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武漢疫情牽動人心，全國人民都密切關注著疫情的最新動態。就在這樣的危急關頭，AI測溫儀悄無聲息地全面投入使用。
悄無聲息并不是說AI測溫儀的落地沒有被報道，而是在疫情爆發的時期，人們的關注重點都落在了藥物研發，疫情動態，卻鮮有人發掘在火車站部署的溫度檢測設備。
人工智能到底能給產品帶來多大的改變？近年來對于人工智能的評論褒貶不一，2019年的安博會上，已然看到了各大龍頭企業在AI的落地，而這一次的突發疫情需求，成為了考驗企業的主戰場。
春節返程高峰即將來臨，面對龐大的返程人流，簡單的測溫槍與人工查驗的測溫儀早已滿足不了現階段的大流量場景需求。在這場疫情監控戰中，只有AI紅外測溫能夠高效準確地執行監測任務。
紅外測溫測的是溫度，不是病毒攜帶者
人的體溫高低是作為判斷是否感染新型冠狀病毒的一項根據，但不是發燒、體溫過高就是感染者。現在對于發熱病人的篩查，將測量溫度定在了37度3，便于對發熱患者或者有傳染病的患者的篩查。
紅外成像自動測溫儀，系統由熱成像攝像頭、測溫黑體、智能控制終端組成，可以通過紅外探測和可見光攝像機輔助實現人體測溫。相比便攜式測溫儀，AI紅外測溫儀有非接觸性測溫、測量準確度高、測量速度快、對環境要求不苛刻等優點，能即時、迅速反映進入其監測區域的每一個人的體溫數據，從而保證區域內體溫正常旅客無需滯留順暢通行。
在紅外線照射下，不同部位發出不同的輻射強度，人與人之間相同部位的溫度差異，都可以清晰的呈現在畫面中。
非接觸、直觀、24小時不間斷工作、不影響人流通行，成為了紅外測溫儀在這個特殊時期最大的亮點。比起測溫槍等手持測溫儀器，測溫儀在大流量通行場景下的優勢不言而喻。在這樣的條件下，一套紅外測溫儀能夠在一定范圍內迅速找到溫度異常人員，成為AI測溫儀、熱成像攝像頭火熱的主要原因。
AI實現人流暢通
如何實現準確分辨發熱人員，是算法需要解決的主要問題。人員密集場所，室內溫度變化也會對測溫儀產生影響，在復雜場景下，很容易產生誤報。
無感紅外人體熱成像測溫系統中，黑體的應用成為測溫精度的關鍵，通過將黑體設置在熱成像視野范圍內，利用黑體的特性開展測溫標定，建立灰度與溫度的準確對應關系，進行測量溫度實時校正，將視頻畫面和個人體溫對應顯示，大幅度提高了人體測溫的測溫精度，減少測溫誤差到±0.3℃。
當然，現實的情況要復雜得多。在疫情影響下，乘客都會“全副武裝”，口罩、帽子等保護措施都會做的很到位，這也給測溫帶來了不小的難度。“戴眼鏡人士”的熱紅外溫度檢測也是一個大問題。因為熱紅外線對玻璃制品的透視性也比較差勁，這個時候，檢測結果可能會受到人臉區域不同物體發射率的影響。
可以看到的是，遠距離大范圍檢測的精度依然是一個難題。
在疫情防控戰中，對于技術的考驗也變得嚴峻起來。產品穩定性、測量精度要求，算法要求，也會在這次的“戰斗”中逐一迭代升級，邁向下一個時代。
結語：
危急時刻，考驗著企業的技術能力與應急能力，除了技術上的不足需要進一步發展，產能的要求也迫在眉睫。目前國內紅外測溫儀生產廠商如中國電科、高德、浙江大立科技、海康威視、大華等，短期內啟動緊急復工，加班生產，但依舊無法滿足全國市場的需求。從12月到現在，高德紅外的生產工廠一直處于24小時輪班上崗狀態，因為“訂單已經排到正月十五以后了，處于爆倉狀態”。武漢疫情也暴露出國內醫療及安防市場在醫療器械與熱成像檢測儀生產制造方面的一些弱點。 |
