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阿里“AI防疫師”啟動(dòng) 測(cè)量體溫 追蹤高危人群 助力疫情防御

時(shí)間:2020-02-13    來(lái)源:阿里安全    作者:儀多多商城     
【導(dǎo)讀】“AI防疫師”系統(tǒng)利用熱成像測(cè)溫、紅外和可見(jiàn)光多源信息的融合識(shí)別等技術(shù),將阿里安全的新零售安全技術(shù)與大華股份的超高精度熱成像測(cè)溫系統(tǒng)進(jìn)行融合,實(shí)現(xiàn)密集、流動(dòng)、多人的測(cè)溫、口罩識(shí)別等毫秒極響應(yīng),口罩識(shí)別準(zhǔn)確率在99%,無(wú)接觸、較遠(yuǎn)距離的體溫篩查誤差在±0.3℃。同時(shí),“AI防疫師”基于阿里云邊緣計(jì)算和視頻云技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)解決方案的快速部署和應(yīng)用。

  人工智能英文縮寫(xiě)為AI。是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。能以人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器,該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統(tǒng)等。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué),它由不同的領(lǐng)域組成,如機(jī)器學(xué)習(xí),計(jì)算機(jī)視覺(jué)等等,總的說(shuō)來(lái),人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類(lèi)智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時(shí)代、不同的人對(duì)這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。實(shí)際應(yīng)用包括機(jī)器視覺(jué),指紋識(shí)別,人臉識(shí)別,視網(wǎng)膜識(shí)別,虹膜識(shí)別,掌紋識(shí)別,專(zhuān)家系統(tǒng),自動(dòng)規(guī)劃,智能搜索,定理證明,博弈,自動(dòng)程序設(shè)計(jì),智能控制,機(jī)器人學(xué),語(yǔ)言和圖像理解,遺傳編程等。

  

阿里.jpg


  “AI防疫師”系統(tǒng)利用熱成像測(cè)溫、紅外和可見(jiàn)光多源信息的融合識(shí)別等技術(shù),將阿里安全的新零售安全技術(shù)與大華股份的超高精度熱成像測(cè)溫系統(tǒng)進(jìn)行融合,實(shí)現(xiàn)密集、流動(dòng)、多人的測(cè)溫、口罩識(shí)別等毫秒極響應(yīng),口罩識(shí)別準(zhǔn)確率在99%,無(wú)接觸、較遠(yuǎn)距離的體溫篩查誤差在±0.3℃。同時(shí),“AI防疫師”基于阿里云邊緣計(jì)算和視頻云技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)解決方案的快速部署和應(yīng)用。

  熱成像測(cè)溫系統(tǒng)

  比起接觸式測(cè)溫方法,紅外測(cè)溫有著響應(yīng)時(shí)間快、非接觸、使用安全及使用壽命長(zhǎng)等優(yōu)點(diǎn)。非接觸紅外測(cè)溫儀包括便攜式、在線式和掃描式三大系列,并備有各種選件和計(jì)算機(jī)軟件,每一系列中又有各種型號(hào)及規(guī)格。在不同規(guī)格的各種型號(hào)測(cè)溫儀中,正確選擇紅外測(cè)溫儀型號(hào)對(duì)使用者來(lái)說(shuō)是十分重要的。利用紅外探測(cè)器、光學(xué)成像物鏡和光機(jī)掃描系統(tǒng)(先進(jìn)的焦平面技術(shù)則省去了光機(jī)掃描系統(tǒng))接受被測(cè)目標(biāo)的紅外輻射能量分布圖形反映到紅外探測(cè)器的光敏元上,由探測(cè)器將紅外輻射能轉(zhuǎn)換成電信號(hào),經(jīng)放大處理、轉(zhuǎn)換或標(biāo)準(zhǔn)視頻信號(hào)通過(guò)電視屏或監(jiān)測(cè)器顯示紅外熱像圖。

  紅外與可見(jiàn)光人臉圖像的融合識(shí)別

  可見(jiàn)光圖像受光源影響較大,紅外圖像可以獨(dú)立光源,但對(duì)溫度變化比較敏感,而紅外與可見(jiàn)光融合的人臉識(shí)別方法被證明比任意單一識(shí)別更有效。為了提高人臉識(shí)別的魯棒性,提出了一種基于決策融合的紅外與可見(jiàn)光圖像人臉識(shí)別方法,即加權(quán)求和與求最大值組合的圖像決策融合方法。對(duì)紅外與可將光人臉圖像分別采用PCA與線性辨別分析相結(jié)合的方法進(jìn)行特征提取和識(shí)別,并利用獲得的識(shí)別結(jié)果與它們各自的置信度進(jìn)行決策融合,確定最終的人臉識(shí)別結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明,可以有效提高人臉識(shí)別性能和對(duì)各種應(yīng)用環(huán)境的適用性。




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