“非洲某国战乱，战火蔓至海外华人，雇佣兵辣手残杀普通平民，在此危急时刻，前***特种兵冷锋挺身而出单刀赴会，中国海军舰队临危上线奔袭掩护…..”前不久上映的军事动作电影《战狼2》以其燃爆男性荷尔蒙的火爆战争打斗场面一时间刷屏朋友圈，上映后不久便迅速吸金39亿，成功打破中国电影票房纪录。
本片中，海陆空各种高能武器集中展示，闪瞎围观群众。从海军装备来说，搭载垂直发射系统的中国海军052D驱逐舰排浪而来、054A护卫舰不怒自威，最让人意外的是，连中国航母辽宁舰也首次在商业片中“露脸”；陆上武器种类则更多，三位男神手持中国造56式冲锋*霸气登场、冷锋肩扛69式RPG火箭筒“一炮穿心”，除此之外，亮相的还包括54式12.7毫米高射机*、59D式主战坦克、89式装甲输送车、勇士战地越野车等等。
人脸识别无人机“大出风头”
而从空中武器的“展示”来看，影片中最精彩的、也是本文要重点详述的桥段之一就是雇佣兵利用基于人脸识别的无人机手控追踪、射击影片主角一行，并一度给他们造成了很多麻烦。
在电影中，雇佣军使用无人机潜入工厂，利用图像采集和传输获取了工厂里的实时情况。在接下来的战斗中，无人机还能搜寻目标、连续扫射，甚至携带了小型火箭弹，战斗过程中几乎是单方面屠杀了仍处于地面的工人。看到这儿，不禁想问，与生活中所看、所知的无人机用于航拍及短距离小物品输送货物外，它真的可以用来”持续“作战吗？
一位业内人士告诉雷锋网，无人机分民用及军用，影片中大概“指的是军用”。
军用无人机很早之前就已出现。研发、使用最早的是美军的“捕食者”，其在伊拉克的反恐战争中多次立功，成功打击了极端组织的巢穴，还曾经帮助海豹突击队成功击本・拉登；同样，中国近年来在无人机领域也收获颇丰，包括 “翼龙-2”等军用无人机也被成功研制出。
但与影片中有较大出入的是，这些军用无人机最小的的长度都有十几米，而且携带的弹药非常有限。而《战狼2》中，类似于民用的小型无人机便可以远程控制、精准瞄准、连续射击，如此大的杀伤力的确与常理相悖、不是很“科学”。
当然，以上这些只是大多数影片中或多或少都能找到的一些不能称为bug的”bug“，它们的出现只是为了增强影片的视觉效果及精彩程度。而对此，雷锋网此前也有专门撰文说明：《战狼2》的无人机炫酷？顶多就是个电影特效
但除了长距离奔袭、持续射击外，影片中还有一些镜头引人注意：雇佣兵在几十公里外的巢穴里手控人脸识别无人机可以识别出主角一行，并可以精确瞄准、实时射击。要知道，如今人脸识别算法已经非常成熟，相关技术已在安防、医疗、金融、教育等各领域成功落地，影片中所示的功能在现实中应用也不无可能。
那么如今该技术应用在无人机上用于识别、跟踪、打击犯罪、****已经发展到了哪一步？它的可行性究竟如何？
识别、跟踪，人脸识别无人机果真如此高能？
零度智控CEO杨建军告诉雷锋网，目前基于相关技术的无人机虽然已经有了一些跟踪、打击犯罪、****的能力，但还不足以识别人脸、精确打击。他解释说，在夜晚环境中，加配人脸识别的无人机想要拍摄到人体必须在50米以内，如要要看清人脸必须在15米以内，这种应用不太适合旋翼机，更适合中高空固定翼侦察机。但他同时判断，这肯定是未来无人机发展的趋势之一。
某AI解决方案架构师与杨建军的观点一致，他以英伟达芯片为例详解了此技术的不可用性。
他称，目前市场上的军用/民用无人机使用的芯片性能应该与Tegra尚存差距。英伟达的Jetson TX2芯片可以支持1920*1080的camera sensor，而用于自动驾驶的DRIVE PX2性能就更加强大，它可以支持12路GMSL 1920*1080的相机。
但是目前基于神经网络用视觉做物体检测的话，如果不对视频尺寸裁剪就在芯片上跑实时推理根本没有可能。也就是说输入1920*1080分辨率不通过crop抠图或者downsampling下采样处理的话，在嵌入式芯片上根本做不到实时的30fps的帧率，所以很多项目在用500*350甚至更小的尺寸去做，尤其在小型无人机上的嵌入式芯片处理性能更低、尺寸更小。
他表示，如果利用无人机单纯识别人脸的话，有个直观的对比。自动驾驶车辆车载前置相机识别红绿灯，如果汽车前置相机离红灯10米开外的话，红绿灯在相机中所占的像素就非常少，尤其下采样后，也就是几十个pixel(甚至更少)，如果超过20米、30米或者更远，在像素点更少的情况下，很难通过像素点去识别灯光；
同理，在实际生活中，红绿灯与人的头部大小差不多，在此距离下，无人机在几十米开外很难识别人类面部具体的细节特征；另外无人机的拍摄高度远高于一般监控镜头的设置高度，要拍摄清晰的人脸影像殊不容易；再者无人机机载嵌入式芯片因为考虑的因素众多，会首选低功耗，因此用的多的也是Xilinx ZQNQ的芯片、ZYNQ的性能，所以即使跑AlexNet的256*256这种量级都跑不到实时。
