自新冠疫情伊始，日本对民众呼吁最多的一个词就是“勤洗手”。尤其是在发布“紧急事态宣言”之前，甚至都没提戴口罩。可见洗手对预防感染、抑制疫情有多么重要。
预定在今年6月颁布的日本“改正食品卫生法”将要求食品加工制造业者义务遵守由联合国粮农组织与世卫组织联合发布的食品卫生管理方法HACCP（Hazard Analysis and Critical Control Point）。
HACCP通常翻译为“危害分析和关键控制点”，是一种以可理解的方式确保食品生产、服务和零售安全的工具。HACCP中规定的方法，针对从原材料进货到制造、加工、出货为止的所有阶段，对存在食物中毒等可能性的危险因子（Hazard）进行科学分析（Analysis），并对减少或消除这些危险因子所必需的临界控制点（Critical Control Point）进行安全管理。HACCP有7项原则，旨在帮助建立一个有效和可靠的系统，以便检测和消除卫生风险，避免出错，追踪错误。
日本的“改正食品卫生法”生效以后，食品加工制造业者必须对从业员是否正确地洗手构建一种可以确认的机制。为应对这种需求，富士通公司最近开发出一种利用人工智能（AI）识别“正确洗手”的新技术。
正确洗手难么？为什么要特意发明这样一种技术？
富士通官网展示的正确洗手方式
日本食品卫生界将“洗手”分为如上图所示的6个步骤，对每一步骤规定了洗手的方式（擦洗或拧洗）与洗的次数。但是，其管理方式是自我申报，即由监督员目视确认。这种自我申报方式难免发生疏漏，而且人工监督的成本也高。因此，自动确认洗手技术就呼之欲出了。
看似简单的洗手这么一件事，要自动判断还是有很大的难度。虽然业界已经有利用深度学习识别手势的技术，但是，洗手的过程，两只手会重合在一起，再加上洗剂的泡沫影响，要识别各个手指关节的特征很不容易。
富士通的这项新技术，糅合了该公司的两项AI发明，即“行动分析技术（Actlyzer）”与数据追踪技术“高耐久学习技术（High Durability Learning）”。后者据称是对AI模型自动修复的世界首发技术。
该技术着眼于两手的整体动作，通过对两手的形状与动作的定义与识别，建立一个学习模型，将每一帧图像连续以后的周期动态进行学习与记忆。再对现场的亮度与摄像头位置进行自动调整，该技术建立了两个引擎，即“两手形状认识引擎”与“动作认识引擎”。通过两个引擎的交互反馈，提高识别精度。（原理如下图所示）
图片出自富士通官网
该技术不仅限于在食品卫生行业的应用，对于医疗与教育以及餐饮住宿业的管理都有一定的帮助，也可以应用于预防新型病毒。各种应用场景则需要工程师去不懈地挖掘。
供稿： 戴维
编辑修改：JST客观日本编辑部
