日前，百度AI测温系统部署在北京“教育重镇”海淀区多所学校，包括有北京大学附属小学、中关村一小、中关村二小、八里庄小学等，为即将到来的开学提前做准备。

百度方面表示，一直以来，学校开学复课后的疫情防控工作如何展开，一者备受众多家长和学校的关注。然而，利用额温枪和红外设备进行体温检测的方式，难以有效应对当前疫情防控与开学复课兼顾并重的现实需求。

首先，由于学校大多有着较为统一的上课时间，这便使得其在学生到校体温检测时间上存在着较为明显的“早高峰”，易在学校周边形成短时间内大量人流聚集的情况。

其次，春夏之交变，设置于校园或教学楼大厅出入口的体温检测设备时常会受到包括气温、风力、强日照在内的外界环境因素影响，干扰了系统检测的准确度，也为远距离大范围检测的精度控制提出了挑战。

再次，虽然当前部分智能测温系统具备一定AI能力，但由于在疫情防控期间学生到校需全程佩戴口罩，这在有效保障了学生自身健康的同时，也使得可供识别的面部特征大幅减少，令智能测温系统无法准确地实现对面部的定位和相应位置体温的快速检测。

对此，百度依托其在AI和IoT领域的能力积累，基于以AI图像多人脸检测跟踪算法及红外热成像技术，百度AI测温系统以非接触、无感知的方式，为上述一系列问题的解决提供了解决方案。

针对检测速度问题，百度AI测温系统支持在一定面积范围内对人流区域多人额头温度的实时筛选。在单人通道顺序通行条件下，1分钟内可完成对逾200人同时通过的体温实时检测(实际数据受人群密度及行进速度影响)，使到校学生可无停留过检，缓解检测造成的校园出入口拥挤压力。同时，对于体温超过规定阈值的学生，也可实现实时提醒，便于学校老师进行二次复检。

针对检测准确度问题，百度AI测温系统则通过对口罩、帽子等佩戴物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的定制开发，解决了佩戴口罩情况下的体温快速检测难题。而一系列基于AI的自适应、自校准算法，也使得系统可针对采集到身体表面温度各区域进行实时精准推测，让运算结果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。

据此前报道，自今年春节期间在北京清河站率先投入运行以来，百度AI测温系统已在全国近百处公共场所落地部署。截止4月上旬，在全国范围内共完成超过2700万人次的快速体温检测，覆盖交通枢纽、医疗机构、重点院校及楼宇社区等众多场景。

关键词： 百度AI