【51CTO.com原創(chuàng)稿件】隨著越來越多的企業(yè)開始復(fù)工，新型冠狀肺炎疫情也到了“外防輸入、內(nèi)防擴(kuò)散”的疫情防控關(guān)鍵期。尤其是各大城市的火車站、汽車站、地鐵站、機(jī)場，還有寫字樓、居民社區(qū)等人口密集區(qū)域，紛紛嚴(yán)陣以待，出入口的體溫篩查已經(jīng)成為一種剛需。

　　突發(fā)疫情下的迫切需求

　　如果你已經(jīng)返程或者復(fù)工，不難發(fā)現(xiàn)，在車站、地鐵站等交通樞紐，很多安檢口架了一臺攝像機(jī)，有工作人員觀察著背后的顯示屏，當(dāng)行人經(jīng)過時，屏幕上會顯示人體的紅外成像，溫度在正常閾值內(nèi)無感通過，疑似高溫行人則會被攔截，由工作人員進(jìn)行二次測溫。

　　這樣的場景正是基于AI測溫技術(shù)的落地，相比傳統(tǒng)的體溫篩查手段，實現(xiàn)了無接觸感應(yīng)、高效率通行以及高溫智能預(yù)警。常見的體溫監(jiān)測需要人工手持額溫槍，工作負(fù)荷大，效率低下，也容易導(dǎo)致排隊人群密集聚集，同時近距離的監(jiān)測方式還加大了交叉感染的風(fēng)險。疫情防控的焦灼需求之下，AI測溫方案開始進(jìn)入公眾視野。

　　在公開的新聞報道中可以看到，百度AI多人體溫快速檢測解決方案在北京清河火車站落地應(yīng)用，基于人臉關(guān)鍵點檢測及圖像紅外溫度點陣溫度分析算法，這套方案可以對一定面積內(nèi)乘客的額溫進(jìn)行檢測，即使佩戴帽子和口罩也能進(jìn)行快速篩查；商湯AI智慧防疫解決方案區(qū)域通行模塊在北京首都機(jī)場3號航站樓站投入使用，系統(tǒng)自動對行人額溫進(jìn)行測量，如果出現(xiàn)疑似體溫異常情況，發(fā)出實時聲光和彈窗告警，對于未戴口罩的人員，系統(tǒng)也可以自動識別并提醒；曠視AI測溫系統(tǒng)則應(yīng)用在了海淀政務(wù)大廳和海淀區(qū)部分地鐵站，系統(tǒng)支持大于3米的非接觸遠(yuǎn)距離測溫，其智能疑似高熱報警帶寬可達(dá)到1秒15人，且一套系統(tǒng)可以部署16個通道，基本保證一個地鐵口的管控…

　　從技術(shù)層面看，AI測溫由“紅外測溫+人臉識別”兩項技術(shù)加持。人體是天然的熱輻射體，且維持在比較穩(wěn)定的狀態(tài)，在特定范圍內(nèi)能夠與周圍環(huán)境區(qū)別開來，進(jìn)行“分割”。人臉識別技術(shù)可以定位臉部測試區(qū)域，并將之映射到熱成像的攝像頭中。獲取這片區(qū)域的溫度后，再通過一定補(bǔ)償算法來給出實際的體表溫度。

　　從業(yè)內(nèi)產(chǎn)品看，目前在市場上落地的主要還是采用“紅外+可見光”雙傳感器的組合，用紅外技術(shù)保證遠(yuǎn)距離實時測溫，用AI視覺技術(shù)定位、識別和溯痕，以非接觸、非配合式的方式實現(xiàn)大規(guī)模的人流篩查。

　　從應(yīng)用目的看，AI測溫主要適用于各類人流量大的出入口，進(jìn)行較大范圍內(nèi)的初篩，對“疑似高溫”識別預(yù)警。由于各技術(shù)企業(yè)的AI測溫方案細(xì)節(jié)不同，產(chǎn)品精確度受限因素也有差異，加上行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)也不統(tǒng)一，要進(jìn)行更準(zhǔn)確的測量，還需配合人工篩查。