以上所述还在在正常场景下，如果到了晚上或者在其他模糊环境下，用传统CV算**变得非常棘手，几乎不太可能识别出人脸特征。针对无人机机载芯片很有限，在输入小尺寸的视频情况下，别说是机器，就算是人类的肉眼也很难去识别一个低清画面。
“但以上这种情况可以用技术适当改进，”他同时说道。
1、利用芯片或者相机模组自带的ISP可以做一些图像处理。比如白平衡、自动曝光处理；
2、可以针对夜晚场景做训练，训练网络场景要尽可能多的遍历。
总而言之，单纯的人脸检测难度很大，如果结合一些人体特征的检测可能更好实现一点。不考虑实时处理的话，可以用拍到的高清图片作为网络输入，但是似乎也没什么意义，对于高清图片（1920*1080），芯片大概是1fps这种量级，如果人体在跑步过程中，追踪起来会更麻烦。因此，基于人脸识别的无人机用于识别、跟踪目标非常困难。
而就以上说法，大华股份给出了不同意见。大华股份解决方案工程师张生强告诉雷锋网(公众号：雷锋网)，目前无人机上已经可以实现人脸识别，客户需求较高的是用于追捕目标和扫描聚集活动的现场（通过控制飞机和云台，对现场聚集人员做扫描式识别）。
整个识别流程如下：假设用于追捕逃犯，首先将逃犯的人脸照片录入人脸库的黑名单，同时派出无人机对逃犯可能藏匿的区域进行空中巡逻，当发现下方出现人员的时候，通过控制机载云台相机对人员进行变倍放大，同时相机做自动跟踪。当提取到人脸信息后，就会自动上传该信息，与指挥中心的人脸库进行比对，当特征值与黑名单的特征值相符时，就会进行报警提示。
张生强透露，目前大华无人机正在测试人脸识别，距离目标100米以内通过相机变倍之后，识别率达到95%左右（日间）；另外考虑到无人机作业环境，有可能地面环境没有光线，亮度极低，甚至几乎无光。针对此，一方面，大华考虑使用超低照度的相机，在环境光线比较弱的时候还可以拍摄到比较好的画面；另一方面，考虑在飞机上加载照明装置进行补光。
对于距离远造成的像素点降低的问题。张生强表示，大华无人机的识别比对通过后端服务器设备运行，机载云台具备30倍光学变倍，在光学变倍的范围内，不会存在上述pixel降低的情况。同时，张生强坦承，大华无人机在加配人脸识别时也遇到了一些问题，主要是人脸获取的有效性。他解释说，一般人脸识别相机都是安装在车站、机场等通道或者是入口处，拍摄的角度都是固定的，对于人脸的采集成功率比较高，但是无人机拍摄的画面和角度都是不固定的，最开始的视角不一定能刚好拍到正面人像，需要不断机动飞行。
除了实际应用角度，在算法理论层面，华南理工大学软件学院黄翰教授亦从学术的角度分析了该技术应用在无人机上识别、跟踪罪犯的可行性。
黄翰教授告诉雷锋网，目前基于人脸识别等一系列技术应用在无人机上用于反恐、打击犯罪的技术已相对成熟，前提是无人机可以拍摄到清晰的人脸照片，适当的倾斜和角度偏差目前都不是太大的技术问题。
他认为，在电影中无人机轻松识别主角看似简单，其实技术含量不低。这其中主要涉及了视频图像防抖动技术、视频跟踪技术、视频图像人脸检测技术、视频图像人脸识别技术（可以是前端的小型分类器识别，也可以是传回后台进行深度神经网络模型识别）、人体动态识别技术、无人智能集群技术、图像无线通讯传输技术。
视频图像防抖动技术解决无人机飞行中的机械振动造成画面抖动的问题；视频跟踪技术解决侦查对象的跟踪问题；人脸检测解决视频图像中的人脸定位和框选问题；视频图像人脸识别技术解决的就是识别人脸是否是嫌疑人或者跟踪目标；无线通讯技术解决无人机与后台的实时通讯交流问题。
在黄翰教授看来，目前虽然相关技术相对已经成熟，但应用在无人机上还有一些难点，主要是包括功耗高、移动拍摄还有画面抖动造成的噪音等等。他透露，在固定镜头拍摄和无噪声条件下，人脸识别的准确率目前很多主流的工具都可以达到了接近95%以上的准确率。在移动拍摄和噪声环境下要解决的就是如何获得清晰准确画面的技术难题。在这种条件下的准确率就要具体问题具体分析。
另外黄翰教授还向雷锋网解释了基于人脸识别等技术在民用及军用领域的不同之处。他表示，抛去硬件及功能不论，就该技术的实际应用，民用和军用其实差别不大，主要是在精确度和复杂场景下的要求会有所不同、再者就是人脸库的要求也有所不同。
综合以上几位专家所述，基于人脸识别等技术应用在无人机上识别、跟踪打击犯罪、****在算法层面已经问题不大，但由于使用场景复杂（夜晚、距离远、耗能高、抖动强等），目前还没有被广泛使用。但从另一个角度看，影视作品大都都是现实场景和方向的缩影，随着无人机在《战狼2》中的大量曝光，人们大概已经窥探到其未来应用在打击罪犯、****的影子。
自美国利用无人机成功歼灭本・拉登以来，世界各国都在积极研发、使用无人机，以期用最小的伤亡达到最大的反恐力度。根据英国智库国际战略研究所的预测，未来10年，全球对军用无人机的需求会在目前基础上增加3倍。从这来看，无人机的发展也许正逐步成为各国武器比拼的另一个战场。
该文观点仅代表作者，本站仅提供信息存储空间服务，转载请注明出处。若需了解详细的安防行业方案，或有其它建议反馈，欢迎联系我们。
