广告

2月10日返工潮将至,多地部署“AI体温检测+预警系统”

2020-02-07 EDN China 阅读:
2月10日返工潮将至,多地部署“AI体温检测+预警系统”
随着2月10日的临近,国内各个省市预计又将迎来大规模返工潮。目前应用于疫情防控的主流体温检测手段多为点温枪、传统红外热成像测温仪等,这些检测手段存在明显弊端,无法应对返程潮,因此,在旅客剧增的压力下,如何避免排队测温,减少传播风险成为当下的重任。

对于绝大多数人来说,即是尽量自我隔离在家,但也避免不了出门买菜,小编就在出门买菜的途中经历了各式各样的体温检测方式:瞄准脑门的体温检测枪、红外测温仪、伸进耳朵的体温计……Pdyednc

如果人多时,以上测温还需要排队进行,这无形增加了人群聚集的风险,这不,今日微博热搜就有“市民排队买烤鸭被感染冠状病毒肺炎”。Pdyednc

此外,随着2月10日的临近,国内各个省市预计又将迎来大规模返工潮。Pdyednc

目前应用于疫情防控的主流体温检测手段多为点温枪、传统红外热成像测温仪等,这些检测手段存在明显弊端,无法应对返程潮:点温枪需人工一对一操作,适用于人流量较少的检测点,不适用于高密度大范围的人流;传统红外热成像测温仪容易误识别其他高温物体,如手机、充电宝等,在大量人员通行相互遮挡时容易漏检,而且难于确认超温目标。Pdyednc

因此,在旅客剧增的压力下,如何避免排队测温,减少传播风险成为当下的重任。Pdyednc

在此时,各科技企业的 AI 测温解决方案开始在各火车站、客运站及地铁内实施。Pdyednc

北京清河火车站落地应用百度“AI多人体温快速检测解决方案

百度方面表示,正在把AI技术投入到新型冠状病毒疫情防控中。近日,北京清河火车站落地应用了百度的AI多人体温快速检测解决方案,助力遏制疫情在公共场所的的传播。Pdyednc

根据介绍,基于AI图像识别技术和红外热成像技术,百度AI多人体温快速检测解决方案使用了基于人脸关键点检测及图像红外温度点阵温度分析算法,可以在一定面积范围内对人流区域多人额头温度进行快速筛选及预警,解决了佩戴口罩及帽子造成的面部识别特征较少的问题,方便对人流聚集处的快速筛选。Pdyednc

Pdyednc

该方案能基于电脑及手机客户端进行部署,可以设定固定检测卡口点位,也可以使用移动设备进行巡检,目前系统能够测量0.05摄氏度温差。Pdyednc

比如在地铁站等公共场所,适配有百度体温检测方案的固定点位摄像机面部温度快速检测系统可在通道、重要区域快速部署,在无需群众配合或弱配合情况下,基于固定点位红外摄像机完成3-5人/批次的面部温度快速检测系统,可以快速提取温度超标人脸图像信息供进一步通过额温枪排查,提升通道批量初步筛选检测效率。Pdyednc

实时监测多人流场景动态,对体温超出一定阈值的人员,系统予以告警,帮助工作人员迅速查出温度可疑人员,采取有效措施,规避病毒传播;系统可设置报警以标识区域内的温度是否高于临界温度;如果温度值高于预先设定值,相关告警会提示工作人员;被测者逐个走到热像仪前面进行测试并秒级响应;如果发出警报,让被测者绕道作进一步检查。Pdyednc

以移动检测设备非接触式巡查,发现温度异常人员后再以额温枪设备具体检查,提升巡查效率。最关键是降低了火车站、地铁等公共场所工作人员的被传染风险。Pdyednc

百度方面称,该方案能解决传统体温检测人工成本大、测量效率低、预警响应慢、系统分析弱、全局掌控难等弊端。Pdyednc

旷视“明骥” AI 体温检测系统及时上线,北京地铁已启用

据了解,旷视紧急成立了“抗击新型冠状病毒应急项目组”,仅仅经历了 10 余天的研发过程,名为“明骥”的 AI 体温检测系统及时上线,其中大年初三前完成了针对疑似发热病人筛查系统的算法开发和内部调试。Pdyednc

