时间跨度长、信息缺失等,AI寻人即使拥有技术,也依然 对很多走失案件表现出无能为力。

“宝贝回家”官网论坛AI人脸寻人被困“人脸”

今年,某AI公司与 相关部门共同打造了“城市大脑”,利用AI系统预警老人跌倒、失踪等各类异常状况。

虽然通 过该系统实现的AI寻人已 有不少成功案例,但该AI公司相关负责人在与PingWest品玩的交流中提到:如果走 失老人的行动范围在城市摄像头的捕捉范围内,那么目前的AI算法几 乎可以百分百分析反馈结果。

“但现实 中城市场景视频太多,若是遇 到偏僻点位没有摄像机,或是走入监控盲区,这些情况下,AI只能‘非常遗憾’地无法 继续帮助民警找到更多线索。”

网络数据显示,截止2016年,国内估算已有1.7亿台摄像头到位,其中2000万台由公安系统掌握。这种摄 像头部署点一类主要覆盖在道路、广场、地铁公 交等人流密集区域,二类多为医院、学校、公园等公共场所。

不过事实上,由于视角范围广、距离远,绝大多 数普通的安防监控摄像头无法获取满足人脸识别分辨率的图像。而影响AI识别的因素包括光照、姿态、遮挡度等等,而其中 清晰度是人脸识别精度的关键要素。

对此,一AI寻人项目的负责人向PingWest品玩表示,未来的AI寻人或 许不再拘泥于人脸或人体识别:“目前,多数这 样的公司在做的是通过目标找目标,未来会同时通过面部、人体、衣着、状态、环境特征等多种属性,一次性 将所有目标线索都找出来,加快寻找效率。”

百度AI寻人也表示,现有技 术虽然成功帮助7619个家庭实现了团聚,但实际需求远大于此。

“数据库 内容要不断丰富,人脸识 别技术也需要更多新场景。例如,通过在 救助系统内部署人脸识别功能,就可以 对多次入站的人员进行快速甄别。”百度AI项目负责人补充道。

某男童 走失前监控视频捕捉画面

视频数据≠有效情报

以视频 数据为核心的安防监控体系,确实能 为警方提供海量的寻人线索,但也实 属成为一种负担。

如果没有AI,面对这些监控视频,寻人的 时候需要耗费很大的精力,在不久 前一位老人走丢的案例中,“若不是利用AI,我们需要查看接近300个摄像 头寻找老人行踪,假设检查每天10小时的视频,3000小时的视频资料,不吃不睡连续150天才能看完。但是通 过视频结构化系统,这项工 作缩短到几分钟,为寻人 争取到了时间和人力成本。”

以上提到的“结构化数据”,正是人 工智能中的数据挖掘与分析。目前,安防摄 像头所拍摄下来的数据都是未经处理的原始数据,而结构 化可将数据的特征信息提取出来,以系统 能理解的算法语言进行通用性描述,进而迅 速对海量信息进行筛选和整理,并予以大规模地检索、统计和分析。

某市公 安采用旷视包含视频数据结构化的立体防控系统对重点区域的综合治理

这意味着,原始海 量数据要经过深度、合理的分析和挖掘,才能够成为有效线索,协助人工分析,利于搜寻工作。

例如摄 像头在人工智能下捕捉到走失目标群体后,除了有人体、面部、外貌特 征甚至环境条件等识别,对其行 为做出分析和判断甚至警报,甚至生 成走失路线的数据预测等,之后人 力要做的就是筛选、判断以及优化。

AI寻人要 做的不只是浅层次的数据挖掘,应用于不同场景、不同状 况下的针对性算法和应用才能够有效地把结构化数据变成有效线索,而这正 是现阶段人工智能的短板。

数据库难共享

随着人 工智能技术的不断完善,主动应 用和事前预警成为可能,AI下的安 防从传统模式的事后追溯,走向实 时监管预防的趋势。

据PingWest品玩了解,在一定 更开放空间的动态领域里,如今一些AI系统可针对在逃、违法等 重点黑名单人员进行布控;同时也 可把控白名单人物动向,比如走失老人、被拐儿童等。这使得 不法之徒在缜密的布控下,难有可乘之机。

但事实上,一些拐 卖儿童的案例中,犯罪份 子会从人口控制密集的一二线城市转战到偏远地区。地区发展落后、地理环境复杂且偏僻,正是AI安防无 法触及到的盲区,而这里 的安全问题如何解决又将是难题。

“其实AI寻人的 知晓度也是我们面临的一个难题。”百度AI寻人项目负责人向PingWest品玩表 达了这样的困扰。“截至目前,仍有部 分走失人员家属并不知道AI寻人这 种新的寻人方式,特别是在偏远地区。后续我 们会通过流量精准推送以及区域下沉活动等方式,让AI寻人实 现进一步的精准传播和触达。”

假设我 们依旧在条件如此极端的情况下获得了走失儿童和嫌疑人的信息,从各方 寻人平台的操作流程来看,报案者 需要上传走失人的照片,系统会 进行人脸比对生成对比结果。但这样 的比对结果和其依靠的数据人脸库有着直接关系,其基本 来源于寻人平台合作的各地救助机构、公安、政府、以及路 人随手拍等渠道。

不过我 们至今都没有统一的平台,这就意味着,走失信 息和背后数据库、各地方 监控视频资源与社会化监控视频资源分散在不同地方,而AI的数据 分析依托于这些数据之上。数据共 享问题也是影响当前AI寻人成 功率的重要因素,而且似 乎比技术更难以得到推进。

百度AI寻人项目负责人告诉PingWest品玩,面对现 实中相对独立的平台间造成的“数据壁垒”,百度正 在积极拓展合作伙伴。“我们正 陆续接入全国救助寻亲网、宝贝回 家等平台的数据。未来期 望能有机会和更多机构产生合作,通过Feed流分发+小程序服务,进一步发挥AI寻人平台与技术价值。”

对于AI寻人来说,技术只 是这项互联网公益的一部分。

cctv《等着我》官网寻人信息

(应采访对象要求,某AI公司隐去真名。)

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