【儀表網 儀表下游】導讀：“故事來源于生活”在出入口控制的智慧故事中，大大小小的生活細節都推動著情節發展：高速公路無感收費、乘坐火車交通工具無需紙質車票、疫情形勢下無接觸門禁測溫系統等等。
這次，出入口控制的智慧故事是和3D視覺識別技術有關的。軌道交通向來是一眾打工人躲避擁堵“紅綠燈”交通的選擇。每到早、晚高峰，軌道交通更是廣受人們“歡迎”，長長長的隊伍堪比“追星現場”。
運營方多采用臨時疏導、增設卡點、客流管控、暫停進站等手段疏導人群。而今年9月份，人臉識別閘機在廣州地鐵18號線亮相，據悉該閘機單通道每分鐘可無感精準通行30人次以上，這為疏導擁堵交通又新增一智慧方案，同時也是出入口控制智慧化又一新篇章。
廣州18號線全線閘機均為人臉識別閘機，支持車票、二維碼、人臉等全部過閘方式，乘客只需在前端設備錄入人臉信息，綁定支付賬號，即可刷臉過閘。人臉信息與支付形成業務閉環，無需卡片、二維碼等方式驗證，從而提高通行效率；同時也解決了手機沒電、特殊人群無手機等無法進站乘車的問題。
地鐵實現刷臉乘車不僅是出入口控制的智慧升級，也是智慧交通建設又邁上一個新臺階的重要體現。“技術以人為目的，這是科技普惠的最佳注解”特別是在當今的生活中，方方面面的普惠都離不開技術的加持。
刷臉乘車的背后，有一位默默的支持者，那就是3D視覺。基于3D人臉識別相機模組和多模態大庫識別對比算法的技術，刷臉乘車才成為了可能，賦能地鐵乘車“最后1公里”。
3D視覺識別技術如何賦能出入口控制智能化？
未來安防智能化落地有三大方向：視頻結構化、生物識別技術、物體識別技術。生物識別技術包括人臉、指紋、虹膜、聲紋識別等，其技術在出入口控制技術的范疇內，出入口管理的精準識別是出入口控制技術發展過程中需解決問題之一。
現階段安防多所采用的基本是二維人臉識別技術和方案，易受到光照、遮擋等因素影響，且二維人臉識別的防作偽能力較弱，而3D具備獨特的技術優勢，將在主動光技術、空間三維數據、背景分離等方面帶來革新，或能賦予出入口控制新機遇。
通過3D視覺識別技術識別入站人員的身份信息后，利用智能分析技術可獲取當前站點的人流量和人群密度信息，可以分析出當前站點的運營情況和風險態勢；
其實，安防領域的3D人臉識別技術更為嚴苛，挑戰難度系數也大。因為安防領域的3D人臉識別，不同于在消費領域。
3D結構光在安防領域應用，需要在同一鏡頭內識別多張人臉，然而單個用戶在區域攝像頭面前出現的頻次相對有限，且多數用戶的人臉底庫數據為二維照片，致使公共攝像頭難以對單個人臉的特征進行更全面地提取和二次訓練，性能提升受限，這就導致3D數據的采集、訓練難度都相對加大，這讓許多深耕計算機視覺的企業望而卻步。
但是，總有“敢第一口吃螃蟹”的勇士在前方探索，例如專注計算機視覺領域AI企業 「的盧深視」于2017年進軍安防領域，而廣州地鐵18號線智慧地鐵刷臉乘車解決方案正是該公司基于三維全棧技術推出的，在地鐵各站點復雜光照、存在遮擋等環境下，依然可以充分滿足一線城市地鐵所要求的高精度與高通效率。
還有AI四小龍之一「商湯科技」采用異構并行計算分布式架構，基于支付級百萬分之一誤識率的超高精度原創算法，依托SenseFoundry平臺的產品實現成都12條地鐵線路智能化落地。
人臉識別技術的“危”與“機”
一旦3D視覺技術發展成熟，將助推人臉識別市場蓬勃發展。據Yole公布數據顯示，全球人臉識別市場規模預計將從2017年的40.5億美元增長至2022年的776億美元，這期間的復合年增長率可達13.9%。
隨著3D視覺技術的發展，人臉識別技術在出入口控制領域也正廣泛的運用，如延伸出不少以人臉識別的人行、車行、物檢為入口的場景化應用，目前視頻流人臉識別門禁控制管理系統，主要應用于機關單位、高端商業體等，同時有大量的人證合一身份識別應用，在酒店登記、交通樞紐、公共場所開始部署，如刷臉安檢、刷臉過閘等。
但其中隱藏的安全問題也不容忽視。今年315晚會上曝光了因人臉識別導致個人信息被商家濫用的問題，據報道，只要安裝了具有人臉識別功能的攝像頭，消費者只要進了其中一家店，在不知情的情況下，就會被攝像頭抓取臉部信息并自動生成編號，以后顧客進入去過哪家分店，去過幾次，商家都可以快速得知。這一問題曝光之后，人們對人臉識別的信任感降低，人臉識別的安全問題也引發質疑。
根據App專項治理工作組發布的《人臉識別應用公眾調研報告》，64.39%的受訪者認為人臉識別技術有被濫用的趨勢，30.86%的受訪者已經因為人臉信息被泄露、濫用等遭受損失或者隱私被侵犯。
比起人臉識別如何助推出入口控制更加智慧化這一問題，人臉識別技術的安全隱患問題或許更讓人重視。
結語
3D視覺是人工智能感知層的關鍵技術之一，能夠為出入口控制智慧化乃至智能交通注入強勁動力。雖然目前3D視覺應用落地尚處于起步階段，但未來潛力足夠讓人期待。
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