机器之心原创
参与：思、孙茜茜
「人在家中坐，违章天上来。」近日，格力董明珠「董小姐」在宁波「被闯红灯」。
「红灯停、绿灯行、遇到黄灯等一等。」
虽然从小就被教育遵守交通规则，但「中国式过马路」的行为仍旧频发、且屡禁不止。
为了规范大家文明过马路，不少城市（深圳、天津、 莆田、新疆库尔勒、广州……）上线了「行人闯红灯曝光台」。顾名思义，闯红灯的行人会被曝光在大屏幕上。
近日，网上流出的一张照片显示：董明珠的照片也出现在了宁波的「行人闯红灯曝光台」上！旁边还展示了她是在何地闯红灯的。
然而，细看照片后却发现：斑马线上并没有人。再仔细看看，原来是该系统把大巴车体上的董明珠广告当成了真人。
这一乌龙事件引起了网友的热议，小编朋友圈有众多 AI 社区人员转发讨论，在新浪微博上搜索「董明珠」，微博已经会自动给你推送「董明珠 闯红灯」的词条了。
有网友调侃，「之后估计李小龙也被显示闯红灯了」。
如何避免「被闯红灯」现象的再次发生？机器之心采访了多家计算机视觉公司，试图了解「行人闯红灯曝光台」背后的技术机制，并寻找解题之道。
背后的技术与难题
从曝光图看来，模型主要会用 SSD 或 YOLO 等目标检测算法预测人脸检测框，并根据检测框截取人脸图像，最后通过计算人脸图像相似性而判断闯红灯者的身份。虽然过程并不复杂，但还有非常多未解决的问题，在这个案例中，活体检测就成为了重要的缺失环节。
对于曝光平台主要采用的技术，云从科技研究院副院长周翔表示，整体流程可以分为「同步红灯时间——抓拍人脸——后台或前端实时比对——实时发布或人工审核」；其中，同步红灯时间会比较简单，抓取人脸也是比较常见的技术，但既然需要投入到生产中，那么模型大小、稳定性和响应延迟等都需要特殊的设计。
武汉神目总经理黄瑞表示，这一场景主要是抓拍闯红灯的行人，「立一个人像卡口与交通信号灯互动和机动车闯红灯有点类似，不同只是：一个抓人，抓脸与库里人员 1:N 匹配核实真实身份；一个抓车抓车牌，与库里核对得出机动车真实身份。」不过，即使是同样的技术应用到行人与车牌，多彩多样的行人抓取也艰难得多。
尽管闯红灯曝光流程很简洁，在 GitHub 上调用一些预训练实时检测模型就能完成主体功能，但若想减少甚至避免「董明珠闯红灯」这样的误差，还有很多优化的方面。
周翔说，出现这种情况的原因主要有：「（1）底库没有董小姐，所以自动选择最相似的人进行显示；（2）算法没有加入活体检测，在这个距离上目前要判断活体难度还是比较大的；（3）广告当真人的现象目前看来比较正常，这是实际落地的一个妥协方案。」
深瞐科技 CTO 王建辉持相同的态度，他表示：「该事件只能说明该平台的人脸检测算法性能还挺好，但是在产品设计过程中没有考虑广告牌等异常情况的处理，另外反映的是抓拍算法并没有做活体检测，仅仅做的人脸检测。技术难点是在非配合情况下如何做活体检测。」
对于这种行人闯红灯，难点确实在于非配合情况下的活体检测，澎思科技首席研究员 Robert Lorenz 说：「这个案例在红灯状态下只要能捕捉到人脸就判断为闯红灯，缺少了人及动作的判断。难点是人 动作的检测，即抓拍人脸来自于「活体」人且有闯红灯行走的动作。」
不过，黄瑞认为这件事不能算「误判」，类似的事件全国各地每天都在发生。「按照抓拍机目前在国内市场的一般要求，就是只做动态图像识别，不做活体识别。」在他看来，抓拍机和门禁等不一样，判断活体不是刚需。
解决方案
这些都还是比较明显和大方向上的难题，那么，针对这些难题，又有什么样的解决方案呢？我们能不能不只检测人脸，转而检测人的整个身体及动作来判断是不是闯红灯？
周翔表示，「不考虑语义信息，目前没有什么称得上特别好的解决方案，因为现在用的活体检测算法和硬件主要针对近距离场景，比如 3D 结构光、红外双目、动作、唇语、静默等等，不过可以通过限定抓取人脸尺寸大小范围来一定程度上缓解该问题。」
其实，如果不考虑语义或环境信息，还是能通过一些硬件来解决问题，黄瑞说：「目前，部分南方城市某些地点已有的做法是，额外添加红外摄像头，但因为抓拍机场景通常距离很远，所以要安装的红外摄像头比较大型，各项成本都相对较高。」
考虑语义信息则会有更好的表现，Robert Lorenz 表示，添加人体检测可以在一定程度上解决这一问题。但也有多方面因素需要考虑，比如人脸的大小和身体躯干的比例关系，否则也会出现印在行人衣服或者背包上的偶像人脸被误抓的问题。
加入姿态估计或移动坐标等语义信息确实可以判断是广告还是人，周翔说：「但是这样会导致模型复杂度提升，如果不换用性能更好的硬件，算法速度可能会有一定程度下降，在这个场景的必要性不是很大。」因为对于这种大规模应用，模型参数量、计算力和准确度都有很高的要求，复杂模型很难部署到实际应用中。
Robert Lorenz 最后表示，目前的解决方案主要有以下几种：
- 加入图像大小的检测，印刷广告上的人脸大小一般情况下会比行人的脸大，所占像素面积也会更大，只需要设定人行横道由远到近可能拍摄人脸的大小，可能很大程度上避免此类情况出现，但衣物等的人脸图像就存在一定的被识别风险；这属于从工程角度杜绝这类问题，而不是算法角度；
- 图像质量判断，拍摄真人和印刷物产生的照片存在明显差异，比如肤色、纹理等，可以通过模型训练让计算机进行区分；
- 加入深度信息，比如双目相机和 RGB-D 相机，获取 3D 信息，就可以屏蔽掉印刷物等 2D 图像，但此方案成本太高，不适用于闯红灯；
- 利用人体骨骼关键点检测，并借助关键点描述人体姿态、预测人体行为。基于人体的骨骼关键点和关键物体分析，还原人体姿态，理解人类的动作。澎思科技拥有的行为检测技术还可以进行异常行为检测（利用高精度的人体关键点，您可以检测出视频中或图片中人体的异常动作），比如针对闯红灯这个情境下，就可以针对行人意外摔倒、行动缓慢人，坐轮椅残疾人进行检测，结合红绿灯控制，就可以真正为人们的生活提供便利。
「误拍是小事，切记文明出行，平安最重要。」今日上午 10 时 15 分，董明珠本人在新浪微博上对此事做了回应。
在小编看来，避免「被闯红灯」的再次发生，需要作出努力的，除了技术方案提供商，还有我们自身。规范自身行为、文明过马路才是解决问题的根本之道。来，跟着念一遍，「红灯停、绿灯行、遇到黄灯等一等。」
