随着全国多地明确大中小学开学复课时间，如何在校园做好疫情防控工作成为社会各界关注焦点。日前，百度AI测温系统部署在北京“教育重镇”海淀区多所学校，包括有北京大学附属小学、中关村△一小、中关村二小、八里庄小学等，为即将到来的开学提前做好准备。
(百度AI测温系统部署在北京中关村二小，为开学复课提供技术保障)
一直以来，学校开学复课后的疫情防控㊣ 工作如何展开，始终牵动着众多家长和老师的神经。实际上，利用额温枪和红外设备进行体温检测的方式，难以有效应对当前疫情防控与开学复课兼顾并重的现实需求。
首先，由于学校大多有着较为统一的上课¤时间，这便使得其在学生到校↓体温检测时间上存在着较为明显的“早高峰”，易在＠学校周边形成短时间内大量人流聚集的情况。在】这一情况下，传统额温枪较慢的检测速度不仅容易造成学生及学生家长长时间的排队等待，也增加了人∞群之间近距离频繁接触的几率，为各方带来了潜在的健康风险。
其次，面对春夏之交的天气多变，设置于校园或教学楼大厅々出入口的体温检测设备时常会受到包括气温、风力、强日照在内的外界环境因素影响，干扰了系统检测的准确度，也为远距离大范围检测的精度控制提出了挑战。
第三，虽然当前部分智能测温系统具备一定AI能力，但由于在疫情防控期间█学生到校需全☉程佩戴口罩，这在有效保障了学生自身健康的同时，也使得可供识别的面部◣特征大幅减少，令智能测温系统无法准确地实现对面部的定位和相应位置体温的快速检测，增加了漏判、误判的可能性。
依托≡百度在AI和IoT领域的能力积累∴，基于以AI图像多人脸检测跟踪算法及红外热成像技术，百度AI测温系统以非接触、无感知的方式，为上述一系列问题的解决提供了可靠、高效的解决方案。
针对检测速度问题←，百度AI测温系统支持在一定面▓积范围内对人流区域多人额头温度的实时筛选。在单人通道顺序通行条件下，1分钟内〇可完成对逾200人同时通过的体温实时检测(实际数据受人群密度及行进速度影响)，使到校学生可无停留过检，缓解检测造成的校园∩出入口拥挤压力。同时，对于体温超过规定阈值的学生，也可实现实时提醒，便于学校老师进行二次复№检。
针对检测准确⌒ 度问题，百度AI测温系统则通过对口罩、帽子等佩戴物AI检测模型、人脸检测关键点定位、图像红外温度点阵温度分析算法等技术的定制开发，解决了佩戴口罩情况╳下的体温快速检测难题。而一☆系列基于AI的自适应、自校准□ 算法，也使得系统可针对采集到身体表╱面温度各区域进行实时精准推测，让运算结果更接近于现场实际环境下通行学生的体温情况，减轻环境因素带来的检测干扰。
(百度AI测温系统◎部署北京中关村二小，为保障学〗生健康提供技术支持)
整体来说，百度AI测温系统有●效解决了学校在开学复课后学生集中返校、到校时的体温实时初筛检测问题，降低了校园出入口人员聚集所带来的潜在健康风险。协助学校老师快速发现、识别体★温疑似异常情况，提高了人工复检效ω 率。而与此同时，对于你『我这样的普通人而言，颇显高深的AI技术与体温检测这一“日常”的结合、与疫情防控工作的联动，也让这一新技术所带来的变化更为“感性”与具体，为年轻一※代认识AI、了解AI乃至合理地运用AI提供∮了一个有益的窗口。
作为百度AI战“疫”行动的重要组◎成，自今年春节期间在北京清河站率先投入运行以来，百度AI测温系统已在全国近百处公共场所落地部署。截止4月上旬，在全国范围内共完成超过2700万人次的快速体温检测，覆盖交通枢≡纽、医疗机构、重点院校及楼宇】社区等众多场景，有效协助了相关部门疫情防控工作的展开和企事业单位复工复产的有序进行。百度将继续向社会各界提〓供AI技术支撑，巩固中国在抗击疫情中所取得的重要成果，为新阶段的疫情防控工作提供助力。
