透過阿里雲“人臉口罩檢測”能力構建疫情防控能力

面對2020疫情情況，人員是否佩戴口罩是關鍵的疫情控制點，口罩佩戴檢測則是一項核心工作。但是，以人盯人的方式去監督管理是較為耗費人力的並且存在疏漏的可能，因此阿里雲推出了基於視覺智慧API分析的“口罩檢測”能力，透過該能力可快速構建監控系統並可統計人員的口罩佩戴情況，實現疫情防控的AI化，數字化。

能力介紹

典型用例

“口罩檢測”能力是透過對圖片中面積最大的人臉進行口罩檢測，透過影像識別判斷是否佩戴口罩。

若想立即體驗口罩檢測的實際能力，歡迎到OpenAPI Explorer上進行線上除錯，除錯地址為：

介面資訊概要

入參描述

引數列表如下：

入參樣例如下：
以JSON格式為例

• {

  "ImageURL":"https://viapi-demo.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/viapi-demo/images/DetectImageElements/detect-elements-src.png"

  }

返回值描述

返回值欄位列表如下：

返回值的樣例值如下：
以JSON格式為例

• {
  "RequestId": "D6C24839-91A7-41DA-B31F-98F08EF80CC0",

   "Data": {
   "Mask": 1,
   "FaceProbability":0.999
      }
   }

口罩檢測解決方案

整體架構

• 解決方案1：將待檢測圖片先透過人臉識別AI識別具體人臉情況，再將提取到的人臉透過口罩識別AI識別每個具體人員是否佩戴口罩。該方案適合於圖片中有多人的場景，譬如公共場所、商場出入口、店內全景等人員流動較大的監控識別場景。

• 解決方案2:將待檢測圖片直接透過口罩識別AI，識別該圖片中人臉佔比最高的人員是否佩戴口罩。該方案適合於圖片中只有1個人的場景，譬如門禁、閘口等人員流動小但精度要求較高的場景。

  

解決方案中包含如下產品

實施步驟

請首先開通阿里雲賬號或利用已有阿里雲賬號登陸，然後開通視覺智慧API相應的介面能力。

接下來，請根據業務具體場景制定待檢測圖片的資料採集。無論是監控攝像頭或是智慧手機，透過裝置能力都可以獲取單張靜態圖片，或一個影片的多張關鍵幀。這些圖片會在整個業務鏈路中作為待檢測圖片傳入檢測介面。

在檢測階段，若圖片有後續查詢需求，可以先將圖片儲存在OSS。視覺智慧API平臺的所有圖片檢測相關介面都支援直接傳入OSS生成的臨時可用URL地址。由於阿里雲的公共雲產品之間已經有各項網路最佳化，建議使用相同Region的OSS和視覺智慧API訪問路徑，以達到最優的檢測效率。

具體檢測的邏輯分為以下幾個步驟：

1. 使用人臉定位API識別普通人群圖片的人臉座標。詳細參考 DetectFace 文件： https://help.aliyun.com/document_detail/146470.html
2. 根據定位返回的 FaceRectangles 欄位獲取一組或多組人臉具體座標組合。
3. 作為檢測介面的圖片前處理流程。這裡利用OSS的圖片處理能力，可以以較小開發成本和計算消耗完成圖片預處理，詳細請參考 OSS圖片裁切文件： https://help.aliyun.com/document_detail/44693.html。
4. 獲取到裁切後圖片的URL後，將預處理過後的圖片地址作為引數傳入口罩檢測介面。若前面步驟使用的是OSS儲存，推薦使用VPC內訪問路徑得到最快的介面響應速度。

在利用視覺智慧API的SDK完成檢測介面的呼叫併成功獲取到介面返回值之後，根據檢測的三種結果，即“帶口罩”、“未戴口罩”、“口罩未帶好”，來觸發後續的處理邏輯。

後續的處理有若干種可行的方案：

• 利用簡訊服務、或釘釘的開放API對未戴口罩輿情進行報警通知。
• 根據介面結果進行數值統計和資料持久化，以便後續進行其他決策。
• 根據介面結果在閘機、入口等地方控制智慧硬體工作狀態。

結論

本文介紹瞭如何利用阿里雲視覺智慧開放平臺上的口罩檢測能力快速構建一個口罩檢測的解決方案，為目前的新肺疫情提供監控能力。

本文展示了阿里雲即開即用的AI能力與IAAS層基礎能力，希望開發者可以以此為參考搭建更有價值的解決方案。