在這個全民抗疫的特殊時期，今年的春節返潮來得比往年遲了許多。如今不少企業結束了遠程辦公，開始陸續復工，一時間，無論是重點防控的機場、火車站，還是學校、企業、社區等密集型場所，都安排了密集的防疫駐紮點。除了防疫人員人工進行體溫排查外，在人員複雜、人口流動量大的場所出入口處，均設置了「非接觸式無感紅外人體測溫系統」，這一項其實早已投入使用的技術，再次走進人們的視線。
如果不是這次疫情，恐怕還沒有太多人去關注非接觸式無感紅外人體測溫系統。這次疫情中，國家倡導不聚集、少接觸的原則，以減少感染幾率，防疫人員更要做好防護與保護措施，而傳統體溫計、體溫槍等測溫方式需要大面積、近距離接觸，既危險又低效。所以這次的疫情防控，在 AI、物聯網等技術的發展與支撐下，紅外體溫檢測儀首先是高效精準排查的第一層保護網，同時又保證了在全面排查下出行的高效性。
那麼在這樣嚴峻的環境下，擁有相關技術的企業做了些什麼？又是如何在原有的技術基礎上再創新優化，將無感人體測溫系統技術更好地應用到人群？
高精準無感人體測溫系統+ AI，為防疫溯源做萬全保障
在疫情發生後，澎思科技迅速結合自身在 AIoT 領域的技術優勢，推出了澎思智能無感人體測溫系統。
這套系統採用紅外熱成像體溫檢測方式，在30°C～45°C測量範圍內，中遠距離多目標測溫精度高達±0.3°C，固定通道單點測溫精度高達±0.2°C，能夠快速實現異常體溫篩查，這項特點避免了目前市面上一些精準度相對較低的無感測溫儀器造成的錯誤告警，在人口流動密集的場所更精準地鎖定真實的體溫異常者，大幅提升檢疫工作效率和準確性，確保疫情及時發現、有效處置。
同時，澎思無感人體測溫系統搭載澎思自研的人臉識別和行人ReID技術，實現體體溫與人員智能關聯，一旦發現體溫異常目標，將立即通過本地語音、燈光等多種方式實時告警，幫助工作人員快速定位發熱人員及其親密接觸群體，並進行攔截，以啟動進一步的確認檢測和醫學觀察。同時體溫、人臉比對記錄將同步後台，不僅在當下精準鎖定體溫異常人員，還可方便後續防疫溯源與人員鎖定。
無感人體測溫系統的應用場景與實戰
根據不同場景，無感人體測溫系統需要差異化的部署方案。
通過可攜式主機、熱成像攝像機等設備部署，可保障地鐵、機場、火車站、汽車站、醫院、學校、社區、企事業單位等高密度、大流量半開放場景的快速篩查，自動警告。該系統同時支持16個目標檢測，測溫感應距離遠達3米，基於強大的並發處理能力，單台終端可支持4路測溫相機接入，在高密度人員流動場景中，僅需少量一線工作人員，即可實現大面積人員防疫檢測，降低被感染風險。
在政府機關、商業樓宇、企業工場、金融證券、社區、校園等通行入口，通過智能門禁、閘機、訪客管理系統部署安裝，實現對進出人員的非接觸測溫篩查。智能人臉識別測溫門禁一體機集成了紅外測溫模塊的，做到精準快速非接觸式測。一旦發現發熱人員將禁止通行，並向用戶客戶端推送提示信息，進行人工干預。由於採用模塊化設計，用戶可靈活選配額頭、腕部等單點式測溫模塊或者熱成像測溫模塊。
在當前企事業單位陸續復工的情形下，通過人臉識別測溫門禁一體機，還可實現對復工場所人員進行高效、準確的身份識別，精準篩查、統計企事業復工人員體溫信息。
無感人體測溫系統的核心技術武器是什麼？
對於開發者們來說，大家應該了解哪些技術？
在這場嚴峻的疫情面前，我們能做的除了自身的防護措施外，作為開發者還需要思考的是：如何結合自身優勢，迅速運用技術為防疫做出一點貢獻？在這類型的疫情下，有哪些技術可以發揮作用？
技術關鍵詞：AI、計算機視覺、行人重識別、AIoT、全棧AI技術、計算中心、雲邊聯動、多場景、解決方案全景圖、智能前端硬體、邊緣節點、指揮調度、分析研判、智能預警
本期 CSDN企業101公開課便為大家邀請到了澎思科技的技術專家張睿光，為大家詳解《多場景疫情防控：解讀雲邊端聯動下的全棧 AI 技術應用》，圍繞大家關心的這些技術問題，進行詳細的解讀。
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課程主題：多場景疫情防控：解讀雲邊端聯動下的全棧 AI 技術與應用
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課程時間：3月5日（周四）晚 8 點
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課程講師：張睿光 澎思科技智能安防事業部解決方案副總監
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課程地址：
https://edu.csdn.net/huiyiCourse/detail/1169
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講師介紹：張睿光，澎思科技智能安防事業部解決方案副總監
擁有豐富安防行業規劃設計經驗，多次參與國家及行業標準制定，曾負責大型平安城市、「雪亮工程」、公安大數據等項目的系統設計、方案評審等工作，對AI應用落地有著深入見解。
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課程大綱
（一）抗擊疫情，澎思科技在行動
1. 疫情來襲帶來嚴峻形勢，給城市管理帶來各種挑戰。
2. 澎思科技第一時間響應，結合自身優勢迅速投入疫情防控戰中。
3. 結合現狀，推出整體解決方案。
（二）全棧AI技術聚焦疫情防控
1. 疫情防控解決方案大圖，基於社會各樣場景提供智能化應用支撐。
2. 智能前端硬體（攝像機、門禁、閘機）在疫情防控中的應用，完成全方位的數據智能感知。
3. 邊緣節點 （嵌入式設備、單兵）；主要突出以高性價比的應用，契合不同場景的需求，靈活配置發揮大作用。
4. 計算中心 講疫情防控平台 （雲+邊的聯動）；（1）中心平台與智能前端及邊緣節點的搭配，構建疫情防控體系；（2）通過雲中心大數據的應用服務於指揮調度、分析研判、智能預警等業務應用。
（三）疫情防控場景實戰應用
1. 醫院前線
2. 道路檢查站
3. 社區
4. 樓宇
（四）釋放觀點，引申前瞻（疫情給我們的啟示）
1. 數據智能感知
2. 雲化應用
3. 數據智能的價值
4. 構建防控體系，助力社會治理能力現代化
（五）了解澎思更多信息
1. 公司發展脈絡
2. 技術積澱
3. 新技術儲備