学生开学了，这几天开始了压力测试，连续几天5点多起来，工作到凌晨一两点，对设备来说是压力测试，对人来说也是。
我们搞的项目是校园人脸应用系统。
怎么应用到学校里面去呢？
比方说，P市一中有3800个学生，我们在学校的大门口和学生宿舍都布上了人脸抓拍机（人脸抓拍机的概念我上篇文章有说过https://0x9.me/oRsvU），所有学生从设备前面经过的时候，会被抓拍到人脸，通过后台架设的服务器和底库进行识别比对，生成的数据传输到平台，平台开发了应用APP，学生的父母下载开通了应用，可以准确知道自己的孩子是否在校，掌握学生的进出学校宿舍情况。学校可以通过这个系统进行考勤管理和精准监控，对就寝后未归宿舍的学生精确排查，通过人脸照片快速精准查找学生的视频监控录像。对布局方来说，其一，跑马圈地迅速占领学校这个高地，先占山头先为王。其二，大数据时代，精准有效的人脸数据，就是价值。
动态人脸识别系统，尤其是前端识别设备，从2017年下半年开始骤然发力，2017年整个深圳市的人脸抓拍设备不到3万个，今年的增长量至少会是这个量的10倍。新的技术一旦成熟，各行各业都在想办法落地和商用，目前整个人工智能行业的图像识别领域都在聚焦安防行业，因为安防行业的应用化环境最成熟落地最快，中国几乎所有的公安系统都在论证和布局人脸识别设备，如果全国一旦完成布局，第一能给公安系统人口管理和治安管理减轻很大压力，另外，海量和完整的数据形成，价值无法估量。
目前，唯一有可能掌握完整海量数据的只有公安系统。
但是，行业性的系统，可以自己建立独立的数据系统，比如我们所正在做的教育系统校园人脸应用系统。
人脸系统的应用落地实在是一个很大的系统性工程，没有一下子全国铺开的可能性，不算软件开发运营和安装施工等，光硬件的成本就是一个天文数字。只能分区域分阶段实施，目前P市教育系统第一批计划了90多所学校，参与进来的是中国平安和中国移动等行业寡头。
具体到项目里面，要解决的问题就无数了。
硬件采集系统是由抓拍机和服务器组成的，抓拍机抓人脸，服务器比对上报结果，云端汇总分析数据。以P市一中为例，共有男女生共7个宿舍，每个宿舍都限定一个出入口，宿舍门口里外各部署一台抓拍机，内拍进外拍出。全校宿舍区硬件一共14台抓拍机和一台服务器。
实战最大的不同就在于不可预知情况的发生，我们额定的数据是80%，也即是8成上报的数据都是准确的，8成的家长能收到准确的信息。
那另外的20%呢？
这就是目前图像识别领域里面没有办法解决的问题了，因为抓拍的图片是在动态的情况下抓拍的，类似于我们手机拍照，物体在运动，我们拍的照片有一定几率拍出来很模糊的照片，照片模糊要比对出来就不好比了。手机拍照，我们一秒拍一张，哪怕算多些，拍10张，但是抓拍机一秒有25帧，每一帧要同时识别近30张人脸，相当于一秒钟要识别近1000张人脸，这个对算法和服务器的算力要求是非常高的，所以有少部分模糊的照片，是比对不出来的。还有抓拍不到的情况，有遮挡，戴帽子，低头等等，可能没有抓拍到人脸。
动态识别100%的成功率是不现实的，我们谈到人工智能，不太了解的人，往往脑子里不自觉的把它和好莱坞电影联想到一起了，现实中的应用，都是智能加人工，必须还是要人为的情况做一些补充。
我们选择中学做试点，也是基于这一点，中学场景比较固定，作息也比较规律，可以集中管理，学校的行政指令也比较有效，可以进行一些安排和规范。
所以在中学领域的人脸识别应用是能很快推广普及开来的。
一看时间，又到了凌晨了。
