日前，百度AI測溫系統(tǒng)部署在北京“教育重鎮(zhèn)”海淀區(qū)多所學(xué)校，包括有北京大學(xué)附屬小學(xué)、中關(guān)村一小、中關(guān)村二小、八里莊小學(xué)等，為即將到來的開學(xué)提前做準(zhǔn)備。

百度方面表示，一直以來，學(xué)校開學(xué)復(fù)課后的疫情防控工作如何展開，備受眾多家長和學(xué)校的關(guān)注。然而，利用額溫槍和紅外設(shè)備進(jìn)行體溫檢測的方式，難以有效應(yīng)對當(dāng)前疫情防控與開學(xué)復(fù)課兼顧并重的現(xiàn)實(shí)需求。

首先，由于學(xué)校大多有著較為統(tǒng)一的上課時(shí)間，這便使得其在學(xué)生到校體溫檢測時(shí)間上存在著較為明顯的 “早高峰”，易在學(xué)校周邊形成短時(shí)間內(nèi)大量人流聚集的情況。

其次，春夏之交變，設(shè)置于校園或教學(xué)樓大廳出入口的體溫檢測設(shè)備時(shí)常會受到包括氣溫、風(fēng)力、強(qiáng)日照在內(nèi)的外界環(huán)境因素影響，干擾了系統(tǒng)檢測的準(zhǔn)確度，也為遠(yuǎn)距離大范圍檢測的精度控制提出了挑戰(zhàn)。

再次，雖然當(dāng)前部分智能測溫系統(tǒng)具備一定AI能力，但由于在疫情防控期間學(xué)生到校需全程佩戴口罩，這在有效保障了學(xué)生自身健康的同時(shí)，也使得可供識別的面部特征大幅減少，令智能測溫系統(tǒng)無法準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)對面部的定位和相應(yīng)位置體溫的快速檢測。

對此，百度依托其在AI和IoT領(lǐng)域的能力積累，基于以AI圖像多人臉檢測跟蹤算法及紅外熱成像技術(shù)，百度AI測溫系統(tǒng)以非接觸、無感知的方式，為上述一系列問題的解決提供了解決方案。

針對檢測速度問題，百度AI測溫系統(tǒng)支持在一定面積范圍內(nèi)對人流區(qū)域多人額頭溫度的實(shí)時(shí)篩選。在單人通道順序通行條件下，1分鐘內(nèi)可完成對逾200人同時(shí)通過的體溫實(shí)時(shí)檢測(實(shí)際數(shù)據(jù)受人群密度及行進(jìn)速度影響)，使到校學(xué)生可無停留過檢，緩解檢測造成的校園出入口擁擠壓力。同時(shí)，對于體溫超過規(guī)定閾值的學(xué)生，也可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)提醒，便于學(xué)校老師進(jìn)行二次復(fù)檢。

針對檢測準(zhǔn)確度問題，百度AI測溫系統(tǒng)則通過對口罩、帽子等佩戴物AI檢測模型、人臉檢測關(guān)鍵點(diǎn)定位、圖像紅外溫度點(diǎn)陣溫度分析算法等技術(shù)的定制開發(fā)，解決了佩戴口罩情況下的體溫快速檢測難題。而一系列基于AI的自適應(yīng)、自校準(zhǔn)算法，也使得系統(tǒng)可針對采集到身體表面溫度各區(qū)域進(jìn)行實(shí)時(shí)精準(zhǔn)推測，讓運(yùn)算結(jié)果更接近于現(xiàn)場實(shí)際環(huán)境下通行學(xué)生的體溫情況，減輕環(huán)境因素帶來的檢測干擾。

據(jù)此前報(bào)道，自今年春節(jié)期間在北京清河站率先投入運(yùn)行以來，百度AI測溫系統(tǒng)已在全國近百處公共場所落地部署。截止4月上旬，在全國范圍內(nèi)共完成超過2700萬人次的快速體溫檢測，覆蓋交通樞紐、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、重點(diǎn)院校及樓宇社區(qū)等眾多場景。