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百度AI体温检测技术落地北京,测温精度误差仅为0.05摄氏度|爱游戏网页版


本文摘要:由于疫情进一步蔓延,世界卫生组织(WHO)本周将武汉新冠肺炎宣布为紧急医疗事件。

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由于疫情进一步蔓延,世界卫生组织(WHO)本周将武汉新冠肺炎宣布为紧急医疗事件。在这场与病毒抗争的战斗中,各方都尽力阻止疫情的传播,AI技术也在其中发挥了更多的作用。

2020年2月1日,百度方面对应,将AI技术投入新型冠状病毒感染预防管理,例如北京清河站落地应用于AI多人体温慢检测解决方案。这个车站是京张高速铁路的始发站之一,也是京张高速铁路线规模仅次于的车站,春节期间高峰日的客流量约为3万人左右,北京地铁13号线在这里另设了换乘站。据介绍,目前在车站、机场、地铁站等人流密集的公共场所使用的体温检测方法没有限制。

传统的额温枪-检测速度快,容易堵塞交通,有可能减少近距离认识,降低交叉感染的风险。抽搐筛查系统-现场值班的工作人员用肉眼仔细观察异常情况,可能会影响筛查的精度和效率。

具有一定能力的智能测温系统——远距离、大范围、脸部特征过少(戴帽子和口罩)的检查可能经常出现判断错误。但是,百度的AI体温检测技术大大解决了上述问题。据报道,该技术可以根据重点检测和图像红外线温度图形温度分析算法,可以检测一定面积内乘客额头温度,戴帽子和口罩也需要慢慢筛选。

(公共编号:)不仅提高了检查效率,这个解决方案的配置也非常简单。例如,在地下通道和最重要的地区设置固定点照相机,如果需要大众应对或弱点,照相机就完成了3-5人/出厂的脸部温度慢的检测系统。目前,该系统需要测量的温差在0.05摄氏度以内。

对于体温远远超过一定克数值的人员,系统会以秒级收到报警,获取人脸图像信息,协助工作人员及时有效措施。由于车站的人流量很大,所以固定点的照相机有可能经常错过判断,工作人员可以通过这个解决方案用于计算机和手机等移动设备进行非接触式判断。找到体温异常的人后,进一步测量传统的额温枪,确保正确的筛选,同时提高了巡逻效率。

更重要的是,这种解决方案在很大程度上降低了人工成本,降低了员工感染病毒的风险。另外,浙江大华等公司也在月底前顺利开发完成了热光学测温系统,可以实现远程、大面积检查,在30℃~45℃的测量范围内,测量精度高约为±0.3℃,发现异常体温者后,系统会自动警告,开始复查方案。疫情越来越激烈时,该公司已在上海车站使用冷光测温系统,上海虹桥机场和上海浦东国际机场也顺利试用。

(参照迄今为止的报道)实质上,几年前,AI技术应用于病毒感染的预防管理。2016年,由佐治亚大学、梅西大学和加州大学组成的团队开发的AI模型作为预测丝状病毒的传播——该病毒一般不会感染蝙蝠,但也可以传播给人类的埃博拉病毒和马尔堡病毒是最少见的菌株。

该模型通过综合57种不同因素预测哪种蝙蝠可能装载丝状病毒,其精确度为87%。2017年,来自Saw的Sweethock。

公共卫生学院和新加坡国家环境局环境卫生研究所的科学家开发了预测登革热频发的AI算法。旋转后,创业公司的Aime开始获得工具,预测登革热频率的84%。的双曲馀弦值。

目前,医疗保健公司Metabiota(其平台可根据疾病症状、死亡率、治疗性等信息估算疾病传播的风险)与美国情报界和美国防卫部合作处理与冠状病毒有关的问题。原始文章允许禁止发布。下一篇文章发表了注意事项。


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