在全民抗疫的特殊時期下，伴隨著春運返潮，企業陸續復工，從重點防控的機場、火車站，到學校、企業、社區等密集型場所，都是不能忽視的地點。除了人工逐一測量體溫排查外，我們還發現，在人員復雜、流動量大地方的出入口處都設置了無接觸式無感紅外人體測溫系統。

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在這次疫情防控中，無感人體測溫系統發揮了怎樣的作用？

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傳統體溫計、體溫槍等測溫方式需要大面積、近距離接觸，既危險又低效。在 AI、物聯網等技術的發展與支撐下，紅外體溫檢測儀首先是高效精準排查的第一層保護網，同時又保證了在全面排查下出行的高效性。

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無感人體測溫系統的技術與原理

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在疫情發生后，澎思科技結合自身在 AIoT 領域的技術優勢，推出了澎思智能無感人體測溫系統。

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這一無感人體測溫系統采用紅外熱成像體溫檢測方式，在30°C～45°C測量范圍內，中遠距離多目標測溫精度高達±0.3°C，固定通道單點測溫精度高達±0.2°C，能夠快速實現異常體溫篩查，大幅提升檢疫工作效率和準確性，確保疫情及時發現、有效處置。

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同時搭載澎思自研的人臉識別和行人ReID技術，實現人體體溫與人員智能關聯，一旦發現體溫異常目標，將立即通過本地語音、燈光等多種方式實時告警，幫助工作人員快速定位發熱人員及其親密接觸群體，并進行攔截，以啟動進一步的確認檢測和醫學觀察。同時體溫、人臉比對記錄將同步后臺，方便后續溯源。

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無感人體測溫系統的應用場景與實戰

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無感人體測溫系統通過人體識別測溫門禁一體機、便攜式人體測溫系統等不同前端設備部署，可保障地鐵、機場、火車站、汽車站、醫院、學校、社區、企事業單位等公共場所高效通行的同時，實現非接觸式體溫檢測、快速篩查、自動告警。

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該系統由便攜式主機、熱成像攝像機（黑體可選）組成，部署靈活，就地組網，準確率高。系統同時支持16個目標檢測，測溫感應距離遠達3米，基于強大的并發處理能力，單臺終端可支持4路測溫相機接入，在高密度人員流動場景中，僅需少量一線工作人員，即可實現大面積人員防疫檢測，降低被感染風險。

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在寫字樓、政府辦公樓、社區、公寓等場所通行入口，通過智能門禁、閘機、訪客管理系統部署安裝，實現對進出人員的非接觸測溫篩查。一旦發現發熱人員將禁止通行，并向用戶客戶端推送提示信息，進行人工干預。由于采用模塊化設計，用戶可靈活選配測溫、指紋、IC卡讀卡器模塊，即插即用，充分利舊，無需復購門禁。

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在當前企事業單位陸續復工的情形下，通過人臉識別測溫訪客一體機，還可實現對復工場所人員進行高效、準確的身份識別，精準篩查、統計企事業復工人員體溫信息。

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無感人體測溫系統的核心技術武器是什么？

對于開發者們來說，應該了解哪些技術？

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技術關鍵詞：AI、計算機視覺、行人重識別、AIoT、全棧AI技術、計算中心、云邊聯動、多場景、解決方案全景圖、智能前端硬件、邊緣節點、指揮調度、分析研判、智能預警

劃重點！CSDN 企業公開課101 開講啦

本期 CSDN企業101公開課便為大家邀請到了澎思科技的技術專家張睿光，為大家詳解《多場景疫情防控：解讀云邊端聯動下的全棧 AI 技術應用》，圍繞大家關心的這些技術問題，進行詳細的解讀。

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課程信息

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課程主題：多場景疫情防控：解讀云邊端聯動下的全棧 AI 技術應用

課程時間：3月5日（周四）晚 8 點

課程講師：澎思科技 張睿光

課程超詳細大綱：

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（一）?抗擊疫情，澎思科技在行動

1. 疫情來襲帶來嚴峻形勢，給城市管理帶來各種挑戰。

2. 澎思科技第一時間響應，結合自身優勢迅速投入疫情防控戰中。

3. 結合現狀，推出整體解決方案。

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（二）?全棧AI技術聚焦疫情防控?

1. 疫情防控解決方案大圖，基于社會各樣場景提供智能化應用支撐。

2. 智能前端硬件（攝像機、門禁、閘機）應用于疫情防控；主要突出全方位數據的采集，更廣、更深、更鮮活

3. 邊緣節點 （嵌入式設備、單兵）；主要突出以高性價比的應用，契合不同場景的需求，靈活配置發揮大作用。

4. 計算中心 講疫情防控平臺 （云+邊的聯動）；（1）中心平臺與智能前端及邊緣節點的搭配，構建疫情防控體系；（2）通過云中心大數據的應用服務于指揮調度、分析研判、智能預警等業務應用。

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（三）疫情防控場景實戰應用

1.?某醫院前線（懷柔）

2.?某公安檢查站（太原）

3.?某社區（無錫）

4.?某樓宇（寧波）

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（四）?釋放觀點，引申前瞻（疫情給我們的啟示）

1.?數據采集（廣、深、鮮活）

2.?云化應用

3.?數據智能的價值

4.?構建防控體系，助力社會治理能力現代化

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（五）?了解澎思更多信息

1.?公司發展脈絡

2.?技術積淀

3.?新技術儲備?

入群方式

**入群獲取直播鏈接，課程資料**

**入群后，務必查看群公告，修改群昵稱，遵守群規則**

1、掃描交流群二維碼，前100名自動加入，入群時請備注：昵稱-技術-崗位-地區

2、自動入群人數達到上限，無法自動入群時，可添加小助手二維碼：studentcsdn，回復：公開課，小助手會邀請入群

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（群里見~）

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的多场景下的AI疫情防控“天网”：解读云边端联动下的全栈 AI 技术的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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