疫情控制为何风景这边独好？六大高管破解智能识别+AI测温防疫关键点

2020年7月10日，由电子发烧友主办的智能人脸识别与无感测温技术分论坛在深圳开幕，吸引了全国上千位工程师参与线上直播会议和上百个热点问题问答。

围绕智能感知最新技术趋势，热成像和红外探测器技术流派，端边协同的多边测温方案、AI算法以及智能硬件如何加速助力新冠疫情的快速体温筛查。来自依图科技的产品研发负责人林小阳、OPEN AI LAB（开放智能）高级软件开发工程师李琦、高德智感科技有限公司副总经理兼技术总监王鹏、厦门瑞为科技产品与解决方案总监袁戬、爱华盈通产品经理周雪琦和中科龙智总经理张伟伟博士带来了最新前沿观点和落地方案的分享。

依图科技：端边智能助力抗疫

2020年人工智能大会的智能人脸识别与无感测温技术分论坛上，依图科技的产品研发负责人林小阳分享了《端边智能，让AI无边界》的主题报告。他在分享中提到，我们正处在一个智能大爆炸的时代，需要更多的算力来处理大爆炸时代激增的数据，因此，“云边端协同”的概念被提出来了，这样就可以在云端处理海量的数据，在边缘侧处理一定区域内的数据，甚至可以在前端边采集数据边进行处理。

另外，林小阳还认为从智能角度来看的话，也存在着一个智能阶梯，具体可以划分为L1、L2、L3、L4和L5。

其中L1和L2智能是最基础的前端智能，他解释说，L1是单体智能，就是处理一个人的智能，比如手机上的人脸识别解锁，智能刷脸门禁等；L2是单路智能，简单来说，就是一个摄像头下，可以处理多个人的智能，比如抓拍机等。

L3是多路全解析，也就是说，L3智能能够认出摄像头下面的实体是什么，比如可以认出苹果、小孩、老人等等实体。

L4是除了解析出这些实体之外，还能够做进一步的分析，比如路人轨迹、同行分析，跨境追踪等应用。

L5是云端智能，也叫做数据智能。

林小阳指出，随着这一层一层的阶梯上去，数据越来越多，内容越来越丰富，相应地精度也越来越高。可以说整个智能也是跃迁式的。

他在分享中表示，依图科技的产品线从端到云都有布局。不过在智能人脸识别与无感测温技术分论坛上，林小阳重点介绍了依图科技的前端和边缘智能产品，特别是助力抗疫的“云边端”综合解决方案和口罩算法。

在前端，他只要介绍了两款热成像摄像机，一款是热成像双目测温筒型摄像机，该摄像机可以在100毫秒内实现15个目标的测温，测量距离2~3米，精度可以达到±0.3℃；另一款是热成像双目网络摄像机，它可以实现10米距离内，30毫秒内完成16个目标的测温，精度也可以达到±0.3℃。

如果应用场景是单通道进出口，可以直接使用这两款单体测温方案；但如果是多通道出入口的话，这两款产品需要搭配边缘计算盒子使用。依图科技的边缘计算盒子体积只有一本新华字典大小，但可以支持16路视频流智能解析；支持1080P、2K、4K分辨率，最高可实现同屏50人实时抓拍。

此外，林小阳还特意强调，他们的这个边缘计算盒子的软件是开源的，硬件是开放的，可以根据客户需求进行定制，适用于各种小区、楼宇、园区，以及工厂等中小应用场景。

依图科技的产品经理袁海则介绍了AI技术在疫情阶段的落地应用。他在演讲中提到，由于口罩的佩戴，遮挡了面部40%以上的传统特征点，因此，如何在原有一半的信息基础上，达到与之前相同的识别能力，开始挑战各家算法公司的技术能力和技术底蕴。同时在传统的摄像监控和热成像监控领域，高效定位智人脸的位置，并去除口罩、眼镜、帽子等干扰因素的影响，精准拿到人员额头的温度信息，对每家公司的多硬件，综合算法的融合能力提出了新的要求。

