【嘉德點評】騰訊發明的公共場所中的群體安全監測方法，利用深度學習技術來對監控視頻中的群體數量進行估計，在傳染病流行期間對於保護公共場所的人員安全有著重要的作用和意義。
集微網消息，隨著新冠疫情的不斷持續，病毒的種類越來越多，變異能力也越來越強，而大多數病毒均可以通過呼吸道、飛沫、唾液等進行傳播，傳染性極高，給人們的健康造成了極大的威脅。
在公共環境中，人們可以通過佩戴口罩、保證一定的間隔距離等方式來進行防護，進而有效抑制病毒的傳播，保證自身及他人的安全。然而，仍有很多人不注意防護，因此我們需要安全管理人員對公共環境中人群的防護情況，如人群聚集情況進行監督，以便及時對異常情況進行管理。
目前，在對人群聚集情況進行檢測時，主要是通過神經網絡模型對監控系統所採集的監控圖像進行識別，識別出監控圖像中的人體頭部區域，進而根據識別出的結果確定該監控圖像中的人群密度，並根據人群密度的大小將聚集的人體顯示為不同的顏色，以便安全管理人員確定人群聚集情況，進一步在人群聚集較多時及時進行疏導。
但是，在這些方案中，通過對人體頭部區域進行檢測來確定人群密度，很可能出現被遮擋的人頭無法被識別到的問題，導致人群密度計算不準確以及安全監測的準確性較低。
為此，騰訊在2020年5月11日申請了一項名為“安全監測方法、裝置、服務器、終端及可讀存儲介質”的發明專利（申請號：202010394039.1），申請人為騰訊科技（深圳）有限公司。
根據該專利目前公開的相關資料，讓我們一起來看看這項群體安全監測方案吧。
如上圖，為該專利中發明的群體中安全檢測方法的流程示意圖，系統首先會拍攝群體的視頻圖像，並基於圖像識別模型來檢測視頻圖像中的人群密度信息，以及對圖像中的人物進行識別，例如基於人頭、人的整個身體等對視頻圖像中的人進行識別。
之後，基於至少兩幀的視頻中人群密度信息，確定目標圖像的識別模型以及安全監測信息，該信息可以表徵該場所下的人群聚集情況，而為了在後續的監測過程中提高人群密度信息的準確性以及提高系統的安全性，可以選取更多的視頻幀來找到更適合目標場所的模型。
通過對於密集區域群體的數量進行估計，就可以判斷該區域是否處於擁堵、聚集狀態，這在疫情肆虐期間無疑有著至關重要的作用，而除了對密集區域進行判斷以外，在該技術的基礎上還有其他類型的衍生。
如上圖，為該專利在群體監測的基礎上，又新增了口罩監測過程的技術示意圖，從檢測算法上來講，這種人臉檢測模型使用的是金字塔模型，可以提取出不同粒度的特徵圖，從而基於不同粒度的卷積特徵，來實現對不同大小人臉的有效檢測及識別。
這種金字塔模型的好處就在於，由於鏡頭下的群體存在明顯的透視現象（近大遠小），這樣的模型就可以有效的解決監控攝像頭角度下的畫面中人臉尺度變化大的問題，不僅可以提高人臉識別的準確性，也可以提高密集場景下的群體安全性。
為了讓安全監管人更為方便的使用該系統，專利中也展示了用於智能手機上的界面示意圖，如下圖所示：
如上圖（左）展示的是口罩佩戴情況展示界面的示意圖，安全管理人員還可以觸發其他未告警樓層對應的口罩佩戴情況按鈕，來查看對應樓層的口罩佩戴情況。而上圖（右）則展示了排隊情況展示界面的示意圖，從界面中可以看到該樓層的排隊情況，以及判斷該區域中排隊的人員是否過多，可能會存在有安全隱患。
以上就是騰訊發明的公共場所中的群體安全監測方法，該方案利用深度學習技術來對監控視頻中的群體數量進行估計，這在疫情等傳染病流行期間對於公共場所進行人員管控來說是非常有用的，而除此之外，還可以在群體數量統計的基礎上開展例如口罩佩戴識別等任務，以進一步加強對公共場所群眾出行安全的監管。
（校對/holly）
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