Pdyednc

新的体温检测系统在地铁安检时可实现“无感监测”,对乘客行动没有任何影响,无需摘下帽子和口罩。Pdyednc

与以往不同的是,这套 AI 测温系统创新采用了人体识别+人像识别技术,配合红外/可见光双传感器的解决方案,同时基于自主研发的人工智能平台 Brain++完成了对带口罩帽子检测算法的优化,使得在人流密集型的场景下也可以快速识别,而不需要被识别者脱帽或者摘掉口罩,在提升通行效率的同时,避免疾病的传播。Pdyednc

相比人工近距离检测手段和传统的发热筛查系统,旷视将研发重点放在了远距离测温精度和高密度人流量的可用性上。通过前端红外相机鉴别人流中的高温人员,再根据疑似发热者的人体、人脸信息,AI 技术可以辅助各类公共场所在高密度人员流动场景下帮助工作人员快速筛查体温异常者,实现非接触密集型人流 AI 辅助温感检测,很大程度上解决了疫情平稳后开放场所通行效率与风险控制的需求。Pdyednc

在处理速度上,「明骥」系统丝毫不影响被测量人员行动,可实现每秒 15 人的高速检测(摄像头采集频率达到每秒 25 帧),且一套系统可以覆盖 16 个通道,基本保证了一座地铁站出入口的管控。这样一来,人流量较大的通道在 AI 系统的辅助下,仅需 1 名工作人员就能够管控现场,大大降低了一线工作人员被感染的风险。Pdyednc

除了速度快,还有更大的适用范围,这套系统支持大于 3 米的非接触远距离测温,出现疑似发热人员会自动报警。结合旷视自研的人体 ReID 检测检索技术,系统可以帮助工作人员快速筛查发热人员位置线索,以进行进一步的确认检测和医学观察。Pdyednc

智能体温检测设备让人们在使用公共交通工具出行的过程中稍稍感到安心。据旷视介绍,在北京这样的设备还将不断推广,最终以期覆盖到商场、广场等更多场景中。Pdyednc

触景无限AI+体温预警系统30ms高速定位超温人员

触景无限基于自身在图像识别上的优势,在传统热成像的基础上进行优化,加入可见光人脸识别技术,实现了可快速、高精度、大批量检测的AI+体温预警系统,在高密度人流中可快速定位体温异常人员,并对其行动轨迹进行精准分析,实现高效而又全面的防控。Pdyednc

采用非接触式测温设计的瞬视测温仪可在中远距离对人体进行测温,检测精度为+/-0.3 ℃,达到医用精度。同时瞬视人体测温仪响应时间仅为30ms,每秒可检测16个个体的体温,每分钟高达960人,完全满足机场,高铁,地铁等公共场所的高密度人流检测需求。Pdyednc

结合触景无限的AI图像识别技术,瞬视人体测温仪可精准识别人流中每个个体,排除干扰,检测目标额头温度,实时将温度叠加显示在视频上,人脸与温度一一对应,方便工作人员查看。Pdyednc

检测到超温目标后,体温预警系统可实时识别目标身份,对超温目标进行警报,将彩色照片、相关身份信息连同温度信息,发到执勤人员的手机APP, 方便寻找目标人员。Pdyednc

同时触景无限的AI+体温预警系统在接入监控系统之后,可联动周围分布广泛的普通摄像头,对感染人员的行动轨迹进行追踪,在园区等区域范围内,给出人员流动的轨迹和经过的时间,方便后续精准排查接触人员,有效控制疫情传播。Pdyednc

此外触景无限的AI+体温预警系统的历史数据都会在后台生成精准到分钟的温度报表,对每个超温者建立健康档案,每次超温报警都有据可查。同时所有数据都可以传送至疾控中心,为疫控决策研判提供科学依据。Pdyednc

触景无限的AI+体温预警系统本身支持多级组织架构和分布式部署,可以按照使用场所,卡口数量、测温目标数量的不同采用不同的部署方案。在功能性超过同类体温测试系统的情况下,部署难度并未提升。Pdyednc