依图科技在疫情发生后30天内就推出了针对人脸佩戴口罩后的识别算法。最新的口罩模型，能够以99.5%的准确率，判断用户是否正确佩戴口罩，并且对口罩人员的真人检出率高达99%。同时还同步优化了热成像图中，人脸、人头的检出和判断能力。配合可见光，或者近红外图片，准确定位出用户的口罩、眼镜、帽子、刘海等干扰物的位置，屏蔽掉这些干扰因素后，准确地找出额头的区域，并进行测温处理。

另外，根据双眼的距离，人眼的尺寸，根据传感器的反馈，得到单人或者多人的距离范围。并以此为依据，进一步修正对目标人员测温得到的数据准确度，而且测温动作和原有的识别动作同步展开，整个流程单体耗时控制在0.3秒以内。可以给客户提供流畅的用户体验。

OPEN AI LAB：AI算法快速落地应用的关键

OPEN AI LAB（开放智能）高级软件开发工程师李琦则重点介绍了在疫情期间，他们快速落地的两个方案，分别是AI红外测温方案和语音电梯方案。

据李琦介绍，开放智能的AI红外测温方案还支持可交互操作，可以实时识别出人体的温度，并且同步捕捉到RGB的画面，进行人脸的抓拍，同时记录下温度。如果有体温异常的人员，系统会立刻报警，并显示出体温异常人员的抓拍头像。

根据他们的方案架构，前端支持多路视频采集，不光有正常摄像头，还有红外摄像头；中间是嵌入式AI服务器，其主要功能是实现数据采集、算法处理、业务呈现等全业务流程，是开放智能自己研发的低功耗高稳定性的成熟部署方案，支持AIP二次开发接口；在云端，支持远程持续算法升级和业务迭代。

李琦在分享中阐述了该方案的亮点有，实时识别、无感测温、超温预警、健康档案和统计报表功能。适合于在医院、机场、码头、车站、地铁、商场、幼儿园、学校等人流量较大的公共场合进行体温快速排查。

针对语音电梯方案，李琦介绍说，由于电梯基本上都是已经安装好了的，针对这种情况，他们快速推出了一个模组加装的方式，让部署变得特别简单。而且兼容目前已有的全系电梯。同时针对电梯内信号比较差的实时场景，他们的方案做成了离线语音，可以达到极低的延时，支持关键词快速定制。

此外，该语音电梯方案支持业内主流芯片Cortex-A、Cortex-M、RISC-V、HiFi、CEVA等异构平台，Linux、Android、RTOS等多种操作系统。

同时，他还介绍了开放智能的自主知识产权的边缘AI计算框架Tengine。该计算框架是专为AIoT场景设计的，同时具有跨平台、异构调度、芯片底层加速、超轻量无依赖、完整开发移植部署工具链几大特点。Tengine兼容多种操作系统和深度学习算法框架，简化和加速面向场景的AI算法在嵌入式边缘设备上快速迁移，以及实际应用部署落地。

高德智感：国产红外热成像芯片的崛起之路

高德智感科技有限公司副总经理兼技术总监王鹏介绍了国产红外热成像芯片的崛起之路与测温应用的兴起。

王鹏在分享中表示，一开始的时候大家都不知道热成像仪是用来干什么的，其实红外热成像仪最开始主要是军事上的应用，真正导入到民用领域，也就最近这20多年的事情。其实红外器件进入中国可能都还没有20年，而红外器件国产化10年都不到。

红外热像仪是一种二维平面成像的红外系统，用来探测目标物体的红外辐射，并通过光电转换、电信号处理等手段，将目标物体的温度分布转换成灰度分布，以视频或者图像的形势输出。红外热像组成部件及技术包括了红外光学系统、红外焦平面探测器、后续电路以及图像处理软件，这四部分的性能与设计水平直接影响了红外热像仪的城乡质量与稳定性。

