ReID的实：难点与机遇并存

截至目前，业内主流的AI企业几乎都参与到了ReID的技术研究中来，然而研究并不代表实战，即便是在测算当中跑分很高的算法，在实战当中依然会受到种种因素制约，从目前来看，ReID在实战过程中的难点主要体现在以下几个方面：

（1）现实中行人照片会存在各种困难，例如遮挡，黑白到彩色，换装等，比较会影响算法效果。

（2）ReID因为要求跨摄像头，隐私等原因，数据采集难度大，对算法提出了在少数据上训练出高鲁棒性的模型的极高的要求。

（3）商业落地需要围绕ReID打造一些列相关技术矩阵，涉及到工程、算法、硬件、产品形态等多方面，对于小公司来说难度较高、

（4）ReID经常涉及到跨场景识别，即追踪人物的光线、遮挡关系、拍摄角度会随着摄像头的变换而不同，因此需要进行大范围的匹配。这也给ReID技术在实战应用中创造了难点。

（5）数据库有限，上文提到的三大主流测试库的样本容量均在10万以内，相比之下，人脸识别公开数据集的ID已经超过100万，在实战过程中我们经常可以听闻百万级以上的数据库给予支持，而这对ReID系统来说，运算压力无疑更大，还需要时间。

（6）摄像机机能限制，想要部署ReID，首先摄像头的分辨率要符合标准，而以我国高清摄像头目前的普及程度，想要大规模部署这种算法，成本上难以实现。

综上所述，ReID的作用是不可以忽视的，但同样它的部署也是受限的。据了解，目前ReID能够真正实现作用的场景主要集中在机场、火车站、边境地区等人流量较小或高清摄像头分布密集的区域，距离大规模部署还有一定的距离。

虽然有着这些发展上的难点，但ReID技术在市场上尤其是公安口具有海量部署需求。

今年3月，发改委秘书长丛亮就曾公开表示：“疫情改变不了中国经济增长长期向好的趋势。”同时，他也提出：“这次的疫情也暴露出了社会治理、公共能力设施、应急能力建设等方面存在着一些短板和弱项，这些都是未来发展的空间和投资增长的潜力所在。”

随着新基建的兴起，智慧城市建设也步入新的阶段，而人工智能算法则是其中的重中之重。尤其是在疫情黑天鹅的年初，很多安防企业都使用ReID算法成功识别了戴口罩的人群，并追踪可疑人员轨迹，达到了防范于未然的效果。

而宇视更是凭借以ReID算法为核心的SPS（智慧派出所）系统，成功侦破特大毒品案件，帮助ReID实战再拿一分。截止目前，宇视SPS已经成功落地50余个项目，实战案例超1000个。

宇视ReID在公安口的部署初具成效

此外，云从、腾讯优图也纷纷将ReID技术应用于智慧零售等项目中，取得了不错的成绩。

根据IDC发布的《中国智慧城市相关技术投资规模》指出，2020年，中国智慧成熟相关技术的投资将达到262．37亿元，而ReID技术，无疑将成为重点支持的技术，得到进一步发展。

从准确率进步来看，仅Market1501的准确率就从2019年的91．14％增长到了5月19日的97．52％，飞速增长的同时，得以迅速逼近可实战的水平。而政策支持＋技术进步无疑会让ReID项目的落地数量迅速增长。

正如同人脸识别的火热一样，ReID技术或将成为业界的又一阵春风。