97id 97.1%丨千视通行人再识别（Re-ID）精度破纪录

CV赛道不乏黑马，人才济济，时迁泻药就是其中之一。

近日，专注于原创人工智能算法和视频深度学习技术的前视通在测量Re-ID技术最常用的数据集Market 1501、DukeMTMC-reID和CUHK03的测试中取得了重大突破。

这些数据集中有两个核心指标:Rank-1精度和Mean Average Precision (mAP)，反映数据库中所有图片排在结果队列前面的程度。

据相关数据显示，市场上的前视通1501的1级准确率已经达到97.1%，超过了人眼的识别能力(94%)，创下了今年4月公布的96.6%的新世界纪录。

与此同时，CUHK03和杜克MTMC-里德也创造了前一行业的新纪录，达到了行业最先进的技术水平，特别是在CUHK03数据集上，排名1的指数增长了10.7%。

注:以上数据由国家超级计算长沙中心测试验证。

经过人脸识别，时迁环球里德“抛光”人工智能眼

前视通成立于2011年，是一家视频大数据结构化技术提供商。短短7年时间，已拥有500家客户，在港、深、苏、长设立R&D中心，上个月在A系列融资中获得近1亿元人民币。

和所有的径赛选手一样，AI技术的深度修炼和落地是千世通职业生涯的基础。

如果有人问，下半年AI证券市场的大局什么时候定，为什么前视通还能逆风前进？其CTO胡大鹏博士试图给出一个答案。

当包括AI在内的尖端技术成为所有企业最强的竞争力和核心生产力时，痴迷于技术的工程师取代了前几个世纪的冒险者，成为了商业之神爱马仕的新宠。

胡大鹏博士作为学术界一直努力的领军人物，从香港科技大学毕业后，先后在北京微软亚洲研究院和香港中文大学工作。

之后以丰富的产业转型和机器视觉技术应用开发经验登陆安全圈，让AI技术重塑多年不变的安全市场。

胡大鹏博士认为，以AI技术为代表的高科技的发展为人们提供了越来越多的可能性。

它与传统安防行业的结合，不仅重新定义了产品的运营和体验，还不断颠覆和重塑整个行业的价值链。

用他的话说，“多亏了AI的发展，一个‘安全’的新时代正在诞生。”

2014年前后，数百家AI初创公司带着自己的才华陆续进入这个稍被禁锢的传统行业，然后以挫败和炮灰告终。

回顾过去，在人们还没有来得及反思自己的悲痛之前，千世通就已经在新旧巨头的竞争中挖出了一条出路，获得了大量的客户和巨额的融资。

所有的原因都可以用胡大鹏博士的观点来概括:在自己最了解的行业里，坚持做自己最擅长的事情。

坚持就是无缘无故的坚持。最懂的行业无疑是安全，最好的是包括Re-ID(交叉镜像跟踪)在内的AI技术。

重识别(Re-ID)，又称再识别，是近年来计算机视觉领域的一个关键研究方向。

作为人脸识别技术的重要补充，其发展的核心是在不同视频中无法获得清晰人脸特征信息的前提下，机器可以通过佩戴、发型、姿势等信息来识别同一个人，增强数据的时间空连通性。

80字的描述准确地说明了这项技术的发展意义，但在从0到1的研究、开发和应用过程中，Re-ID技术经历了一个漫长的蛰伏期。

与人脸特征信息的唯一性不同，Re-ID技术在运行过程中遇到的困难与人脸识别技术不在一个层次上。

由于不同摄像设备之间的差异，行人的外观很容易受到其衣着、尺寸、遮挡、姿势、视角等的影响。行人再识别是一个具有挑战性和研究价值的课题。

在胡大鹏博士看来，“在安防行业的纵向和横向发展中，Re-ID是AI技术必须具备的。不能因为困难而停滞不前。”

他解释说，目前人脸识别技术在安防行业应用广泛，确实是发展方向，但在很多实际场景中，人脸识别技术的作用并不突出。

受视频监控探头安装高度和密度的限制，在实际操作过程中，更容易捕捉到行人的头部、背部或侧面。其次，即使拍了一张脸，相机拍出来的像素也可能不高，尤其是把远程相机里的脸剪下来，很可能没有32x32像素。因此，人脸识别在实际的再识别应用中可能受到限制，不能清晰地看到。

据相关统计，国内运行的视频监控摄像机中，能够准确清晰捕捉人脸特征信息的不到10%。

这就引出了一个很难很尴尬的问题:视频监控探头到处都是，但是大部分都看不清人脸。当被监控者走进另一台摄像机的监控范围时，机器如何分辨谁是谁？

"重识别技术可以很好地解决这个问题."胡大鹏博士说。

AI通过机器学习输出的结构化信息实际上是一个多维向量模型。这时候机器可以给每个模型一个编号，跨摄像头做人形跟踪。

装有“人形跟踪”技术的监控摄像头，可以还原一个人的行为轨迹；之后只要出现在任何能识别人脸的摄像头里，都可以轻松锁定，不会出现“碎片”现象。

与单点监控相比，Re-ID方案通过多摄像头的轨迹还原和人员对比，使安保工作更加立体，便于办案民警分析目标嫌疑人的行为轨迹和行进规律，进而为案件线索和灵活部署控制打击提供依据。