商汤推出AI防疫解决方案,可实现“体温+口罩+身份”识别

人工智能平台公司商汤科技日前提出了“人员体温+口罩佩戴+人员身份”等多方面识别和管理的AI防疫解决方案。Pdyednc

据悉,该方案由区域通行模块和出入口通行模块,能将实时信息统一展现及存档。其中,区域通行模块可在机场、车站、地铁、学校、办公楼宇、小区等多种场景下实现非接触式筛查,实现高温、未戴口罩异常事件告警和人员识别。Pdyednc

部署此模块后,系统通过热成像摄像机对行人的额头温度进行测量,可在人群中自动检测到体温超过37.3°C的人员,并产生声光/弹窗提醒。工作人员可进一步使用医用体温计做二次测量后在智能管理系统中做复核确认。Pdyednc

此外,该系统还支持未戴口罩人员识别提醒等,并可在佩戴口罩的情况下高精度识别出人员身份。通过上述方式,为管理人员提供往来人员体温、口罩佩戴情况以及人员身份等全方位的防疫信息辅助。Pdyednc

该方案的出入口通行模块将人脸识别、无感测温与无感通行结合,可快速识别人员信息并做测温登记,同时提供后台记录。Pdyednc

商汤科技称,应用新系统的出入口通行模块,无需摘下口罩即可准确识别员工身份,记录出勤,在人员戴口罩的情况下,露出50%鼻梁时通过率可达85%。同时,还可设置对口罩进行识别,规范员工必须佩戴口罩进入办公区。Pdyednc

据商汤科技介绍,目前正就此方案与多地合作伙伴沟通,争取尽快落地。Pdyednc

本文为EDN电子技术设计 原创文章,禁止转载。请尊重知识产权,违者本司保留追究责任的权利。
EDN China
暂无简介...
  • 微信扫一扫
    一键转发
  • 最前沿的电子设计资讯
    请关注“电子技术设计微信公众号”
  • 剖析七种面向物联网的定位技术 在全球定位技术方面,GPS应用已非常成熟和广泛,但有一个遗憾是,它不支持室内定位。万物互联大背景下的定位要求是广连接、大范围、高并发和高精度,这就衍生了对定位技术的新需求。
  • 利用纸基生物燃料电池为一次性电子产品供电 锂离子电池存在的安全隐患以及可能对环境造成的不良影响,驱使厂商寻求成本更低且可持续的替代方案。纸基超薄便携式生物燃料电池系统使用生物催化剂代替化学或昂贵的金属催化剂,将天然基材转化为电力。
  • 运营商喊话:电子行业亟需解决的5G三大难题 2019年6月份开始中国的5G牌照正式发放以来,中国5G已经初具规模,整个5G的商用全面加速、新基建更是开启了5G建设提速的窗口。 但对于运营商来说,仍有三大技术难题亟需解决。
  • LoRa不符合工信部技术要求?答案正相反! 去年底,继《中华人民共和国工业和信息化部公告2019年第52号》(进一步规范微功率短距离无线电发射设备的管理)发布后,有多家媒体揣测,这一规范是针对LoRa所制定,LoRa恐怕要凉凉了。在“2020 LoRa创新应用论坛”上,Semtech公司就此给出了官方解答。
  • AI加速器能促成绿色数据中心吗? 加速器使AI处理受益最大,CPU则继续在超大规模和企业数据中心市场赢得席位,因为CPU应用更加灵活。随着AI应用的不断扩大,以及新的5G应用产生更多的非结构化数据,数据中心的能耗不太可能很快下降。
  • AI新基建有怎样的机遇与挑战(圆桌论坛) 在ASPENCORE举办的第二届(2020)国际电子产业链资源对接大会的AI分论坛的圆桌论坛上,主持人以“AI新基建机遇与挑战”为主题,与六位演讲嘉宾就人工智能和5G等话题进行了交流探讨。
广告
热门推荐
广告
广告
EE直播间
在线研讨会
广告
广告
面包芯语
广告
向右滑动:上一篇 向左滑动:下一篇 我知道了