特别是在人流量大、环境复杂的地铁交通枢纽,如何采取有力的防疫措施,全力保障市民出行、企业复产是重要议题。
飞桨是百度自研、开源开放且功能完备的产业级深度学习平台,是各类型 AI 模型应用开发的基础。2月13日,百度就宣布在飞桨深度学习平台中免费开源了业内首个“口罩人脸检测及分类模型”,助力各行业疫情防控。
在接到北京地铁 AI 口罩检测的需求后,一个专项项目组迅速集结起来。防控紧迫,这次他们要尽一切可能,要快。项目组连夜计划部署方案,并在3天内完成第一版快速部署,7天内进行了两次模型升级、三次现场部署调试、多次策略优化,最终部署上线,实现了在地铁站实时视频流中,准确地对未戴口罩以及错误佩戴口罩的情况进行检测。
方案底层依赖 Paddle Inference 预测引擎,采用TRT子图功能加速,兼容 Windows/Linux 多平台,保证了高效、便捷的在多站台部署。同时相关模型在 PaddleHub 上也开源了口罩检测的轻量化部署方案,用户只需稍加改动即可部署到移动端。
此外,在时间紧任务重,且疫情期间地铁内人流过少导致训练样本严重不足的情况下,团队克服了包括网络传输不稳定导致解码后视频花屏、保护地铁内网独立性、乘客口罩品类颜色不一、可用于标注训练样本太少等多种困难。该项目过程中也紧急得到英伟达中国硬件资源和技术支持。
抗击新冠疫情的战线里,百度一直发挥着自身在人工智能领域的技术优势,与疫情赛跑。此次,与北京地铁携手上线 AI 口罩检测,希望在复产复工的关键时刻为工作出行安全提供助力。支援战疫,百度正在行动中。返回搜狐,查看更多