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红外测温，加入了疫情防控战( 二 )

红外测温，加入了疫情防控战

图片来自杭州大立科技官网 因此 ， 全国各城市人流最为密集的区域 ， 包括机场、火车站以及客运站 ， 对测温产品的需求正在逐渐扩大 ， 你会在很多城市的高速公路以及地铁出入口看到各类测温产品 。 高德红外在接受虎嗅采访后表示 ， 目前他们的红外测温仪器已经部署在了武汉各个重要的交通出入口 ， 包括武汉天河机场、武汉站、武昌站、汉口站 ， 主要用来筛查人群中的个别“发热点” ， “在人流量密集的地方部署红外测温仪器的明显好处 ， 是能够进行大面积筛查 。 这不是测量每个人的温度 ， 而是在一大群移动的人群中把那些体温高的人找出来 。 像春运期间 ， 由于天河机场与火车站客流量巨大 ， 所以每个进站口都部署了一台设备 。 ” 与此同时 ， 武汉疫情也让高德红外感到了前所未有的压力 。 从12月到现在 ， 高德红外的生产工厂一直处于24小时轮班上岗状态 ， 因为“订单已经排到正月十五以后了 ， 处于爆仓状态” 。 “因为是短时间内大爆发 ， 所以我们产能吃紧 ， 全国的学校、医院、火车站等等可能都需要这类仪器 。 现在每天能出货100~200台 ， 但从全国的需求来看 ， 这肯定是远远不够的 。 ” AI入场 虽然利用热红外成像技术可以让我们轻松“检测”出发热点 ， 但是它有一个非常明显的缺陷——在热红外线“眼”中 ， 同样温度的物体是归为一类的 。 简单一点儿解释 ， 假如小明与同伴小李手里的保温杯都被检测为38° ， 那么小明与拿着保温杯的小李都得被扣下来 。 如果追究更加深层次的原因 ， 首先便在于“不同物体的发射率”对温度测量精度会产生很大的影响 。 这里的“发射率” ， 是由波长、温度、物体材料以及物体表面条件综合决定的 ， 要想获得可靠的数据非常困难 。 举个例子 ， 金属的发射率通常较低 ， 而且随外部环境温度的增加而增加 ， 甚至当表面形成氧化层时 ， 还能成10倍增加；而非金属的发射率则相对较高 ， 受环境的影响相对较小 。 这也就能解释 ， 为何此前市面上很多红外摄像头对某一块区域做温度最高点的检测 ， 很容易受到物体发射率以及外界环境影响而出现误报 。 “环境因素是绝对不能忽视的 。 ”一家安防监控头部企业告诉虎嗅 ， 测量体温有一套严格机制 ， 要结合湿度、环境温度以及距离才能保证准确 。 环境温度越接近甚至高于目标温度 ， 不确定性就会越大 。 “一般火车站和汽车站都闹哄哄的 ， 而且温度比较高 ， 所以很多公司的测温仪精度并没有很准 ， 一定有人数检测上限 。 ” 但是 ， 仅从物体发射率来看 ， 相对于金属 ， 人脸（或者说人的皮肤） ， 在中波红外与长波红外的两个波段范围能够吸收大量的入射能量 ， 简单说 ， 就是发射率较高 ， 受环境的影响相对较小 。 “人体发出的热辐射比较稳定 ， 在特定范围内 ， 能够与周围环境进行‘分割’ 。 ” 因此 ， 对于市面上大部分热红外测温仪生产商来说 ， 即使不特别提到“人工智能” ， 也不得不开始在系统中尝试使用与AI相关的脸部识别算法 。 “首先 ， 我们可以通过人脸识别摄像头找到测试区域 ， 把其映射到热成像摄像头中；接下来 ， 要取出这片区域的温度 ， 通过一定补偿算法来给出实际的体表温度 。 ” 基于这样一套检测流程 ， 刚刚推出AI热红外测温仪的某技术创业公司向虎嗅指出 ， 将人脸识别技术与红外热成像技术相结合是很有必要的 ， 但难点在于： 一方面 ， 是如何保证红外摄像头与人脸识别摄像头之间的数据同步；另一方面 ， 是如何保证双方的检测区域同步 。

红外测温，加入了疫情防控战

一家创业公司研发的AI红外测温产品 事实上 ， 即便利用人脸识别技术将温度仪“对准”了你的脸 ， 也保证了数据同步 ， 但从实际操作环境来看 ， 提高体温检测精度也绝非易事 。 譬如 ， 红外图像处理技术由于结合了“温度”“湿度”等特殊指标 ， 这可能意味着目前不存在与之相匹配的AI通用算法 ， 而任何识别与检测算法 ， 都会面临没有数据基础的困难 。 另外 ， 用于人脸识别的可见光摄像头受光线影响较大 ， 在人流密集、光线变化莫测的公共场所“自保”尚且不行 ， 更不用说“协助”热红外检测仪 。 当然 ， 还不能忘了一个重要事实——在处于疫情高发期的当下 ， 防毒面具和口罩已经成为标配 ， 爹妈可能都认不住 ， 机器能认出？ “防毒面具…这种可能不行 ， ” 高德红外对于这类装备有些无力 ， “特殊时期需要特殊处理 ， 虽然针对口罩佩戴者的温度检测应该没问题 ， 不过也要看检测距离和具体操作” 。 他们还指出 ， “戴眼镜人士”的热红外温度检测也是一个大问题 。 因为热红外线对玻璃制品的透视性也比较差劲 ， 这个时候 ， 检测结果可能会受到人脸区域不同物体发射率的影响 。


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