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疫情常态化防控∣行人识别测温仪体技术应用与实现方案

自新冠疫情突发后,我国各地的城市管理伴随着防疫常态化开始进行数字化转型升级,为了提升安全健康出行中的管理效率,防疫常态化的智能融合将是未来疫情防控的重点之一。随着行人识别技术的发展和硬件运算能力的提升,行人识别算法在越来越多的场景中得到实际应用,同时该技术具有非接触性和使用便捷等优点,现已在酒店、考

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自新冠疫情突发后,我国各地的城市管理伴随着防疫常态化开始进行数字化转型升级,为了提升安全健康出行中的管理效率,防疫常态化的智能融合将是未来疫情防控的重点之一。

随着行人识别技术的发展和硬件运算能力的提升,行人识别算法在越来越多的场景中得到实际应用,同时该技术具有非接触性和使用便捷等优点,现已在酒店、考勤和宿管等系统中广泛应用。

行人识别测温技术是将人脸检测、戴口罩人脸识别和红外测温技术结合的综合性技术,可以有效判断相关人员是否正确佩戴口罩、实现精准的人体测温并进行快速健康筛查和记录,方便疫情防控和溯源。并且基于人脸检测结果的口罩识别算法在实际应用场景中,具有运行速度快、模型小而便于分发部署以及识别准确率较高等优点。

行人识别与精准测温方案

为了阻断新馆疫情的蔓延,人们在已经习惯在各种公共场合佩戴好口罩,口罩会遮挡住大部分人脸特征导致行人识别模型性能急剧下降,甚至无法识别,这对传统人脸识别算法构成很大挑战。

作为一种非常成熟的应用技术,人脸识别已成功在人脸登录、刷脸支付、人脸考勤等领域被广泛使用。而如何保证在戴口罩的场景下也能够正确识别,是当前面临的一个挑战。

针对戴口罩的人脸识别,有两种解决方案:

1、开发一套适用于戴口罩的人脸识别算法。

这种方案要求我们收集大量的戴口罩人脸照片并进行相关的人工标注,然后通过迭代训练得到一个合适的模型,这种方案的工作量较大,应用有限。

2、利用人脸未遮挡区域提高可见区域的权重,采取针对性的局部特征增强策略。

这种方案可以利用现有数据集,结合人脸关键点定位算法,模拟人脸被口罩遮挡的情形,计算可见区域的具体位置,合成一个戴口罩的人脸图片,然后利用这些合成的照片训练出一个专用模型,将人脸识别与测温相结合,实现额温精准定位、高效无感测温、精准人温绑定,成为AI助力疫情防控的重要一环,也是现如今前沿科技企业开发人脸识别体温检测仪的技术原理。

行人识别测温技术应用范围

1、企业工作产业园区管控

在相关产业园区中可以通过行人识别测温技术实现内部员工出入管理、外部访客出入管理、办公区等人员聚集区域管理、门禁考勤、重点区域防范等全场景智能化管理。

应用设备等前端会采用AI人脸识别和测温智能终端完成行人识别、红外测温等流程,达到最终无接触式快速检测人体温度、登记记录、门禁控制、自动预警等功能。

针对园区管理对象复杂,安全防控与人员管理需求高、防疫测温效率及安全性高、高危安全事件预警等核心需求,将行人识别、无感测温和通行结合,快速识别人员信息,实现内部员工出入管理、外部访客出入管理、办公区等人员聚集区域管理及智能化管理等企业出入全场景智能化管理。

2、旅宿人员流动性区域管控

在一定程度的复杂光线下,人员身份识别及行为判别易受到多重变化因素影响,而存在人员身份识别与行为判别误识率高的问题,而行人识别测温一体技术可以实现,在复杂的场景下对人员身份与行为进行精准识别,有效提升了行人识别、活体检测、态势感应等技术适配能力。

通过动态人脸补光技术,改善终端在低照度和逆光环境下的识别,根据感知到的数据自动调整补光策略。通过人脸检测及照片质量分析技术改善用户交互体验,实时检测人脸,有效提高人脸识别通过率,缩短识别时间,减少误识。

行人识别测温技术通过针对未遮挡区域的特征增强算法,提升了戴口罩场景下的人脸识别效果,在此基础上对红外测温的误差进行补偿,有效校准红外测温精度。



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