QuFace口罩识别SDK发布

背景:

疫情当前,复工在即。随着大量务工人员的返岗,机场、火车站、码头、超市、办公楼、小区等公共场所面临着巨大的人流量。随着疫情发展,佩戴口罩已成为重要的防护手段,如何在海量人群中进行佩戴口罩筛查已成为首要问题。

传统的人工筛查方法不仅需要投入大量的人力、财力,还会对一线安保人员产生巨大的工作压力和感染风险,且筛查效率低下。

因此,零风险、高效率、低成本的佩戴口罩检测需求已成为当务之急

趣视视觉免费开放人脸口罩检测服务,人工智能助力战疫



人脸口罩检测SDK

为了抗击新型冠状疫情,在全国各地陆续复工之际,算子科技技术团队趣视视觉项目组迅速了推出了人脸口罩检测SDK,助力各类开发者迅速构建疫情防控应用。


凭借自身在智慧城市、智慧安防等项目的丰富技术积累,算子科技此次发布的人脸口罩检测SDK不仅能够在人流密集的公共场所检测出海量人脸,同时识别分类出佩戴口罩和未佩戴口罩的人脸,而且人脸检测和口罩分类的准确率都达到了业内领先水平。


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SDK的特性

趣视视觉推出的人脸口罩检测SDK不仅支持x86架构和服务器部署,同时人脸口罩检测的神经网络模型经过轻量级裁剪,同时支持在ARM Mali GPU(RK3399)和海思NNIE(Hi3516/3519/3559系列)推理加速,单次推理时间不超过50ms,更适用于主流的低成本边缘硬件架构,在安防领域这意味着不需要更换设备,就可以在监控摄像头和人脸门禁上实现人脸口罩检测功能。


趣视视觉自主研发的口罩佩戴分类算法,专门针对安防中远距离、低光照、高视角场景进行特殊优化,正常环境中口罩佩戴识别率高达97.8%,极端环境中口罩佩戴识别率也达到93.6%。


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算法实现

趣视视觉人脸口罩检测SDK由两个算法模块组成,分别完成戴口罩人脸的检测和口罩人脸的分类。

戴口罩人脸检测模型的主干网络架构基于当前业内最佳的复杂场景人脸检测模型Pyramidbox [ECCV 2018],训练数据集除了经典的复杂场景人脸检测集WIDER FACE以外,另外专门扩充了戴口罩的人脸数据,将戴口罩人脸的检测召回率提高了30%。

口罩分类模型的主干网络架构最新的轻量级分类网络,并且收集了大量的安防监控场景下的口罩佩戴人脸图片,并且针对远距离、低光照、高视角场景中场景的数字噪声、低分辨率和运动模糊等问题进行了独特的网络结构优化,使得算子科技人脸口罩检测SDK相比其他厂家的模型拥有更高的口罩分类准确率


准确度比对

趣视视觉人脸口罩检测SDK结果(绿框为佩戴口罩、红框为不佩戴口罩):

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百度口罩识别结果(绿框为佩戴口罩、红框为不佩戴口罩):

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功能演示


网页端演示(与离线SDK效果相同)

上传一张图片,返回人脸口罩结果如图:

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返回json数据

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