面對來勢洶洶的肺炎疫情，行人是否佩戴口罩是關鍵的疫情防控點，口罩佩戴檢測則是一項核心工作。
據有關統計，當前線下超市等公共場所出現的人員口罩佩戴率只有70%-90%，仍有大量行人暴露在易感環境中，還有部分行人口罩佩戴不規範。但是，以人盯人的方式去監督管理較為耗費人力並且存在疏漏的可能。近期，阿里雲視覺智能平臺(vision.aliyun.com)推出“人臉口罩檢測”算法服務，並結合阿里雲客流分析平臺、釘釘小程序及天貓精靈，共同打造一站式公共場所出行人員口罩佩戴檢測及統計預警系統。
阿里雲視覺智能開放平臺是基於阿里巴巴視覺智能技術實踐經驗，面向視覺智能技術的開發與應用用戶，為其提供好用、易用、普惠的視覺智能API服務，幫助企業、開發者快速建立視覺智能技術的應用能力的綜合性視覺AI能力平臺。疫情當前，平臺緊急推出了基於視覺AI分析的“人臉口罩檢測”算法服務，通過對接該服務可快速構建監控系統並可統計人員的口罩佩戴情況，實現疫情防控的AI化，數字化。
那麼“人臉口罩檢測”能力是如何讓佩戴口罩落到實處，並協助監測系統實現閉環的發現、告警、監督以及管理的呢？
這裡我們用到了通過API接口方式對接的“人臉識別”和“口罩檢測”兩種能力。當系統拿到人物畫面的時候首先會使用人臉定位功能，識別普通人群圖片獲取相應的人臉座標，根據返回的對應字段獲取一組或多組人臉具體的座標組合，對畫面中的所有人臉進行定位，之後通過OSS的圖片處理能力對獲取到的定位進行剪切，當獲取到裁切後圖片的URL，會將預處理過後的圖片地址作為參數傳入口罩檢測接口。最後利用視覺智能開放平臺的“人臉口罩檢測”能力，完成檢測接口的調用並獲取接口返回值，根據檢測的三種結果，即“帶口罩”、“未戴口罩”、“口罩未帶好”，來觸發後續的處理邏輯。
同時，這項算法服務已經結合阿里雲客流分析平臺、釘釘小程序及天貓精靈，共同打造一站式公共場所出行人員口罩佩戴檢測及統計預警系統——神荼系統。該系統在獲取到圖片進行判斷後可通過釘釘小程序進行監測的提醒，並可對接第三方平臺如疫情防控指揮中心等，可以同步社區等各場景中產生的數據存檔。當然了在此基礎上還可連接天貓精靈從而實現語音播報的能力。
為達到助力疫情管控的目的以及提高新肺疫情監控的效果，“人臉口罩檢測”算法服務已經免費開放給企業或者個人開發者使用。並且可以通過API接口方式低成本標準化對接。可快速應用於社區、企事業單位樓宇、醫療機構以及其他公共場所等地，實現對人員口罩佩戴情況的實時檢測，以及協助管理人員現場管理。
此外阿里雲視覺智能開放平臺還免費提供了50餘種視覺AI算法服務，覆蓋了人臉人體、文字識別、商品理解以及內容安全等多項類目。歡迎企業或個人開發者前來調用，創建更多應用產品為抗擊疫情貢獻一份力！
最後在這裡祝願疫情早日得到控制！
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