A.I.如何帮助改进香港“七一”游行人数统计

多年来，对香港大规模民主抗议活动的人数估计一直是争论的焦点。组织者和警方经常发布截然不同的估计数字。今年7月1日（周一）的民主抗议活动也不例外。组织者宣布有55万人参加；警方即表示高峰时期有19万人。

因游行时的人群密度极高，以及活动的流动性，所以估算人数是一件非常困难的任务。十多年来，不同组织都会在游行路线上部署团队，手动点算经过的人流量，从而得出参与者总数。

香港大学社会科学教授叶兆辉自2003年以来，每年都为在香港回归中国纪念日时所举办的“七一”游行进行人数统计。为了今年做出更准确的估计，叶兆辉与得克萨斯州立大学(Texas State University)的邹之乔和当地科技公司C&R Wise AI的黄君保合作，利用人工智能来计算参加游行的人数。

人工智能如何点算人群

《纽约时报》利用开源软件开发了一个计算机模型，以说明如何利用人工智能识别视频中移动的人和物体。

《纽约时报》的模型分析了周一录制的一段视频，试图根据人的颜色和形状来检测他们，然后在银幕上跟踪他们移动的轨迹。因为人群基本上向同一个方向流动，这种方法有助于避免重复计数。

《纽约时报》制作的示例，展示了人工智能如何可以被用于检测移动的人和物体。 Lingdong Huang/The New York Times

在人群如此高密度的条件下，要精确地检测和跟踪在移动的物体是非常困难的。人与人之间可能会有重叠，亦会有不少人被雨伞、抗议标志和大背包等物件阻挡，令人工只能系统不能分辨。

抗议当天，叶教授和人工智能团队所使用的技术比这示例要先进得多。他们也花了数周时间训练他们的程序，以提高其分析人群图像的准确性。

人工智能在7月1日的运用

周一，人工智能团队在游行路线上的两个主要行人天桥上安装了7台iPad。摄像机旁边也有以人手点算的志愿者，帮助验证电脑的计数。

该团队的软件运行多个模型，使用不同的参数来分析人群影像。当人们在视频中越过一条所谓的计数线时，就可以被加入总数。团队也整天在监控结果，并根据不同环境因素，如人流密度、人流速度和不同的光线进行调整。

今年6月，香港的抗议活动愈演愈烈，该团队开始探索利用人工智能进行点算的可能性。香港的《明报》和有线新闻台也为该团队提供了支持。

“我们应得的是更准确、更精确、更可验证的数字，”叶教授说。

7月1日的示威活动前，叶教授和人工智能团队在其他游行和人群密集的场所检测过他们的软件，对黄先生所研发的人工智能系统进行训练和微调，并测试出最佳拍摄角度。在6月16日，团队又趁香港再一次发生大规模抗议时，测试了系统的运行，当时数十万民众沿着跟“七一”同样的线路，从维多利亚公园游行至政府总部。

这些测试帮助他们为人群中的障碍物和身体重叠等问题做好准备，并协助他们计划如何在7月1日进行全面统计。例如，团队决定了训练他们的系统来检测雨伞，因为它们在香港的抗议活动中很常见。

为了扩大运行规模，黄先生还重写了软件，使其在iPad而不是原先的工业计算机上运行。团队因此能在更多地点架起设备，还可以准备好几个备件，以防像6月16日时一样有大量市民涌入附近街道。

得克萨斯州立大学副教授邹之乔和C&R Wise AI的创始人黄君保。右图，叶兆辉和A.I.团队正对7月1日的游行人数进行人工和计算机计数。

人工智能系统是在平板电脑上运行的。

叶教授并安排了一个团队，对在场8000多名游行人士进行了调研，以估计有多少人中途加入了游行，从而帮助校准最终结果。

人数统计的重要性

香港每年“七一”的游行人数，都往往会演变成政治上的争议。

“从社会运动的角度来看，这个数字代表力量，”香港中文大学新闻学教授陈韬文(Joseph M. Chan)说。

“从民阵的立场来看，这个数字越大越好，”陈韬文说，他指的是组织此次游行的民间人权阵线(Civil Human Rights Front)。“对政府而言，他们希望数字低一些，因为这样他们的压力就小一些。”

游行组织者所公布的数字往往相对较大，而警方则不对总参与人数进行估计——而是统计游行高峰时期的人数。但因为游行持续多个小时。因此这个方法并没有囊括每一位游行人士。

今年的游行数字更是备受关注，因为近一个月就反对允许引渡犯罪嫌犯至中国大陆的拟议法案，发生了几次大规模抗议活动。

对于周一的抗议活动，组织者估计有55万人参加——是人工智能团队估算数字的两倍。而警方表示据他们统计，游行高峰期有19万人。