目前可以采用紅外測(cè)溫安檢門(mén)來(lái)控制，新型病毒的傳播。將安檢門(mén)配備在各大單位的出入口，進(jìn)出的人員通過(guò)安檢門(mén)時(shí)就可以進(jìn)行體溫檢測(cè)，如果通過(guò)人員體溫合格，即可安全提供。如果通過(guò)人員體溫出現(xiàn)異常，那么安檢門(mén)就會(huì)出現(xiàn)真人語(yǔ)音提示，從而提示安檢人員應(yīng)該對(duì)此人進(jìn)學(xué)觀察，達(dá)到病毒無(wú)法傳播，保衛(wèi)人民群眾的安全。

體溫篩查安檢門(mén)是一種集帶人體溫度篩查和金屬探測(cè)為一體的安全檢測(cè)門(mén)，該門(mén)是一種結(jié)構(gòu)上做成人可通過(guò)的門(mén)狀，該設(shè)備基于紅外技術(shù)，能夠快速篩查過(guò)往人群，具有非接觸式快速篩查體溫，遠(yuǎn)距離、大面積人群查驗(yàn)的優(yōu)勢(shì)。應(yīng)用到公共場(chǎng)所、各企事業(yè)單位等場(chǎng)所出入口，滿足疫情篩查需求。

當(dāng)前好消息疫情增加確診人數(shù)逐步減少，但是我們也能掉以輕心，現(xiàn)在各個(gè)行行業(yè)各個(gè)地區(qū)都開(kāi)始展開(kāi)復(fù)工高潮，那么我要怎么針對(duì)復(fù)工人員做出有效防御呢，主要就是體溫檢測(cè)。溫度檢測(cè)安檢門(mén)是預(yù)防傳播性疾病測(cè)溫快速篩查設(shè)備其中之一。

所謂的測(cè)溫安檢門(mén)是將紅外測(cè)溫系統(tǒng)集成到傳統(tǒng)通過(guò)是金屬安檢門(mén)上，達(dá)到測(cè)溫、安檢的雙重目的，阻止體溫異常以及攜帶有的人員通過(guò)。那么接下來(lái)就小編就跟大家普及一下測(cè)溫安檢門(mén)。

紅外測(cè)溫帶金屬安檢：有機(jī)將紅外測(cè)溫與金屬安檢融合，通過(guò)金屬安檢門(mén)前，先進(jìn)行紅外人體測(cè)溫，真人發(fā)音報(bào)警，提示體溫異常，有效防止規(guī)模性疾??；

新型冠狀病毒來(lái)勢(shì)洶洶，人心惶惶，為加快通行速率，避免，打贏這場(chǎng)新型冠狀病毒的疫情，為疫情防控工作作出自己的貢獻(xiàn)，深圳市德翼智能不斷加大研發(fā)投入，生產(chǎn)出測(cè)溫人臉識(shí)別終端。

測(cè)溫人臉識(shí)別終端在校驗(yàn)人臉信息時(shí)，同時(shí)檢測(cè)人體實(shí)時(shí)溫度，并把人體溫度信息實(shí)時(shí)上傳到數(shù)據(jù)庫(kù)中，做為出入流水存儲(chǔ)。識(shí)別方式組合：人臉識(shí)別，人臉識(shí)別 體溫，體溫。單獨(dú)做為測(cè)溫型人臉識(shí)別終端設(shè)備使用，可作為考勤機(jī)。與門(mén)禁設(shè)備配合使用，做為主控及識(shí)別終端。與閘機(jī)通道設(shè)備配合使用，做為主控及識(shí)別終端。測(cè)溫型人臉識(shí)別終端適用于學(xué)校、商場(chǎng)、企事業(yè)單位、辦公大廳、營(yíng)業(yè)大廳等非固定人群需要快速通過(guò)，并且無(wú)人值守或半無(wú)人值守的場(chǎng)所。

在疫情防控方面，測(cè)溫人臉識(shí)別終端有效降低了測(cè)溫時(shí)大面積接觸人體帶來(lái)的潛在風(fēng)險(xiǎn)，縮短人體測(cè)溫時(shí)間，提高測(cè)溫效率。同時(shí)集中化的管理，為篩查追溯疑似患者、流動(dòng)人員提供了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)支持，為上述場(chǎng)景下的管理提供了強(qiáng)有力的安全保障。

AI 熱成像人臉識(shí)別熱成像和低照度雙光相結(jié)合，可通過(guò)AI的深度學(xué)習(xí)技術(shù)加持，實(shí)現(xiàn)在黑暗中準(zhǔn)確識(shí)別人臉。當(dāng)使用熱成像照相機(jī)拍攝面部圖像時(shí)，主要的挑戰(zhàn)在于捕獲的熱圖像必須與目標(biāo)人物的常規(guī)可見(jiàn)圖像的監(jiān)視圖像庫(kù)相匹配。需要將構(gòu)建出來(lái)的圖像與數(shù)據(jù)庫(kù)中的已知面部進(jìn)行匹配，才能識(shí)別出目標(biāo)。這項(xiàng)熱成像人臉識(shí)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?；诖?，美國(guó)研究實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)出了一套基于深度學(xué)習(xí)的 AI 識(shí)別系統(tǒng)。通過(guò)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(biāo)記出來(lái)，從而可以確定出人臉的整體形狀。接下來(lái)，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(chēng)為“多區(qū)域合成”的系統(tǒng)通過(guò)損失函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，熱圖像和可見(jiàn)圖像之間的誤差會(huì)被化，從而可以構(gòu)建出一個(gè)相對(duì)準(zhǔn)確的人臉圖像。從熱圖像中合成可見(jiàn)光圖像是異質(zhì)人臉識(shí)別中十分有前景的一項(xiàng)方法，可以利用已有的在可見(jiàn)光人臉數(shù)據(jù)庫(kù)上訓(xùn)練的面部識(shí)別軟件，并且更有效地進(jìn)行跨光譜匹配。提出了一個(gè)利用全局和局部五官來(lái)增強(qiáng)判別性的可見(jiàn)光人臉圖像合成方法。