　　測溫精度是怎樣煉成的

　　對于AI測溫的產(chǎn)品和方案，測溫精度是影響疫情管控成效的關(guān)鍵指標(biāo)之一。當(dāng)下眾多企業(yè)推出的產(chǎn)品普遍標(biāo)注的測溫精度大概在±0.3℃—±0.5°C。當(dāng)然理論上這個數(shù)值越小，代表誤差越小，精度越高。

　　導(dǎo)致測量數(shù)值差異的因素主要與紅外探測器的分辨率、是否配置黑體以及外部環(huán)境有關(guān)。

　　紅外探測器的分辨率直接影響著熱成像儀的清晰度。一般來說，分辨率越高，最小成像面積越小，識別被測物體的精準(zhǔn)度越高。就記者目前在市場上了解到的AI測溫產(chǎn)品來看，紅外探測器的分辨率差異較大，常見的有384*288、256*192、160*120…當(dāng)然像素越高，精度越高，造價越高。

　　黑體對于紅外測溫儀的校準(zhǔn)至關(guān)重要，因此對于精度的影響也是不言而喻的。因為黑體能全部吸輻射能量，并全部輻射出去，用紅外測溫儀檢測才沒有能量損失，測得的溫度才準(zhǔn)確。也就是說，黑體在紅外測溫儀中是用來校正儀器的測溫誤差和標(biāo)定儀器測溫曲線的。據(jù)某個AI測溫項目團(tuán)隊的測試發(fā)現(xiàn)，在有黑體的情況下AI測溫方案的精度是±0.3℃，在沒有黑體的情況下，方案的精度是±1℃。

　　此外，如果脫離環(huán)境溫度來評估紅外測溫儀的精度也是不靠譜的。因為紅外測溫只能測物體表面的溫度，在環(huán)境溫差過大時需要調(diào)節(jié)時間，而且多數(shù)在零下環(huán)境中測量誤差會比較大。北京的冬天，如果你從室外走進(jìn)地鐵站，工作人員用額溫槍在你額頭上掃一下，顯示的溫度可能也就三十度左右。日常生活中你可能常有這樣的體驗：室內(nèi)測溫比室外測溫更“準(zhǔn)確”，藏于袖中的腕內(nèi)測溫比暴露在外的額頭測溫更“準(zhǔn)確”。

　　綜合上述因素考量，現(xiàn)在市場上的AI測溫方案為了要達(dá)到相對精確的測溫效果，往往要結(jié)合分辨率較高的紅外探測器與高精度黑體，而且在無特殊要求下，一般是部署在室內(nèi)，甚至設(shè)置一定的過道來緩沖溫差。不過出于成本等原因，也有一些公司在尋找一些能夠代替黑體的方法來實現(xiàn)精度。從當(dāng)前的實踐來看，作為一道體溫“初篩”的屏障，±0.5℃—±0.3℃的誤差基本可以滿足落地要求。

　　人臉識別與溫感的技術(shù)聯(lián)動

　　紅外測溫的技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)成熟，其作用毋庸置疑，那么人臉識別在AI測溫產(chǎn)品中發(fā)揮的是怎樣的作用呢？就現(xiàn)有的技術(shù)方案來看主要集中在兩點，其一，是通過捕捉人臉信息，將面部信息結(jié)構(gòu)化提升檢測精度；其二，結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過人像數(shù)據(jù)庫可以實行軌跡追蹤，幫助抑制疫情擴(kuò)散。

　　在傳統(tǒng)的熱成像紅外測溫技術(shù)中，環(huán)境因素干擾比較大，溫度相近的物體是歸為一類的，尤其是當(dāng)環(huán)境溫度越接近目標(biāo)溫度時，出現(xiàn)“誤判”的可能就比較大。一個經(jīng)典的例子是，如果在紅外探測器下，小趙與同伴小錢手里的保溫杯都被檢測為38°，那么小趙與拿著保溫杯的小錢都得被扣下來。如果能找到特定的檢測區(qū)域進(jìn)行個體的區(qū)分，那么檢測的精準(zhǔn)度就會上升。

