當新冠疫情成為大範圍的公共衛生事件，人人自危，火車站、飛機場再也看不到往日景象。
經過幾個月的奮鬥，疫情得以控制，企業開始復工，返工潮隨之而來，而測好體溫這第一道崗，成為防疫戰的新關鍵。這同時也是安防企業和 AI 技術的練兵場。
返工潮人流湧動，如何能做好溫控這一道崗，成為防疫狙擊戰的關鍵點。
如果你已經在復工，那在歸途經過的火車站、機場、地鐵等交通樞紐，你一定不難發現，安檢口又多了一個新設備。這是由一臺攝像機、一個三腳架、一臺筆記本組成的——AI體溫監測儀。
沒經過一位行人，電腦顯示屏上都會呈現他的溫度，溫度正常的人可以無感通行，一旦檢測出疑似高溫行人，儀器就會報警，再有現場的安保人員二次測體溫。
這不僅增加了安保人員的安全問題，更是應對高人流量防疫的測溫需求。
在疫情防控的今天，如何能做到既能保障人流量的高效通行，又實現精準測溫，是新一代“安防+AI”企業的應急需求。
AI 測溫是由紅外與人工智能技術的雙向加持，即：
紅外技術保證遠距離非接觸測溫，與計算機視覺技術的快速、精準定位，識別行人的額頭部位。
就目前市面上落地方案來講，設備多采用紅外/可見光雙向傳感器，結合紅外熱成像和人臉識別技術，以非接觸的方式，實現多目標測溫篩查，測溫精度保持在±0.3℃之間。
從技術邏輯原理來說，它需要 AI 算法來做人臉識別和追蹤，在攝像頭中準確的識別出每一張經過的行人人臉，然後結合紅外溫度點陣，計算出人臉（額頭）的溫度。
這背後涉及的識別技術包括人臉識別、RelD（行人再識別），以及多個攝像頭間的校準等細節問題。
從產品定位來看，AI 測溫產品所扮演的職責仍為篩選，對於疑似高溫者，仍需人工二次檢測。之所以如此定位，一方面初篩+複檢可以增加安全保障性；另一方面則是受限制於產品精度、環境複雜等，對產品造成的一定影響。
就目前來看，AI 測溫產品仍有一定的限制。比如，如何保障人群在攝像機視野之內，在視野之外的地方肯定會無法測量；其次，紅外傳感器的工作溫度在 0~50℃之間，過高或過低都將會影響其準確度，因此，冬天的北方地區，室外將無法使用；最後，就是設備的精準度也有一定影響，目前大部分產品誤差保證在±0.3℃，但也有部分誤差仍達±0.4℃、±0.5℃。
雖然 AI 測溫無法取代人工，但這類產品仍有重要價值。在高人流場景下，近距離安檢本身就存在比較大的風險，而人流擁堵更容易造成擠壓風險，通過快速的初篩，可以減輕安保人員的工作壓力，同時，便於乘客趕時間。
AI 紅外測溫方案至少要滿足 3 個條件：
第一是測溫精度要高，
第二要以無感、非接觸、無需配合的方式滿足高人流量通行，
第三易用性要強，可以簡單直觀供安保人員使用。
而藉此東風，AI 測溫方案也逐漸開始擴散到樓宇、閘機、門禁等低流量入口場景。作為社區管控的一環，此類產品將有一定的市場價值，當然，如需大面積推廣，還需要做到更精準識別，特別是戴口罩的情況下。
大家可以預測一下，AI 測溫方案未來是否會成為常態呢？
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