体温检测被指效果差,疾控中心称美国确诊新冠病例均非测体温查出

据美国中文网综合报道 自1月中旬以来,联邦疾病控制与预防中心(C.D.C)一直在选定的机场对旅客进行温度检查。目前,从中国武汉飞来的群体在冠状病毒爆发爆发后成为疾病检查的首要对象,其他在过去14天到过中国的来美的旅客在进入美国时也都需要进行温度检查。

据CNN调查显示,C.D.C在过去一个月共对30,000多名乘客进行了筛查,但目前在美国境内已经确诊的新冠肺炎病毒患者都没有被机场温度检查程序发现。

CNN称,在他们重新检查了过去同联邦,各州卫生官员的声明,以及与卫生官员的相关邮件记录之后,得出来上述结论。

此前有十名乘坐商业飞机的旅客来美,随后被诊断出患有新型冠状病毒。

这10名乘客中有4名经过温度检查,没有发现有发烧或任何其他病毒症状。 这些乘客中有两人飞往洛杉矶国际机场,两人飞往旧金山国际机场。

此前,疾控中心发言人曾告诉CNN,其中有两名乘客在飞行过程中有症状,但后来又说他们在飞行中无症状。

10名乘客中的另外4名没有受到检查,因为他们飞往当时没有设置体温检查程序的机场。 这些病例发生在伊利诺伊州,华盛顿州,麻州和加州。

CNN称,目前尚不清楚最后两名乘客是否接受了体温检查,因为在他们就此询问时,C.D.C以及威斯康星州和亚利桑那州的卫生官员都拒绝透露。

温度检查是整个疫情检查工作的一部分,该检查工作包括给乘客一张卡片,告知他们注意发烧,咳嗽和呼吸困难,这是新型冠状病毒病(也称为COVID-19)的所有症状。

尽管机场温度检查尚未发现任何冠状病毒病例,但信息卡至少帮助卫生官员追踪到两个感染新冠病毒的患者,一个是飞往旧金山的乘客,一次是飞往洛杉矶的乘客。

另外,近日发表的一项研究表明,在新冠病毒感染者出现症状以前,病毒已经能够被检测到,但在无症状时病毒是否有传染性仍不明确。

这篇发表于《新英格兰医学期刊》上的新报告对德国的126名从湖北撤离的隔离人员进行了观察。他们中只有2人病毒检测呈阳性,并且都没有表现出症状。

“我们发现,在没有发烧、没有感染迹象或仅有轻微感染迹象的人中,也可能检测到潜在感染性病毒。”报告的作者写道。

但是,对新冠病毒检测呈阳性不一定意味着一个人具有传染性。

传染病专家、明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所疫苗研究小组主任格雷戈里·波兰博士对NBC新闻说,这仅意味着“这种病毒是活的,能够分裂并感染细胞。”

波兰补充说,这并不能得出结论,呈阳性的人是否携带足够的病毒以能够感染他人。

C.D.C先前曾说过,在患者开始出现症状之前,在美国使用的测试可能无法检测到新型冠状病毒,而德国使用的检测方法与美国不同。(原标题:美新冠病毒确诊病例均非机场测体温查出)

来源:中国新闻社

测温枪与形式主义

现在正值新冠肺炎疫情期间,各地严密组织开展防疫工作,然而从笔者的个人经历上,却感受到了无处不在的形式主义,现仅以测温枪举例。

其一:可以没结果,但一定要比划。进入某办公楼前,门口工作人员拿起测温枪朝我脑袋上戳了一下,说体温正常,进吧。这位工作人员后来跟我熟了,告诉我:测温枪根本不准,所有测体温动作都只是比划一下,并不真的按开关。领导也知道测温枪不准,测不测不重要,但是比划的动作一定得有,不然领导不让。

 

其二:可以没意义,但一定要记录。进入某场地前,门口保安先给量体温,只见测温枪是从口袋里掏出来的,还包个袋子。测到我时,检测结果38.8度不让进,吓我一跳。保安换了一个测温枪,35.6度。这结果差距比较大,原来室外温度太低,测温枪在外面放时间久了就测的体温低,所以保安用保温袋包着测温枪,结果又保温太高,测出来体温又高了。于是保安又把保温好的测温枪在外面凉了一会,给我测了好几次,终于测到36.8度,这才放进去。想来这样的检测也没什么意义,但是最后记录的结果是好的。

