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AI战“疫“之路:揭秘高精准无感测温系统的全栈AI 技术

时间:2024-01-20 07:00:35     来源: 华体会体育官网

                                                                                            

  在这个全民抗疫的特殊时期,今年的春节返潮来得比往年迟了许多。如今不少企业结束了远程办公,开始陆续复工,一时间,无论是重点防控的机场、火车站,还是学校、企业、社区等密集型场所,都安排了密集的防疫驻扎点。除了防疫人员人工进行体温排查外,在人员复杂、人口流动量大的场所出入口处,均设置了「非接触式无感红外人体测温系统」,这一项其实早已投入到正常的使用中的技术,再次走进人们的视线。

  如果不是这次疫情,恐怕还没有太多人去关注非接触式无感红外人体测温系统。这次疫情中,国家倡导不聚集、少接触的原则,以减少感染几率,防疫人员更要做好防护与保护的方法,而传统体温计、体温枪等测温方式需要大面积、近距离接触,既危险又低效。所以这次的疫情防控,在 AI、物联网等技术的发展与支撑下,红外体温检测仪首先是高效精准排查的第一层保护网,同时又保证了在全面排查下出行的高效性。

  那么在这样严峻的环境下,拥有有关技术的企业做了些什么?又是如何在原有的技术基础上再创新优化,将无感人体测温系统技术更好地应用到人群?

  在疫情发生后,澎思科技迅速结合自己在 AIoT 领域的技术优势,推出了澎思智能无感人体测温系统。

  这套系统采用红外热成像体温检测方式,在28°C~46°C测量范围内,中远距离多目标测温精度高达±0.3°C,固定通道单点测温精度高达±0.2°C,能快速实现异常体温筛查,这项特点避免了目前市面上一些精准度相比来说较低的无感测温仪器造成的错误告警,在人口流动密集的场所更精准地锁定真实的体温异常者,大幅度的提高检疫工作效率和准确性,确保疫情及时有效地发现、有效处置。

  同时,澎思无感人体测温系统搭载澎思自研的人脸识别和行人ReID技术,实现体体温与人员智能关联,一经发现体温异常目标,将立即通过本地语音、灯光等多种方式实时告警,帮助工作人员快速定位发热人员及其亲密接触群体,并进行拦截,以启动进一步的确认检测和医学观察。同时体温、人脸比对记录将同步后台,不仅在当下精准锁定体温异常人员,还可方便后续防疫溯源与人员锁定。

  通过便携式主机、热成像摄像机等设备部署,可保障地铁、机场、火车站、汽车站、医院、学校、社区、企业和事业单位等高密度、大流量半开放场景的快速筛查,自动警告。该系统同时支持16个目标检测,测温感应距离远达3米,基于强大的并发解决能力,单台终端可支持4路测温相机接入,在高密度人员流动场景中,仅需少量一线工作人员,就可以实现大面积人员防疫检测,降低被感染风险。

  在政府机关、商业楼宇、企业工场、金融证券、社区、校园等通行入口,通过智能门禁、闸机、访客管理系统部署安装,实现对进出人员的非接触测温筛查。智能人脸识别测温门禁一体机集成了红外测温模块的,做到精准快速非接触式测。一经发现发热人员将禁止通行,并向用户客户端推送提示信息,进行人工干预。由于采用模块化设计,用户可灵活选配额头、腕部等单点式测温模块或者热成像测温模块。

  在当前企业和事业单位陆续复工的情形下,通过人脸识别测温门禁一体机,还可实现对复工场所人员进行高效、准确的身份识别,精准筛查、统计企事业复工人员体温信息。

  在这场严峻的疫情面前,我们能做的除了自身的保护措施外,作为开发者还需要思考的是:如何结合自己优势,迅速运用技术为防疫做出一点贡献?在这类型的疫情下,有哪些技术能发挥作用?

  技术关键词:AI、计算机视觉、行人重识别、AIoT、全栈AI技术、计算中心、云边联动、多场景、解决方案全景图、智能前端硬件、边缘节点、指挥调度、分析研判、智能预警

  本期 CSDN企业101公开课便为大家邀请到了澎思科技的技术专家张睿光,为大家详解《多场景疫情防控:解读云边端联动下的全栈 AI 技术应用》,围绕大家关心的这些技术问题,进行详细的解读。

  拥有丰富安防行业规划设计经验,多次参与国家及行业标准制定,曾负责大型平安城市、“雪亮工程”、公安大数据等项目的系统模块设计、方案评审等工作,对AI应用落地有着深入见解。

  2. 智能前端硬件(摄像机、门禁、闸机)在疫情防控中的应用,完成全方位的数据智能感知。

  3. 边缘节点 (嵌入式设备、单兵);主要突出以超高的性价比的应用,契合不同场景的需求,灵活配置发挥大作用。

  4. 计算中心 讲疫情防控平台 (云+边的联动);(1)中心平台与智能前端及边缘节点的搭配,构建疫情防控体系;(2)通过云中心大数据的应用服务于指挥调度、分析研判、智能预警等业务应用。

                                                                                                                                                                                        
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