3天初版部署7天快速迭代!百度飛槳攜北京地鐵落地AI口罩檢測方案

允中 發自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

百度AI抗疫,又有新方案部署落地。這次,事關企業復工後,持續升級的公共交通防疫戰。

近日,針對北京地鐵防疫需求,百度與北京地鐵合作開展瞭AI口罩檢測方案測試,來為地鐵防疫提供AI解決方案。

盡管地鐵人流大、環境復雜,百度快速提供的解決方案,還是能夠通過地鐵站視頻流,準確地對未戴口罩以及錯誤佩戴口罩的情況進行識別和檢測,輔助一線地鐵工作人員進行防疫工作。

3天初版部署7天快速迭代!百度飛槳攜北京地鐵落地AI口罩檢測方案

而且隻用3天,百度工程師就完成瞭第一版快速部署,並在7天內進行瞭兩次模型升級、三次現場部署調試、多次策略優化,最終部署上線。

他們是怎麼做到的?一方面有百度工程師的連夜作戰,另一方面也在於百度的“看傢本領”之一,飛槳的支撐。

連夜集結專項項目組,3天完成第一版部署

百度介紹稱,在接到北京地鐵AI口罩檢測的需求後,公司就迅速集結起來瞭一支專項項目組,連夜計劃部署方案,並得到瞭英偉達中國的硬件資源和技術支持。

時間緊任務重,且疫情期間地鐵內人流過少導致訓練樣本嚴重不足的情況下,他們還是克服瞭包括視頻流轉解碼、保護地鐵內網獨立性、乘客口罩品類顏色不一、可用於標註訓練的樣本太少等多種困難。

3天初版部署7天快速迭代!百度飛槳攜北京地鐵落地AI口罩檢測方案

最終在3天內完成第一版快速部署,7天內進行瞭兩次模型升級、三次現場部署調試、多次策略優化部署上線,實現瞭在地鐵站實時視頻流中,準確地對未戴口罩以及錯誤佩戴口罩的情況進行檢測。

百度研發工程師介紹,北京地鐵AI口罩檢測方案首先通過地鐵站廳內攝像頭進行實時視頻流的抓取和分析,抓取頻率為5幀/秒。

若出現未佩戴口罩情況,將自動紅框標出並將圖片本地保存。而對於如露出鼻子等佩戴不規范情況,模型也將進行識別提示。方案整體輕量級部署,易於集成。

這其中,飛槳的能力再一次展現出來。

快速開發模型與部署,飛槳提供支持

飛槳是百度自研,目前國內唯一開源開放且功能完備的產業級深度學習平臺,是各類型AI模型應用開發的基礎。

在此次北京地鐵AI口罩檢測方案中,百度飛槳利用自身儲備的業界領先工具集,快速完成瞭多維度視頻內容解析、視頻語義理解、分類標簽,及口罩識別等全套模型及部署,充分展現出飛槳源於產業實踐、並致力於與產業深入融合的特點。

同時,檢測功能的實現,也有百度人臉識別技術的長期積累。

基於多年圖像分類、檢測、檢索,人臉質量檢測,活體識別等技術積累,並對口罩人臉小樣本學習進行模型迭代,百度實現瞭模型準確率業界領先。

這些領先的視覺技術也在飛槳中開放,飛槳官方支持包括視覺、NLP、語音、推薦等領域在內,超過100 個經過產業實踐長期打磨的主流模型。

目前,飛槳在工業、農業、交通、制造業等各個領域都有眾多應用實例,累計服務150多萬開發者。

抗擊新冠疫情的戰線裡,百度一直發揮著自身在人工智能領域的技術優勢,與疫情賽跑。2月13日,百度就宣佈在飛槳深度學習平臺中免費開源瞭業內首個“口罩人臉檢測及分類模型”,助力各行業疫情防控。

此次,與北京地鐵攜手上線AI口罩檢測,希望在復產復工的關鍵時刻為工作出行安全提供助力。支援戰疫,百度正在行動中。

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