其三:可以睁眼瞎,但一定合规定。这是听来的经历,某人开车吹了一路暖风,进门前检测结果体温39度多,被厉声禁止入内。此公也是人才,当面拿车上消毒用的酒精抹了一点在额头,再次检测就合格让进了。温度为啥高为啥低其实保安都知道,但是得符合规定,至于是不是发烧反而已经不重要了。

这些事其实都有解决的方法,但是为了符合上级领导的要求,都走上了形式主义的道路,看起来是一丝不苟地执行任务,实际是在应付工作,糊弄生命,反而违背了最初的意图。

来源:百家号 副业创业烩

测温枪为啥测不准?可能一开始就错了

“你的体温36.2℃”“你的体温35.3℃”……这是记者进入工作场所和回到住家小区时,测得前额体温的常态。

我们知道,健康成年人的体温是相对恒定的,约为37℃,因测试部位、时间、季节及个体差异等因素影响略有差异,当体温超过正常值时被称为发热。在新冠肺炎疫情防控期间,体温超过37.3℃的须如实报告,并自驾车或联系120救护车到发热门诊就诊。

我们外出时面临的这“温柔一枪”,所得的这些红外体温检测数值靠谱吗?会不会存在误差?如果误差普遍偏大,会不会不利于新冠肺炎疫情的防控?那“一枪”对准哪里,测得数据可能更准确?

红外测温仪因“疫”普及

发热是SARS、禽流感、甲型H1N1型流感等传染病重要的首发症状,而体温检测则是诊断此类病例的首要环节。因此,在疾病预防和临床中,体温测量非常重要。

目前,常见的体温测量方式主要有两种,一种是以水银体温计为代表的有接触式测量方式,其测量比较精准,但存在潜在的汞危害,目前世界上已经有很多国家明令禁止使用水银体温计;另一种则是以红外体温仪为代表的非接触式测量,可大大降低交叉感染的概率,并且更为方便快捷。当一些具有发热症状的传染性疾病暴发时,红外体温仪往往被广泛应用于医院、机场、车站、出入境检疫站点等人群聚集的公共场所。

起初由于技术还不够成熟,红外测温技术仅用于对温度精确程度要求不高的普通工业领域。同时,这种非接触式的测温办法会受到各种外在条件的影响,对精度造成一定影响。但在2003年SARS疫情暴发后,人们将原本用于工业的红外测温仪稍做改良后,投入到对人体温的测量,并在医疗保健领域迅速普及开来。

2009年,甲型H1N1流感疫情在全球肆虐。此时全国口岸检验检疫部门基本都采用了新型的红外测温设备。近年来,不断优化的红外测温技术,用于埃博拉出血热、寨卡病毒病、黄热病疫情等防控工作。

随着非接触红外人体测温仪品种不断增多,适用范围也不断扩大,医疗用的红外测温仪的精准程度也得到了提高,但在生活中,我们会发现红外测温仪的测量结果和实际体温有时候会出现较大差异。

精度易受外部环境影响

人们最早认识红外线是在1800年,英国天文学家威廉·赫歇尔发现,自然界中一切温度高于绝对零度(-273℃)的物体,每时每刻都会辐射出红外线。随后,1821年德国科学家赛贝克发现了赛贝克效应;1859年,德国物理学家基尔霍夫以热平衡的理论为依据,得出基尔霍夫辐射定律。这些研究都为后续红外技术的有效发展提供了最有力的理论依据,红外技术也因此得到蓬勃发展与广泛应用。根据这些原理,人们可以对物体辐射的红外能量进行采集、量化,然后从量化结果计算出物体温度。

也就是说,任何温度大于绝对零度的物体,都在不停地向周围散发红外辐射,其能量大小与物体表面温度和波长分布有着直接的关系,根据物体自身的红外能量,可以测定其表面温度,这也是医用红外体温测量仪的工作原理。

