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智能體溫檢測需求分析

建設背景

2019年底武漢爆發新型冠狀病毒疫情，該病毒具有人傳人、醫務人員感i染、一定范圍社區傳播特點，疫情已經擴散至全國各地。新型冠狀病毒的主要癥狀之一是體溫異常，國家衛健委高i級別專家組組長、工程院院士、國家呼吸系統疾病臨床研究專家鐘南山表示，新型病毒存在人傳人現象，武漢減少輸出是非常重要的一個方面，武漢會有很嚴格的篩查檢測措施，特別是體溫檢測。

2020年1月，交通i運輸部啟動Ⅱ級應急響應，有關負責人介紹要加強防控工作指導，督促各級交通i運輸部門配合衛生健康部門，落實車站、碼頭等重點場所和汽車、船舶等密閉交通運輸工具的通風、消毒、測體溫等必要措施。在聯防聯控工作機制下，配合衛生健康部門在交通樞紐客運場站提供場地設置旅客體溫監測設i施。

為做好開學后的防控工作。要組織各級各類學校加強校門出入管理，對出入學校的車輛、人員要做好檢查和登記。必要時學校要配備紅外線體溫測量儀器，對發熱人員按防控要求及時送診。

市場監管局督促各區局進一步加大防控力度，監督經營單位落實主體責任，嚴格落實測量體溫、佩戴口罩等防疫工作要求。

部分地區政府成立新型冠狀病毒感i染的肺i炎疫情防控指揮部，發布公告要求各機關企事業單位、公共場所經營管理者應配置體溫檢測設備，并對進入人員進行檢測，要求其佩戴口罩。

隨著春節后工廠開工，學校開學，全國即將迎來大規模人員流動，如何快速的對流動人員進行體溫篩查是十分迫切的需求。

熱成像測溫是通過非接觸方式檢測人體溫度，可以簡捷、安全、直觀、準確的查找、判斷人員是否存在體溫異常現象，迅速采取措施解決防止發熱人員流動。

因此，本系統設計建設一套基于熱成像人體測溫篩查的整體解決方案，能夠幫助用戶快速發現體溫異常的人員。

體溫檢測設備的另一大優勢在于實現了紅外光和可見光傳感器的融合，紅外賣力測溫，可見光賣力識別。雙光融合解決了紅外模組、可見光模組時間的視頻流畫面臨齊、時鐘對齊、幀率對齊等問題。

通過兩者 SDK 的集成，對于紅外影像中監測到的溫度，系統能在可見光影像中將數據對應到相應的人臉、人體上，實現了即時直觀的效果出現，并對疑似發燒i人員舉行預警，利便對于疑似發燒者二次手檢。

根據目前疫情情況，很多的企業有序上班，人們一定要提前預防，抓住黃金防控期。面向園區、辦公樓。

物體與紅外熱像儀的距離影響測溫的準確性

       當然，近些年來測量物體距離的設備越來月成熟，包括單點測距儀，TOF, 激光雷達, 雙目視覺傳感器等，如果將紅外熱像儀與這些傳感器集成，將可以在很大程度上校準距離對溫度測量的影響。

環境影響

       除了這些因素之外，紅外探測器的各項參數還會存在噪聲，溫度漂移等。這些都限制了測溫的準確性。因此，要用紅外熱像儀實現較為準確的人體溫度的測量，還是需要困難的。不過在一定的場景下，對場景進行完整的建模，經過嚴格的標定與校準，在該場景下還是有可能實現較為準確的提問測量的。

       當前，全國對新型冠狀病毒疫情的防控已進入關鍵期，在車站等人i流量巨大的公共場所，如何安全、快速、高i效地實現對來往人群的體溫檢測逐漸成為防控工作的重要一環。

      針對現有體溫檢測系統所存在的局限性，百度AI多人體溫快速檢測解決方案落地應用。基于AI圖像識別技術和紅外熱成像技術，以非接觸、無感知的方式，可靠、高i效地解決了在公共場所人員高度聚集、高流動性情況下的體溫實時初篩檢測問題。