在春节前后爆发的新型冠状病毒（2019nCoV）疫情当中，由于新型冠状病毒可以通过咳嗽、呼吸形成的飞沫进行传播，所以公共区域的疫情监控与防治成为遏制疫情的重要环节。为了有效预防病毒，各单位严把进出人员防控工作，对所有人员进行体温测量，体温正常者方可进出。然而，传统的温度计、额温枪等测温设备，不仅需要一对一检查，检测速度慢，而且还需要近距离接触，因此存在较大的交叉感i染风险。

红外热成像智能体温检测与高i精快速体温检测方案，为各单位疫情防控提供多层防控，适合学校、企业园区等应用场景安检入口布控。部署全自动精i确体温探测、人脸识别、检测快速、实时智能报警、数据即时存储、部署快捷方便、远程监控与管理的高i精度快速智能体温探测系统。

物体与红外热像仪的距离影响测温的准确性

当然，近些年来测量物体距离的设备越来月成熟，包括单点测距仪，TOF， 激光雷达， 双目视觉传感器等，如果将红外热像仪与这些传感器集成，将可以在很大程度上校准距离对温度测量的影响。

环境影响

当然，红外热成像体温检测系统，近些年来测量物体距离的设备越来月成熟，包括单点测距仪，TOF， 激光雷达， 双目视觉传感器等，如果将红外热像仪与这些传感器集成，武汉热成像体温检测，将可以在很大程度上校准距离对温度测量的影响。

除了这些因素之外，红外探测器的各项参数还会存在噪声，温度漂移等。这些都限制了测温的准确性。因此，要用红外热像仪实现较为准确的***温度的测量，红外热成像体温测试，还是需要困难的。不过在一定的场景下，对场景进行完整的建模，经过严格的标定与校准，在该场景下还是有可能实现较为准确的提问测量的。

针对现有体温检测系统所存在的局限性，百度AI多***温快速检测解决方案落地应用。 基于AI图像识别技术和红外热成像技术，以非接触、无感知的方式，可靠、高i效地解决了在公共场所人员高度聚集、高流动性情况下的体温实时初筛检测问题。

智能体温检测系统技术架构

智能体温检测系统通过对数据分析可实现人员进出统计、人员身份分析、异常人员预警以及大数据看板展示等功能。针对疫情严重的场景，可实现***高温预警、未佩戴口罩预警、陌生来访人员预警和关注人员预警等管控手段。在原理上，以软件园区为例，智能体温检测系统架构包含采集层、数据层、服务层及应用层，其中，采集层包括用于人脸检测及温度、戴口罩等异常分析的前端设备，以及用于人员信息登记的人证核验设备或小程序，为后台的人员身份识别提供数据基础。

数据层：包括前端人脸检测设备上传的实时动态数据和信息采集软件上传的人员信息。

服务层：数据中心接收到前端的数据后，基于前期人证核验一体机采集的数据，通过调用人脸对比引擎可以实现人脸身份的识别。

应用层：通过对视频的智能化分析实现人脸抓拍和对比分析等应用。

智能体温监测系统工作原理

智能体温监测系统针对受控人群配备穿戴式蓝牙体温计，通过手机app将目标人群的个人信息、体温数据等实时上传至云服务器，支持管理者手机端、PC端查看，大屏展示，体温异常自动报警，红外热成像体温检测仪，做到自动实时监控。极大地降低了防疫人员的工作量，并提高对异常情况的响应速度。特别适用于居家办公、外出办公以及办公场所分散的情况，实现人员体温的实时管控。

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