新京报讯（记者 张璐）端午节期间，北京世园会将再度迎来客流高峰。世园会园区布置了近千路摄像头，如何从每天1.2万小时的视频中寻找走失游客、预判人流密度？目前，人工智能“神眼小V”已在世园会应用，大大提高了“寻人”的精确程度。
“神眼小V”由中国科学院自动化研究所研发，与单纯的人脸识别不同，系统是集合了人脸、性别、年龄、穿戴物品等多种人员身体属性信息的多特征检索系统，相当于设置了“高级搜索”。
人流预警：数据分析代替人工“看摄像头”
世园会为期162天，预计参观人数不少于1600万人次，节假日高峰时期，日游客量超过10万人次。“世园会场馆内外有近千路监控摄像机，按照每天运营12小时结算，一天将产生1.2万小时的视频。要从浩瀚的视频信息中收集有用部分，完成日常运营、数据统计和安全预警的工作，非人力所能完成。‘神眼小V’就承担了‘看摄像头’的任务”。项目总监刘申卓说。
“神眼小V”是依托中科院自动化所的模式识别技术和智能视频大数据技术，基于深度神经网络开发的一款面向于大范围大场景的态势智能感知分析系统。
在世园会安保指挥中心，40块监控屏幕展现了园区实时运行数据和信息，包括园内重点区域视频监控、核心数据展示、园区热力图和人流密度预警等。这其中就包含“神眼小V”提供的数据。
“‘神眼小V’能从园区摄像头中采集数据，应用大数据技术和深度学习技术交叉分析，了解游客集中的位置、人流走向等，直接输出关键数据，并据此进行安全预警，防止拥挤和踩踏等事故的发生。”刘申卓介绍。
人工智能、大数据等多项技术的加持，使园区安保人员不用再关注具体的某个摄像头，只需关注它输出的数据和预警，就可以针对性地对游客进行及时疏导。
精确寻人：10米外识别体貌、运动特征，正确率最高达95%
除了安全预警，系统还有寻人的功能。
“在寻人方面，人脸是强属性特征，但在园区里，行人不会像上班打卡一样配合人脸识别。同时，受光照、监控探头角度位置等因素影响，探头未必能抓拍到高清正面人脸。”中科院自动化所智能感知与计算机研究中心博士单彩峰介绍。
系统的一大特色是基于深度学习人工智能技术，识别人体的性别、年龄段、头发、帽子、携带物等衣着体貌特征，以及运动朝向、是否骑车等运动属性特征，从各路监控视频中检索符合条件的目标。“人脸识别需要在摄像探头6米之内，但人体多特征识别可以在10米以外，同时不需要行人进行配合。”
他举例说，如果一个孩子走失了，通过家长描述，系统可以选择儿童、男性、戴眼镜、红色衣服、未背包等条件，检索出符合条件的人的影像和位置，快速过滤掉无用目标。一旦检测到孩子的图像，系统还可以截图并“以图搜图”，跨镜头、跨时间进行搜索。
据单彩峰介绍，目前，人脸识别技术已趋于成熟，而将多项身体特征识别集中在一起且准确率高的系统几乎没有。此次系统所应用的算法曾获国家自然科学奖、北京市科学技术进步奖等奖项，多特征识别的正确识别率达到85%-95%，行人特征检索TOP5准确率超过85%。“即用‘以图搜图’的方式搜索目标人员，搜索结果中前5位有正确目标的比例为85%。”单彩峰说。
此次世园会项目数据量大，对速度和可靠性提出了更高的要求，科研团队根据世园会场景、拍摄范围和管理需求，采集现场数据，对系统算法进行优化，提升识别精度。这也是‘神眼小V’首次应用于大型活动。
延伸应用：可追踪具有反侦查经验的人员
除了在世园会，人体多特征识别系统还适用于什么场景？可以对具有反侦查经验的人员进行追踪。
在人流密集场所，寻人不仅意味着寻找走失游客，人员身份也备受安保部门关注。一些活动中，公安部门会部署便携式的人脸比对设备，帮助抓捕逃犯。然而，一旦疑犯对面部进行伪装，人脸识别正确率可能受到影响。
此时，多特征身份识别就能提供重要线索。“比如，人的身体姿态、行走步伐、运动规律都是有迹可循的，系统可根据其走路姿态相似度，将有用信息推送给安保和公安人员。”单彩峰介绍。
