文/肖作超 刘斌 魏建程 佳都新太科技股份有限公司

 

　　在2020年初新冠肺炎疫情出现前，红外热成像技术已在军用、边检等领域进行了广泛应用，因其非接触、无感、筛查速度快的特点，红外热成像体温检测仪迅速成为快速筛查人群体温的优选方案。针对人群密集场所的人脸追踪、车牌识别、实名乘车均具备了丰富的行业经验和技术积累。

　　针对肆虐全球的COVID-19新型冠状病毒肺炎疫情，佳都新太科技股份有限公司开发了一套基于非接触式热成像测温技术的疫情防控系统，配合人脸识别、车牌识别、乘车实名等该公司既有系统，迅速增强对发热人员、密接人员的追踪能力，对疫情控制、走势研判提供了有力支撑，在多个人流密集场所部署该系统后，快速提升了使用与决策部门的疫情管控能力，为地区疫情控制提供了强力支持。本文将结合佳都新太公司在抗击疫情的经验，对红外热成像测温技术的应用现状以及该技术结合人工智能的创新应用进行分析。

　　一、相关原理及现状分析

　　1.红外热成像技术基本原理

　　红外热成像测温原理是以普朗克辐射定律为理论基础，利用光电转换将被测物体表面的热辐射能量转换为红外探测器的输出电平信号，该电信号与探测器所接收的辐射能量可用下式来表述：

Vs=W（λ，T）A0τ0R

　　上式中，Vs、A0、τ0、R分别为红外探测器输出的电平信号、光学系统的有效孔径、透光率及光学系统响应度；W、λ、T为红外探测器所接收的辐射能量、波长和被测物的表面温度。其中：

　　上式中，ε、θ为目标发射率和方向角，C1、C2为第一、第二辐射常数。对于同一个红外热成像测温仪，其光谱波段和A0、τ0、R为固定的，因此Vs与T为一一对应关系。

　　一般说来，红外热成像测温仪所得到的数据是包含不同灰度等级的图像信息，因此只要通过标定的方式找到灰度与电平信号的函数关系即可确定被测目标的表面温度。

　　标定通过黑体辐射源来完成，黑体指在任何条件下，对任何波长的外来辐射完全吸收而无任何反射的物体，即吸收比为1的物体。依据基尔霍夫辐射定律，在一定温度下，黑体是辐射本领最强的物体，可称为完全辐射体。现实世界中，并没有完全透射、完全反射或完全吸收入射辐射的物体，但科学上制造出了吸收约97%~99%的黑体，在红外热成像用于体温筛查时，大多采用这种黑体作为标定，图1所示为黑体模型的辐射原理。

图1 黑体模型的辐射原理

　　2.红外热成像技术应用现状

　　红外热成像技术在军、民两方面都有应用，起初起源于军用，后逐步转向民用，在民用产品中被广泛称作热像仪，在防火、夜视、安防领域均有广泛应用。

　　（1）红外热成像在公共安全领域的应用

　　①反恐：红外热成像技术用于反恐可以大范围快速锁定嫌疑人，通过热像仪寻找失踪人员或逃犯，快速锁定其位置。热像仪结合可见光摄像头，形成双光融合热像仪，采用红外、微光结合使成像分辨率更高，单体更容易被识别，使用画中画等功能可对单点放大并保持很高的清晰度。

　　②监控：通过热像仪的夜视效果，对犯罪多发区域进行有效监控，防止疑犯逃跑或有人进入警戒区，通过手持、车载或固定安装的红外热像仪可进行广泛部署。

图2 红外热成像技术在公共安全领域的应用

　　（2）红外热成像在边防海事领域的应用

　　①水上救援：红外热像仪能及时发现倾覆船只和落水人员，为水上营救赢得宝贵时间。

　　②边检站监控及边防巡逻：热像仪对陆地边界的贩毒、偷渡等违法行为实施监控，协助边防官兵对违法行为及人员实施制止或抓捕，确保边防安全。

  

图3 红外热成像技术在边防海事领域的应用

　　（3）红外热成像在工业测温、防火防灾等领域的应用

　　在电力系统、动力系统中，发现火情后的救援已经是事后行为，采用热像仪对于出现温度缓慢上升火险隐患可以在可视化界面中展示，及时发现和预警，进行免接触实现对高压线路、高压设备的温度监控。

  

图4 红外热成像技术在工业测温、防火防灾领域的应用

　　二、AI+疫情防控研究

　　人工智能在疫情防控主要体现在面向抗疫一线的AI医疗、面向不同场景（公共交通、社区、工区、校区、商超等）的AI疫情防控、城市级疫情防控指挥这几个方面。

　　1.AI医疗

　　依托AI技术在医疗行业的智能化影像筛查、疫情人员自主检查、疫情知识智能化问询等方面的显著功效，不仅疫区诊疗、救治获得了高效而精准的辅助，同时相关的医疗卫生资源与人力资源也获得了有效节约、配置和调用，此外更加保障了患者与一线人员的健康安全。

