《机器之心》报道称
参与：泽南
人工智能技术正在帮助大量即将重返工作岗位的人降低接触新冠状病毒的风险。
新冠状病毒肺炎的流行仍在继续。2月10日，预计中国所有省市都将面临另一波大规模返工。对于人民和当地政府来说，长假过后，双方都将面临另一场考验。
疫情的爆发引起了全国各地的极大关注。为了降低传播风险，北京许多街道和村庄实行了一段时间的封闭管理:进出居民区需要登记和温度检查。
对绝大多数人来说，即使他们被孤立在家里，他们也需要出去买菜。最近几天，人们总是会接触到各种各样的温度检测方法，例如瞄准前额的检测枪，插入耳朵的温度计.如果有很多人，测量需要排队。有时检查员不知道如何操作新设备，这实际上增加了人群聚集的风险。
但好消息很快就来了:下周一，在北京的一些地铁站，我们将看到一种基于人工智能的新解决方案。
周二，一个人工智能温度测量解决方案在北京海淀政府大楼和一些地铁站进行了试点。它可以实现“15人/秒的疑似高烧警报”的超高速，而根本不影响交通效率。
密集人群，无感检测
这个关于“温度”的新技术来自于开放式技术。由于师旷在春节期间成立的“抗新冠状病毒应急工程小组”的不懈努力，及时推出了名为“明基”的人工智能温度检测系统，帮助预防和控制北京新的冠状病毒疫情。
新的体温检测系统可以在地铁安检时实现“无传感器监控”，不影响乘客的行动，也不需要摘下帽子和口罩。
与以往不同，人工智能温度测量系统创新性地采用了人体识别人像识别技术和红外/可见光双传感器解决方案。同时，在自主开发的人工智能平台Brain的基础上，完成了带面具帽子检测算法的优化，使得在拥挤的场景中快速识别成为可能，无需被识别者摘下帽子或面具，从而提高了交通效率，避免了疾病的传播。
与手动短距离检测和传统发热筛查系统相比，师旷侧重于研究和开发远程温度测量准确度和高密度人体流量的可用性。通过前端红外摄像头识别人流中的高温人员，并根据疑似发热人员的人体和面部信息，人工智能技术可以辅助各种公共场所在高密度人流场景下快速筛查异常体温，实现非接触式密集人流人工智能辅助温度传感检测，在很大程度上解决疫情稳定后开放场所交通效率和风险控制的需求。
在处理速度上，“明集”系统完全不影响被测人员的移动，可以实现每秒15人的高速检测(摄像头采集频率达到每秒25帧)，一套系统可以覆盖16个通道，基本上保证了地铁站出入口的控制。因此，在人工智能系统的帮助下，只需要一名工作人员就可以控制人流大的通道，从而大大降低了一线工作人员感染的风险。
除了速度快之外，它还有更广的应用范围。该系统支持超过3米的非接触式远程温度测量。任何怀疑发烧的人都会自动报警。该系统结合独立研究所开发的人体ReID检测和检索技术，可以帮助工作人员快速筛选发热人员的定位线索，以便进一步确认检测和医学观察。
智能温度检测设备让人们在乘坐公共交通工具时感到些许轻松。师旷表示，这种设备将在北京继续推广，以期最终覆盖更多场景，如购物中心和广场。
火速成立工作组，10 余天完成部署
令人惊讶的是，人工智能体温检测系统仅经历了10多天的研发过程，其中疑似发热患者筛查系统的算法开发和内部调试在今年第三天之前就完成了。“师旷科技早在1月20日就开始考虑这件事了，”该项目成员、师旷商业产品部高级产品经理刘瑞伟告诉《机器的心脏》。"在新的冠状病毒疫情爆发后，该公司迅速成立了一个虚拟工作组。"
很快，这个团队的人数增加到了100多人，由师旷首席执行官因基本人领导，其成员来自师旷的各个部门。春节期间，我们加班加点，并很快进行了可行性研究。先后解决了外部硬件设备调试和算法构建问题。整个系统终于在2月4日正式启动。
开放视野项目组成员，负责体温检测系统的神经调节。
在这个过程中，留在北京的开发人员自发地去公司加班，而其他地区的同事则以远程开发的形式贡献他们的力量。
"与以前的产品开发不同，人工智能温度检测系统对于预防和控制新皇冠流行病具有重要意义。在发展过程中，虽然是在春节假期，但每个人的热情都很高，”刘瑞伟说。这套设备完成初步设计的时间是在当年的30号。
在师旷开始部署新设备的同时，海淀区和中关村科技城管委会也开始与各科技公司积极沟通，提供大量的协助和统一的资源调度。
AI 算法加持，戴口罩也能识别
在当前的疫情下，绝大多数旅行者都戴着口罩，这就对深度学习系统中的人脸检测提出了高难度的要求。“传统的机场安检方法要求摘下面罩。在我们的系统中，该算法针对戴口罩和帽子的情况进行有针对性的训练，能够准确地检测出戴口罩的人，从而保证了体温监测的准确性，并且不需要被检测的人摘掉口罩和帽子。”刘瑞伟说道。
传统人脸图像分割。人工智能体温检测系统需要在戴口罩时识别人脸，从而帮助红外传感器定位。这需要对以前的人像分割技术进行一些改进。——开发者重新设定了人脸图像分割的关键点。就
车载测量设备而言，红外测温具有非接触、快速筛查体温的优点，适用于中长距离、大面积、密集人流的检测要求。然而，许多红外温度测量设备也遭受严重的温度漂移和不准确的测试。开放视觉的开发者说，为了实现精确测量，热成像人体温度测量系统使用黑体作为温度测量的参考温度源。黑体安装在摄像机的视场内，后者测量黑体的温度，并以此作为实时温度测量校正的参考，以满足人体温度测量0.3℃的高精度要求。
此外，纯红外热成像设备不能检测人的外貌，这对于观察者来说不够直观，并且很难确定怀疑发烧的人的身份。目前，在许多公共场所，可以看到的大部分是红外纯热成像，有些甚至没有实现测温显示，因此无法实现有效的控制效果。
开放式体温检测设备的另一大优势是它实现了红外线和可见光传感器的融合。红外线负责温度测量，可见光负责识别。双光融合解决了红外模块和可见光模块时间中的视频流图像对齐、时钟对齐、帧率对齐等问题。通过两个SDK的集成，系统可以将数据映射到可见光图像中相应的人脸和人体上，用于红外图像中监测的温度，从而实现对疑似发热的实时、直观的结果呈现和预警
师旷还积极研究和开发具有温度检测功能的自主签到系统和面部门禁系统，以实现特定区域的主动和准确保护。它可以将红外感应设备和人工智能添加到现有的摄像机硬件中，以便快速部署和交付。在未来，硬件和软件集成设备将被集成，以实现低成本和快速部署。
各行各业的许多人都在用自己的方式抗击这种流行病。我相信，在人们的努力下，我们很快就能迎来疫情消散的时代。
本文为机器之心报道，转载请联系本公众号获得授权。
加入机器之心（全职记者 / 实习生）：hr@jiqizhixin.com
投稿或寻求报道：content@jiqizhixin.com
广告 商务合作：bd@jiqizhixin.com