　　引入AI人臉識別技術(shù)的意義也就在這里。因為人臉或者說人的皮膚，發(fā)出的熱輻射相對穩(wěn)定，受環(huán)境的影響相對較小，在復(fù)雜環(huán)境中，臉是人體與外部環(huán)境區(qū)分度最大的一個部分，更能與周圍環(huán)境相區(qū)別。以曠視的AI測溫技術(shù)為例，AI視覺技術(shù)捕捉到人臉后，通過“抓拍標(biāo)定”可以將可見光畫面中的人臉、人體等生物信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，分離出“額頭”、“人臉”、“人體”等部分，之后再與紅外測溫結(jié)果比對并標(biāo)定，測溫精度由此提高。

　　另外，人臉識別技術(shù)的加持對于追蹤體溫異常人員行動軌跡、分析潛在感染人群也是一大利器。京東針對疫情研發(fā)的智能溫感篩查系統(tǒng)就充分利用了這一點。

　　據(jù)京東云與AI技術(shù)研發(fā)人員介紹：“我們將溫感與口罩遮擋下的面部識別等技術(shù)聯(lián)動，通行人員無須停留、也無需摘下口罩、帽子等即可快速進(jìn)行體溫檢測，如遇體溫異常人員，系統(tǒng)可融合多維度數(shù)據(jù)，快速追溯其活動軌跡，提供接觸人群、潛在感染人數(shù)等智能分析，幫助有效抑制病毒感染擴(kuò)散。”

　　這套系統(tǒng)通過紅外相機(jī)“抓取”人流中的高溫人員，快速定位體溫異常者。當(dāng)出現(xiàn)超過預(yù)警體溫的人員時，系統(tǒng)立即報警，突出顯示在“疑似人員區(qū)域”界面，幫助現(xiàn)場工作人員迅速進(jìn)行二次確認(rèn)。更重要的是，系統(tǒng)可隨時查詢通過測溫卡口的所有人員信息和疑似人員信息，包括人臉照片、測試體溫值、通過時間，方便進(jìn)行統(tǒng)計和事后追蹤。同時系統(tǒng)可以融合多維度數(shù)據(jù)，智能分析追溯疑似感染人員的行動軌跡，并且提供接觸人群、潛在感染擴(kuò)散人群預(yù)測。此外，系統(tǒng)也支持與現(xiàn)有監(jiān)測平臺和定位設(shè)備集成，可以形成完整的疫情防控體系。目前，京東智能溫感篩查系統(tǒng)已在全國10余個城市的人群密集區(qū)域、關(guān)鍵出入口落地應(yīng)用。

　　遮擋人臉識別的“突圍”

　　本次疫情的AI測溫方案中，有一個比較共性的技術(shù)瓶頸——戴口罩下的人臉識別率不足。長期致力于三維人臉識別的AI安防企業(yè)的盧深視對這一技術(shù)難點進(jìn)行了歸因：

　　其一，戴口罩人臉的人臉檢測和人臉關(guān)鍵點檢測的精度受到口罩遮擋的影響會降低；

　　其二，由于口罩遮擋，人像信息減少，學(xué)習(xí)到的特征的判別性隨之較少。具體來說，二維紋理信息會由于遮擋而丟失、三維形狀信息會帶有噪聲；

　　其三，口罩類型比較多且口罩遮擋程度不一，如何更多地利用非遮擋區(qū)域的信息是主要問題。

　　圍繞嚴(yán)重遮擋人臉識別方向，的盧深視于2020年1月中旬啟動口罩識別項目，花了大概兩周時間在1月底實現(xiàn)落地。

　　在的盧深視參與構(gòu)建的溫州地區(qū)多人智能通過篩查方案中，利用熱成像體溫檢測手段配合人臉識別及比對技術(shù)，可快速確定體溫異常人員及其身份，系統(tǒng)自動調(diào)出其過往行為軌跡，實現(xiàn)智能篩查與軌跡溯源。整個篩查過程無感、大角度可識別，滿足疫情防控需求。這一破題過程事實上也經(jīng)歷了諸多曲折。

