饿了么端智能本地生活领域探索与实践
作者:蓝色风暴端识别团队(张昭宗、汪祖臣、菜叽、展义、王佳军)
1 背景
2 现状分析
2.1 目前流程
2.2 现有问题
3 端智能方案
第一期先在端上试水,在骑手拍照时,AI 识别骑手符合抽检要求时主动帮骑手拍照,在现有的抽检流程上做一个辅助类的工具。并利用这些数据来验证,在端上识别是否可行。
第二期完全端识别,在第一期验证阶段验证端上识别确实有效的前提下,我们将整个识别过程放在端上处理。骑手在相机页面,我们会根据骑手预览画面中的视频流来识别骑手装备,如果符合要求就直接透传抽检结果给后端,以替代后端 AI 识别和人工审核。
整体架构如下:
图4 - 蜂鸟 App 蓝色风暴项目端智能整体架构
3.1 第一期:端上预识别
3.1.1 端上预识别
3.1.2 算法设计
在蜂鸟 App 开发和本地生活研究院同学的合理结合下,产生了非常显著的业务效果。这也证明只要明确业务场景,端侧 AI 可以有效地成为业务创新的源动力。
3.1.3 效果展示
备注:通过比例 = 符合审核要求的骑手数 / 总审核的骑手数
后端审核通过比例(AI审核+人工审核) | 端上预识别通过比例 | 相差 |
---|---|---|
0.8856 | 0.8564 | 0.0292 |
项目 | 后端AI识别(以前的模式) | 端上预识别(目前模式) | 对比 |
---|---|---|---|
从命中抽检到完成抽检 | 110s | 82s | 节省时间28s (25%) |
从开始抽检到完成抽检 | 50s | 40s | 节省时间10s (20%) |
一期基于端上智能的预识别项目,在蜂鸟 App 团队和本地生活研究院的通力合作下,对业务产生了非常显著的效果。
相信蓝色风暴项目的成功开展,也可以为大家在非电商场景下使用端智能增加一些信心。
3.2 第二期:完全端识别
3.2.1 完全端识别
在统计一期识别数据后,可以看到目前端上预识别表现良好,无论是算法准确率还是识别结果都满足取代后端审核系统的设想。通过将识别过程提前到端上,骑手能实时感知抽检过程,抽检也极短时间内给出结果。
比较项 | 后端识别 | 完全端识别 |
---|---|---|
骑手感知 | 黑盒状态,无法及时知道结果 | 实时抽检,感知自己的抽检姿势和结果 |
活体检测 | 仅有静态二维图片活体检测 | 有动态活体检测,反作弊大大提升 |
时间花费 | 存在反复操作,操作链路相对较长 | 缩短操作路径,节约时间 |
3.2.2 算法设计
4 总结与展望
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