前言

最近公司食堂进行了升级，不但餐盘更换为智能餐盘，且结账的时候可以刷脸支付。

这些升级让排队结账的速度提升了很多，且食堂员工效率也随之提高了很多。果然，科技改变世界。

我观察了一下，智能餐盘基本没有卡顿，99%的准确率，偶尔有极少数识别不出来的情况。

但是刷脸支付出现卡顿的情况相对多一些，主要是有遮挡的情况下，需要去掉遮挡。每次出现类似情况，需要食堂员工人工提醒。

这种情况，我觉得还是不够智能。

智慧食堂

智能餐盘

虽然本期重点不是它，但是还是做一下简单了解，百度百科给的介绍是：

智能餐盘主要是为了解决食堂结算慢、易出错、成本高等问题。

智能餐盘通常是跟智盘结算台配套使用，餐具进入结算区后（射频天线感应区），通过对餐具底部RFID射频芯片进行读写操作，借助于计算机及其通讯技术，实现对餐具底部RFID射频芯片的通信和管理，实现快速结算。

智能结算系统

智能餐盘可以快速到食物的价值，这个时候还有一个重要环节就是支付。

食堂提供的刷脸支付，十分便利，省去了拿出手机提供支付凭证的环节。

人脸识别技术的关键在于精确识别的程度，接下来可以做的事情主要是二选一：

• 提升人脸精确识别度；
• 遮挡物识别的智能提示，由刷脸机器提供。

借力ModelArts

华为云ModelArts中有一个实验是：口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测应用）。

这个实验可以：

从这个实验介绍中提取到的关键信息，我觉得可以拿来参考做遮挡物的测试。

真是，踏破铁鞋无觅处，全靠华为云的帮助。

接下来，让我们一起来一场ModelArts的实验之旅。

口罩检测实验

前置工作

首先确保已经完成了华为云账号的开通与认证。

配置委托访问授权

1. 登录ModelArts管理控制台；
2. 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏，找到“全局配置”并单击进入；

1. 在“全局配置”页面，单击“添加授权”。

• “授权对象”：选择需要授权的“用户名”。
• “委托类型”：新增委托。
• “权限配置”：普通用户。

其他选择项默认即可，然后勾选“我已经详细阅读并同意《ModelArts服务声明》”，单击“创建”。

图3-1：授权配置

4.授权成功之后，返回“全局配置”列表，可查看到此帐号新增的委托授权数据。

图3-2：“全局配置”列表

创建OBS桶

OBS是ModelArts提供的使用对象存储服务，目的是为了进行数据存储以及模型的备份和快照。

该实验在创建训练数据集之前，需要创建一个OBS桶，然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。

1、登录OBS管理控制台，在桶列表页面右上角单击“创建桶”，创建OBS桶。

填写参数：

• "区域"：华北-北京四，后续区域需要选择和OBS桶一致。
• "桶名称"：创建桶名称，建议创建的桶名称具有可识别性，本次实验以“obs-respirator”为例。

其他使用默认值即可，确认无误后单击右下角“立即创建”。

图2-1：创建OBS桶

2、在桶列表页面，单击桶名称，进入该桶的概览页面。

图2-2：桶列表

3、单击概览页面的左侧导航的“对象”，在“对象”页面单击新建文件夹，创建OBS文件夹。

图2-3：新建文件夹

新建一个名为“respirator”的文件夹，存放数据集输出的数据。

图2-3：新建文件夹配置

新建一个名为“respirator-resource”的文件夹，用于存放数据集输入的数据。

新建一个名为“respirator-result”的文件夹，用于存放数据集输出结果的数据。

进入实验

步骤1：创建训练数据集

1、进入模型详情页

进入模型详情页有两种方式：

• 单击口罩检测小数据集链接，进入模型详情页。
• 单击AI Gallery链接，在“资产集市>数据”下，选择“数据集”，进入AI Gallery数据集页面，搜索口罩检测小数据集，进入模型详情页。

图3-1：模型详情页的下载入口

2、在弹出的“选择云服务区域”页面选择ModelArts所在的云服务区域，单击“确定”。

图3-2：选择云服务区域

3、在“下载详情”页面，填写参数。

• "下载方式"：ModelArts数据集
• "目标区域"：华北-北京四，目标区域须与步骤2中选择的云服务区域保持一致。
• "数据集输出位置"：选择您的OBS路径下的空目录，用来存放输出的数据标注的相关信息，如版本发布生成的Manifest文件等。且此目录不能与输入位置一致，也不能为输入位置的子目录。
• "数据集输入位置"：选择您的OBS路径。用来存放源数据集信息。
• "名称"：创建数据集名称，建议创建的数据集名称具有可识别性，本次实验以“dataset-respirator”为例。

