面对2020疫情情况，人员是否佩戴口罩是关键的疫情控制点，口罩佩戴检测则是一项核心工作。但是，以人盯人的方式去监督管理是较为耗费人力的并且存在疏漏的可能，因此阿里云推出了基于视觉智能API分析的“口罩检测”能力，通过该能力可快速构建监控系统并可统计人员的口罩佩戴情况，实现疫情防控的AI化，数字化。

能力介绍

典型用例

“口罩检测”能力是通过对图片中面积最大的人脸进行口罩检测，通过图像识别判断是否佩戴口罩。

若想立即体验口罩检测的实际能力，欢迎到OpenAPI Explorer上进行在线调试，调试地址为： https://api.aliyun.com/?spm=a2c6h.12873639.0.0.3f1b2c20s2Q627#/?product=facebody&version=2019-12-30&api=DetectMask&tab=DEMO&lang=JAVA

接口信息概要

入参描述

参数列表如下：

入参样例如下：
以JSON格式为例

• {

  "ImageURL":"https://viapi-demo.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/viapi-demo/images/DetectImageElements/detect-elements-src.png"

  }

返回值描述

返回值字段列表如下：

返回值的样例值如下：
以JSON格式为例

• {
  "RequestId": "D6C24839-91A7-41DA-B31F-98F08EF80CC0",

   "Data": {
   "Mask": 1,
   "FaceProbability":0.999
      }
   }

口罩检测解决方案

整体架构

• 解决方案1：将待检测图片先通过人脸识别AI识别具体人脸情况，再将提取到的人脸通过口罩识别AI识别每个具体人员是否佩戴口罩。该方案适合于图片中有多人的场景，譬如公共场所、商场出入口、店内全景等人员流动较大的监控识别场景。

• 解决方案2:将待检测图片直接通过口罩识别AI，识别该图片中人脸占比最高的人员是否佩戴口罩。该方案适合于图片中只有1个人的场景，譬如门禁、闸口等人员流动小但精度要求较高的场景。

  

解决方案中包含如下产品

实施步骤

请首先开通阿里云账号或利用已有阿里云账号登陆，然后开通视觉智能API相应的接口能力。

接下来，请根据业务具体场景制定待检测图片的数据采集。无论是监控摄像头或是智能手机，通过设备能力都可以获取单张静态图片，或一个视频的多张关键帧。这些图片会在整个业务链路中作为待检测图片传入检测接口。

在检测阶段，若图片有后续查询需求，可以先将图片存储在OSS。视觉智能API平台的所有图片检测相关接口都支持直接传入OSS生成的临时可用URL地址。由于阿里云的公共云产品之间已经有各项网络优化，建议使用相同Region的OSS和视觉智能API访问路径，以达到最优的检测效率。

具体检测的逻辑分为以下几个步骤：

1. 使用人脸定位API识别普通人群图片的人脸坐标。详细参考 DetectFace 文档： https://help.aliyun.com/document_detail/146470.html
2. 根据定位返回的 FaceRectangles 字段获取一组或多组人脸具体坐标组合。
3. 作为检测接口的图片前处理流程。这里利用OSS的图片处理能力，可以以较小开发成本和计算消耗完成图片预处理，详细请参考 OSS图片裁切文档： https://help.aliyun.com/document_detail/44693.html。
4. 获取到裁切后图片的URL后，将预处理过后的图片地址作为参数传入口罩检测接口。若前面步骤使用的是OSS存储，推荐使用VPC内访问路径得到最快的接口响应速度。

在利用视觉智能API的SDK完成检测接口的调用并成功获取到接口返回值之后，根据检测的三种结果，即“带口罩”、“未戴口罩”、“口罩未带好”，来触发后续的处理逻辑。

后续的处理有若干种可行的方案：

• 利用短信服务、或钉钉的开放API对未戴口罩舆情进行报警通知。
• 根据接口结果进行数值统计和数据持久化，以便后续进行其他决策。
• 根据接口结果在闸机、入口等地方控制智能硬件工作状态。

结论

本文介绍了如何利用阿里云视觉智能开放平台上的口罩检测能力快速构建一个口罩检测的解决方案，为目前的新肺疫情提供监控能力。

本文展示了阿里云即开即用的AI能力与IAAS层基础能力，希望开发者可以以此为参考搭建更有价值的解决方案。