場(chǎng)上也存在一些智能測(cè)溫系統(tǒng)，但疫情期間戴口罩的原因，使得可供識(shí)別的面部特征過少，加上遠(yuǎn)距離大范圍檢測(cè)的精度控制問題，存在一定程度的漏判、誤判現(xiàn)象。

現(xiàn)在除了光纖測(cè)溫，還有一些重要的場(chǎng)合需要人體測(cè)溫。

要安全、高效地進(jìn)行大規(guī)模人流體溫檢測(cè)，AI技術(shù)手段的輔助必不可少。早在疫情剛剛開始的時(shí)候，相關(guān)疫情防控機(jī)構(gòu)就向擁有技術(shù)的科技公司尋求幫助，希望引入新技術(shù)解決當(dāng)前難點(diǎn)。

1月25日，中關(guān)村科學(xué)城管委會(huì)面向北京市海淀區(qū)企業(yè)和科研團(tuán)體征集與“紅外測(cè)溫產(chǎn)品”有關(guān)的人工智能技術(shù)方案，欲提高以“大規(guī)模人群”為基礎(chǔ)的測(cè)溫精度。

呼吁發(fā)出不久，不少涉及AI領(lǐng)域的科技公司廣泛響應(yīng)號(hào)召制定解決方案。

以百度在北京清河火車站的落地應(yīng)用為例，基于AI圖像識(shí)別技術(shù)、紅外熱成像技術(shù)以及圖像紅外溫度點(diǎn)陣溫度分析算法，紅外攝像機(jī)可以迅速完成3－5人／批次的額頭溫度檢測(cè)，有效規(guī)避了佩戴口罩及帽子造成面部識(shí)別特征較少的問題，一旦發(fā)現(xiàn)體溫超出閾值的人員，即可進(jìn)行系統(tǒng)報(bào)警進(jìn)行手持設(shè)備的二次檢測(cè)。

與傳統(tǒng)的測(cè)溫方式相比，這套解決方案的優(yōu)勢(shì)在于直觀、非接觸和24小時(shí)工作，既降低了工作人員被傳染的風(fēng)險(xiǎn)，又提升了巡查效率。

值得一提的是，不同于產(chǎn)能吃緊、造價(jià)高昂的高溫紅外測(cè)溫儀器，百度的AI多人體溫快速檢測(cè)解決方案僅需要一套紅外攝像機(jī)和人臉識(shí)別攝像機(jī)組成的攝像系統(tǒng)、一套百度自主研發(fā)的算法系統(tǒng)，以及一臺(tái)充當(dāng)算力和顯示系統(tǒng)的電腦，并且當(dāng)前系統(tǒng)的測(cè)溫誤差已經(jīng)優(yōu)化到了0.05攝氏度。