专注用户体验 MINIEYE的五大场景解决方案( 二 )

　　第二个场景——个人时间。当驾驶员在疲劳通行上下班过程中，对座舱会有新的需求，来看一下ICS能做到什么。这个场景定义了几个重点的技术功能，第一个是关于疲劳分神的检测，以及在上下班通行情况下驾驶员情绪的识别。
　　首先是疲劳的检测，今年欧盟出台了新的疲劳量化的认测——DDAW，它首次推荐将KSS作为DMS的一个判断和量化的标准，这里面采取了一种和以前很多汽车相关的检测不太一样的逻辑，是个临床生理性的检测方式，通过敏感性和特异性相关的标准，对于系统和技术疲劳判断做出打分和量化，目前ICS是满足欧盟DDAW对疲劳检测推进的量化测试标准，MINIEYE在内部也进行了成功的摸底测试。
　　之所以ICS的疲劳检测能满足欧盟偏临床性的量化方案，是因为MINIEYE整个算法不仅仅是把它当成计算机视觉的任务在处理，而是通过了大量的真实交通案例和异常情况，将更真实的驾驶环境情况和数据考虑在内。MINIEYE的自研逻辑结合了多维度的不同生理指标，包括对于了头部姿态、眼睑开闭程度以及视线方向和眨眼频率等等行为进行了分析，并且进行了综合打包，能够给出更精确的疲劳分级以及疲劳预警判断。
　　目前现在有超过10万家的营运车队，包括了巴士物流卡车式搭配着DMS，他们当中有一些客户和MINIEYE有这样基于数据和KSS有深度的合作，每隔一段时间会针对一些难以解决的KSS进行为期半年到8个月的专案场景算法提升。
　　在DMS上自研了可视化的测试软件，图中视频可看到的，MINIEYE将所有中间算法结果开放给了客户，便于对算法进行检测。除此以外还打造综合逻辑，可以让客户更明确的感知到算法结果和真正的报警之间的有效性。
　　除此以外，还有一个重点技术，就是情绪识别，目前ICS做到了六大情绪识别，包括了开心、悲伤、惊讶等等，有别于其他传统的，可能是基于人脸分类的情绪识别，ICS基于的识别，能够准确定义面部肌肉的运动，识别力度能更细，并且能更加精确的回答，到底什么是开心或者悲伤的表情。
　　第三个场景——无缝入车
　　在ICS的构想里，希望未来的智能座舱或者拥有的智能汽车能够将人入车坐进和启动整个过程能更加无缝联系和更加顺畅，这里面有几个核心的技术。首先是Face ID人脸识别，目前ICS的防欺骗活体检测是能够规避掉，或者跳跃掉整个窗口期的时间，不需要任何动作的配合，即它可以更快更迅速的得出是否是活体的结论。从Demo当中可以看到，基本上人坐到摄像头里以后，大概在1.2秒-1.5秒左右，就能得出是活人的结论。即便是照片出现在画面中，也能在1.5秒给出非常明确的判断，这是一张照片。对于视频来讲，红外的摄像头以及天然的反光机，任何的LED屏在红外摄像头下都是呈现全黑的状态。
　　MINIEYE完成了整个Face ID云端存储的架构，也就是说Face ID可以在云端和本地两地进行整个产品架构的设计，并且已经完成了从移动端的彩图进行注册，车机端用黑白图进行识别整个闭环，算法能识别出彩图和黑白图当中的同一个人。并且任何的本地，或者远端、云端的存储都会将用户的照片转化至512维矢量的加密文件，所以并不会出现视频或者图片存储涉及到人隐私的相关问题。
　　提到Face ID有两个指标一定要说到错误拒绝率和错误接受率。目前MINIEYE可以将错误接受率，就是将A认成B这样比较严重的错误情况控制在10的-5次方以下。
　　第四个场景——儿童看护，ICS现在能够通过多维度的儿童生理特征、人脸属性、人体比例，以及人体的骨骼比例以及身长的分析来多维度的判断儿童或者成人。