疫情下的AI红外热成像测温,是噱头还是新机遇
2022-10-28 09:19:46

新型冠状病毒肺炎疫情还在持续。随着中国以外国家的病例激增,如何严防境外疫情输入已经是*为迫切的问题,机场疫情防控工作已进入关键时期。
在首都机场3号站楼6号门,一台黄色的红外测温设备立在通道内侧。当旅客从6号门经过时,系统会自动检测旅客体温并反馈*系统中,首都机场的工作人员盯紧屏幕,对体温正常的旅客放行。
如果旅客体温超过37.3°C,系统会发出警报,工作人员便使用医用级体温计进行二次检查,并将该旅客信息记录在案,并对发热患者所经过的区域进行消*。目前,首都机场已配置49台AI红外热成像测温设备,对所有来京航班乘客和所有进出航站楼人员进行体温测量。
据我了解到,商汤、旷视等企业推出的各类“AI红外热成像测温”解决方案已在北京、上海、深圳等重点城市纷纷落地,参与到防疫战役中。工信部预计在疫情防控中,整个全自动红外体温检测仪的需求大约在6万台左右。
红外测温仪,其实已经是一个非常成熟的产品了。在2003年SARS爆发期间,全国各地机场、车站就开始应用红外线测温仪器。
在此后的几年里,国内一批研制生产红外热像仪的技术公司开始崛起,武汉高德红外、浙江大立科技、广州飒特等公司,相继成为国内红外热成像监控领域的佼佼者。而国内安防两大巨头海康威视与大华,也在2014年前后推出了自己的红外热成像产品。
红外线测温仪器的原理很简单,自然界中大于绝*零度的物体,都会向环境中辐射出红外线,这种红外线能量的大小是与物体的温度呈正相关的。所以只要仪器检测到红外线,再转换成不同大小的电信号,就可以确定物体的温度。
相信大家都有感触,进行测温信息登记时,值守人员需要通过纸笔等传统的方式进行,这会导致信息记录不全、修改困难、登记效率低下、形成信息孤岛等问题。此外在信息登记过程中还会产生排队滞留,增加交叉感染的风险。
而红外测温仪具备远距离、大面积、高效率、无感测温的功能,相较传统测温方式更适合在机场、地铁、医院、高铁站等人流密集的地方。
不过,红外测温仪这种产品有其天然的局限性,相关业内人士表示:“在进行了大量的测试和验证后,我认为红外作为体温诊断筛选目前还有一些问题,它不够准确而且受到环境干扰很大。不过这种特殊时刻,能有一种手段帮助职能部门快速筛选温度异常人员也是件好事。”
红外测温仪只能识别环境中的温度,但是无法辨别物体类型。比如在火车站,一名体温正常的旅客如果携带40°C的热水,红外测温仪也可能发出警报。
因此,为了解决红外测温仪识别不准、虚假报警等问题,AI红外热成像测温技术被推上了前台。
AI红外热成像测温新风口
1月24日,北京市中关村下发了“项目召集令”,向海淀区科技公司征集与“红外测温产品”有关的人工智能技术方案,欲提高以“大规模人群”为基础的测温精度。
2月6日,工信部也开始向人工智能相关学(协)会、联盟、企事业单位展开了公开号召,倡议相关企业“充分发挥人工智能赋能效用,协力抗击新型冠状病毒感染的肺炎疫情”。
这或许就代表着官方的观点,在这场疫情当中,AI技术不再是锦上添花的玩物,而是可以有着重大贡献的雪中送炭的应用。
AI红外热成像测温,顾名思义就是将红外热成像与计算机技术结合在一起:红外热成像技术可远距离非接触测温,计算机视觉可快速定位环境中人员的额头部位。
从技术逻辑上来说,它需要使用机器学习算法进行人脸识别和追踪,再结合红外测温仪计算出人的温度。
人脸识别算法已经很成熟了,但疫情带来了一个新的问题就是:带口罩后人脸识别如何进行精准定位?
