文章來源：北京領邦智能裝備股份公司

疫情發生以來，全國上下傾力奮戰得到有效控制，科技抗疫逐漸成為有效抓手，而AI紅外熱成像測溫儀無疑將成為抗疫一線的一把利劍，斬斷疫情傳播的途徑。

需求引領技術變革

2003年非典后，紅外測溫技術一時成為熱點，相關技術標準相繼發布，但面對突發新型冠狀病毒疫情，紅外測溫卻顯得力不從心。傳統紅外測溫技術無法提取人體額頭溫度，市場通常的做法是只把目標對象中體溫最高的發熱人員顯示出來，這存在重大技術漏洞，漏查時常出現。同時黑體作為紅外測溫的參照物，會受環境溫度影響需要不斷校正，以盡可能保證測溫結果的準確度，在沒有AI賦能的情況下也只能接受現實。在此次突發的疫情下，如何在大場面、大人流環境中對人體進行體溫快速篩查是亟待解決的關鍵問題。

近幾年，隨著AI技術在工業、物聯網領域應用及經驗的不斷累積，AI技術在此次疫情期間發揮了作用，新的解決思路已漸趨成熟。據悉，為響應中關村高科技產業促進中心發布的“中關村征集令：戰疫急需研發項目等你來揭榜！”的應急保障任務，北京領邦智能裝備股份公司所研發的融合AI、大數據分析、紅外測溫技術的AI紅外熱成像測試儀很好的解決了大場面、大人流環境中進行體溫快速篩查的問題。

個體相加不代表群體

以往紅外測溫技術更關注于個體，由于人體各部位的溫度差異較大，即便是面部溫度，也受采集角度、采集環境、對象姿態的影響使測查結果出現較大偏差。

實際上，個體相加并不等于群體，群體有其自身的特點，以往受制于技術盲點，難以實現更為精準的群體測查需求。此次北京領邦智能裝備股份公司應急研發的AI紅外熱成像測試儀就針對大場面、大人流量應用場景，準確捕獲受檢群體中每個人的額頭溫度，逐一顯示在屏幕上，將采集到的動態額溫經過精確算法科學的轉換為固定體溫，并能將精度控制在0.2℃以內，有效規避了設備精度、環境溫度等變化所帶來的結果誤差。

同時，為適應冬季低溫環境，該產品還采用了相對溫度測量技術，測量的是人體相對溫度（比受檢群體平均體溫高1℃則視為發熱），而不是絕對溫度，滿足了相關疾控部門的技術要求。比如，早晨額頭溫度可能是34℃左右，如果采用絕對值與37.3℃比較，就無法檢測出真正發熱者，而相對溫度測量技術則有效管控了潛在風險。

據北京領邦智能裝備股份公司董事長崔忠偉博士說：“借助公司在AI工業質檢及精密測量技術領域長期積累的豐富經驗，以防疫需求為導向，很好的將AI、大數據分析及傳統紅外測溫技術相融合，打破以往個體比較的思路，將測量精度、儀器誤差、環境影響及防疫法規納入研發體系，讓篩查結果更為精準、更趨合理，在防疫篩查中展現出了良好的實測結果。目前，應用于防疫體溫篩查的AI紅外熱成像技術已走在了世界前列。”?

關口前移實踐出真知

防疫期間，人民安危是重中之重，任何細微的疏忽將鑄就大錯。無論傳統紅外測溫產品，還是響應征集令的創新企業開發的應急產品，戰疫一線是最好的試驗場，紙上談兵，不如現場比試，數據結果說明一切。近日，北京市相關疫情防控部門組織多家紅外測溫企事業單位在王府井商圈、北京站地鐵、招商局外運大廈等防疫一線進行長達一周的并行技術實測。現場環境復雜，溫度、光照、人流密集度、空間布局都考驗著產品的性能。測試結果表明，AI紅外測溫技術無論在檢出精準度、檢出效率，還是在環境友好度上都獲得較好的實測數據。測試期間，北京站地鐵檢出兩位發熱人員并上報疾控中心，其他設備未檢出，對比結果受到現場運營及組織機構極大關注。

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AI紅外測溫技術檢出兩位發熱人員（北京站地鐵口）

行業標準亟待完善

此次新冠肺炎疫情來勢兇猛，全國上下群策群力，傳統紅外測溫產品也順勢扛起了應急保障的大任，為前期疫情控制做出了貢獻，但暴露出來的問題也廣為詬病，測查精度、測查效率，無疑成為大家關注的焦點。

此次所征集的非黑體紅外快速測溫技術，正是看到了現有紅外測溫技術在防疫應用中的短板，以及防疫后期對大場面、大人流市場應用的需求，在第一時間發布征集令，明確要求體溫測量精度優于0.3℃，需滿足機場、車站等各類大客流場景。在傳統產品與創新技術并行的檔口，制定完善的紅外測溫技術行業標準則顯得尤為必要。

據悉，中關村高科技產業促進中心正在規劃紅外測溫產品路線圖，按不同應用場景來規劃產品定位，優化技術路線，完善行業標準，讓不同應用場景的用戶能夠清晰辨識所需，讓好鋼用在刀刃上，以盡快落實中央應對新冠肺炎疫情工作領導小組提出的依法防控、精準防控、推動關口前移的總體部署。相信隨著AI技術以及大數據分析能力的不斷提升，AI紅外測溫產品必將成為防疫一線的主力軍。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的AI赋能红外测温助力精准防控疫情……的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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