據麥姆斯咨詢介紹，隨著這些年將人工智能技術賦能行業的不斷深入，商湯科技對智慧城市建設有著更深的理解。通過不斷實踐發現，很多區域由于攝像頭數量和布置等問題較難有效做到清晰的人臉抓拍，且單一的人臉識別會遇到諸多干擾，比如發型、胖瘦、年紀、表情等變化及口罩、眼鏡、圍巾等遮擋都會影響人臉識別準確率。

為了解決這些行業痛點問題，商湯科技推出SenseDLC嵌入式人像識別SDK軟件，可以同時檢測出視頻中的人臉和人體，并自動進行關聯匹配。它可賦能安防攝像機、NVR、人臉門禁等產品，能夠獲取比單獨人臉識別算法更多樣的抓拍識別結果及結構化數據，通過這些數據可以更加完整描繪出嫌疑人移動軌跡，為建設和諧社會提供一張安全、可靠的智能防護網。

搭載了人像SDK的SenseDLC攝像機

安防邊緣的“小巨人”

用“小巨人”形容SenseDLC嵌入式人像識別SDK并不為過，“小”于資源，“大”于功能。SenseDLC嵌入式人像識別SDK是基于深度學習技術，依托商湯科技強大的GPU訓練集群，通過億級人臉數據訓練而來的，可在占用較小計算資源的情況下達到最好的算法性能。集成了SenseDLC嵌入式人像識別SDK的前端攝像機/邊緣計算節點可直接進行人臉+人體聯合檢測跟蹤、屬性識別、人臉識別、活體檢測，并大大降低傳輸帶寬及后端服務器的解碼、計算、存儲壓力，從而減少服務器數量，降低整體系統規模。

它的強大還源于對人臉+人體檢測的豐富數據，不僅可以準確識別包括年齡、性別、眼鏡等7種人臉屬性和5種人臉表情，還可以提取出發型、發色、上下衣款式、上下衣顏色、鞋子款式、鞋子顏色、箱包款式等23項人體屬性。

最有實戰價值的是，人臉+人體的關聯檢測還可為案件偵破提供更多的軌跡線索。通過關鍵節點的人臉+人體的關聯，再配合其它非人臉卡口點位的人體特征檢索（行人再識別技術），可以細化目標人物的軌跡顆粒度。2018年5月，商湯“人臉+人體”識別技術為深圳5.8案偵破做出突出貢獻（詳見文章《AI貢獻警務 商湯技術實戰深圳5.8嚴重傷人致死案》），成功還原了犯罪嫌疑人的部分軌跡，商湯在5.8案件中所提供的技術支持獲得了深圳市公安局高度認可和贊揚。

僅在識別的數據維度上比拼是不夠的，SenseDLC嵌入式人像識別SDK的強大還源于驚人準確度和速度。

商湯通過實地場景測試顯示，SenseDLC嵌入式人像識別SDK抓拍率可達98.6%，確?！斑^人留圖”，避免因漏抓拍而造成重點人員的漏報警。而且，優秀的跟蹤算法保證重復抓拍率低于10%，大大降低傳輸和識別計算壓力。而在人臉識別精度方面，在部分嵌入式芯片平臺上，識別模型與云端GPU服務器所用的識別模型保持一致，精度足以支持百萬級別的動態人臉布控需求，并且特征數據與服務器端通用，賦能安防產品及解決方案廠商，讓“云+邊”的解決方案更加完整、靈活。

值得一提的是，SenseDLC嵌入式人像識別SDK的檢測、識別速度也非常快。例如在海思Hi3559A上，SenseDLC嵌入式人像識別SDK可實現16路視頻流的人臉+人體檢測跟蹤、屬性識別及人臉識別或64張/秒人臉圖片的人臉識別，人臉庫容量可達到百萬級別。也就是說，以Hi3559A單芯片搭載SenseDLC嵌入式SDK的邊緣計算節點，可處理16路網絡高清攝像機的視頻流解析或64路人臉抓拍攝像機的圖片流解析，相比較目前市場單芯片處理4-8路視頻的產品，在硬件成本上有非常大的優勢。在其它的芯片平臺上，SenseDLC的速度也處于業界領先水平。

對應用場景“不挑食”

安防邊緣的“小巨人”不僅功能強大，對應用場景也毫不“挑食”，它可針對不同的應用場景選擇基礎的或擴展的比對識別SDK以實現不同的功能應用，滿足不同的業務需求。在底層框架方面，它支持業界主流的ARM、VPU、GPU等諸多神經網絡芯片平臺，無需重新選擇硬件平臺，可進行無縫對接。

SenseDLC嵌入式人像識別SDK已賦能諸多產品類型，可支持設備廠商集成人像抓拍/識別攝像機、人臉門禁/閘機、邊緣計算節點、NVR，甚至于高密度服務器產品。目前，搭載SenseDLC嵌入式SDK的各類產品已經廣泛應用于平安城市、小區、校園、零售、公共交通、智能樓宇等場景。

小區門禁架構圖

例如小區場景，SenseDLC嵌入式人像識別SDK可以集成在人臉識別門禁攝像機或門禁控制器中，通過人臉識別門禁攝像機或多路攝像頭配合人臉識別門禁控制器快速地識別出來人是否是小區的住戶或外來人員，人臉識別門禁攝像機在前端實現對人臉的抓拍、比對和活體檢測，系統部署輕便、簡單。尤其在住戶較多的大型小區、校園，安保人員幾乎不可能記住是否為住戶，使用該系統可以極大提高保安人員的工作效率，保障住戶安全。