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差差差很疼视频无掩盖无视频2010年，彭菲从清华大学获得硕士学位后，来到汉王科技，成为一名算法工程师。14年来，彭菲先后从事人脸识别、生物特征识别、智能视频分析、多模态大模型等多项人工智能算法的研发和创新工作，先后获发明专利授权17项，涉及公安、教育、建筑、安防等多个领域，创造了近10亿元的经济效益。

“获评‘大国工匠年度人物’让我既荣幸，又忐忑，荣誉越多，责任越大。”彭菲说，与人工智能共同成长，她享受这种不断探索新事物的过程。

2018年至今，彭菲还负责智能视频分析算法的研发和配合产品化，主要承担整体算法的方案设计和流程设计。目前，已开发出人车结构化、烟火检测、人群聚集、异常行为检测等几十种算法功能，嵌入到汉王智能视频分析平台。

眼中有星辰，脚下有实地。“随着生成式人工智能的飞速发展，人工智能技术又迎来了一次技术腾飞。相信在未来，人工智能会有更多大展拳脚的地方。”彭菲对未来充满信心。

“手掌静脉进行身份识别具有多项优点，手掌静脉是手掌活体时才存在的特征，无法造假，可采用非接触式识别方式等。但是，目前市面上掌静脉识别的产品相对较少，主要在于技术难度大。”彭菲如数家珍。

2013年至今，除了人脸识别以外，彭菲还主导或参与了手掌静脉识别、指静脉识别、虹膜识别、步态识别等生物特征识别技术的研发。

彭菲进入公司后接到的第一个任务，就是对红外人脸识别产品进行升级。随后，彭菲查阅大量资料、论文，修改算法，试验、改进、再试验、再改进，将原有算法提速了10倍左右。现在，搭载该算法的人脸识别产品不仅服务国内市场，还销往全球50多个国家和地区，被广泛使用。

“目前的手掌静脉识别算法大都基于人工设计的特征进行识别，对图像质量以及手掌姿态等较为敏感。而且，部分手掌静脉采用接触式设备采集，引入了卫生问题，降低了用户体验。”彭菲说，“非接触方式采集的掌静脉往往具有较大的形变，识别难度更高。”

针对上述问题，彭菲团队重点研究手掌定位、手掌静脉特征提取、手掌活体等技术问题。通过不断改进，有效提升了手掌关键点的定位精度，很好地解决这些问题。

汉王科技是国内最早进行机器视觉研究的企业之一，其中人脸识别技术是其重要研究方向。“大家常见的上下班考勤、安防卡口、酒店入住等众多场合，都不乏人脸识别技术应用的场景。”彭菲介绍。

“可见光识别受场地局限更小，应用场景也更广泛。”那段时间，彭菲通过模拟增加或去掉不同光照类型的方式，反复调整算法，实现了识别准确率和速度的双重提升。这项研究获得了北京市科学技术进步二等奖。

“视频分析项目上线前，在实验室里测试算法效果挺好，比如烟火检测，火焰照片一检测一个准。然而，该项目在输油输气管道上方进行监控时，只要出现一团火烧云或团雾，就可能引发报警。我们紧急分析这些之前未曾预料的场景，完善算法，让该项目在实际场景中接受检验，发挥出实战能力。”彭菲向记者讲述起研发过程。

“进入汉王科技工作的大部分时间，我主要从事计算机视觉相关的算法工作，通俗地说，就是教会机器像人一样看懂世界。”说起自己的研究，彭菲一改生活中的腼腆和内向，侃侃而谈，语气里透着兴奋和自豪。

2月29日，北京某核心项目研发工程师来到保密室门前，伸出手掌，在门禁上方10厘米～20厘米位置一晃，门咔的一声就开了。

彭菲自豪地告诉记者：“目前，视频分析平台已经在全国范围实时对几千公里的野外输油、输气管线提供24小时不间断的智能化保障工作，每年能有效阻止几十起威胁管道安全、城市安全的安全事件。”

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