新型冠状肺炎疫情爆发以来,UCloud AI团队快速完成了人脸口罩精细分类算法研发,算法实现了佩戴口罩检测准确率99%、是否规范佩戴口罩检测准确率95.1%的效果。
可区分口罩佩戴的规范程度
多人脸场景百毫秒内返回
越用精度越高
根据并发需求平行扩容
人脸口罩检测场景传统的做法一般是采用人脸检测+图像分类的方式来做,该方法需要大量的场景数据来保证算法的泛化能力。UCloud
AI团队摒弃传统的检测+分类的模式,采用基于精准的人脸检测算法+人脸关键点定位算法+口罩实例分割算法的方案,对是否规范佩戴作出精准判断,既保证了准确率,也提高了算法的泛化能力。
我们会对人脸口罩分类的精细度和准确率做持续优化、不断提升算法准确率和泛化能力。该口罩检测API服务已经完成在线部署,并集成在UAI-Censor产品中,方便用户将口罩检测集成到自己的系统中。
人脸口罩精细分类算法可广泛应用于以下场景:
a) 公共场所的安防监控:帮助工作人员快速定位出未戴口罩人员的具体位置,工作人员可以快速前往减少感染风险;
b) 企事业单位楼宇的口罩人脸门禁:对于未规范佩戴口罩的人员必须调整佩戴才能进入办公区域;
c) 医院手术室监控:医院对进入手术室的医生和护士有佩戴口罩的严格要求,口罩检测可为医院提供有效的监管手段。
Python SDK链接:https://github.com/ucloud/uai-saas-sdk.git
Demo使用方法:
1) git clone https://github.com/ucloud/uai-saas-sdk.git
2) cd uai-saas-sdk/uai-censor-sdk; sudo python setup.py install
3) 修改配置文件 demo/config.json
4) 测试图片放到demo下,并改名为test.jpg
5) cd demo; python demo_mask_file.py
详细接入方法参考:https://docs.ucloud.cn/ai/uai-censor/access/overview
如需产品支持请联系: adam.wang@ucloud.cn