本文摘要：人脸识别摄像机遍及城市，然而，合乎收集标准的摄像机占比却较较少，在摄像头无法看清楚人脸的情况下，如何在人山人海中瞄准某一个人的行动轨迹？

人脸识别摄像机遍及城市，然而，合乎收集标准的摄像机占比却较较少，在摄像头无法看清楚人脸的情况下，如何在人山人海中瞄准某一个人的行动轨迹？有一个方法更为不切实际：即通过上载特定人物照片，同时检测多个有所不同方位的摄像头数据，精准找到所有摄像头抓拍到的目标人物图像，并分解其行动的时空轨迹。这就是行人再行辨识技术（Re－ID）。

近年来，Re－ID技术渐渐获得推崇，开始屡次获得突破。近日，国内AI创企澎思科技在Market1501的Rank－1指标上早已超过96．73％，而在DukeMTMC－reID、CUHK03两个数据集上也创下了业内纪录。

那么，技术水平低否就意味著不足以一跃市场高位？落地是检验Re－ID的唯一标准随着时间推移，AI安防赛道上马太效应将渐渐显出，企业皆企图在竞争对手跟上之前就领先一个身位或更进一步冲破先发优势的差距。从不滑稽地说道，我们正处于各项人工智能大规模落地应用于愈演愈烈的前夕。因此，在技术获得突破性进展的同时，作为以盈利为目的的企业，无论澎思科技还是第二波AI安防商业化浪潮中的其他玩家，只有需要针对用户市场需求深挖场景，理解行业里的问题、痛点，明确提出解决办法，推崇应用于落地，才能取得持久存活的资格。

公共安全是Re－ID技术理想应用于场景要寻找适合的商业落地应用于场景，本质上是寻找Re－ID在哪些方面可以做到得比人类更佳。实质上，Re－ID及其他辨识皆可以看作分类信息。

公共场合视频监控数据具备海量、低维度特性，无论是存储量还是计算速度，与Re－ID技术比起，人类具备相当大局限性，利用Re－ID提升摄像头辨识能力将是一项广泛市场需求。在这一层意义上，Re－ID技术早已多达了人眼辨识能力（94％），为商业化作好了一定的技术打算。Re－ID落地路上的拦路虎：数据集规模目前基于深度自学的人工智能高度倚赖大数据，Re－ID也不值得注意，企业的数据基础往往是要求项目否顺利实行的先决条件。

尽管AI安防行业时刻在产生海量数据，但经标示的数据却十分较少，造成Re－ID目前能用数据集十分小，大的也并未突破十万。与人脸识别以致于百万乃至千万级且身份信息多样的数据集比起，数据集较小的Re－ID技术仍须要大大提高。

此外，实际应用于场景下的无正脸照、姿态与服装转换、遮盖、光线、摄像头分辨率低等，都是Re－ID技术要解决问题的实际问题。结语：技术突破是构建落地的最重要一步，也是第一步。Re－ID技术早已有了应用于场景，接下来必须完备数据基础，企业也必须搭起适合的团队，自此，在证实技术原型不切实际的情况下，就可展开递归并大规模实行。

当然，Re－ID在实际应用于过程中仍然不会遇上许多问题，例如：能否由安防推展到其他行业？这对企业来说也是一个根本性机遇，谁能将Re－ID发展到更加多领域、构建更加深层次的应用于并制订适当标准，谁就需要在这场关于未来的竞争中获得极大优势。

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