红外测温仪一般由光学系统、光电探测器、信号放大器及信号处理、显示输出等部分组成。光学系统汇聚其视场内的目标红外辐射能量,红外能量聚焦在光电探测器上并转变为相应的电信号,该信号经过放大器和信号处理电路,并按照仪器内的算法和目标发射率校正后转变为被测目标的温度值。

其中,红外探测器是对红外辐射信号进行量化的设备,是整个红外测温技术的核心,主要用于采集红外辐射信号并量化,其核心部件是红外焦平面阵列。这个阵列采集到强弱不等的红外辐射信号后,将其转换为电信号,再经过电压放大、转换等一系列处理,最终量化出不同的数值。

但物理辐射度会受到多种因素的影响,如灰尘颗粒、水蒸气,而红外辐射有着强烈的吸收性。在测温距离的增加下,测温器件对于辐射的感知能力也受到了直接的影响,如果被测对象温度是确定的,在测量距离、目标物发射率、环境温度的影响下,测温器感受到的物体温度也会出现差异,这必然会降低测量的精度。

因此,要想得到精准地测量数据,最核心的还是提升产品的质量标准。一种方法是校准红外线测温仪,第二种方法是在实际工作中正确设置红外线测温仪的发射率。这些任务我们还是交给厂家,因为这不是一般普通人或一位社区测温工作人员所能做的。

测额头或许不如手腕准确

中国计量技术研究院专家在接受媒体采访时表示,测温仪的测量准确度首先与仪器本身的准确程度及仪器自身质量有关;其次,测量仪器在实验室的标定温度与实测温度之间计量标准的不同,也容易引起测量误差;第三,现在测温仪测的都是人的额头、手心、脸部等部位,测量结果属于人的体表温度,而体表温度可能受人活动状态的影响产生波动,因此它并不一定能真正代表人体温度。

比如当一个人骑着自行车逆风而至,结果额温仪测量显示34℃或者无法显示数值。额温枪的说明书上也有提醒,使用者及红外额式体温计于使用前请保持在稳定的室温内至少30分钟。但在疫情防控期,我们无法做到等候30分钟再测体温。

宁波市第一医院医学工程部的工作人员在反复测试后,研究出了一个额温仪测量的小窍门。请被测人员露出被衣服覆盖、没有暴露在空气里的手腕部分皮肤,在距离手腕6—8厘米处进行测量,这样测量出的温度更接近人体真实温度。

来源:央广网

那些走在抗“疫”前线的红外测温仪制造企业

虽然“发烧”并不是肺炎患者的必备症状,但体温监测仍是疫情检测的第一关口。传统的温度计、额温枪、点温仪等测温工具不仅检查慢,还会因近距离测量带来了很大的交叉感染风险。而新兴的红外体温检测仪则完美契合了瘟疫期间高效安全测温的需求。

近日,红外体温检测仪已被工信部纳入疫情控制重点物资,并亲自调配相关企业,协调渠道分配。今天,我们就来盘点一下那些国内知名的红外体温检测仪制造企业。

中国电子科技集团有限公司(中国电科)

2月13日,为应对疫情,中国电科研发推出的“全过程无接触测温安检”、“疫情区应急作业无人机”、“密切接触者测量仪”等多款科技产品投入战“疫”一线,服务疫情防控。

为满足疫情防控“早发现”需求,中国电科博微太赫兹公司在其利用太赫兹技术自主研发的智能安检系统基础上,又紧急研发出应对大客流的安检测温设备——“全过程无接触测温安检”一体机。

目前,“全过程无接触测温安检”一体机已在上海地铁2号线率先启用,通行效率从300人/小时提升至1500人/小时,有效缓解了地铁人流聚集压力。后续还将在其他城市地铁、大型活动场馆、医院、海关、机场等投入使用。

杭州海康威视数字技术股份有限公司

海康威视于2008年开始热成像技术研发,并在2016年推出全系列热成像产品。1月22日,在获悉湖北红外测温仪仍存在短缺情况后,海康威视又连夜调拨40台红外测温设备驰援武汉。该批产品已被安装在武汉市第七医院等地,协助进行高精度体温筛检。