　　2.面向不同场景防控

　　利用人工智能技术整合疫情微登记等通行数据，构建重点人群一人一档，集中隔离数据防疫，整合公安卡口数据，人车结合，疫情严重区域车辆专题管理，实时管控疫情严重区域车辆，实现重点人群可管控、同行人群可追溯、移动轨迹可跟踪，疫重车辆可分析，从外防到内防，从点防到面防，疫情信息实时数据管理，科学精准助力政府疫情实时防控。

　　3.城市级疫情防控

　　实现如此庞大的疫情防控系统，需要打通互联网、政务网、视频网、公安网疫情相关数据，在互联网层面实现扫码轨迹与视频网感知轨迹融合，网上网下轨迹摸排追溯，实现人车码证温信息融合，实现支撑快速确定扩散情况。利用疫情数据的时间、空间属性建设“疫情防控三维实景一张图”，通过AI和LI智能利用三维实景的统一视角和三维空间的轨迹复盘，优化三维网格化凸显疫情人、地、物、事、组织的可知、可测、可控。

　　三、基于AI+热成像测温的疫情防控系统

　　1.智能疫情防控系统功能概述

　　本节以佳都科技在某城市轨道交通系统的实战系统为基础，介绍相关系统功能及架构。

图5 佳都科技疫情防控系统架构

　　本系统架构如图5所示，架构分析如下：

　　（1）接入层：接入段为源头数据采集即初筛，主要完成乘客体温筛查、出行信息登记等功能。

　　（2）数据中心层：在数据中心层，会将前端采集的数据进行初步分类与汇总为能力平台调用提供数据支撑。

　　（3）能力平台层：以大数据、AI引擎、计算机视觉等人工智能技术为基础，对数据进行挖掘、关联、分析，为应用服务提供能力支撑。

　　（4）应用服务层：结合使用部门的应用需求，在检测—隔离—追踪的疫情防控线条中，提供管理支持与决策辅助。

　　本系统的主要特点包括：

　　（1）多层体温检测防控线：在车站出入口、安检点、闸机入口处，加装热成像测温仪，设立三层防控线，满足快速通行并对异常进行堵漏。

　　（2）智能联动决策：根据后台预案模型，根据前端数据，自动触发、联动执行、过程审计，确保标准统一。

　　（3）测温数据、客流身份、客流场景触达信息接入佳都科技疫情防控平台，满足疫情大数据防控决策支持。

　　本系统的主要价值体现在：

　　（1）减员增效，减少运营人员感染概率：该测温系统检测速度可达15人次/秒，测量效率远超传统人工模式，通过系统联动决策辅助，实现系统自动通知防疫人员到位处理。整个过程基本实现无接触，避免运营人员与乘客接触交叉感染。

　　（2）提升用户应急处置能力：本系统可在实战中持续优化，不断提升用户应对应急问题的处置能力。

　　（3）疫情大数据智能分析与决策：通过大量数据，如体温异常事件分布情况、地铁疫情走势分析、各区/街道辖区疫情状态，生成专业数据，辅助运营决策。

　　2.智能疫情防控系统应用

　　2020年1月23日起，体温正常成为地铁、公交、商超、小区等所有人员汇聚区进出的重要凭证，手持式额温枪以成本低廉、使用简单的优点，成为绝大多数使用者的首选，但在部分场景，该方案也存在明显的弊端：（1）检测效率低：人员需要排队逐一检测，与不允许人员聚集的防控要求严重相悖；（2）人力需求量大，每个重点出入口均需安排工作人员长时间值守；（3）如出现疑似病例或确诊病例，会增加测温人员与通行人员交叉感染的风险。

　　人工统计、人海盯防，成本高效率低，战“疫”工作亟待从被动转向主动，需要依靠可靠的工具，使用科学的手段。前文介绍的基于AI+红外热成像技术的疫情防控系统通过实战案例，可有效解决上述风险和问题。

　　基于AI+红外热成像技术的该疫情防控系统在城市轨道交通、城市社区管理、城中村管理、小区与商业楼宇管理领域进行大面积部署后，获得了用户及决策监管部门的广泛好评，成为疫情有效控制、有序复工复产的重要保障手段。

  

图6 佳都科技疫情防控系统应用于城市轨道交通案例

　　四、结语

　　本文对红外热成像技术的基本原理进行了阐述，并针对复杂的疫情防控形势，提出了一种基于AI+红外热成像技术的疫情防控系统，描述了该系统的架构、功能，该系统在多个场景实战中均取得了良好的防疫效果，为疫情防控、复工复产提供了有力保障。从试点结果来看，改技术与系统对快速筛查体温、防止疫情扩散均具备良好的效果，是一种可靠的创新性疫情防控方式。