MaskDetection

Что такое MaskDetection?

Чтобы ещё больше помочь в борьбе с коронавирусом, Didi Chuxing решает открыть свою технологию обнаружения масок для общественности бесплатно. Разработанная командой DiDi AI, технология обнаружения масок основана на алгоритме обнаружения лиц DFS и алгоритме распознавания атрибутов лица, который DiDi использует на своей платформе. Модель преодолела несколько трудностей, таких как сложные изменения освещения в течение дня, разнообразие поз лица, масштабы лица и т. д. Она использует взвешенную функцию потерь и методы увеличения данных, чтобы справиться с различными типами масок и неравномерными данными о масках в течение дня и ночи.

Система может идентифицировать водителей без масок, используя загруженные ими изображения с точностью 99,5 %, и достигает точности 98 % во время выборочной проверки DiDi с помощью камер в автомобиле. Модель была обучена на наборе данных из 200 000 лиц, чтобы обеспечить её надёжность.

Эта система быстрого обнаружения может широко использоваться в сценах путешествий, с фотографиями на мобильных телефонах, изображениями видеонаблюдения и т.д., и способна работать круглосуточно.

Требования

• google/protobuf
• openblas или atlas
• opencv
• cuda/cudnn (если используется GPU)
• Caffe

Установка

• Клонируйте репозиторий. Мы будем называть каталог, который вы клонировали, MASK_ROOT.

git clone git@github.com:didi/maskdetection.git

• Соберите Caffe, см.: http://caffe.berkeleyvision.org

Использование

В этой части мы предполагаем, что вы находитесь в каталоге $MASK_ROOT/.

• Установите требования (помните путь установки для настройки CMakeLists.txt)
• Настройте CMakeLists.txt, test/CMakeLists.txt, lib/CMakeLists.txt
• Скомпилируйте

mkdir build
cd build
cmake ..
make

• После компиляции исполняемые файлы будут созданы в каталоге: build/bin
• Обнаружьте ограничивающую рамку лица, а затем расширьте ограничивающую рамку до определённой пропорции, чтобы получить обнаруженное лицо.
• Запустите исполняемые файлы с обнаруженным лицом, чтобы определить, носит ли лицо маску.

Советы:

• Ограничивающая рамка обнаруженного лица расширяется, чтобы уменьшить влияние ошибок обнаружения.
• Каждая сторона исходной ограничивающей рамки лица расширяется на 40 % для обнаружения маски. Пропорция может быть скорректирована в соответствии с фактическим сценарием/контекстом (например, уменьшена, чтобы соответствовать фактической сцене в случае плотной толпы).

Модель

• Наша модель предварительно обучена с использованием общедоступной модели ResNet50-caffemodel.
• Обучена на собранных нами частных данных.
• Внедрение механизма внимания.

Лицензия

maskdetection лицензируется в соответствии с условиями лицензии Apache. См. LICENSE для получения дополнительной информации.

Примечание

Сервис распознавания масок DiDi разработан для лучшей защиты пользователей от рисков для общественного здоровья. В технологию встроен механизм обучения вниманию, направленный на распознавание наличия маски при одновременном ослаблении распознавания других областей лица. Сервис подвержен различным источникам ошибок, включая яркость, позу или частичный захват изображения. Мы продолжим улучшать точность технологии. Спасибо за вашу поддержку.