AI寻人准确吗？怎样进行AI寻人？
发布时间：2021-08-04 20:38:14
利用人脸识别将走失10年的孩子送回家；近期，百度公司也宣布实施了两年的“AI寻人服务”已升级，其官方宣称，“AI寻人启动至今，用户发起的照片比对已经超过20万次,帮助超过6700个家庭重新团聚”；今日头条甚至将寻人项目拓展到“寻找烈士后人”、“无名患者紧急寻亲”等等……
上面这些信息乍一看的确令人欣喜，不过借助AI技术寻人的效果没有那么神奇。面对庞大的走失人群数量，AI技术协助寻人还有很多现实困境：受限于登记时间跨度长、信息缺失等，AI寻人即使拥有技术，也依然对很多走失案件表现出无能为力。
某AI公司与相关部门共同打造了“城市大脑”，利用AI系统预警老人跌倒、失踪等各类异常状况。
虽然通过该系统实现的AI寻人已有不少成功案例，但该AI公司相关负责人提到：如果走失老人的行动范围在城市摄像头的捕捉范围内，那么目前的AI算法几乎可以百分百分析反馈结果。
“但现实中城市场景视频太多，若是遇到偏僻点位没有摄像机，或是走入监控盲区，这些情况下，AI只能‘非常遗憾’地无法继续帮助民警找到更多线索。”
未来的AI寻人或许不再拘泥于人脸或人体识别：“目前，多数这样的公司在做的是通过目标找目标，未来会同时通过面部、人体、衣着、状态、环境特征等多种属性，一次性将所有目标线索都找出来，加快寻找效率。”
以视频数据为核心的安防监控体系，确实能为警方提供海量的寻人线索，但也实属成为一种负担。
如果没有AI，面对这些监控视频，寻人的时候需要耗费很大的精力，在不久前一位老人走丢的案例中，“若不是利用AI，我们需要查看接近300个摄像头寻找老人行踪，假设检查每天10小时的视频，3000小时的视频资料，不吃不睡连续150天才能看完。但是通过视频结构化系统，这项工作缩短到几分钟，为寻人争取到了时间和人力成本。”
百度AI寻人也表示，现有技术虽然成功帮助7619个家庭实现了团聚，但实际需求远大于此。
某市公安采用旷视包含视频数据结构化的立体防控系统对重点区域的综合治理这意味着，原始海量数据要经过深度、合理的分析和挖掘，才能够成为有效线索，协助人工分析，利于搜寻工作。
例如摄像头在人工智能下捕捉到走失目标群体后，除了有人体、面部、外貌特征甚至环境条件等识别，对其行为做出分析和判断甚至警报，甚至生成走失路线的数据预测等，之后人力要做的就是筛选、判断以及优化。
AI寻人要做的不只是浅层次的数据挖掘，应用于不同场景、不同状况下的针对性算法和应用才能够有效地把结构化数据变成有效线索，而这正是现阶段人工智能的短板。
“数据库内容要不断丰富，人脸识别技术也需要更多新场景。例如，通过在救助系统内部署人脸识别功能，就可以对多次入站的人员进行快速甄别。”百度AI项目负责人补充道。
AI寻人要做的不只是浅层次的数据挖掘，应用于不同场景、不同状况下的针对性算法和应用才能够有效地把结构化数据变成有效线索，而这正是现阶段人工智能的短板。
但事实上，一些拐卖儿童的案例中，犯罪份子会从人口控制密集的一二线城市转战到偏远地区。地区发展落后、地理环境复杂且偏僻，正是AI安防无法触及到的盲区，而这里的安全问题如何解决又将是难题。
“其实AI寻人的知晓度也是我们面临的一个难题。”百度AI寻人项目负责人表达了这样的困扰。“截至目前，仍有部分走失人员家属并不知道AI寻人这种新的寻人方式，特别是在偏远地区。后续我们会通过流量精准推送以及区域下沉活动等方式，让AI寻人实现进一步的精准传播和触达。”
假设我们依旧在条件如此极端的情况下获得了走失儿童和嫌疑人的信息，从各方寻人平台的操作流程来看，报案者需要上传走失人的照片，系统会进行人脸比对生成对比结果。但这样的比对结果和其依靠的数据人脸库有着直接关系，其基本来源于寻人平台合作的各地救助机构、公安、政府、以及路人随手拍等渠道。
不过我们至今都没有统一的平台，这就意味着，走失信息和背后数据库、各地方监控视频资源与社会化监控视频资源分散在不同地方，而AI的数据分析依托于这些数据之上。数据共享问题也是影响当前AI寻人成功率的重要因素，而且似乎比技术更难以得到推进。
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