可以说红外探测器是红外产业链的核心。它性能的高低，直接决定了红外成像的质量。

从红外探测器的发展历程可以看到，红外线的发展主要从西方开始，1800年，F.W.赫胥尔在太阳光谱中发现了红外辐射的存在。当时，他使用的是水银温度计，即最原始的热敏型红外探测器。1829年，L.诺比利利用当时新发现的温差电效应（也称塞贝克效应），制成了一种以半金属铋和锑为温差电偶的热敏型探测器。称作温差电型红外探测器（也称真空温差电偶）。其后，又从单个温差电偶发展成多个电偶串联的温差电堆。1880年，S.P.兰利利用金属细丝的电阻随温度变化的特性制成另一种热敏型红外探测器，称为测辐射热计。1947年，M.J.E.高莱发明一种利用气体热膨胀制成的气动型红外探测器（又称高莱管）。在40年代，又用半导体材料制作温差电型红外探测器和测辐射热计，使这两种探测器的性能比原来使用半金属或金属时得到很大的改进。半导体的测辐射热计又称热敏电阻型红外探测器。

60年代中期，出现了热释电型探测器。它也是一种热敏型探测器，但其工作原理与前三种热敏型红外探测器有根本的区别。最早的光电型红外探测器是利用光电子发射效应即外光电效应制成的。以 Cs-O-Ag为阴极材料的光电管（1943年出现）可以探测到 1.3微米。外光电效应的响应波长难以延伸，因此，它的发展主要是近红外成像器件，如变像管。

利用半导体的内光电效应制成的红外探测器，对红外技术的发展起了重要的作用。内光电效应分光电导和光生伏特两种效应。利用这些效应制成的探测器分别称为光导型红外探测器和光伏型红外探测器。

王鹏认为，整个热成像仪的发展经历了三个阶段，第一个阶段是1980年代以前，当时是单圆形光子型探测器阶段，典型的事件是在抗美援朝阶段，美国把它的第一代产品应用在了响尾蛇导弹上，当时震惊了全球。

第二阶段是二代光子型探测器，主要是使用了锑和汞，以及砷化镓的线列式扫描型探测器。它的应用非常广泛。70年代左右中国开始了红外探测器的研究。

第三阶段是面阵型的红外探测器，开始有了一定的分辨率。1990年代后，霍尼韦尔开始了非制冷型红外探测器的研究。同时，1992年，霍尼韦尔公开了相关专利。整个第三代红外探测技术都是由美国进行主导的。霍尼韦尔公开了专利后，授权了德国、日本、以色列等国家进行相关产品的研究。

“中国进入非制冷红外探测器是很晚的，2000年以前想都没想过中国会自己做出这样的产品。”王鹏感慨。当时国内这样的产品非常少，而且国际上也不是一个流行的品类。

自从2010年以后，中国才开始非制冷探测器的研发工作，这也是国内很多先驱和科学家经过多年努力形成的。

在红外探测器的技术趋势上，法国的ULIS与霍尼韦尔有相关专利授权，但技术方向不太一样外，其他加拿大的Teledyne、德国的AIM、以色列的SCD等都是霍尼韦尔技术的延申。国内高德红外和大立科技在2010年后，启动了非制冷探测器国产化的工作。

“通过十多年的努力，中国从无到有，并且到了做大做强的地步。走过了非常艰难，也非常痛苦的一段历程。最开始只在有一定研究也是90年代，在清华大学，华中科技大学等有一些初步的研究，没有成型的体系研究。只有在公司介入之后，带动产品应用的研究，进行了成体系化的国产建设。好几个公司都成立了自己独立的MEMS生产线。能研发出自己的全系列国产化器件，现在能逐渐赶上美国的水平，我觉得这是非常不容易的一件事情。”王鹏表示。

正是由于中国厂商的加入，热成像行业格局发生了很大的改变，在2016年时，FLIR占了65%的市场，当时中国的企业还属于其他，全部加起来不到5%的市场份额。到了2019年，FLIR仍然是垄断地位，但它的市场份额只占了38%，高德红外做到了市场并列第二，占了8%的市场份额。而且其他的国内企业也在逐渐崛起，比如大立科技、海康威视等等。

