近年来，我国平安城市建设如火如荼，安防监控系统规模化普及，城市安防基础设施建设日新月异。而另一方面，随着经济的快速增长，人口、车辆、道路、房屋等各类环境要素数量不断膨胀，组成日趋复杂，以及人脸识别、指纹识别等技术因近距离约束限制，如何在非受控、远距离真实复杂条件下从海量监控数据中追踪识别目标人（如失踪老人小孩、犯罪嫌疑人、疫情传播嫌疑人等），成为当前社会安全防控的一个技术难点。
为此，省科学院智能制造研究所人因工程技术团队深入开展了真实复杂场景下行人实时跨镜追踪技术创新和算法攻关，用AI赋能社会安全防控现代化升级，服务于政府、公安、养老等领域，加速推动平安城市发展。
行业问题：真实复杂场景行人实时跨镜追踪难度大
跨摄像头跨场景下行人的识别与检索因视角变化、光线变化、姿态变化、局部遮挡及背景干扰等多因素影响，图像中的行人目标分辨率低、特征可辨识差，现实中很难被准确识别，要实现真实复杂场景行人实时跨镜追踪的难度大。
技术方向：致力于面向真实复杂场景的实时跨镜追踪技术研究
省科学院智能制造所人因工程技术团队长期致力于人机协同、计算机视觉领域的算法研究与开发，引进了国际顶级的人工智能开发平台（NVIDIA DGX-1），针对人工智能与计算机视觉在社会安全领域的创新融合与应用开展了深入的研究，积累了大量相关核心技术及研发经验。该研究获得了广东省重点领域研发计划和广州市重点领域研发计划项目的资金资助。
图1：实时跨镜追踪系统（研究所实验室测试资料）
与相关企业建立了深度产学研合作关系，联合开发了国内首批面向公共街道、老人院、社区等的智能化立体防控与跨镜追踪系统，实现了跨镜追踪技术的创新突破与应用，可有效解决公共安全领域嫌疑人侦查、走失老人搜寻、疫情传播轨迹追踪等技术瓶颈问题。
研究成果：让机器更聪明，助力人机共融共判
为克服复杂环境中光照、尺度、遮挡、姿态和视角等影响，省科学院智能制造所人因工程技术团队在充分借鉴国内外先进方法及开源数据集的基础上，重构并完善了面向真实复杂场景的大规模行人图像数据集，并不断开展算法的试验优化，突破高效可适应复杂场景的核心技术瓶颈，可提取行人衣服颜色、衣服纹理、手提包、背包等局部不变特征，通过应用于视频大数据平台，可充分结合机器的海量数据搜索、挖掘能力和人脑的认知推理能力，有效解决海量监控摄像头下不同视角、不同姿态、不同光照、不同天气以及不同局部遮挡程度下的行人实时轨迹追踪难题，实现了高效、智能化的人机共融共判。
成果推广：多领域多城市实现落地使用
为进一步推进核心技术的研究与实际应用，省科学院智能制造所与合作企业针对实际应用过程中存在的监控网络时空关系、模型轻量化等关键问题开展深入分析与研究，有效提升了算法产品在真实复杂场景下的可靠性和适应性，并逐步在政府、养老、公安等部门领域推广应用，已在石家庄、成都、广州等城市复杂场景下实现了真正的落地应用，助力社会安全防控从信息化、数字化到智能化的升级转型。
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