人臉識別攝像機遍布城市，然而，符合采集標準的攝像機占比卻較少，在攝像頭無法看清人臉的情況下，如何在人山人海中鎖定某一個人的行動軌跡？有一個方法較為可行：即通過上傳特定人物照片，同時檢測多個不同位置的攝像頭數(shù)據(jù)，精準找出所有攝像頭抓拍到的目標人物圖像，并生成其行動的時空軌跡。這就是行人再識別技術(shù)（Re－ID）。

近年來，Re－ID技術(shù)逐漸得到重視，開始屢屢取得突破。近日，國內(nèi)AI創(chuàng)企澎思科技在Market 1501的Rank－1指標上已經(jīng)達到96．73％，而在Duke MTMC－reID、CUHK03兩個數(shù)據(jù)集上也刷新了業(yè)內(nèi)紀錄。那么，技術(shù)水平高是否就意味著足以雄踞市場高位？

落地是檢驗Re－ID的唯一標準

隨著時間推移，AI安防賽道上馬太效應(yīng)將逐漸顯現(xiàn)，企業(yè)均試圖在競爭對手起步之前就領(lǐng)先一個身位或進一步拉開先發(fā)優(yōu)勢的差距。毫不夸張地說，我們正處于各項人工智能大規(guī)模落地應(yīng)用爆發(fā)的前夕。

因此，在技術(shù)取得突破性進展的同時，作為以盈利為目的的企業(yè)，無論澎思科技還是第二波AI安防商業(yè)化浪潮中的其他玩家，只有能夠針對用戶需求深挖場景，了解行業(yè)里的問題、痛點，提出解決辦法，重視應(yīng)用落地，才能獲得長久生存的資格。

公共安全是Re－ID技術(shù)理想應(yīng)用場景

要找到合適的商業(yè)落地應(yīng)用場景，本質(zhì)上是找到Re－ID在哪些方面可以做得比人類更好。

實際上，Re－ID及其他識別均可以看做分類信息。公共場合視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)具有海量、高維度特性，無論是存儲量還是計算速度，與Re－ID技術(shù)相比，人類具有很大局限性，利用Re－ID提高攝像頭識別能力將是一項普遍需求。在這一層意義上，Re－ID技術(shù)已經(jīng)超過了人眼識別能力（94％），為商業(yè)化做好了一定的技術(shù)準備。

Re－ID落地路上的攔路虎：數(shù)據(jù)集規(guī)模

目前基于深度學(xué)習(xí)的人工智能高度依賴大數(shù)據(jù)，Re－ID也不例外，企業(yè)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)往往是決定項目是否成功實施的先決條件。盡管AI安防行業(yè)時刻在產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，但經(jīng)標注的數(shù)據(jù)卻十分稀少，導(dǎo)致Re－ID目前可用數(shù)據(jù)集非常小，大的也未突破十萬。

與人臉識別動輒百萬乃至千萬級且身份信息多樣的數(shù)據(jù)集相比，數(shù)據(jù)集較小的Re－ID技術(shù)仍需不斷提升。

此外，實際應(yīng)用場景下的無正臉照、姿態(tài)與服裝變換、遮擋、光線、攝像頭分辨率低等，都是Re－ID技術(shù)要解決的實際問題。

結(jié)語：技術(shù)突破是實現(xiàn)落地的重要一步，也是第一步。Re－ID技術(shù)已經(jīng)有了應(yīng)用場景，接下來需要完善數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，企業(yè)也需要搭建合適的團隊，至此，在確認技術(shù)原型可行的情況下，就可進行迭代并大規(guī)模實施。

當然，Re－ID在實際應(yīng)用過程中依然會遇到許多問題，例如：能否由安防推廣到其他行業(yè)？這對企業(yè)來說也是一個重大機遇，誰能將Re－ID發(fā)展到更多領(lǐng)域、實現(xiàn)更深層次的應(yīng)用并制定相應(yīng)標準，誰就能夠在這場關(guān)于未來的競爭中取得巨大優(yōu)勢。