在疫情持续的当下,戴口罩、戴对口罩是外出的必备通行卡,但一对一的肉眼检查方式通行效率低,易造成人群的被动聚集,增加了近距离接触风险。为了加速终端部署,提升公共场所通行效率,减少工作人员与通行人员的接触风险。

近日,百度宣布免费开源业内首个口罩人脸检测及分类模型,该模型可以有效检测在密集人流区域中携带和未携戴口罩的所有人脸,同时判断该者是否佩戴口罩。开发者和企业厂商通过此模型,仅需使用少量自有数据,即可快速完成自有场景的软件开发。

据了解,该自研口罩人脸检测及分类模型是基于2018年百度收录于国际顶级计算机视觉会议ECCV的论文PyramidBox研发,百度研发工程师介绍称,其由两个功能单元组成,可以分别完成口罩人脸的检测和口罩人脸的分类。人脸口罩判断模型可自动判断人员是否佩戴口罩,并给出不同的提示。经过实测,口罩判断模型准确率达到96.5%,满足常规检测需求。

同时,为了最大程度方便开发者应用,百度深度学习平台飞桨通过简单易用的预训练模型管理工具将人脸口罩检测模型开源出来,只需基本的python编程能力,即可快速上手调用,如果具有一定的移动端APP开发能力,也可以快速将模型部署到移动端上。

在当前疫情期间,人脸口罩检测方案逐渐成为重要需求,百度开源这一技术无疑对有需要的开发者和企业厂商提供了很大的帮助,同时也将对“战疫”起到很大作用。

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