口罩佩戴识别 商汤科技的AI助力防疫

在2020年初新冠疫情正在肆虐时，商汤科技利用其先进的AI算法，在短时间内就推出了智能化的防疫解决方案，例如可以实现人员体温、口罩佩戴等多方面的识别和管理，并且可以实时地将这些信息进行存储以及预警。

事实上，目前对于监控视频流中违规事件进行检测，例如厨房监控视频、广场、流动场所的人员违规事件的检测，主要还是依靠相关部门对监控视频数据进行人工排查来实现，不仅人力上消耗巨大，同时效率低下且实时性很差，很难做到高效的规范检测识别。

为此，商汤科技在20年2月18日申请了一项名为“违规事件检测方法及装置、电子设备和存储介质”的发明专利（申请号：202010098904.8），申请人为深圳市商汤科技有限公司。

根据该专利目前公开的资料，让我们一起来看看这项违规事件检测方案吧。

如上图，为该专利中发明的违规事件检测方法应用示意图，监控摄像头可采集餐饮场所(餐厅、厨房、食堂、食品加工厂等)或医疗卫生场所的监控视频，前端检测设备可在系统设定的7:00-23:00之间检测视频中的工作人员是否存在违规行为。

由于视频是由连续帧组成，因此可在该视频中提取某些视频帧以完成监测，在这些场景中，如存在未戴帽子、未戴口罩等行为，如果检测到了违规事件，就可以生成相应的警告信息。除此之外，还可以选择性的选取违规事件进行检测，例如只针对未戴口罩的行为进行检测，而忽略其他动作，这样就可以应用在更加广阔的区域，例如在商场、车站等区域，以检测人群中有无未佩戴口罩的群体，这样的技术在2020新冠疫情肆虐时期无疑具有非常重要的应用价值。

如上图，是这种违规事件检测方法的流程示意图，前端检测设备可在7:00-23:00之间工作，系统会在抽取得到的待处理视频中，帧检测工作人员是否存在未戴帽子、未带口罩、赤膊等穿戴违规行为，例如，系统可能在时刻t时首次检测到上述这些违规行为。

为了减低误报的概率，系统会在第一预设时间段内(例如从时刻t开始的5分钟内)对抽取的100个视频帧分别进行检测处理，如果检测到相同违规行为的待处理视频帧的数量小于数量阈值，则可认为工作人员未进行该违规行为。

反之，如果检测到相同违规行为的待处理视频帧的数量大于设置的阈值，则可认为工作人员违规了，并在第一预设时间段结束时，生成与该违规行为对应的警告信息。

以上就是商汤科技发明的违规事件检测方案，该方案使用的方案较为简洁，如上图所示，仅用两个步骤，就可以实现区域中的异常、违规事件的检测，但是这种简洁的方案又具有较高的鲁棒性，可以实现自动实时检测并告警违规事件，既减少了人力成本，也提高了违规事件的检测和警告效率。