隨著復工返程高峰日漸臨近，全國各地新冠疫情防控將進入關鍵節點。全面開工的整體形勢下，民眾將更高頻率的出現在機場、火車站、地鐵站等公共場所，民眾感染病毒風險、疫情防控難度都將大大增加。

　　針對日漸嚴峻的公共場所疫情防控形勢，人工智能領軍企業曠視科技正式上線了基于曠視自主研發人工智能平臺“Brain++”的AI測溫系統，提出“雙光測溫+抓拍標溫+按圖索驥”的深度識別、分析與管理解決方案，有針對性地解決目前人流量大的公共場所遠距離體溫檢測問題，既保證通過速度，也要保證檢測精度，同時還要滿足民眾普遍佩戴口罩等特定檢測需求。

　　據了解，經過連續10余個晝夜的攻堅開發，曠視 AI 測溫系統目前已經正式上線，并率先在北京市海淀政務大廳和牡丹園地鐵站展開試點應用。

　　“雙光測溫”與“抓拍標定”： AI面部信息結構化提升檢測精度

　　為什么選擇雙光?在傳統的紅外測溫“眼中”，溫度越接近的物體越會被歸為一類。因此，如果測溫現場環境溫度與人體溫度接近，那么紅外測溫就會出現“找不到人”的情況，嚴重影響檢測精度。

　　曠視選擇用捕捉人臉的方式解決這一難題。因為人的面部皮膚發出的熱輻射相對穩定，在復雜環境中，面部是人體與外部環境區分度最大的部分。

　　因此，在傳統的紅外光測溫之外，曠視結合自研可見光AI人臉識別系統，由此形成“雙光測溫”的雙保險。AI會先通過可見光精準捕捉到人的面部，再通過“抓拍標定”技術將把可見光畫面中的人臉、人體等生物信息進行結構化處理，即分離出“額頭”、“人臉”、“人體”等部分，再與紅外測溫結果比對并標定，檢測精度由此大大提高，幫助公共管理工作人員更高效工作。

　　針對疫情專項提高：“口罩”識別、遠距測溫、高流量通過

　　佩戴口罩是如今民眾外出的基本共識，但過多的面部遮擋物缺對傳統測溫方式產生了不小的干擾。為解決這一問題，曠視通過調試AI算法，在口罩和帽子大面積遮擋人臉的情況下，實現了測溫誤差 ±0.3℃的技術突破。如此一來，大眾無需摘下防護也無需排隊聚集，大大提升公共空間的安全性和檢測效率。

　　同時，在人工測溫情況下，測溫人員手持測溫工具為乘客等人員進行測溫，近距離接觸對雙方都存在隱患，因此，曠視針對性的提高了遠距離測溫的準確性。結合曠視自研的人體 ReID 檢測檢索技術，目前可實現大于3米的非接觸遠距離測溫，一旦篩查到疑似發熱人員就會自動報警。這樣如果有發熱人員出現，工作人員也能快速處理，使工作人員避免傳統檢測中近身檢測的高感染風險。

　　此外，曠視還將智能疑似高熱報警帶寬提高到到一分鐘300人，且一套系統可以部署16個通道。也就是說，AI工作將代替大量人工工作，流量高峰時每個出站口部署少量人員即可應對，既提升了高峰期人群的通過效率，又減少了人與人之間的接觸時間。

　　可以預見的是，短期內公共場所疫情防治形勢仍然嚴峻。

　　接下來，曠視仍將持續在現有AI測溫系統上進行快速迭代升級，以確保在地鐵站人流密集、環境復雜的情境下不漏判、不錯判，讓客流高峰期旅客快速完成體溫檢測、快速出站，助力遏制疫情在公共場所的的傳播。

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