基于視頻分析的人臉識別在智慧建造中的應(yīng)用

寧巖 柯知超 張丹立

摘要：信息化賦能智慧建造行業(yè)發(fā)展已經(jīng)成為當(dāng)前政府、企業(yè)共同關(guān)注的熱點(diǎn)之一，利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)手段提升整體建筑建造行業(yè)生產(chǎn)管理效率，實(shí)現(xiàn)智慧化、智能化的工程建設(shè)體系已經(jīng)成為工業(yè)化建設(shè)的必要保障。本文將闡述為了解決建造管理中的人員管理問題，通過人工智能、人臉識別分析等技術(shù)減少數(shù)據(jù)處理量，減輕系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷，降低信息時延，進(jìn)而這種基于深度學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的人臉識別應(yīng)用將有效提升建筑施工中的人員管理效用。

關(guān)鍵詞：人工智能;人臉識別;智慧建工;數(shù)據(jù)分析

中圖分類號：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

1研究背景

隨著我國現(xiàn)代化城市建設(shè)戰(zhàn)略的不斷推進(jìn)，在建筑建造領(lǐng)域的信息化管理需求日益明顯，這主要源自建筑施工行業(yè)需要大量的人力資源調(diào)度和管理，在2019年3月，住建部聯(lián)合其他部門聯(lián)合印發(fā)的《建筑工人實(shí)名制管理辦法（試行）》開始執(zhí)行。然而，建筑施工的安全監(jiān)管、人員監(jiān)管以及物資監(jiān)管手段都相對“死板”，整個行業(yè)并沒有形成完整的基于“互聯(lián)網(wǎng)+思維”的有效管理手段，人員、貨物進(jìn)出頻繁，信息登記不規(guī)范，進(jìn)出管理問題多樣化，人員素質(zhì)整體較低等問題，都需要利用信息化、數(shù)字化手段進(jìn)行“智能化”監(jiān)管。因此，借助物聯(lián)網(wǎng)的智慧互聯(lián)與人工智能的智慧感知與計(jì)算，通過大數(shù)據(jù)分析、人工智能算法優(yōu)化、云計(jì)算管理等先進(jìn)信息技術(shù)與建筑施工業(yè)務(wù)深度結(jié)合，尤其在半開放場景下的人臉識別應(yīng)用，將促進(jìn)建筑產(chǎn)業(yè)的管理升級，為建筑行業(yè)數(shù)字化發(fā)展提供有力支撐。

2智慧建造管理中的人員管理問題

傳統(tǒng)的施工管理中，人員管理雖然有一定規(guī)范條例體系約束，但是由于施工人員總體數(shù)量過于龐大，施工人員種類高達(dá)百余種，傳統(tǒng)管理辦法就暴露了很多弊端：

1）人員登記信息不完整。往往一項(xiàng)施工任務(wù)歷時從幾個月至幾年不等，需要不同的施工團(tuán)隊(duì)進(jìn)駐，人員流動性非常強(qiáng)，為完整的記錄施工人員信息帶來了巨大的管理困難;

2）形同虛設(shè)的閘機(jī)口出入。根據(jù)在多處工地的實(shí)際調(diào)研結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在施工工地中，進(jìn)出不出閘機(jī)或者翻越閘機(jī)的情況時有發(fā)生，且現(xiàn)有的工地保安人手有限，無法做到及時監(jiān)管及處置;

3）缺勤、頂替作業(yè)情況突出。多數(shù)的施工用人單位，只做一次信息錄入，而后的進(jìn)出工地缺乏有效的監(jiān)管手段，導(dǎo)致虛報出勤時間、頂替出勤打卡等情況十分普遍，為施工單位增加了許多人力成本和潛在的安全風(fēng)險。

3人臉識別對于智慧建造的人員管理的應(yīng)用優(yōu)勢

由于施工人員來源十分廣，工種分散、分包班組的建制沒有統(tǒng)一管理，導(dǎo)致實(shí)名制人員管理的執(zhí)行效率十分低。隨著物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)不斷發(fā)展，生物識別與人工智能算法不斷優(yōu)化，基于多層人臉特征監(jiān)測的人員身份核驗(yàn)的準(zhǔn)確率大大提高，通過人臉識別技術(shù)，將有效地降低依賴于人員的主動性的傳統(tǒng)管理風(fēng)險。

