步入3月，全国企业陆续复工返岗，公共交通防疫战持续升级。特别是在人流量大、环境复杂的地铁交通枢纽，如何采取有力的防疫措施，全力保障市民出行、企业复产是重要议题。

近日，针对北京地铁防疫需求，百度与北京地铁合作开展了AI口罩检测方案测试。该方案可在地铁站实时视频流中，准确地对未戴口罩以及错误佩戴口罩的情况进行识别和检测，辅助一线地铁工作人员进行防疫工作。

飞桨是百度自研，目前国内唯一开源开放且功能完备的产业级深度学习平台，是各类型AI模型应用开发的基础。2月13日，百度就宣布在飞桨深度学习平台中免费开源了业内首个“口罩人脸检测及分类模型”，助力各行业疫情防控。

在接到北京地铁AI口罩检测的需求后，一支专项项目组迅速集结起来，防控紧迫，这次他们要尽一切可能的快。项目组连夜计划部署方案，并在3天内完成第一版快速部署，7天内进行了两次模型升级、三次现场部署调试、多次策略优化，最终部署上线，实现了在地铁站实时视频流中，准确地对未戴口罩以及错误佩戴口罩的情况进行检测。

百度研发工程师介绍，北京地铁AI口罩检测方案首先通过地铁站厅内摄像头进行实时视频流的抓取和分析，抓取频率为5帧/秒。若出现未佩戴口罩情况，将自动红框标出并将图片本地保存。而对于如露出鼻子等佩戴不规范情况，模型也将进行识别提示。方案整体轻量级部署，易于集成。