抗疫期間所解決的業(yè)務需求
非配合式體溫測量通常部署在人流量大的出入口或閘口。但非配 合式體溫測量,因人流量、拍攝角度、光照條件及設備性能等因素影 響,存在漏檢多,準確率低等問題,嚴重影響其可用性,給疫情防控 引入了巨大的漏洞風險。
AI 人臉、人形檢測、抓拍以及結構化技術,可有效彌補上述問 題,借助配套的可見光攝像頭,為熱成像測溫系統(tǒng),提供準確的測溫 位置,以及最佳測溫時機,有效提高準確率,消除漏檢。
解決方案及特色
針對人員密集的場景,云從科技推出了大鴻疫情防控智能終端和 疫情防控系統(tǒng),配合智能前端設備實現非接觸式熱成像體溫篩查和預 警、口罩佩戴識別和預警。
方案特色:
1、紅外熱成像與人工智能技術融合:通過云從人工智能雙目測溫 IPC-A 實現對體溫異常人員進行檢測,關聯可見光相機進行人臉-人體 的智能檢測、跟蹤和結構化。
2、非接觸無感測溫:可在室內、室外等環(huán)境下對人的面部檢測測 溫,響應時間很短,可實現無感式檢測。
3、自適應校溫:可根據環(huán)境參數自動補償測溫結果,并配置黑體 設備對紅外熱像設備進行標定。
4、確保最佳采溫位置:人臉檢測和人臉結構化人工智能算法,在 可見光畫面確定額頭位置,熱成像畫面對應點作為最佳采溫點。
5、確保最佳采溫時機:ReID 身形跟蹤模型,在可見光畫面內,人 員通過檢測區(qū)的時間窗內,對其持續(xù)跟蹤采溫,有效保證最佳測溫時 間點的獲取。
6、佩戴口罩識別和預警:人工智能模型識別人臉是否佩戴口罩, 針對未戴口罩人員,進行實時語音警示。
7、告警信息可追溯:測溫數據和口罩佩戴數據與人臉圖片相關 聯,實時存儲、時間關聯和秒級檢索,保障數據可還原、可追溯。同 時,告警信息可對接到第三方平臺。
8、信息展示:在首頁實現可見光和紅外熱成像雙目同步成像的展 示,通行總人數、疑似發(fā)熱、未戴口罩行人的通行頻次的數據展示。
應用與效果
機場出入境:非接觸式、紅外測溫系統(tǒng)滿足實際應用需求。在疫 情防控增加旅客的通行效率的同時,對通道內的旅客進行快速準確的 測溫。
社區(qū)入口處:社區(qū)是人員流動較大的地方,由于小區(qū)出入口屬于 露天的場景,室外的陽光照射、溫差、相機逆光等因素,相對測溫效 果不好控制。建議在社區(qū)出入口搭建遮陽棚,以保證測溫系統(tǒng)較理想 的運行。
活動會場:大型活動會場,人群聚集,在入口處部署測溫系統(tǒng)。 避免露天測溫,盡量在室內的入口處進行測溫。
辦公大樓:疫情復工期間,辦公大樓上班人越來越多,需要做好 疫情防控,在大廈的入口處進行防控。
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