吳梓棟，吳巖，董壽洋，陳澤森

（杭州電子科技大學(xué) 電子信息學(xué)院，浙江杭州，310018）

0 引言

當(dāng)今時(shí)代，傳統(tǒng)的安全防治措施以及監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)越來(lái)越難滿足現(xiàn)實(shí)生活的需求。加強(qiáng)甚至創(chuàng)新監(jiān)控系統(tǒng)逐漸成為一種強(qiáng)有力的趨勢(shì)。為了追蹤嫌疑犯或是在學(xué)校、商場(chǎng)、游樂(lè)園等地追尋走丟的行人，可借助人工智能技術(shù)，將行人重識(shí)別與智能分析系統(tǒng)相結(jié)合，從而為信息化建設(shè)智能監(jiān)控系統(tǒng)提供切實(shí)可行的整體解決方案[1]。

行人重識(shí)別分析技術(shù)結(jié)合并運(yùn)用了視頻流處理技術(shù)、圖像處理技術(shù)來(lái)處理原始的監(jiān)控視頻，用戶可以首先在系統(tǒng)中預(yù)設(shè)好目標(biāo)人物的圖像照片，重識(shí)別系統(tǒng)會(huì)對(duì)原始監(jiān)控視頻中的人物進(jìn)行截取、比對(duì)分析和抉擇，最后將檢測(cè)出來(lái)的相似度較高的嫌疑人的照片和位置信息發(fā)送到系統(tǒng)中給監(jiān)控人員再確認(rèn)、處理，代替監(jiān)控人員完成對(duì)大量監(jiān)控視頻的進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和對(duì)可疑人物的定位與逮捕工作。通過(guò)行人重識(shí)別系統(tǒng)的視頻分析手段，不僅監(jiān)控人員可以從大量重復(fù)的、持續(xù)的監(jiān)控視頻的監(jiān)督和查看工作中解脫開(kāi)來(lái)，只需要專注于各類事件人員的抓捕和預(yù)警即可，而且也真正做到了監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性、可靠性，極大提高了安全保障。

本系統(tǒng)主要包含行人查找模塊，服務(wù)器端視頻流輸入和截取模塊，跨分辨率重識(shí)別模塊三大部分。行人查找模塊主要實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻流中的行人和其他物體進(jìn)行框定和定位，用于輸送到后續(xù)模塊中；服務(wù)器端視頻流輸入和截取模塊主要用人工在服務(wù)器端負(fù)責(zé)對(duì)監(jiān)控視頻進(jìn)行目標(biāo)人物圖片的抓取，保存以及展示等功能；跨分辨率重識(shí)別模塊屬于智能模塊，主要完成對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)行人的搜索與比對(duì)功能，并對(duì)匹配成功的目標(biāo)人物進(jìn)行細(xì)節(jié)展示和追蹤。該智能監(jiān)控系統(tǒng)主要功能是對(duì)特定行人實(shí)現(xiàn)跨攝像頭重識(shí)別匹配。出于監(jiān)控視頻的方便性考慮，該系統(tǒng)設(shè)置了網(wǎng)頁(yè)端可以進(jìn)入系統(tǒng)。用戶通過(guò)該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)多個(gè)不同區(qū)域進(jìn)行監(jiān)控視頻傳輸；用戶從監(jiān)控視頻中截取需要進(jìn)行搜索的特定行人，系統(tǒng)自動(dòng)保存后，用戶對(duì)需要搜索的目標(biāo)行人進(jìn)行確認(rèn)并展示，因此需要實(shí)現(xiàn)視頻截取模塊；截取人目標(biāo)行人之后，將從監(jiān)控視頻中截取的目標(biāo)行人與數(shù)據(jù)庫(kù)中的行人進(jìn)行搜索匹配，因此需要實(shí)現(xiàn)跨分辨率行人重識(shí)別模塊；最后將搜索到匹配的目標(biāo)人物進(jìn)行細(xì)節(jié)展示，發(fā)送回服務(wù)器端給安保人員處理。