后续,海康威视陆续推出了适合多种场景的测温方案,并把价格控制在两三千到万元,做到即使小批量订单也做到随时发货。

武汉华中数控股份有限公司

华中数控在该领域长期耕耘,产品早在2003年非典就发挥重要作用,有近二十年历史,年销售收入在3000万元左右,国内市占率一直排名靠前。

据悉,华中数控也负责了武汉雷神山医院“红外热成像智能体温检测系统”的主调试维护,同时国家工信部给与华中数控900台红外体温监测仪的生产任务。在经历了一次原材料告急之后,目前产能已爬升至100台/天以上。

聚光科技(杭州)股份有限公司

该公司旗下杭州谱育科技发展有限公司制造的AI智能型红外热成像分析系统使用非接触红外测温原理,有效辨别温差,可避免其他高温物体的干扰,具备效率高、精度高,智能识别等优点,可进行大面积监测筛查工作,快速精确识别高温人员。

截止目前,首批近百套由谱育科技制造的AI智能型红外热成像分析系统已全部紧急调拨派往前线,先后在北京首都机场、北京大兴机场等京津冀、长三角的机场、车站、医院等人员流动密集区域投入使用。

江苏鱼跃医疗设备股份有限公司

作为中国最大的医疗器械供应商,鱼跃以家用医疗、临床医疗、互联网医疗、美好生活组成的大健康生态圈,建立起一个全面覆盖医疗器械领域的专业服务平台。产品服务于国内超过20万家医疗机构和90%以上的三甲医院,覆盖海外110多个国家和地区,惠及全球2亿家庭。

2月5日,江苏省工信厅致函甘肃省工信厅,希望协调华天集团能尽快复工,为江苏鱼跃医疗设备公司完成30万只红外测温仪配件产品的封装测试。截至目前,鱼跃集团已向武汉等全国疫情防控区域提供DR、移动DR、CT共50余台,各类感控消毒产品1000余吨,体温监测与呼吸治疗等产品300余万台。

武汉高德红外股份有限公司

2月13日消息,武汉高德红外股份有限公司复工员工已达1500人,占全部员工数的70%。

截至目前,已有近2000余台高德红外人体测温产品安装到了包括武汉天河机场、武汉高铁站、湖北省人民医院、北京大兴国际机场、成都双流机场、成都东站、广州白云机场等在内的人流密集公共场所。

天津九安医疗电子股份有限公司

九安医疗电子股份有限公司研发中心技术立项横跨血压数据监测、血糖数据监测、体温数据监测、心血管系统监测等众多生理参数监测领域,以及脉冲、激光、红外、加热、生物电、物理、针灸等保健治疗领域。

1月28日,天津九安医疗电子股份有限公司已经全速投产。由于大量工人还在休假中,企业对在津管理人员和家属等200余人紧急进行了岗前培训,下线支援生产,预计红外测温仪日产量可达到5000个。

浙江大立科技股份有限公司

大立科技是专业从事非制冷红外焦平面探测器、红外热成像系统、智能巡检机器人、惯性导航光电产品研制的高新技术企业。是国内少数技术自主可控、完全知识产权、独立研发;从生产热成像核心器件、机芯组件到整机系统制造,并具有完整产业链的专业制造商之一。

2020年1月29日,工业和信息化部电子信息司组织浙江大立科技股份有限公司尽快向疫区供货,支援疫区前线。目前,已快速支援到武汉中南医院、无锡机场、湖州火车站、温州机场火车站、上海中心大厦、深圳证交所、深圳医院、萧山机场等地。

浙江大华股份有限公司

大华热成像系统整体上采用高精度热成像摄像机+黑体方案,通过黑体的实时测温矫正保证相机测温精度。在热成像摄像机核心探测器上采用400*300分辨率探测器,实现更高图像质量、更大视场角与更广测温覆盖范围。