胡大鹏博士判断，“现阶段，每个人都在展示视频结构化，但基于跨摄像机的人体跟踪实际上更困难。这项技术的发展对安全行业也是颠覆性的。”

前视通卡视图联动技术与策略，身份识别+人脸识别帮助高效办案

作为计算机视觉的一个热门研究方向，雷锋。网了解到，除了钱世通，迪法恩斯和从云等厂商也在Re-ID技术研究上下了很大功夫。

但是就这一技术在过去一段时间的发展来看，不同厂商之间的技术竞争以及这一技术与人脸识别技术的准确性是相差甚远的。

关于不同厂商的技术实力竞争，胡大鹏博士透露，前视通之所以能获得更好的结果，最大的原因是它不同于传统的全局表示法或集合局部分割法。

1.一般算法只考虑全局、多粒度、水平聚合消息，而水平聚合消息主要用来对齐图片。实际情况下，摄像头的角度是可变的，行人是非刚体，所以要同时考虑垂直方向。在这种情况下，前视通在网络设计中开发了自己开发的垂直聚合及其相关算法层，以更好地适应上述情况。

其次，对损失函数进行了改进，利用钱氏通的Re-ID算法提出了一种新的方案，在增加类间距离的同时使类内距离最小。这意味着可以提高计算出的高维特征向量的唯一性，有效提高识别率。

相比人脸识别技术的准确性，胡大鹏博士承认，就Re-ID技术而言，其数据采集特点是鲜明的:

综上所述，互联网无法提供有效数据，大规模采集涉及隐私问题。由于复杂多样的因素和小数据集，很难获得数据和算法。

也就是说，Re-ID技术的天然缺点使其无法同时超越人脸识别技术。

同时他补充说，技术发展永远是单向向上的过程，没有止境。钱世通在改进Re-ID技术上不会轻易放弃，在香港成立了AI研究院，投入大量资源研究攻克相关技术。

此外，他还认为，在深化安全行业、做好单一算法的同时，还需要关注其他算法和产品的最终形态。毕竟这是真正接触到用户的部分，也决定了产品的实用性和企业的行业口碑。

有鉴于此，前视通在多年实战经验的基础上，提出了一种卡-视联动的技术战方法，结合了人脸识别和跨镜跟踪(Re-ID)各自的特点和优势，并部署了少量的人脸刺刀和大量的常用监控探头，既能锁定嫌疑人的身份，又能再现嫌疑人的轨迹。这种创新的综合技术战方法可以大概率覆盖监控范围，对安防行业具有很强的实战价值和颠覆意义。

了解自己，了解自己，才能打好每一场仗

胡大鹏博士对前视通所深入培养的证券行业有着深刻的理解。

他说，在过去的几十年里，安全行业的快速发展遇到了许多障碍。比如前端智能不理想。目前国内传统天网的相机大部分还是标清高清处于制高点。他们不能清楚地从警察想要的角度捕捉图像。

比如不同部门之间的数据很难打通。中国原来的IT部门都是一个个立烟囱。“烟囱”建筑也是垂直建筑。每个信息技术系统都有自己的存储和信息技术设备，以及独立的管理工具和数据库。不同的系统不能共享资源，不能交付和访问，形成资源岛和信息岛。

再比如业务流程很难改变。用户需要改变原有的操作模式，并为每种模式调整工作机制。

同时，他也看到了安防行业未来的一些发展机遇和技术发展趋势。

在此次2018北京安博交易会上，前视通还带来了以“IDs打造感知核心愿景”为主题的全新产品和技术亮相，并就大数据、云计算、智慧城市相关loT等话题与全体参会人员进行了热烈讨论。

基于结构化数据提取的边缘计算作为提高智慧城市效率的重要承载，无疑将成为会议的焦点。

智慧城市数据处理中心需要借助边缘计算接收少量准确无损的结构化视频数据，减缓带宽压力，节省系统存储和计算资源，辅助实现快速信息检索、有针对性的数据挖掘和系统联动，从整体上提高系统的实时响应速度和分析精度。

在大量硬件厂商的支持和投入下，市场上已经开始出现一些低成本、高计算能力的深度学习计算芯片，可以将部分计算能力转移出去甚至转移到前端。

“端+云”方案不仅是计算能力的简单转移，还能使前/后端发挥应有的功能，前端感知，后端认知，分工明确，计算能力协调，从而降低存储成本，提高数据传输效率，减轻后端分析压力，提高人工智能生态系统的综合服务能力。

关于未来的发展目标和规划，胡大鹏博士表示，他将坚定不移地坚持“技术落地，算法先行”的战略。

无论市场上听到什么声音，前视通仍将精准“竞争”，并将继续深化在AI安全方面的努力，解锁更多业务场景。