背景
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。
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精准
可区分口罩佩戴的规范程度
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快速
多人脸场景百毫秒内返回
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自学习
越用精度越高
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高性能
根据并发需求平行扩容
算法介绍
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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。
使用场景
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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。
功能演示
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Response
立即试用
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