在宜兴市政府,大华超高精度人体热成像测温系统经过现场测试实际温度,并与医用测温仪进行核验,误差仅在±0.1摄氏度。

目前,大华超高精度人体热成像测温系统已成功在杭州东站地铁站、上海火车站、上海虹桥机场、上海浦东国际机场、石家庄地铁、上海市政府、上海市公安局、湖北汉川医院、中南大学湘雅医院、上海市胸腔科医院等落地应用。

烟台艾睿光电科技有限公司

科创板企业睿创微纳的子公司烟台艾睿光电生产的在线式精确测温红外热像仪测温精度达±0.3℃,能在机场、火车站等公共场所快速筛查疫情发热人群。

其生产的AT300在线式精确测温红外热像仪和LT384网络型测温红外热像仪,目前已部署于机场、火车站、地铁、医院、学校等交通枢纽和公共场所。

广州市倍尔康医疗器械有限公司

广州市倍尔康医疗器械有限公司是一家致力于红外线传感技术研发、生产、销售和服务于一体的高新技术企业,是全球最大的“智能体温计”生产商之一。公司旗下有倍尔康(Berrcom)、裕港(Rycom)、心诺美迪(Snomd)三大品牌。

来源:企鹅号 高工机器人

警惕测温枪染上形式主义“病毒”

记者近期在北方省份采访时发现,在有些室外测温点,测温枪受不了零下十几度甚至几十度的低温,直接罢工,测谁体温都比正常体温还低好几度。有的地方“开动脑筋”,让测温枪躺在暖宝宝里,这下测温枪倒是冻不坏了,但一旦拿出来测温,人人都是“发烧”响警报。

不管你高温低温一律35度、本来体温正常但怎么测都是“发烧”……如果测温枪测不准体温,但还要设关卡、增设专门岗位给人们测体温,这样的测温“防守”等于形同虚设,还有什么意义?

相关部门应加大对测温工作的管理,撕下测温枪身上的“形式主义”外衣,真正让测温严起来、准起来。比如,要多配几把测温枪循环使用,让市民通过小程序主动申报自己体温,在防控重点区域设置热成像摄像机提高测温精确度,对测温工作不认真行为坚决查处等。只有坚决抵制测温工作中的“形式主义”,才能筑牢这道守护广大百姓的生命健康防线。

来源:华西都市报

安防AI测温产业:日供百套设备,单台报价过万

返工潮人流涌动,站好温控第一道岗,成为疫情狙击战的关键。

疫情当下,同时也是春节假期,安防企业战队「逆流而上」,在政府的协同下,AI 测温项目有效规模化:快速完成算法研发,解决供应链问题,实现落地验证……一场场紧急驰援的 AI 战疫故事陆续上演。

然而,在这场大考中,供应链短缺、开工日期一延再延,为 AI 测温仪的实际落地带来了不小挑战,一面是公卫设施的迫切需求,一面是疫情的重重客观限制,AI 测温仪的实际落地情况如何?又将在2020年里为安防行业带来哪些新机遇?

新场景下的应急需求

安防AI测温产业:日供百套设备,单台报价过万

如果你已经踏上返程的归途,经过火车站、机场以及地铁站等交通枢纽,一定不难发现,安检口周围多了一台摄像机。

没错,这就是一套 AI 体温检测仪,一台三脚架、一台摄像机、一台笔记本拼凑起了它的基本形态。

每一位行人经过时,显示屏上都会呈现他的温度,检测温度正常可以实现无感通过;一旦检测到疑似高温行人,系统会自动报警,再由安保人员进行二次测温。

为有效应对高人流量的防疫与测温需求,AI 测温项目有着红外与人工智能技术的双向加持:红外技术保证远距离非接触时测温的需求,计算机视觉技术则通过精准识别人员额头部位以实现快速定位。

如何保证既保证高效通行,又实现精准测温,是新一代「安防+AI」企业攻关疫情的命题。

百度,年廿九启动 AI 测温研发工作,多个部门近百人作战,夕夜当天完成了针对此次疫情的口罩佩戴监测模型,3天内完成了从视频数据样本采集到检测模型构建等基础研发工作,紧接着大年初四在北京清河火车站试点部署,迎接返京客流高峰。