“现在中国的产品是服务于全球的。相信通过今年后，我们的市场份额更多。”王鹏在演讲中表示。

红外热成像技术在测温方面的应用其实最早不是用于人体测温，而是高压线等电力测温。王鹏分享说，红外热成像技术在人体测温应用中的发展应该是始于2003年的非典时期。一开始是高德兴起的，2003年非典来临时，还不知道可以使用热像仪来进行温度筛查，“本来当时我们在做电力上应用的工业检测仪。储存了一批探测器和系统，当时很多人问我们，可以测量电力的温度，可以测量人体温度吗？”他分享说。

当时，他们也很疑虑，因为他们之前也没试过，不知道能否达到精度，及能否快速筛查出高温人群。但他们还是在几天之内拼出了一台这样的设备，然后进行实验，发现可行。于是在一个月以内，推向了全国市场，当时全国90%的红外测温产品都是高德的产品。

从此之后，让大家都了解了热像仪可以用在人体测温应用中。在人体测温应用中，“我们在上半场主要是配合我们自己的产品和安防伙伴的设备来进行人体测温；下半场，我们将会更AI企业合作，做中小型和集成式的人体测温设备。”王鹏表示。

瑞为科技：三大方案助力一站式人脸识别测温部署

AI在新冠疫情防控中如何大显身手呢？阿里巴巴阿里云智能总裁张剑锋对记者表示，新冠疫情对数字化起到非常强的推动作用，变革会因为疫情变得更加强烈。阿里云3月初步宣布：疫情期间，向全球医院免费开放新冠肺炎AI诊断技术，20秒即可完成一次疑似病例的CT诊断，准确率达96%以上。这是中国AI技术首次在国际上得到大规模推广，当然，在AI抗疫前线，AI测温的应用更加迫切，在7月10日，电子发烧友的智能人脸识别与无感测温技术分论坛上，厦门瑞为科技产品与解决方案总监袁戬带来了《云+端+大数据一站式人脸识别测温部署和管控系统》更接地气。

新冠病毒来势汹汹，国家防疫指导方针是，早发现、早预防、早隔离、早诊断、早治疗。在发现以及防控早期的时候，最核心的要素是判断患者是否发热，是否伴随有咳嗽。

据临床表现统计，在我国39种法定传染病中，28种先期都有发热症状，钟南山院士也指出发热也是新冠病毒感染的初期正症状。所以在公共人群场所进行常规体温检测，是最典型的应用。

袁戬明确指出，传统的防控中有四大痛点：一、非疫情期及疫情爆发初期，在公共场所并无体温测量机制， 易造成大面积病毒传播；二、接触性测温，无论是额温枪或耳温枪，甚至是体温计，均存在近距离接触的情况，易交叉感染；三、传统测温方式，在人量流大的车站、 机场、码头等场所， 容易造成大量旅客排队聚集；四、未形成数据积累。测温信息难以保存，难以数据化，难以对于防疫工作进行分析和评估。

手持式测温需要工作人员现场确认，测温之后，对测温设备上的数字化的进行一个核验，确保不超过37.3度；在一些非严控的场景下，需要多人能快速通行。客户还希望去兼容口罩识别等方面的场景。瑞为科技针对测温监控中的痛点问题，做了三层设备：通道场景，比如测温识别通道闸，袁戬分析说，在带口罩的情况下，超过1k的人脸库的情况下，识别率是超过90%；第二层，适用于园区和社区，测温门禁一体化场景，设计了人脸识别温感门禁机，可以在1米范围内有效识别人脸库中的超过正常温度者；第三、移动式场景，设计了可移动人脸识别温感终端。主要的优点工作人员实时进行测温以及人脸抓拍，同时进行更大的识别，它的能力响应时间500毫秒，擅长中距离和远距离的快速识别。30℃-45℃测温范围内，测温精度±0.3℃。

