百度正在把擁有的領先AI技術投入到新型冠狀病毒疫情防控中。近日，北京清河火車站落地應用了百度的AI多人體溫快速檢測解決方案，助力遏制疫情在公共場所的的傳播。
當前，疫情防控正處于關鍵時期，發熱是感染后的主要癥狀之一，在火車站、機場、地鐵、學校等場所進行體溫檢測是重要措施。更值得注意的是，北京即將進入春運返京客流高峰期，這將給火車站、地鐵、機場等帶來更大的防控疫情壓力。目前，北京地鐵已全線要求實施進站測溫。
但是當前的體溫檢測方法存在一些局限性：
首先是公共場所人員密集，流動性高，傳統額溫槍雖然準確但是速度慢，容易引發人群擁堵且會產生一定近距離接觸的可能，增加互相聚集形成交叉性傳染的風險。
其次是在人流量較大的通行場景(如地鐵、高鐵站),現場負責發熱篩查系統值守的現場工作人員用肉眼想要快速發現紅外圖像高溫區域并與實際人員匹配具有較大難度,影響了二次精準篩查的效率。
第三是雖然一些智能測溫系統擁有一定AI能力，但是在疫情防控這個特殊時期，人們出行增加了佩戴口罩及帽子，使得可供識別的面部特征過少，且遠距離大范圍檢測的精度控制也是難點，在這一情況下如何減少漏判、誤判，實現較大人流量的快速檢測成為不可忽視的現實問題。
因此相關疫情防控機構開始向擁有AI技術的科技公司尋求幫助，站群服務器，引入新技術解決當前難點。
1月25日，國內服務器，中關村科學城管委會面向北京市海淀區企業和科研團體征集與“紅外測溫產品”有關的人工智能技術方案，欲提高以“大規模人群”為基礎的測溫精度。
百度積極響應號召，提供了一套完善的AI多人體溫快速檢測解決方案，用非接觸、可靠、高效且無感知的方式，對體溫超出一定閾值的流動人員，系統會發出異常預警，并快速展示出體溫不在正常范圍的人員及溫度，遏制新型冠狀病毒的傳播。該方案能解決傳統體溫檢測人工成本大、測量效率低、預警響應慢、系統分析弱、全局掌控難等弊端。當前，該套解決方案已經落地應用北京北部新的綜合交通樞紐清河火車站。該站是京張高鐵始發站之一，也是京張高鐵線上規模最大的一座車站，春節期間高峰期日均客流量可達到3萬人次左右。北京地鐵13號線在此設有換乘站。
部署簡單、篩選快速
基于AI圖像識別技術和紅外熱成像技術，百度AI多人體溫快速檢測解決方案使用了基于人臉關鍵點檢測及圖像紅外溫度點陣溫度分析算法，可以在一定面積范圍內對人流區域多人額頭溫度進行快速篩選及預警，解決了佩戴口罩及帽子造成的面部識別特征較少的問題，方便對人流聚集處的快速篩選。
該方案能基于電腦及手機客戶端進行部署，可以設定固定檢測卡口點位，也可以使用移動設備進行巡檢，目前系統能夠測量0.05攝氏度溫差。
比如在地鐵站等公共場所，適配有百度體溫檢測方案的固定點位攝像機面部溫度快速檢測系統可在通道、重要區域快速部署，在無需群眾配合或弱配合情況下，基于固定點位紅外攝像機完成3-5人/批次的面部溫度快速檢測系統，可以快速提取溫度超標人臉圖像信息供進一步通過額溫槍排查，提升通道批量初步篩選檢測效率。
（返京潮來臨，百度AI多人體溫快速檢測解決方案落地北京清河站助力疫情防控）
實時監測多人流場景動態，對體溫超出一定閾值的人員，系統予以告警，幫助工作人員迅速查出溫度可疑人員，采取有效措施，規避病毒傳播；系統可設置報警以標識區域內的溫度是否高于臨界溫度; 如果溫度值高于預先設定值，相關告警會提示工作人員;被測者逐個走到熱像儀前面進行測試并秒級響應; 如果發出警報，讓被測者繞道作進一步檢查。
非接觸式巡查，減少工作人員被傳染風險
以移動檢測設備非接觸式巡查，發現溫度異常人員后再以額溫槍設備具體檢查，提升巡查效率。最關鍵是降低了火車站、地鐵等公共場所工作人員的被傳染風險。