其他选择默认值即可，确认无误后单击右下角“确定”。

图3-3：下载配置

4、系统会跳转到“我的数据”页面，等待数据集下载完成（需等待大概5分钟左右）。单击进入“目标位置”可以在对象存储服务（OBS）中查看数据集储存位置。

图3-4：查看数据集

步骤2：创建自动学习物体检测项目

1、进入ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“自动学习”默认进入新版自动学习页面，选择物体检测项目，单击“创建项目”，进入“创建物体检测项目”页。

2、进入“创建物体检测项目”页面后，填写相关参数。

• “计费模式”：默认按需计费。
• “名称”：“ExeML_respirator”。
• “数据集”：下拉选择已下载的数据集-“dataset-respirator”。
• “输出路径”：选择前置工作中创建的OBS桶下的路径。
• “训练规格”：本案例选择“[限时免费]GPU: 1*NVIDIA-V100(32GB) | CPU: 8 核 64GB”。

其他选择默认值即可，确认无误后单击右下角“创建项目”。

图3-5：创建物体检测

3、项目创建成功之后，会自动跳转至新版自动学习的运行总览页面。

运行总览页中，工作流会依次运行数据标注、数据集版本发布、数据校验、物体检测、模型注册、服务部署节点。

图3-6：工作流

步骤3：运行工作流

1、项目创建成功之后，工作流会自动运行，等待“服务部署”前的全部节点变为绿色的“运行成功”。

图3-7：工作流节点

2、节点到达“服务部署”，状态会变为“等待输入”，需要填写输入参数：

• “计算节点规格”：选择“[限时免费]CPU: 1 核 4GB”。
• “是否自动停止”：打开自动停止开关，设置停止时间为“1小时后”。

其他选择默认值即可，确认无误后单击右下角“继续运行”。

图3-8：输入

3、单击确认弹窗中的“确定”即可继续完成工作流的运行。

步骤4：预测分析

1、点击控制台左侧“部署上线>在线服务”，进入“在线服务”列表页。单击服务列表上的“预测”，进入“服务详情”页

图3-9：“在线服务”列表的“预测”入口

2、在“服务详情”页，单击选择“预测”页签。

图3-10：“预测”页签

上传一张需要预测的图片，单击预测，最终的预测结果会在右边区域中展示。

图3-11：预测结果

步骤5：清除相应资源

实验完成之后，清除相应的资源，避免产生额外的费用。

1、删除运行服务

在“在线服务”页，单击当前正在运行的服务的右侧的“删除”按钮，即可删除运行该服务，计费终止。

图3-12：删除运行服务

2、清除OBS中的数据。

将OBS中的桶和桶下的文件都删除。

体验及建议

首先来说体验感受，ModelArts的预测结果还是很准确的，无论是单个还是群体，口罩检查，能检查到全部，且标注对应的口罩位置。预测的速度也很快。

但还是有些阻塞的地方：

1、工作流到达“物体检测”节点，运行时间有点长。

图4-1：“物体检测”节点

2、工作流切换节点的灵敏度有些低

每次进行节点切换的时候，都需要点几次，才能切换到正确的节点，希望能优化一下。

3、工作流的“服务部署”节点布局有些错乱

图4-2：“服务部署”节点

4、“自动学习”页的服务列表中标签列的展示数据有些错位

图4-3：服务列表

总结

完成口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测应用）的实验之后，对华为云ModelArts提供的自动学习功能有了初步的了解。

华为云ModelArts提供的自动学习功能，即便是零AI基础的开发者按照实验步骤，便可以轻松完成“物体检测”的AI模型的训练和部署。

开发者无需任何代码开发，便能够自动生成满足用户精度要求的模型。且支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类等多种场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。

借助华为云ModelArts提供的功能，可以帮助我们的智慧食堂实现人脸识别的提示优化。

未来，也期待与华为云ModelArts一起实现更多的可能。

---

作者：非职业「传道授业解惑」的开发者叶一一
简介：「趣学前端」、「CSS畅想」系列作者，华夏美食、国漫、古风重度爱好者，刑侦、无限流小说初级玩家。
如果看完文章有所收获，欢迎点赞👍 | 收藏⭐️ | 留言📝。