利用GO集成AI人脸识别算法的开发实践

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TSINGSEE青犀视频 发表于 2022/04/13 17:44:39 2022/04/13
【摘要】 上述首先获取实时流中所有的人脸信息,再进行保存的人脸特征值进行一个一个对比,取出对比度分数最高的值。所以定义一个最大的分数值(maxScore)。在对比中出现num的值为1,但是其他信息为空的情况。所以在判断中m_faceInfos.size() > 0,只加这一个判断是错误的,需要加个最高分数必须大于0。

随着人工智能技术的普遍应用,越来越多的行业也融入了AI智能检测分析技术,开启智能化时代。TSINGSEE青犀视频也积极在旗下视频平台中融入AI技术,比如人脸识别、车辆识别、车牌识别、行为分析等。目前我们正在基于EasyCVR平台研发AI人脸识别与视频监控技术的融合,今天来和大家分享一下开发中的小技巧。

我们在利用GO集成百度的AI算法,将百度AI算法进行二次封装。使用需要识别的AI接口,并暴露给go层调用。但是在调用时人脸没有对比成功。compareInfo.num为1,其他的参数信息为0,导致对比没有值。

首先将检测到的人脸特征值给保存到数据库,然后从数据库取出人脸特征值传入,保存起来,下次用作人脸对比。

1)获取特征值:

2)保存特征值:

3)使用EasyStreamClient拉RTSP流,进行实时检测人脸和对比人脸。

4)使用百度api(compare_feature)函数进行对比操作:

上述首先获取实时流中所有的人脸信息,再进行保存的人脸特征值进行一个一个对比,取出对比度分数最高的值。所以定义一个最大的分数值(maxScore)。在对比中出现num的值为1,但是其他信息为空的情况。所以在判断中m_faceInfos.size() > 0,只加这一个判断是错误的,需要加个最高分数必须大于0。

解决方法:

只需要加双重判断,maxScore > 0 && m_faceInfos.size() > 0即可。

基于不断扩大的安防市场智能化需求,TSINGSEE青犀视频也推出了EasyCVR视频融合平台+AI安全生产摄像机的企业安全生产智能化监管方案,可以实现的AI智能检测识别功能包括:安全帽检测、烟火检测、室内通道堵塞检测、离岗睡岗检测、人员入侵检测、周界入侵检测、室外消防通道占压检测等。

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