旷视,CEO 印奇亲自挂帅,紧急成立百余人工作小组,大年三十完成 AI 测温的初步设计方案,大年初三前完成筛查系统的算法开发和内部调试,经过10余天的连夜奋战,整套系统2月4日正式上线。

一同在战斗的还有格灵深瞳,大年初二北京市科委的一通紧急研发电话,与 CEO 赵勇的想法不谋而合,30余人的攻坚小组迅速成立,短短8天研发出 AI 测温系统,产品初八已在北京西站「上岗」。

据机器之心了解,为了赶工 AI 测温项目,不少员工直接吃住在公司,有的每天睡眠仅2~3小时……目前,无论百度、商汤、旷视、格灵深瞳,还是高德红外、海康威视、大华、宇视等公司,均推出 AI 红外测温产品。

从市面落地方案来看,行业多采用红外/可见光双传感器,结合红外热成像和人脸识别,以非接触的方式实现多目标温度筛查,测温精度多在±0.3℃。

从技术逻辑上来说,它需要 AI 算法来做人像的识别和追踪,即在摄像头画面中准确定位每一张人脸,然后结合红外温度点阵计算出人脸(多为额头)的温度。

这背后所涉及的戴口罩下的人脸识别、ReID(行人再识别),以及两个摄像头间的校准等细节问题直接影响各家方案的效果。

安防AI测温产业:日供百套设备,单台报价过万

从行业对 AI 测温产品的定位来看,它所扮演的价值仍为初筛,对于疑似高温人员,仍需人工二次测温验证。

之所以定位为初筛,一方面初筛+复检可以从流程上增强安全性;另一方面受限于产品精度、复杂环境,对产品可用性也带来一定影响。

在机场、火车站等人流密集场景,一旦人群处于摄像机视野之外,则无法进行体温检测。因此在 AI 测温产品部署时,也需要进行一定的人员引导,或者通过隔离带设置出入口,保证测温不遗漏。

当然,快速上马的初筛方案仍存在一定限制。

各家在技术以及工程化上的差异,带来不同层次的温度误差,尽管多数方案的误差在±0.3℃,但有的产品误差仍达±0.4℃、±0.5℃,这对于可用性将带来一定影响。再加上红外传感器的工作温度往往在0~50℃,温度过高或过低都会影响测温准确度,因此冬天的北方地区,室外可能并非 AI 测温设备理想的落地场景。

尽管无法取代人工,但 AI 测温产品的价值依然重要。在高人流量场景,近距离安检本身就存在很大风险,一旦造成人群挤压风险会更大,通过体温初筛也可以减轻安保人员的工作压力。

格灵深瞳产品总监陈天博也表示,通过公司测试,AI 测温系统具备与额温枪同等效果。在他看来,一个好的 AI 红外测温方案至少要满足3个条件:

· 第一是测温精度要高,

· 第二要以无感、非接触、无需配合的方式满足高人流量通行,

· 第三易用性要强,可以简单直观供安保人员使用。

一旦一个要素不具备,就可能会增加疫情扩散的风险。

与此同时,AI 测温方案也开始扩散到楼宇、闸机、门禁等低流量的出入口场景中。除了同步推进的商汤、旷视、格灵深瞳等公司外,创新奇智、宇泛智能等公司也推出具备 AI 测温功能的人脸门禁系统。

作为社区管控的一环,此类产品固然有价值,但存在一个明显的问题,戴口罩下的人脸识别率不足。

旷视的 AI 测温产品目前尚不支持戴口罩下的人脸识别,其解释到,「本次通过 AI 图像技术+远程测温,核心是为了在大人流情况下远程完成较准确的体温测试」。

商汤科技称,在人员戴口罩的情况下,露出50% 鼻梁时人脸识别准确率可达85%。一些门禁厂商尽管加入了红外测温模块,但并不支持戴口罩下的人脸识别,仍需去掉口罩「刷脸」,或配合门禁卡通行。可见初筛背后,仍存在一些技术瓶颈。

