发热是感染新冠病毒的主要症状之一, 因此在人流密集场所进行体温检测尤为重要,尤其是在火车站、机场、地铁、学校等场所。
传统的体温检测方法存在一些局限性:
首先,公共场所人员密集、流动性高,传统额温枪虽然准确但是筛查速度较慢,容易引发人群拥堵并造成一定近距离接触的可能,增加人群聚集形成交叉性传染的风险;
其次,在人流量较大的通行场景(如地铁、高铁站),现场负责发热筛查系统值守的现场工作人员用肉眼想要快速发现红外图像高温区域并与实际人员匹配具有较大难度,影响了二次精准筛查的效率;
另外,虽然一些智能测温系统拥有一定 AI 能力,但是在疫情防控这个特殊时期,人们出行都佩戴口罩及帽子,使得可供识别的面部特征过少,且远距离大范围检测的精度控制也是难点。在这一情况下如何减少漏判、误判,实现较大人流量的快速检测成为不可忽视的现实问题。
百度 AI 多人体温快速检测解决方案可基于电脑及手机客户端进行部署,可以设定固定检测卡口点位,也可以使用移动设备进行巡检。
比如在地铁站等公共场所,适配有百度体温检测方案的固定点位摄像机面部温度快速检测系统可在通道、重要区域快速部署,在无需群众配合或弱配合情况下,基于固定点位红外摄像机完成 3-5 人/批次的面部温度快速检测系统,可以快速提取温度超标人脸图像信息供进一步通过额温枪排查,提升通道批量初步筛选检测效率。
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