视频分析如何帮助加速全球从 COVID-19 中恢复

已发表: 2021-02-02

在过去的一年里，我们的世界一直在与被称为 COVID-19 的全球流行病作斗争。世卫组织报告说，全世界每天都有数十万新病例。这种疾病的传播已经成为问题，并且一直是全世界科学家和医生的担忧。

许多国家都颁布了关于保持社交距离和戴口罩的法律。正在执行指示以试图阻止这种病毒的传播。随着商场、商店、餐馆等众多公共场所的开放（或重新开放），跟踪人们是否遵守这些社交距离法律已成为一项挑战。

随着员工返回工作场所，一些政府正在慢慢解除封锁限制，如何控制病毒尚不确定，这种缺乏控制可能会成为一个问题。雇主应负责跟踪工人是否遵守社交距离规则，这在某些时候可能会变得不堪重负。

技术如何提供帮助？

一种合乎逻辑的解决方案是转向技术。但是技术如何在这里提供帮助？今天，无论我们走到哪里，我们都被科技所包围。最近在伦敦的研究表明，930 万人拥有超过 600,000 台摄像机（每 1000 人大约有 67.5 台摄像机）。在观察互动和监控社交距离练习时，这里收集的镜头可能非常重要。

在过去几年中受到关注并不断改进的技术是视频分析。通过专注于面部识别或人群管理，这种技术预计到 2026 年将增长高达 120 亿美元。视频分析市场已在全球大流行中显示出极其有用的应用，例如发烧检测或社交距离.

这段录像可能非常有用，但重新观看数百或数千小时的录像本身可能是浪费时间。这里需要更先进的技术，例如 AIVA（人工智能视频分析）。 AIVA 使用地理空间算法来确定个人的位置并了解场景的视角。

发烧检测和社交距离算法

由于 COVID-19 的症状之一是发烧，因此有必要在工作场所测量体温。发烧检测非常有效且有用，可以更轻松地检测出体温较高的人。这些系统中的大多数都起作用，因为它们使用深度学习来放大人的眼睛，这是最能反映人体温度的。这种筛查可以在学校、大学、机场、医院或酒店等许多公共场所进行。

尽管这已被证明非常有帮助，但这还不够。感染者可能仍处于潜伏期，这意味着他们在这个早期阶段不会出现一些症状（如发烧）。

当涉及到社交距离时，如果两个（或更多）人彼此保持 2 米的距离，算法将非常有帮助。如果有人违反规则，触发器将提醒当局。即使关于社交距离的规则发生了变化，调整设置也毫不费力。

如果特定商店或餐厅内有多人，则必须保持社交距离。这种算法将鼓励社交距离，并为每个人首先记住社交距离的重要性建立一种方式。

口罩识别算法

戴口罩也成为了新常态。大多数国家都要求公民外出时戴口罩。戴口罩确实可以减缓病毒的传播速度。但是，监控每个人以及他们是否戴着口罩是一项巨大的挑战。由于人类几乎不可能实时完成这项工作，因此在技术的帮助下自动化这一过程至关重要。

如今，很多人脸识别算法都围绕着扫描眼睛、鼻子、嘴巴和耳朵展开。但是，如果一个人戴着口罩，这些算法中的大多数在扫描面部时都会遇到麻烦。例如，Apple 的 iPhone（它使用 FaceID 来解锁一个人的手机）在戴口罩时无法扫描一个人的脸。苹果必须改进其算法来检测人脸上的面具。 iPhone 会让他们选择输入密码，而不是让他们取下面罩。

开发人员解释说，检测某人脸上的面具的算法绕过了我们过去遇到的隐私问题。那是因为该算法不能识别一个人或他们的身份。该算法被训练做两件事：

人脸检测——算法在这里唯一能做的就是检测人脸
口罩检测——识别是否有口罩。

这样做的好处是该算法不会识别人脸——因此它不会将其与特定的人联系起来。

一些公司已经开始使用这些算法来帮助他们追踪员工是否戴口罩。该算法会将人们分成两组，一组戴口罩的人和不戴口罩的人。这里收集的数据将掌握在公司手中。这会很有帮助——因为公司可以解雇拒绝在工作场所戴口罩的员工。

这种算法也可以用于公共场所（如商场、商店等）。但一些国家（如美利坚合众国）没有管理数据隐私的法律。因此，收集这些数据的公司没有义务告诉我们或解释他们收集的数据发生了什么。

减少拥挤和热点

正如我们所见，保持社交距离成为对抗这种病毒的主要资产。有时这可能很难，尤其是在人口众多的大城市。在很多方面，社会互动至关重要，可以促进经济增长。但在我们正在抗击的这场流行病中，这是我们必须控制的事情。

保持社交距离的最终目标是尽可能减缓病毒的传播。保持社交距离也有助于防止医院人满为患。那么我们如何实现这一目标呢？在较富裕的地区和社区，这并不难。人们可以在家中隔离自己并在家中远程工作。

但是不那么富裕的居民呢？过于拥挤的社区和地区怎么办？大多数人不得不离开家去上班。他们不断地被他们生活或工作地区的人包围。

为了避免未来的危机，拥有新兴热点将有很大帮助。大城市有数百万居民，人满为患的地区使控制病毒传播变得更加困难。通过算法自动识别新兴热点，我们可以及时发现关键和拥挤的地方，并向医务人员或政府发出警报。

我们需要这项技术，因为某些地区的人们无法保持社交距离，即使处于封锁状态，人们也没有其他解决方案，只能聚集在一起。使用计算机视觉和基于人工智能的技术来发现这些领域，我们可以为处于领导职位的人提供实时视角。因此，他们可以更好地准备抗击大流行病并为公民服务。

最后的话

在全球仍在与这种致命病毒作斗争的情况下，克服该病毒造成的所有麻烦是全球的第一要务。 COVID-19 几乎影响了所有人，尤其是老年人。在很多方面，它改变了我们的生活方式。很难想象我们曾经没有戴口罩，也没有社交距离，但这是新常态——至少现在是这样。

好消息是，我们有办法在一定程度上了解大流行对我们的影响。到目前为止，技术已经提供了很大的帮助，而且它一直在提供帮助。例如，在一个要求人们几乎一直戴口罩的时代，一种跟踪人们是否戴口罩的算法已被证明非常有用。此外，拥有有助于社交距离的算法可以鼓励人们尊重社交距离法则。

拥有先进的技术有所帮助，但要彻底战胜这种流行病，世界需要团结起来，共同抗击。它不仅增加了我们完全击败它的机会，而且还可以让我们为未来与 COVID-19 类似的情况做好准备。

编者按： Michael 是 BroutonLab 的首席技术官和创始人，BroutonLab 是一家数据科学公司，完成了 50 多个人工智能开发项目，总价值超过 100 万美元。 Michael 是深度学习方面的专家，特别是其在计算机视觉、NLP 和强化学习方面的应用。

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