供应链的掣肘

疫情之下,工厂停工,物流停运,不仅核心的红外传感器短缺,就连一些配件都难以找到,安防企业遭遇了非技术问题,在各地政府的协助下,才迈出试点这一步。

大年初四(1月28日)以来,安防企业相继推动 AI 测温方案的试点落地,百度在北京市清河站投入试点,旷视在北京市海淀政务大厅和牡丹园地铁站展开试点,格灵深瞳在北京西站投入使用。

经过数天试点,2月3日前后,各家 AI 测温系统相继正式运营。结合各家公布的数据来看,每秒可高速检测15~20人,一分钟可实现200~300人的测温通行。

安防AI测温产业:日供百套设备,单台报价过万

旷视称,自2月4日至2月10日,其 AI 测温系统累计上线6天,实际测温总数近5000名,其中2月10日北京复工首日实测2000余名。AI 已开始有力支撑复工潮。

与返工潮相伴而来的是,各级政府单位、公共部门对 AI 测温设备的迫切需求。然而另一端是疫情加春节停工带来严重的供应链短缺,核心的红外传感器已被政府纳入「战时物资」,优先供给疫区,其次是政府、公共部门,最后才是企业。

格灵深瞳产品总监陈天博称,在政府的帮助下,AI 测温设备已经实现量产,目前每天供给大约50套,2月13日以后每天供给可达80~100套。除了北京地区,很多外省市也提出了需求,公司会优先供给政府等公共部门。

为了缩短产品供给时间,安防企业干上了「快递员」。

陈天博称,北京市内公司直接派车运送,运维人员也跟着,送到就赶紧安装,外地才发航空。

「现在落地速度基本是以小时为单位,今天早上(2月8日)还在劲松地铁站(部署),11点又在小营地铁站(部署),然后马不停蹄赶往下一个地方。」他近一步说道。

与此同时,由于供应链短缺,企业很难直接拿到红外传感器等核心部件,导致 AI 测温刷脸门禁等产品仍处于试点或供应短缺状态。

创新奇智称,目前其 AI 测温门禁一体机已在一些政府相关部门试用,很多政企客户有购买兴趣,但由于疫情带来的供应链吃紧,产品上量仍需一段时间。

安防厂商宇泛智能的一位销售经理称,关于测温组件,国内公司给到的交货周期都在6周以上。

AI 测温将成常规?

经此一役后,行业有一种声音,AI 体温检测会成为一项基础服务。

百度称,疫情结束后,AI 测温系统仍可部署在交通站点、医疗机构、各类服务中心等人员密集场所,用以针对进出人员体温的快速检测,长期来看人群密集场所会更重视相关能力建设。

格灵深瞳产品总监陈天博谈道,在研发 AI 测温设备的同时,公司也将 AI 测温能力延伸到既有的行业场景中,比如刷脸门禁、楼宇梯控,迭代现有产品。

安防AI测温产业:日供百套设备,单台报价过万

但当下由于疫情管控带来需求的紧迫感,核心供应链紧缺,以及 AI 测温设备主要供给政府等公共部门,成本成了被忽视的问题。

市面用于机场、火车站、地铁站等高流量的 AI 测温设备售价往往万元起步,就连整合进刷脸门禁中的设备都需要万元级别。

宇泛智能一位销售经理称,带 AI 测温的人脸识别闸机软硬件总报价要1.2万元。而其普通刷脸闸机仅需两三千元,价格高出数倍。

创新奇智也表示,目前各种元器件,特别是红外测温器件紧缺,综合来看,万元级别已是合理的售价。

如果 AI 测温成为一项基础服务,如此高的价格将成为其规模落地的关键问题。

这不仅与当下供应链短缺有关,更与方案本身有关。比如为了保证红外热成像的精度,旷视、大华均采用「黑体」方案,通过黑体的实时测温矫正保证相机测温精度,但这种物理实现方式往往成本较高。

相比之下,商汤、格灵深瞳则采用了非黑体方案。陈天博称,其结合红外热成像仪测量温度、环境温度、人体温度以及人脸温度,形成一套独有的算法,也可以将精度控制在±0.3℃。以软件的方式保证精度,随着市场的扩展,或将有利于形成更具竞争力的价格。