圖1 行人追蹤系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程

1 深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)原理

■1.1 YOLOv3 層網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

圖2 為YOLOv3 的網(wǎng)絡(luò)框架圖。YOLOv3 僅使用卷積層，使其成為一個(gè)全卷積網(wǎng)絡(luò)。包含53 個(gè)卷積層，每個(gè)后面跟隨著B(niǎo)atch Normalization 層和LeakyReLU 層。沒(méi)有池化層，使用步幅為2 的卷積層替代池化層進(jìn)行特征圖的降采樣過(guò)程，這樣可以有效阻止由于池化層導(dǎo)致的低層級(jí)特征的損失[2]。為了識(shí)別更多的物體，尤其小物體，YOLOv3 使用三個(gè)不同尺度進(jìn)行預(yù)測(cè)（不僅僅只使用13X13）。三個(gè)不同尺度步幅分別是32、16 和8。這意味著，輸入416X416圖像，檢測(cè)尺度分別為13X13、26X26 和52X52。由于本項(xiàng)目的目標(biāo)是部署在日常生活的場(chǎng)景中，所以推薦采用COCO 數(shù)據(jù)集，這個(gè)數(shù)據(jù)集以Sceneunderstanding 為目標(biāo)，主要從復(fù)雜的日常場(chǎng)景中截取，圖像中的目標(biāo)通過(guò)精確的Segmentation 進(jìn)行位置的標(biāo)定[3]。圖像包括91 類目標(biāo)，328,000 影像和2,500,000 個(gè)Label。目前為止有語(yǔ)義分割的最大數(shù)據(jù)集，提供的類別有80 類，有超過(guò)33 萬(wàn)張圖片，其中20 萬(wàn)張有標(biāo)注，整個(gè)數(shù)據(jù)集中個(gè)體的數(shù)目超過(guò)150 萬(wàn)個(gè)[4]?？梢詽M足部署在不同場(chǎng)景的需求，提高項(xiàng)目的適用性和準(zhǔn)確性。通過(guò)先對(duì)視頻處理，按照幀率對(duì)視頻截取為圖片，然后將圖片集合為向量送入到Y(jié)OLOv3 網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行處理，YOLOv3 會(huì)輸出標(biāo)定人物的坐標(biāo)，圖片和索引，將其送入到后續(xù)的重識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中。重識(shí)別網(wǎng)絡(luò)識(shí)別結(jié)束后返回索引，YOLOv3 再根據(jù)每張圖片返回的索引進(jìn)行特定人物標(biāo)定，最后將標(biāo)定好的圖片按照幀率合成視頻[5]。

圖2 YOLOv3 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

圖3 改進(jìn)的Resnet50 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

■1.2 Resnet50 網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

對(duì)圖片中人物進(jìn)行特征提取，Resnet50 殘差網(wǎng)絡(luò)可以有效地對(duì)復(fù)雜圖片進(jìn)行特征提取同時(shí)相對(duì)于其它網(wǎng)絡(luò)抑制了梯度爆炸和梯度消失[6]。在訓(xùn)練時(shí)，針對(duì)不同訓(xùn)練集，圖片分類數(shù)量也各不相同，Resnet50 網(wǎng)絡(luò)做對(duì)應(yīng)的修改[7]，將Resnet50 網(wǎng)絡(luò)最后一層刪除，加入具有512 個(gè)神經(jīng)元的全連接層，緊接著加入與分類圖片個(gè)數(shù)相同的神經(jīng)元數(shù)目的全連接層，用來(lái)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，本文采用DukeMTMC-ReID數(shù)據(jù)集，所以在具有512 個(gè)神經(jīng)元的全連接層后加入有702 個(gè)神經(jīng)元的全連接層進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。利用Momentum為0.9 的梯度下降法進(jìn)行參數(shù)更新[8]，為了提高訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)效果，學(xué)習(xí)率以每40 輪進(jìn)行一次衰減，損失函數(shù)使用交叉熵函數(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)集重復(fù)訓(xùn)練60 次可以使網(wǎng)絡(luò)得到較好的分類效果[9]。訓(xùn)練完成以后，將網(wǎng)絡(luò)最后具有702 個(gè)神經(jīng)元的全連接層刪除，當(dāng)圖片經(jīng)過(guò)該網(wǎng)絡(luò)以后可以得到一個(gè)大小為512 的特征向量，通過(guò)對(duì)比不同圖片之間特征向量的距離，以此判斷是否屬于同一目標(biāo)人物[10]。

