在返校复课背景下,如何做好疫情防控?6月1日,北京40多万中小学生返校,央视新闻频道《新闻直播间》聚焦北京市海淀区北京大学附属小学,对百度AI测温系统为返校学生提供体温测量支持等复课情况进行了报道。

对于保障学生健康安全的措施,在央视报道中,北大附小校长尹超表示,从进校门开始,就划好分割线,保持一米距离,让学生们不聚集。然后用两个红外测温仪测量体温。体温正常后,学生们按照不同的班级,分三个方向进入各班的教室。

央视报道中的“红外测温仪”正是由百度研发的AI测温系统,可以以非接触、无感知的方式实现远距离大范围体温测量。日前,这一系统已经部署在北京“教育重镇”海淀区多所学校,包括北大附小、中关村一小、中关村二小、八里庄小学、民族小学等多所知名学校。

百度AI测温系统依托百度在AI和IoT领域的能力积累,基于AI图像多人脸检测跟踪算法及红外热成像技术,解决了当下非接触式测温过程中的三大难题。

首先,针对返校复课过程中造成的人流聚集状况,百度AI测温系统在单人通道顺序通行条件下实现了无停留过检,每分钟可对逾200人进行体温实时检测,有效缓解了检测造成的人流聚集情况,减少近距离接触。

其次,对于集体佩戴口罩带来的人脸识别困难,百度AI测温系统定制开发出AI检测模型、人脸检测关键点定位、图像红外温度点阵温度分析算法等技术。通过对于口罩、帽子的关键点定位完成识别。

此外,各方面环境因素会带来温度测量偏差,百度AI测温系统基于AI的自适应、自校准算法,实时精准推测测量身体表面各区域的温度,使得远距离测量的结果能够更接近于现场实际环境下通行学生的体温情况,减轻环境因素带来的检测干扰。

整体来说,百度AI测温系统有效解决了学校在开学复课后学生集中返校、到校时的体温实时初筛检测问题,降低了校园出入口人员聚集所带来的潜在健康风险。协助学校老师快速发现、识别体温疑似异常情况,提高了人工复检效率。

央视《新闻直播间》提到,北京中小学生返校后的第一堂课就是关于新冠肺炎疫情防控的知识普及。而百度AI测温系统的运用,将颇显高深的AI技术与体温检测这一“日常”相结合、与疫情防控工作形成联动,为中小学生了解AI在防疫过程中的作用提供了一个有益的窗口。

目前,百度AI测温系统不仅在重点院校实现了集中应用,也已覆盖了交通枢纽、医疗机构及楼宇社区等众多场景。截止4月上旬,在全国范围内已完成超过2700万人次的快速体温检测。

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