對於公安部門來說，雖然人臉識別攝像機已經遍布城市，但面對反偵察能力強的嫌疑人，現有的視頻監控系統很難成為助力：攝像頭覆蓋角度有限、解析度低、面部信息捕捉不足、嫌犯行跡追蹤困難都成為了人臉識別攝像頭在公安領域應用的典型難題。
而ReID（行人重識別）技術則從特殊人群檢索的巨大需求下應運而生。
ReID技術也稱行人再識別，是利用計算機視覺技術判斷圖像或者視頻序列中是否存在特定行人的技術。即通過一個監控行人的圖像，即可檢索跨設備下的該行人圖像。旨在彌補固定攝像頭的視覺局限，並可與行人檢測/行人跟蹤技術相結合，廣泛應用於智能視頻監控、智能安保等系統。
近年來，ReID技術得到了大規模的重視，並屢屢得到突破。僅在今年5月，就有多項世界紀錄再次被刷新。然而技術水平高並不意味著可以雄踞市場高位。從落地的角度來看，ReID的實戰案例還是很少，僅有雲從、曠視等少數幾家企業在公安口進行了有效的嘗試。而技術與落地之間的矛盾，帶來的則是投資者對於這項技術的廣泛質疑。
ReID的虛：算法刷榜真的沒有意義嗎？
不同於前幾年AI概念的大紅大紫，如今的投資者對於算法能力高低的興趣已經大打折扣，一個個被收購的例子告訴他們，如今比起算法是否能夠「霸榜」，數據策略是否正確、業務與技術的對接是否順利已經成為了更讓他們關心的問題。
然而自ReID這個技術領域，情況略微有所不同，因為對於公安口來說，比起能夠減少多少人力消耗，更重要的問題是能否最大程度上減少錯判、誤判的可能性。
目前即便是測試水平最佳的算法，準確率也僅有98.88%，而1%以上的誤判率，在火車站等人流量大的場所將帶來非常多的誤判報警，得不償失。所以業界對於算法的測試結果都尤為關注。
而且同其他AI競賽不同，在ReID這個賽道上，有公認的三個權威主流公開數據集，即CUHK03、DUKE-MTMC和Market1501。幾乎所有的ReID競賽都會在這三個數據集中進行測試。在此基礎上，所有的ReID的能力可以很輕鬆的進行橫向對比，不同廠商算法之間的差距一看便知。
在此基礎上，甲方可以很容易就得到反映算法綜合性能的指標MAP（平均精度值），直觀地估算算法的實戰價值。
不過遺憾的是，即便是在DUKE-MTMC中MAP值最高的騰訊優圖（成績截至5月20日），MAP也只達到了91.1%，比起準確度已經突破99.5%的人臉識別，ReID技術顯然還有很大的進步空間。
更令人擔憂的是，僅僅是數據集並不能代表ReID技術在實戰當中的效果，從得到的反饋來看，ReID技術的落地還有眾多難點需要克服。
ReID的實：難點與機遇並存
截至目前，業內主流的AI企業幾乎都參與到了ReID的技術研究中來，然而研究並不代表實戰，即便是在測算當中跑分很高的算法，在實戰當中依然會受到種種因素制約，從目前來看，ReID在實戰過程中的難點主要體現在以下幾個方面：
（1）現實中行人照片會存在各種困難，例如遮擋，黑白到彩色，換裝等，比較會影響算法效果。
（2）ReID因為要求跨攝像頭，隱私等原因，數據採集難度大，對算法提出了在少數據上訓練出高魯棒性的模型的極高的要求。
（3）商業落地需要圍繞ReID打造一些列相關技術矩陣，涉及到工程、算法、硬體、產品形態等多方面，對於小公司來說難度較高、
（4）ReID經常涉及到跨場景識別，即追蹤人物的光線、遮擋關係、拍攝角度會隨著攝像頭的變換而不同，因此需要進行大範圍的匹配。這也給ReID技術在實戰應用中創造了難點。
（5）資料庫有限，上文提到的三大主流測試庫的樣本容量均在10萬以內，相比之下，人臉識別公開數據集的ID已經超過100萬，在實戰過程中我們經常可以聽聞百萬級以上的資料庫給予支持，而這對ReID系統來說，運算壓力無疑更大，還需要時間。
（6）攝像機機能限制，想要部署ReID，首先攝像頭的解析度要符合標準，而以我國高清攝像頭目前的普及程度，想要大規模部署這種算法，成本上難以實現。
綜上所述，ReID的作用是不可以忽視的，但同樣它的部署也是受限的。據了解，目前ReID能夠真正實現作用的場景主要集中在機場、火車站、邊境地區等人流量較小或高清攝像頭分布密集的區域，距離大規模部署還有一定的距離。
雖然有著這些發展上的難點，但ReID技術在市場上尤其是公安口具有海量部署需求。
今年3月，發改委秘書長叢亮就曾公開表示：「疫情改變不了中國經濟增長長期向好的趨勢。」同時，他也提出：「這次的疫情也暴露出了社會治理、公共能力設施、應急能力建設等方面存在著一些短板和弱項，這些都是未來發展的空間和投資增長的潛力所在。」
隨著新基建的興起，智慧城市建設也步入新的階段，而人工智慧算法則是其中的重中之重。尤其是在疫情黑天鵝的年初，很多安防企業都使用ReID算法成功識別了戴口罩的人群，並追蹤可疑人員軌跡，達到了防範於未然的效果。
而宇視更是憑藉以ReID算法為核心的SPS（智慧派出所）系統，成功偵破特大毒品案件，幫助ReID實戰再拿一分。截止目前，宇視SPS已經成功落地50餘個項目，實戰案例超1000個。
此外，雲從、騰訊優圖也紛紛將ReID技術應用於智慧零售等項目中，取得了不錯的成績。
根據IDC發布的《中國智慧城市相關技術投資規模》指出，2020年，中國智慧成熟相關技術的投資將達到262.37億元，而ReID技術，無疑將成為重點支持的技術，得到進一步發展。
從準確率進步來看，僅Market1501的準確率就從2019年的91.14%增長到了5月19日的97.52%，飛速增長的同時，得以迅速逼近可實戰的水平。而政策支持+技術進步無疑會讓ReID項目的落地數量迅速增長。
正如同人臉識別的火熱一樣，ReID技術或將成為業界的又一陣春風。