随着这些年将人工智能技术赋能行业的不断深入，商汤科技对智慧城市建设有着更深的理解。通过不断实践发现，很多区域由于摄像头数量和布置等问题较难有效做到清晰的人脸抓拍，且单一的人脸识别会遇到诸多干扰，比如发型、胖瘦、年纪、表情等变化及口罩、眼镜、围巾等遮挡都会影响人脸识别准确率。

为了解决这些行业痛点问题，商汤科技推出SenseDLC嵌入式人像识别SDK软件，可以同时检测出视频中的人脸和人体，并自动进行关联匹配。它可赋能安防摄像机、NVR、人脸门禁等产品，能够获取比单独人脸识别算法更多样的抓拍识别结果及结构化数据，通过这些数据可以更加完整描绘出嫌疑人移动轨迹，为建设和谐社会提供一张安全、可靠的智能防护网。 搭载了人像SDK的SenseDLC摄像机

安防边缘的“小巨人”

用“小巨人”形容SenseDLC嵌入式人像识别SDK并不为过，“小”于资源，“大”于功能。SenseDLC嵌入式人像识别SDK是基于深度学习技术，依托商汤科技强大的GPU训练集群，通过亿级人脸数据训练而来的，可在占用较小计算资源的情况下达到最好的算法性能。集成了SenseDLC嵌入式人像识别SDK的前端摄像机/边缘计算节点可直接进行人脸+人体联合检测跟踪、属性识别、人脸识别、活体检测，并大大降低传输带宽及后端服务器的解码、计算、存储压力，从而减少服务器数量，降低整体系统规模。它的强大还源于对人脸+人体检测的丰富数据，不仅可以准确识别包括年龄、性别、眼镜等7种人脸属性和5种人脸表情，还可以提取出发型、发色、上下衣款式、上下衣颜色、鞋子款式、鞋子颜色、箱包款式等23项人体属性。

最有实战价值的是，人脸+人体的关联检测还可为案件侦破提供更多的轨迹线索。通过关键节点的人脸+人体的关联，再配合其它非人脸卡口点位的人体特征检索(行人再识别技术)，可以细化目标人物的轨迹颗粒度。2018年5月，商汤“人脸+人体”识别技术为深圳5.8案侦破做出突出贡献(详见文章《AI贡献警务 商汤技术实战深圳5.8严重伤人致死案》)，成功还原了犯罪嫌疑人的部分轨迹，商汤在5.8案件中所提供的技术支持获得了深圳市公安局高度认可和赞扬。

仅在识别的数据维度上比拼是不够的，SenseDLC嵌入式人像识别SDK的强大还源于惊人准确度和速度。  商汤通过实地场景测试显示，SenseDLC嵌入式人像识别SDK抓拍率可达98.6%，确保“过人留图”，避免因漏抓拍而造成重点人员的漏报警。而且，优秀的跟踪算法保证重复抓拍率低于10%，大大降低传输和识别计算压力。而在人脸识别精度方面，在部分嵌入式芯片平台上，识别模型与云端GPU服务器所用的识别模型保持一致，精度足以支持百万级别的动态人脸布控需求，并且特征数据与服务器端通用，赋能安防产品及解决方案厂商，让“云+边”的解决方案更加完整、灵活。

值得一提的是，SenseDLC嵌入式人像识别SDK的检测、识别速度也非常快。例如在海思Hi3559A上，SenseDLC嵌入式人像识别SDK可实现16路视频流的人脸+人体检测跟踪、属性识别及人脸识别或64张/秒人脸图片的人脸识，人脸库容量可达到百万级别。也就是说，以Hi3559A单芯片搭载SenseDLC嵌入式SDK的边缘计算节点，可处理16路网络高清摄像机的视频流解析或64路人脸抓拍摄像机的图片流解析，相比较目前市场单芯片处理4-8路视频的产品，在硬件成本上有非常大的优势。在其它的芯片平台上，SenseDLC的速度也处于业界领先水平。

对应用场景“不挑食”

安防边缘的“小巨人”不仅功能强大，对应用场景也毫不“挑食”，它可针对不同的应用场景选择基础的或扩展的比对识别SDK以实现不同的功能应用，满足不同的业务需求。在底层框架方面，它支持业界主流的ARM、VPU、GPU等诸多神经网络芯片平台，无需重新选择硬件平台，可进行无缝对接。

SenseDLC嵌入式人像识别SDK已赋能诸多产品类型，可支持设备厂商集成人像抓拍/识别摄像机、人脸门禁/闸机、边缘计算节点、NVR，甚至于高密度服务器产品。目前，搭载SenseDLC嵌入式SDK的各类产品已经广泛应用于平安城市、小区、校园、零售、公共交通、智能楼宇等场景。

小区门禁架构图

例如小区场景，SenseDLC嵌入式人像识别SDK可以集成在人脸识别门禁摄像机或门禁控制器中，通过人脸识别门禁摄像机或多路摄像头配合人脸识别门禁控制器快速地识别出来人是否是小区的住户或外来人员，人脸识别门禁摄像机在前端实现对人脸的抓拍、比对和活体检测，系统部署轻便、简单。尤其在住户较多的大型小区、校园，安保人员几乎不可能记住是否为住户，使用该系统可以极大提高保安人员的工作效率，保障住户安全。

文章来源： 安防知识网