【传染病】佳华科技联手青云QingCloud 实现疫情传播轨迹分析


【传染病】佳华科技联手青云QingCloud 实现疫情传播轨迹分析
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随着疫情得到有效的控制 , “复工”成为了近期各类新闻里的高频词汇 , 人口流动的开始让疫情的管控面临了新的挑战 。 火车站、汽车站等人流密集场所 , 园区、写字楼等容易产生聚集的室内外环境都成为了新一轮挑战不得不严防死守的核心区域 。
特定区域的口罩识别和体温监测已经不再是一个新鲜的话题 , 比如进入写字楼的人脸识别系统提醒佩戴口罩 , 进入公共场所的体温监测 。
【传染病】佳华科技联手青云QingCloud 实现疫情传播轨迹分析
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佳华科技联合青云QingCloud 利用领先的人脸识别算法和云计算 , 以最快速度研发出了“疫情防控 AI 监控预警分析服务” , 并且针对以上两个方面做出了卓有成效的贡献 。

  • 只要符合国标 GB/T 28281 标准的摄像头 , 即可接入疫情防控 AI 监控预警分析服务 , 对未戴口罩的违规人员禁止通行并通过警报提醒其戴好口罩;
  • 在体温监测层面 , 借助摄像头内置的红外体温检测模块 , 可以实时对于区域内所有人进行体温快速检测 , 对体温异常者实行告警并通知现场执勤人员快速处理 , 阻断通行 。
据了解 , 该系统可以快速部署在火车站、机场、汽车站等重点交通枢纽及商场、写字楼、校园和社区等城市密集人群场所 , 可以进行疫情预警和通行人员快速准确检测 , 实现人员未戴口罩智能识别、人群聚集预警 , 减少公共场所的安全隐患 , 第一时间矫正违规行为 , 降低感染风险 。
除了以上人员密集场所 , 还有一个关键的场所时常被忽略 , 那便是复工后的室内区域 。
当员工通过写字楼闸机和公司的人脸识别设备进入到办公区域时 , 如果仅靠人力定时巡查来约束员工佩戴口罩 , 不仅工作量大还增加了人员接触的频次 , 而且极易因为部分人的意识淡漠而产生疏漏 , 造成严重的后果 。
佳华科技的疫情 AI 方案可以通过室内区域安装的摄像头 , 对于区域内的员工是否佩戴口罩基于秒级调度的计算资源进行实时 AI 分析 。 若出现违规情况 , 将会通过终端软件实时通知行政管理人员 , 以便提升内部管理的效率和成果 , 保障复工期间人员的安全 。
在佳华科技和青云QingCloud 联合推出的疫情防控 AI 监控预警分析服务中 , 有一个对于疫情防控和追踪极为重要的系统:疫情传播轨迹系统 。
【传染病】佳华科技联手青云QingCloud 实现疫情传播轨迹分析
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【【传染病】佳华科技联手青云QingCloud 实现疫情传播轨迹分析】
当有患者确诊时 , 通过 AI 人脸识别技术和大数据分析技术 , 针对确诊患者特定的时间和 GPS 地点 , 利用轨迹点附近的视频监控资源进行接触人员人脸识别 , 确认身份、刻画关系图谱 , 将接触人员列为重点监控对象 , 为相关部门做出隔离观察决策提供数据支持 。
当接触人员中出现疑似病例时 , 还将通过与卫健委等部门的共享数据 , 迅速锁定疑似病人与确诊病人接触后的活动轨迹 , 并将同一时间段内在此轨迹上活动的人群找出并及时隔离 , 从而达到迅速切断传染源的目的 。
除此之外 , 对于隔离人员的外出监控也做到了有效识别 , 对于瞒报和谎报的活动轨迹做到了技术手段印证 。 这对于复工后各个城市的疫情防控有着非常重要的作用 。
值得一提的是 , 由于当前时期戴口罩存在遮挡的问题 , 佳华科技在研发初期便针对这一特殊情况 , 推出了体态检测算法模型 , 即便在口罩和帽子大面积遮挡人脸的情况下也能精准识别 。
系统可以支持街道摄像头、闸机口等多种视角的实时人群识别 , 可以从人脸侧面角度分析口罩佩戴情况 , 经过测试 , 模型正确率达 99% 。 借助青云QingCloud 强大云计算能力 , 还能够达到上百路同时分析处理的能力 , 分析结果秒级响应 。


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