目前，人臉識別的關(guān)鍵技術(shù)路徑分為目標(biāo)檢測、識別對比：

1）人臉信息采集。在開放式的出入口管理環(huán)境中，人臉識別的環(huán)境是復(fù)雜的，如逆光強(qiáng)光、遮擋、低頭等都將直接影響人臉信息的準(zhǔn)確采集。因此，需要針對基于建筑施工場景下的，人臉目標(biāo)檢測需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行反復(fù)訓(xùn)練。

2）基于深度學(xué)習(xí)人臉識別比對算法。受工地施工場景影響，基礎(chǔ)的人臉識別技術(shù)無法滿足實(shí)際的業(yè)務(wù)管理需要，反而為管理提供了更多的干擾信息。因此，基于深度學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大泛化能力和魯棒性，人臉識別算法需要大量的實(shí)際場景下的人臉圖像進(jìn)行反復(fù)迭代和優(yōu)化，有效地獲得人臉的深度特征，在一定容錯概率下，提高識別速度和識別精度。

4以大門管理為例的人臉識別應(yīng)用

為了在現(xiàn)有管理基礎(chǔ)上，盡量少的改變當(dāng)前工地施工管理模式，使得管理人員可以快速、清晰的掌握更多相關(guān)人員數(shù)據(jù)而又不影響施工工人的進(jìn)出效率。基于視頻分析的人臉識別應(yīng)用為管理者提供了更可靠的數(shù)據(jù)支撐。

基于人臉識別的大門進(jìn)出管理流程如下：在視頻設(shè)備有效檢測范圍內(nèi)，目標(biāo)檢測到人員進(jìn)入監(jiān)控范圍，在有效檢測范圍內(nèi)對人臉特征進(jìn)行多次抓拍，選擇圖像質(zhì)量最佳的圖片進(jìn)行抓拍上傳，進(jìn)入本地預(yù)存人臉數(shù)據(jù)庫進(jìn)行人像對比，根據(jù)系統(tǒng)自定義對比閾值，相似度以遞減順序排列，選擇相似度最高的人員信息推送到云平臺進(jìn)行記錄、存儲，當(dāng)所有對比相似度結(jié)果低于預(yù)設(shè)閾值，系統(tǒng)將推送陌生人闖入報警。

本文遵循正態(tài)分布統(tǒng)計(jì)思維，隨機(jī)取樣某工地的大門處人臉抓拍視頻數(shù)據(jù)，根據(jù)時間順序劃分為3個樣本，從三方面維度（天氣、時間、人臉角度），涵蓋8類影響人臉識別的因素來分析人臉識別技術(shù)在智慧建造的入門管理應(yīng)用的效果，主要關(guān)注人臉識別率、人臉匹配率2個百分比結(jié)果：

從以上人臉數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)：

1）樣本2的人臉識別率、人臉匹配率達(dá)到最高值，主要是因?yàn)闃颖?的人臉數(shù)據(jù)收集發(fā)生在晴天，并且都是正臉進(jìn)入視頻抓取范圍，帶了比較正向的結(jié)果;

2）樣本1的人臉識別率最低（59.5%），主要會由于全部圖像數(shù)據(jù)是處于陰天、小雨天氣下獲得，圖像中人臉特征獲取困難比較大，進(jìn)而人臉圖像特征獲取結(jié)果不理想，導(dǎo)致樣本1的匹配率也是最低。

綜上所述，在開放/半開放區(qū)域獲得的人臉識別率受環(huán)境影響很大，通常實(shí)驗(yàn)室內(nèi)環(huán)境下的人臉識別結(jié)果在實(shí)際環(huán)境應(yīng)用中很難達(dá)到較好的理想狀態(tài)。但可以看到的是，整體的人臉識別率還是比較高的，能獲得80%以上的識別率，這已經(jīng)可以為人員管理提供比較好的數(shù)據(jù)支撐，通過不斷的模型算法迭代與訓(xùn)練，未來的人臉識別應(yīng)用將能達(dá)到更好效能體現(xiàn)。

5總結(jié)

通過對研究背景、應(yīng)用場景問題的調(diào)研分析，本文分析了隨機(jī)提取的大量人臉識別實(shí)際數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)驗(yàn)證結(jié)果表明，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，基于視頻分析的人臉識別應(yīng)用在智慧建造這類半開放場景下的智能化管理起到了很大作用，基本可以準(zhǔn)確地幫助企業(yè)獲得準(zhǔn)確率較高的相關(guān)人員數(shù)據(jù)，對于施工建造行業(yè)的管理效率提升、降低人員成本、減少用工糾紛、提升生產(chǎn)安全起到了一定支撐作用。