爱华盈通：自研算法和智能硬件，AI抗疫差异化点凸显

现在市场上各种AI抗疫方案云集，爱华盈通的AI测温抗疫方案有何特别的优势呢？爱华盈通产品经理周雪琦提出了三大优势：一、拥有以芯片为龙头的VR硬件产业链优势，采用大量MTK芯片，公司研发团队具备PAD、手机芯片开发经验。二、端侧优势，公司为客户提供芯片级AI方案，能够有效的帮助客户缩短开发周期，带来良好的扩展性和产品优化。同时我们还拥有嵌入式AI算法开发及优化能力，互联网端+云智能数据处理能力。三、工程与服务优势，端云融合的高效架构，以及应用场景完善的AI场景解决方案，完善的测试和服务体系，能够保证公司提供的产品质量和服务质量。

图：爱华盈通产品经理周雪琦

传统的防疫方式，比如采用额闻枪测温，存在交叉感染，数据统计困难和数据决策行动存在延时的弊端；还有人为测温出现的操作误差，导致高温的人群并没有被测试出来，而流入了大体温筛查。

周雪琦指出，爱华盈通的一体式测温方案，包括硬件+终端软件+后台软件，爱华盈通的智能硬件产品线丰富，包括自研的Linux智能门禁主板，4G安卓门禁主板、AIPC标准38板、AI开发套件、智能门锁人脸模组2D/3D、门禁测温模组，还有人脸识别门禁、人脸测温门禁、监控摄像头、三防整机、智能IPC等设备。

这家公司的智能体温筛查系统方案有四大特点：

1、内置高精度黑体，在出厂的时候已经做了精确的校准，一体化设备，到现场即可直接使用，无需外置黑体校准和输入参数；市面上的其他产品大多是采用外置黑体，即红外热成像仪+外置黑体校准的模式，至少需要架设2台设备同时使用。

2、先识别人脸，再测试人脸区域的温度，多点平均测温，增加温度的精确度；市面上的产品大多是双摄像头各司其职，人脸识别摄像头仅做人脸抓拍，测温摄像头做整体画面内测温，而不是仅在人脸区域测温。

3、提供人脸识别摄像头+红外热成像摄像头+黑体三合一的完整解决方案。

4、智能体温筛查系统拥有人脸数据统计，测试距离可达3米，更有大屏UI、双屏异显、认证比对，功能齐全，快捷简单。自研算法，采用分布式算力，服务了众多国内和国外客户。

中科龙智：嵌入式AI防疫系统在学校和医院得到规模部署

中科龙智总经理张伟伟博士带来了《嵌入式AI防疫系统设计及应用》的演讲。中科龙智系统在开发平台上独创了双平台概念，有AI中台和嵌入式中台，MCU +ARM面向需求端。

图：中科龙智总经理张伟伟博士

机器学习领域索引世界排名第一的杨强教授表示，大家可以探讨一下“面对疫情，AI能做什么？“得出五大应用场景：一是测温，5到10个人，最远可以测到15米；二是双光识别和测温，抽样同时保持人脸识别；应用场景三是戴口罩检测；场景四是社交距离，新冠病毒的传播在距离小于1米，病毒传播概率是非常高的，客户的需求是检测社交距离，保持安全的社交距离；场景五是封闭场景的人数控制，比如酒吧和娱乐场所，封闭场景人数不要超过100人。

张伟伟博士介绍说， 中科龙智推出了两款测温产品：第一款产品是Hotface Q1，单路的测温产品，直接测试图像中出现的人群，定位到单个人像，找到后去直接测量温度，今年可能升级，经过表面温度到医学温度的模型转化等；第二款产品是Hotface T7，双路测温产品，已经大规模量产，对于带口罩的人脸识别功能都已经加入。中科龙智在广州的50多所学校部署了两套系统，医疗系统也在进入，目前测温系统已经外销到日本、南美和美国一些区域市场。