在返校復課背景下,如何做好疫情防控?6月1日,北京40多萬中小學生返校,央視新聞頻道《新聞直播間》聚焦北京市海淀區北京大學附屬小學,對百度AI測溫系統爲返校學生提供體溫測量支持等復課情況進行了報道。

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北大附小校長尹超表示,從進校門開始,就劃好分割線,讓學生們不聚集。然後用兩個紅外測溫儀測量體溫。

央視報道中的"紅外測溫儀"正是由百度研發的AI測溫系統,可以以非接觸、無感知的方式實現遠距離大範圍體溫測量。日前,這一系統已經部署在北京"教育重鎮"海淀區多所學校,包括北大附小、中關村一小、中關村二小、八里莊小學、民族小學等多所知名學校。

百度AI測溫系統依託百度在AI和IoT領域的能力積累,基於AI圖像多人臉檢測跟蹤算法及紅外熱成像技術,解決了當下非接觸式測溫過程中的三大難題。

首先,針對返校復課過程中造成的人流聚集狀況,百度AI測溫系統在單人通道順序通行條件下實現了無停留過檢,每分鐘可對逾200人進行體溫實時檢測,有效緩解了檢測造成的人流聚集情況,減少近距離接觸。

其次,對於集體佩戴口罩帶來的人臉識別困難,百度AI測溫系統定製開發出AI檢測模型、人臉檢測關鍵點定位、圖像紅外溫度點陣溫度分析算法等技術。通過對於口罩、帽子的關鍵點定位完成識別。

此外,各方面環境因素會帶來溫度測量偏差,百度AI測溫系統基於AI的自適應、自校準算法,實時精準推測測量身體表面各區域的溫度,使得遠距離測量的結果能夠更接近於現場實際環境下通行學生的體溫情況,減輕環境因素帶來的檢測干擾。

整體來說,百度AI測溫系統有效解決了學校在開學復課後學生集中返校、到校時的體溫實時初篩檢測問題,降低了校園出入口人員聚集所帶來的潛在健康風險。協助學校老師快速發現、識別體溫疑似異常情況,提高了人工複檢效率。

央視《新聞直播間》提到,北京中小學生返校後的第一堂課就是關於新冠肺炎疫情防控的知識普及。而百度AI測溫系統的運用,將頗顯高深的AI技術與體溫檢測這一"日常"相結合、與疫情防控工作形成聯動,爲中小學生了解AI在防疫過程中的作用提供了一個有益的窗口。

目前,百度AI測溫系統不僅在重點院校實現了集中應用,也已覆蓋了交通樞紐、醫療機構及樓宇社區等衆多場景。截止4月上旬,在全國範圍內已完成超過2700萬人次的快速體溫檢測。

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