隨著眾多企業(yè)有序復工復產(chǎn)，職工集中返崗，疫情防控任務(wù)加重了。而抗疫期間，戴口罩、測體溫成為防控疫情的重要措施。高新區(qū)企業(yè)分布集中，多數(shù)在樓宇內(nèi)工作，上班早高峰期間辦公樓入口處量較大，前來上班的職工往往要排起長隊，等候工作人員手持測溫槍逐一進行體溫測量。這種方式不僅需要投入大量人力，也增加了人員接觸帶來的安全風險。  針對當前嚴峻的形式，研發(fā)出了紅外線測溫門，適合安裝在職工較多企業(yè)、寫字樓內(nèi)企業(yè)較多的入口處。當人員通過紅外線測溫門時，液晶屏幕會快速顯示測量溫度，若有發(fā)熱人員，安檢門會自動報警。相比人工測溫方式，紅外線測溫門更為簡便，更加穩(wěn)定可靠，極大地降低了人員密切接觸帶來的風險。紅外線測溫門應(yīng)用場所：火車站、汽車站、地鐵站、醫(yī)院、工廠、寫字樓、工地、學校、小區(qū)、體驗館、大型活動現(xiàn)場等公共場所。   深圳嘉億能科技紅外線測溫門亮點： 自動紅外人體測溫 金屬安檢：將紅外自動測溫與金屬安檢融合，通過安檢門前，先進行紅外人體測溫，真人發(fā)音報警。提示體溫正常時，閘機開啟并通行，如體溫異常，則發(fā)出報警，且閘機不開啟。能大幅減少人體測溫的工作量及人員投入能大大提升人體測溫的通行速度能大幅降低檢測工作人員的被風險實現(xiàn)自動化測溫、無感通行，減少了測溫帶來的恐慌心理

大范圍多點快速體溫測量是控制疫情蔓延的重要手段，如何基于現(xiàn)有場景對流動人員進行體溫篩查快速布控成為防疫的迫切需求。傳統(tǒng)測溫方案是使用額溫槍進行體溫檢測，平均測溫時間要20~30秒/人，無法滿足量大的測溫場景。雙光譜智能體溫檢測系統(tǒng)，是利用可見光結(jié)合紅外熱成像技術(shù)來開發(fā)的。紅外熱像技術(shù)在疾病防控領(lǐng)域的應(yīng)用，主要是通過人體發(fā)出的紅外輻射，測量人體體溫，通過體溫的監(jiān)測，來及時發(fā)現(xiàn)患有性疾病的人群，及時對疑似病患進行的深度檢查，避免疾病的傳播。

紅外熱像儀還可以同時觀察到場景中多人的體溫，因此對于體溫檢測的工作效率要遠遠大于普通體溫測量設(shè)備。同時，由于系統(tǒng)帶有可見光鏡頭，加上AI人臉識別算法，不僅可以滿足體溫檢測，還能夠?qū)潭ㄈ藛T出入的場景增加人員考勤和陌生人預警等功能。雙光譜智能體溫檢測系統(tǒng)可用在人員密集的場所進行大面積檢測，快速檢測發(fā)熱人員并智能報警，自動追蹤體溫發(fā)熱人員。

AI 熱成像人臉識別熱成像和低照度雙光相結(jié)合，可通過AI的深度學習技術(shù)加持，實現(xiàn)在黑暗中準確識別人臉。當使用熱成像照相機拍攝面部圖像時，主要的挑戰(zhàn)在于捕獲的熱圖像必須與目標人物的常規(guī)可見圖像的監(jiān)視圖像庫相匹配。需要將構(gòu)建出來的圖像與數(shù)據(jù)庫中的已知面部進行匹配，才能識別出目標。這項熱成像人臉識別技術(shù)在追捕逃犯、打擊、夜間作戰(zhàn)方面有很大的用武之地。基于此，美國研究實驗室開發(fā)出了一套基于深度學習的 AI 識別系統(tǒng)。通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理，熱圖像中人的眼睛、鼻子、嘴唇等的邊界被標記出來，從而可以確定出人臉的整體形狀。接下來，非線性回歸模型將這些特征映射到相應(yīng)的面孔樣貌中。

這種被稱為“多區(qū)域合成”的系統(tǒng)通過損失函數(shù)進行訓練，熱圖像和可見圖像之間的誤差會被化，從而可以構(gòu)建出一個相對準確的人臉圖像。從熱圖像中合成可見光圖像是異質(zhì)人臉識別中十分有前景的一項方法，可以利用已有的在可見光人臉數(shù)據(jù)庫上訓練的面部識別軟件，并且更有效地進行跨光譜匹配。提出了一個利用全局和局部五官來增強判別性的可見光人臉圖像合成方法。