疫情當(dāng)前，戴口罩已成為出行必備的防護(hù)措施。近日，UCloud AI團(tuán)隊(duì)依托于原有的口罩檢測(cè)醫(yī)療項(xiàng)目，借助于UAI-Train AI訓(xùn)練平臺(tái)的簡(jiǎn)單易用和UAI-Inference平臺(tái)的快速服務(wù)部署能力，在一周時(shí)間內(nèi)快速完成了人臉口罩精細(xì)分類(lèi)算法的研發(fā)、上線。

目前，該算法實(shí)現(xiàn)了是否佩戴口罩判斷準(zhǔn)確率99%，以及是否規(guī)范佩戴口罩判斷準(zhǔn)確率95.1%的較好效果。同時(shí)，為了方便用戶將口罩檢測(cè)集成到自己的系統(tǒng)中，口罩檢測(cè)API服務(wù)已完成在線部署，并集成在UAI-Censor產(chǎn)品中。

UAI-Censor是UAI團(tuán)隊(duì)推出的內(nèi)容審核產(chǎn)品，依托UCloud底層云服務(wù)，基于海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并結(jié)合深度學(xué)習(xí)識(shí)別技術(shù)，提供99.9%的服務(wù)穩(wěn)定性保障。UAI-Censor本次新增的人臉口罩檢測(cè)服務(wù)將在公共場(chǎng)所的疫情防控監(jiān)督方面發(fā)揮重要作用，比如，可以快速定位暴露在風(fēng)險(xiǎn)中的未戴口罩人員具體位置信息，通知工作人員快速前往處理，降低群眾感染風(fēng)險(xiǎn)；在企事業(yè)單位的辦公樓管理方面，集成了口罩檢測(cè)的閘機(jī)門(mén)禁，可以將未戴口罩的人擋在辦公區(qū)域以外，保障辦公區(qū)域的安全。

人臉口罩檢測(cè)服務(wù)的算法實(shí)現(xiàn)

人臉口罩檢測(cè)場(chǎng)景傳統(tǒng)的做法是采用人臉檢測(cè)+圖像分類(lèi)的方式，該方法需要大量的場(chǎng)景數(shù)據(jù)來(lái)保證算法的泛化能力。UAI團(tuán)隊(duì)摒棄傳統(tǒng)的檢測(cè)+分類(lèi)的模式，采用基于精準(zhǔn)的人臉檢測(cè)算法+人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位算法+口罩實(shí)例分割算法的方案，對(duì)是否規(guī)范佩戴口罩作出精準(zhǔn)判斷，既保證了準(zhǔn)確率，也提高了算法的泛化能力。

本次算法的目標(biāo)是通過(guò)AI算法自動(dòng)從攝像頭采集的圖片中識(shí)別出是否有人臉、是否佩戴口罩以及口罩是否佩戴規(guī)范。一般的算法研發(fā)流程，主要包括3個(gè)部分：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型開(kāi)發(fā)訓(xùn)練、服務(wù)部署。其中模型訓(xùn)練、服務(wù)部署可以使用一些簡(jiǎn)單易用的PaaS產(chǎn)品，如UCloud的AI訓(xùn)練服務(wù)UAI-Train和AI在線服務(wù)UAI-Inference。因此，主要難點(diǎn)是由于AI需求一般對(duì)數(shù)據(jù)量的要求比較高，對(duì)于這次緊急的新算法需求，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備成為較大的瓶頸。
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