天门热成像体温测试-武汉诚乐科技有限公司

红外热成像体温检测系统现场安装效果：

热成像体温初筛-业务流程：

对于人体而言，体内温度相对是恒定的（口腔温度：35.5℃~37.5℃;腋下温度：34.7℃~37.3℃；耳蜗温度：35.8℃~38℃，额头温度35.8℃～37.8℃）.热成像通过检测人表面的热辐射进行测温，基于人体测温大数据，通过测温算法映射人体内部温度，通过热成像测温（建议检测人脸额头温度为主），一般情况下超过正常体温就有发烧的可能性，这种情况下建议复测；另外，测温度结果也会随着流汗或者风吹出现波动，这种情况也建议复测。复测方法，建议使用耳温qiang、温度计测温。

人体测温热成像主要是做体温筛查，是指通过热像仪（非接触方式）初步对人体表面温度进行检测，快速找出温度异常的个体，发现温度异常目标之后，在进行l医学体温检测。举例来说：100个人通过热成像仪筛查，热成像体温测试，发现几个温度有异常目标，可以快速筛选，再用专l业手段测量确认，有效降低检测工作量，提升效率。

       在这次新冠状病毒疫情中，由于感i染的一个明显症状是发热，因而对人体体温进行快速准确的测量对疫情的防控具有重要意义。有不少检测站点用红外热成像仪进行人体温度的测量，其优势包括测量速度快非接触式测量减小交叉感i染监控视场较大，便于在人i流量较大的场景中进行多人体目标的检测非接触式测温人体温度。可以同时测量多人体温。

       但是应用红外热成像仪测量温度在理论上存在一些限制，使得其测试物体的绝i对温度存在一定的误差。这个限制，从本质上讲，是红外热成像仪探测到的红外波的强度不只与物体的温度有关，还与物体的辐射率、物体与红外热像仪的距离有关。

针对现有体温检测系统所存在的局限性，百度AI多人体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，可实现人体高温预警、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，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。