局域網(wǎng)即可快速部署和落地，解決校園疫情防控燃眉之急

口罩識(shí)別：不戴口罩識(shí)別報(bào)警

人臉識(shí)別：體溫過(guò)i高報(bào)警綁定人員信息

測(cè)溫統(tǒng)計(jì)：查詢、統(tǒng)計(jì)測(cè)溫?cái)?shù)據(jù)

報(bào)表導(dǎo)出：導(dǎo)出報(bào)表

智能快速體溫檢測(cè)系統(tǒng)基于AI圖形識(shí)別技術(shù)和紅外熱成像技術(shù)，具有部署簡(jiǎn)單、篩選快速、非接觸式巡查的優(yōu)勢(shì)，可快速查出體溫不在正常范圍的人員，以減少疫情在公共場(chǎng)所的的傳播，更減少工作人員被傳i染的風(fēng)險(xiǎn)。

 在現(xiàn)在的疫情條件下，絕大多數(shù)出行者都佩帶口罩，這對(duì)于深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的人臉檢測(cè)提出了高難度的要求?！竿ɡ龣C(jī)場(chǎng)閘機(jī)的安檢方式需要把口罩摘下來(lái)。在我們的系統(tǒng)中，算法針對(duì)戴口罩和帽子的情況作了針對(duì)性訓(xùn)練，可以準(zhǔn)確地檢測(cè)出戴口罩的人，從而保證體溫監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性，也無(wú)需被檢測(cè)者摘掉帽子和口罩?！?/span>

傳統(tǒng)的人臉圖像支解。AI 體溫檢測(cè)系統(tǒng)需要在戴口罩的情況下識(shí)別出人臉，進(jìn)而資助紅外傳感器舉行定位。這就需要對(duì)以往的人像支解技術(shù)舉行一些革新——開(kāi)發(fā)者們對(duì)于人臉圖像支解的關(guān)鍵點(diǎn)舉行了重新設(shè)定。

       在這次新冠狀病毒疫情中，由于感i染的一個(gè)明顯癥狀是發(fā)熱，因而對(duì)人體體溫進(jìn)行快速準(zhǔn)確的測(cè)量對(duì)疫情的防控具有重要意義。有不少檢測(cè)站點(diǎn)用紅外熱成像儀進(jìn)行人體溫度的測(cè)量，其優(yōu)勢(shì)包括測(cè)量速度快非接觸式測(cè)量減小交叉感i染監(jiān)控視場(chǎng)較大，便于在人i流量較大的場(chǎng)景中進(jìn)行多人體目標(biāo)的檢測(cè)非接觸式測(cè)溫人體溫度?？梢酝瑫r(shí)測(cè)量多人體溫。

       但是應(yīng)用紅外熱成像儀測(cè)量溫度在理論上存在一些限制，使得其測(cè)試物體的絕i對(duì)溫度存在一定的誤差。這個(gè)限制，從本質(zhì)上講，是紅外熱成像儀探測(cè)到的紅外波的強(qiáng)度不只與物體的溫度有關(guān)，還與物體的輻射率、物體與紅外熱像儀的距離有關(guān)。