2 服務(wù)器端設(shè)計(jì)

圖4 為服務(wù)器端設(shè)計(jì)，主程序部分首先是服務(wù)端的啟動(dòng)，這里用到了后端服務(wù)器框架Django，用該框架構(gòu)建出前端界面以及后端模塊。其中，前端模塊主要是網(wǎng)頁(yè)界面的設(shè)置，根據(jù)項(xiàng)目需要在網(wǎng)頁(yè)上設(shè)置用戶提交圖片和視頻的窗口以及相應(yīng)的按鍵。后端部分則是將用戶提交上來(lái)的圖片和視頻進(jìn)行相應(yīng)的存儲(chǔ)并遞交到行人重識(shí)別的項(xiàng)目程序入口，調(diào)度之前訓(xùn)練好的模型文件，進(jìn)行視頻流中目標(biāo)行人的查找與框定，最后將運(yùn)行結(jié)果返回，用戶可在網(wǎng)頁(yè)上點(diǎn)擊相應(yīng)的鏈接下載最終的運(yùn)行結(jié)果文件。在服務(wù)器啟動(dòng)之前需進(jìn)行一系列的環(huán)境配置，構(gòu)建Python 虛擬環(huán)境并安裝所需的軟件包后，在該虛擬環(huán)境中啟動(dòng)Django 服務(wù)器，即可實(shí)現(xiàn)在本地運(yùn)行。將該服務(wù)器設(shè)置為運(yùn)行于本機(jī)IP:127.0.0.1 的8000 端口下，若服務(wù)器端開(kāi)啟失敗，則執(zhí)行自重啟過(guò)程。服務(wù)器順利開(kāi)啟之后，運(yùn)用Cpolar 內(nèi)網(wǎng)穿透工具將本機(jī)IP:127.0.0.1 的8000 端口通過(guò)Http 協(xié)議映射至外網(wǎng)，生成可動(dòng)態(tài)訪問(wèn)的域名。服務(wù)器端需要做到與用戶進(jìn)行交互，我們針對(duì)用戶需要進(jìn)行相應(yīng)的設(shè)計(jì)。服務(wù)器端做到的功能有，用戶提交圖片和視頻及相應(yīng)的網(wǎng)頁(yè)端預(yù)覽，用戶能夠通過(guò)下載掛載在網(wǎng)頁(yè)端的處理結(jié)果文件來(lái)查看相應(yīng)的處理結(jié)果視頻。