　　戴口罩人臉數(shù)據(jù)是第一個難關(guān)。要優(yōu)化人臉識別算法模型，訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模越大，優(yōu)化效果越好。但是在試驗階段很難在短時間內(nèi)采集到大量的戴口罩?jǐn)?shù)據(jù)。為此，的盧深視采用了模擬遮擋的方法，生成大量二維、三維的遮擋數(shù)據(jù)。據(jù)的盧深視方面介紹，以三維遮擋數(shù)據(jù)來說，一般是先重建三維人臉模型，再將口罩的三維模板模型與三維人臉模型做非剛性對齊，從而完成模擬加口罩的操作。

　　數(shù)據(jù)之外，算法上也面臨很大挑戰(zhàn)。戴口罩人臉識別涉及的算法除了人臉檢測、關(guān)鍵點檢測和人臉特征提取算法外，還包括口罩（有無）檢測或口罩區(qū)域檢測。由于嘴部區(qū)域和鼻子區(qū)域受到了遮擋，相比無遮擋識別，困難顯而易見。

　　的盧深視的研發(fā)團(tuán)隊基于人臉全局特征及局部特征相結(jié)合的方法，同時充分利用人臉未遮擋部位的三維幾何信息進(jìn)行三維人臉識別研究，尤其是增大了眼睛部分的特征，提升了模型在遮擋情況下的識別率。的盧深視的工作人員補(bǔ)充，在這一方案中，行人只要正確佩戴口罩即可，無需露出一定的鼻子特征。且目前在戴口罩場景下，識別準(zhǔn)確率能達(dá)到97%。

　　在助力溫州疫情防控的項目中，的盧深視還利用去年建立的三維人臉數(shù)據(jù)庫樣板，為疫情排查提供了依據(jù)。疫情爆發(fā)期間，溫州在全市范圍內(nèi)實行村（居）民出行管控措施，要求全市每戶家庭每兩天指派一名家庭成員采購物資。為了保障此項管控舉措的有效實施，的盧深視利用3D視覺人證比對終端設(shè)備搭配三維人像數(shù)據(jù)平臺，形成人證比對及快速建庫方案，在出入口進(jìn)行刷臉核驗，實現(xiàn)出入人員管控，同時對新增人員進(jìn)行快速入庫操作，后臺大數(shù)據(jù)系統(tǒng)實時繪制人員行為軌跡，做到了智能排查、科學(xué)預(yù)警。

　　疫情之后：理性看待行業(yè)前景

　　在突發(fā)疫情面前，很多AI企業(yè)紛紛參與了AI測溫方案的研發(fā)，其產(chǎn)品也多見于當(dāng)下的公共場所，包括門禁、閘機(jī)也武裝了測溫功能，機(jī)器人、無人機(jī)也在測溫一線試水。但疫情之后，測溫是否會變成一種基礎(chǔ)服務(wù)，成為社會機(jī)器的一部分，還沒有定論。至少就眼下來看，AI測溫要在日常生活里實現(xiàn)大規(guī)模落地，依然任重而道遠(yuǎn)。

　　從技術(shù)角度來說，AI測溫方案本身依賴于紅外測溫和人臉識別的融合，但就技術(shù)成熟度而言，兩者在這個方案中的融合程度還有待深入。而且在測溫精度方面尚未形成統(tǒng)一的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，業(yè)內(nèi)標(biāo)注的精度偏差值究竟基于怎樣的測試條件，是否真的能達(dá)到這一效果，局外人其實不得而知。

　　從非技術(shù)角度來說，AI測溫設(shè)備本身造價不菲，因為目前主要供給政府等公共管理部門，所以成本方面的問題還不太凸顯。但實際上一方面是疫情管控下物資緊張，尤其是像紅外傳感器這樣的核心部件一直處于短缺狀態(tài)；另一方面，使用黑體和高精度的紅外探測器，會使方案成本大大增加，特別是對于無人機(jī)、刷臉門禁等產(chǎn)品來說，這個價格其實很難負(fù)擔(dān)。

　　未來，隨著更多AI測溫方案和產(chǎn)品的出現(xiàn)，大規(guī)模落地前景可期。但是需求痛點在哪里？應(yīng)用場景是否有其必要性？業(yè)內(nèi)應(yīng)該更理性看待這項誕生于抗“疫”戰(zhàn)場的“新技術(shù)”。

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