自疫情突发以来,AI企业迅速开展了AI红外热成像测温的研发工作,快速完成了佩戴口罩的监测模型,并推出了各家的解决方案。目前,无论百度、商汤、旷视、格灵深瞳,还是高德红外、海康威视、大华、宇视等公司,均推出AI红外热成像测温产品。
从市面热门落地方案来看,行业多采用红外/可见光双传感器,结合红外热成像与人体识别+人脸识别双重识别,测温精度多在±0.3℃之间。
AI红外热成像测温技术将人脸识别与红外热成像技术相结合,能够降低仪器误报率,提升检测效率,减少工作人员感染风险。据格灵深瞳产品总监表示,公司经过测试发现,AI红外热成像测温与额温枪效果基本一致。
笔者认为,成熟的AI红外热成像测温解决方案*少要具备这四个条件:
第*,在任意复杂环境下,测量温度的精度一定要高;
第二,非接触式、无感状态、无需配合;
第三,检测迅速,可同时检测多人;
第四,易用性高,工作人员可快速上手使用,无需培训或仅需要简单培训即可上岗。
从疫情期间AI红外热成像测温的表现来看,系统表现尚可,但准确度有待提升。
我们知道,高于绝*零度的物体都会发出红外线,但不同物体的发射率是不一样的,而发射率是由温度、波长、物质材料以及物体表面环境综合决定,这其中一项不准,测量精度就会下降。
从算法角度来看,如果一个人戴了口罩又戴了眼镜,或者有刘海,AI红外热成像测温技术便无法识别了。
另外,AI红外热成像测温在某些特定场景没法用,比如在东北地区,室温如果低于零度就无法测温。因此要想得到准确的人体温度,AI红外热成像测温技术还需进一步探索。
由于红外测温元器件紧缺,再加上业内企业为保证红外热成像的精度,旷视、大华均采用「黑体」方案,通过黑体实时测温矫正来保证AI红外热成像测温系统的精度,但这种实现方式成本较高。
在市面上,AI红外热成像测温设备售价普遍在万元左右,相较普通人脸识别闸机,售价高了数倍。
疫情后AI红外热成像测温行业会怎样?
根据相关行业研究员预测:疫情影响之下,AI红外热成像测温市场需求近期暴增,疫情完全将市场打开,短期内将形成一个几十亿人民币的市场。
疫情结束之后,如此高价格的测温系统能否成为公共场所的基础服务,这是AI企业们需要着重考虑的点。
有业内人士指出,AI红外热成像测温产品具有持续性,预测疫情结束后还会有市场。未来国家很可可能会在公共场所配置,将温度数据做成一个大数据中心,为今后防疫提供部分决策依据。
当然,这种需求只能集中在车站、机场、学校、医院等特定场景,整体市场相对小众。
这些年,媒体的鼓吹和炒作提高了人们对AI的期待,特别是这几年资本寒冬对于AI这个极度烧钱的行业并不友好。
从阿尔法狗完胜柯洁开始,网络上频频爆出ai碾压人类的言论,但其实对机器学习与计算机视觉原理稍微了解的人都会知道,目前AI的水平离取代人类还很远。
美国科学院院士、斯坦福大学终身教授张首晟曾表示,就像掌握了鸟儿飞行的原理才能制造出飞机一样,人工智能要有大的发展,首先要“破译”智能的理论基础。而目前的人工智能还处于简单的“仿生”阶段。
不过总体来说,AI红外热成像测温能够落地对这个行业是一个利好消息,毕竟现在还有很多人工智能公司连一款能够落地的产品都没有。
一直以来,AI算法都应用很多容错率高的场景,比如相机、趣味App、教育等领域,而在医院与交通等与人类生命安全息息相关的领域,AI目前还很难让人信任。
就以疫情为例,如果AI红外热成像测温温系统误差仅有1%,每分钟检测100人,一小时就会漏检60人,这对于一个传播力在R2以上的新冠病毒来说,误检率着实不低。当然对比传统测温枪,AI红外热成像测温系统效率和安全性还是有较大提升的。
因此对于人工智能公司而言,这次疫情防控战不仅酝酿着新的机遇,也是对公司研发能力、技术稳定性和产品落地能力提出了更高的要求。
经过这次疫情,不管是安防行业,还是AI行业,都应该会在这个方向继续深耕。我们也期待更多更好的产品涌现出来,方便人们的出行和生活。
*后,笔者认为AI与行业的结合是产业结构升级的必然结果,未来AI与行业的结合也将产生很多形式,创造更多可能,包括智能化的办公系统、智能化的生产系统、智能化的服务系统等等。
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