圖4 服務(wù)器設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)圖

3 實(shí)際調(diào)試和結(jié)果分析

服務(wù)器端先開(kāi)啟Django 服務(wù)器，即可將事先編寫好的網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容在本地展現(xiàn)。由于需要做到能夠外網(wǎng)訪問(wèn)處于內(nèi)網(wǎng)中的服務(wù)器，我們借助Cpolar 這個(gè)內(nèi)網(wǎng)穿透工具將本地地址映射至外網(wǎng)，生成可動(dòng)態(tài)訪問(wèn)的域名，用戶在得知該域名之后，通過(guò)瀏覽器訪問(wèn)該網(wǎng)址，就進(jìn)入REID 在線識(shí)別驗(yàn)證平臺(tái)。在線網(wǎng)頁(yè)端操作如圖5 所示，在首頁(yè)點(diǎn)擊START 按鈕進(jìn)入正式識(shí)別平臺(tái)，點(diǎn)擊選擇視頻和選擇圖片按鈕，分別將待查找視頻和目標(biāo)人物圖片上傳。點(diǎn)擊開(kāi)始識(shí)別，服務(wù)器端就調(diào)用識(shí)別程序，逐步進(jìn)行視頻分幀存儲(chǔ)，YOLOv3 網(wǎng)絡(luò)分割出圖像中的所有人物，ResNet50 網(wǎng)絡(luò)將分割出的人物圖片逐一與目標(biāo)人物圖片進(jìn)行對(duì)比，找出其中最為相似人物并在圖片中用綠框框出并標(biāo)注。服務(wù)器端處理時(shí)間根據(jù)視頻大小來(lái)確定的，由于我們服務(wù)器采用了多進(jìn)程以及多線程處理，處理時(shí)間較短。對(duì)于比較短小的視頻，一般處理用時(shí)能夠控制在1 分鐘以內(nèi)。處理結(jié)束后會(huì)產(chǎn)生一張張的處理結(jié)果圖片，最后將這些圖片合成一個(gè)完整的視頻并掛載在網(wǎng)頁(yè)上，用戶點(diǎn)擊下載按鈕就能將處理好的結(jié)果視頻下載到本地。

圖5 在線網(wǎng)頁(yè)端操作圖

經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)我們的網(wǎng)絡(luò)模型識(shí)別準(zhǔn)確率較高，行人在不被遮擋的情況下基本上都能夠準(zhǔn)確識(shí)別出來(lái)，即使在有遮擋的情況下，50%以內(nèi)被遮擋也都是能夠被準(zhǔn)確識(shí)別出來(lái)的，處理結(jié)果如圖6 所示。

圖6 處理結(jié)果圖

在對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練的過(guò)程中，我們采用了DukeMTMCreID 數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，最后計(jì)算得到網(wǎng)絡(luò)模型的Rank 和準(zhǔn)確度，其中Rank1 為79.4%，Rank5 為89.3%，Rank10為92%，mAP 為62.6%，結(jié)果如圖7 所示。模型的損失函數(shù)隨著模型的迭代進(jìn)行而逐漸降低，如圖8 所示。這些數(shù)據(jù)表明模型在數(shù)據(jù)集中有較好的表現(xiàn)，能進(jìn)一步在實(shí)際場(chǎng)景中應(yīng)用和訓(xùn)練。

圖7 模型準(zhǔn)確度得分結(jié)果圖

4 結(jié)語(yǔ)

本系統(tǒng)已實(shí)現(xiàn)用戶可以隨時(shí)通過(guò)登錄該系統(tǒng)網(wǎng)頁(yè)實(shí)現(xiàn)對(duì)多個(gè)不同區(qū)域進(jìn)行監(jiān)控視頻傳輸和特定人物搜索；用戶從監(jiān)控視頻中截取需要進(jìn)行搜索的特定行人上傳到系統(tǒng)，系統(tǒng)自動(dòng)保存后，用戶再對(duì)需要搜索的目標(biāo)行人進(jìn)行確認(rèn)并展示，因此需要實(shí)現(xiàn)視頻截取模塊；截取了目標(biāo)行人之后，系統(tǒng)將從監(jiān)控視頻中依次截取的目標(biāo)行人與用戶上傳圖片中的行人進(jìn)行搜索匹配相似度，最后將搜索到匹配相似度最高的目標(biāo)人物進(jìn)行細(xì)節(jié)展示在網(wǎng)頁(yè)上。系統(tǒng)將所有幀中找到的目標(biāo)人物框定后合成視頻再輸出給用戶，供用戶下載。本系統(tǒng)已經(jīng)能實(shí)現(xiàn)在人流多場(chǎng)景中高效準(zhǔn)確找到目標(biāo)人物。

圖8 損失函數(shù)結(jié)果圖