价格之外,随着越来越多的 AI 测温方案出现,或整合进既有的产品,行业一哄而上的现象已然出现,但是否每个场景都需要此类产品?什么才是真需求?行业应该更理性看待疫情催生的「新机遇」。

更有传言称,一些厂家将工业红外传感器用到人体测温上,行业乱象已然呈现。

加速「AI 安防」分化

AI 红外测温仪、防疫外呼机器人、针对新冠肺炎的 AI 诊断系统、消毒机器人、防疫无人机……AI 正在疫情中扮演重要角色。

回过头来看,疫情更像是技术的练兵场,它考验的是针对特定问题的算法开发、方案快速迁移、供应链整合以及部署落地能力,考验的是 AI 企业的综合能力。

尽管并非重灾区,疫情也不同程度上影响 AI 公司的业务进展。而在疫情之下,谁能够快速开发出真正解决问题,经受市场考验的产品,而非盲目蹭热点,才能在行业竞争中占据有利地位。以此来看,疫情一定程度或将加速 AI 企业间的分化。

回到 AI 测温产品中,除了 AI 公司参与外,还有许多安防企业的身影,海康威视、大华、宇视均亮相了智能测温系统,并且落地体量更广。其供应链整合能力与渠道能力,又是 AI 公司有待加强的方向。

日益成熟的人工智能,正成为抗击新冠肺炎疫情战线上一群特别的「逆行者」。

无论是加速前期的疫情科研攻关,还是协助一线的疫情诊疗和现场防控,以及后端的信息化平台搭建,都已经出现了人工智能技术和解决方案的身影,并且取得了实际效果。

机器之心特设「AI 战疫专题报道」,跟踪人工智能技术应用抗疫现场的最新进展及效果,聚焦人工智能工作者英勇抗疫故事。

来源:机器之心

人脸识别被破解?不安全?看技术人员怎么说

最近,一条来自国外的新闻称,一家美国公司通过3D打印人脸面具骗过了世界范围内的多个人脸识别系统,还宣称以同样的方法进入了中国的火车站。

消息一出,不少人对于人脸识别的安全性提出了质疑。目前支付宝和微信支付两家均表示,如出现账户盗刷可申请全额赔付。

在该报道中,只披露了该公司使用3D打印面具骗过了人脸识别系统,而并未透露是哪些人脸识别设备。倘若只是攻破了2D技术级别的摄像头,那不能证明3D结构光摄像头也一样可攻破。

事实上,由于设备不同、应用的人脸识别技术不同,以及所处攻击环境的不同,3D打印技术所形成的人脸“伪装”效果不能以一言蔽之。比如说,使用3D面具攻击目前已经落后的2D人脸识别设备或者低成本的2D+人脸识别设备有骗过人脸识别系统的可能性。

业内专家分析,如果在光线条件不好的情况下攻击双目立体3D人脸识别设备理论上也有一定的成功率,但是攻击目前最先进,且不受光线影响、精度较高的3D结构光以及TOF 3D人脸识别设备就几乎不可能。换言之,如果用最先进的3D打印技术产品去攻击人脸识别技术中比较落后的技术成果,并不能说明人脸识别技术不安全。

刷脸支付安全与否,技术人员想必最为了解。不久前,创匠科技的AI研发总监孙科博士在接受媒体采访时就从技术角度全面解析了刷脸支付的安全性。

大家所认识的刷脸支付可能只是对准扫描镜头根据屏幕提示完成支付的一个动作。而据孙科博士介绍,刷脸支付实际可拆分为:

第一步,检测人脸。即镜头画面中检测哪一块区域属于人脸。

第二步,配准人脸。由于算法检测到的人脸在角度上各有差异,因此需要使用关键点定位技术来描绘人的五官,进行人脸配准,将不同角度的人脸统一扭转到正脸的方向。

第三步,活体检测,通过软硬件算法综合判断镜头捕捉到的是否人为活体。在早期的活体检测中,一般使用眨眼、点头等动作检测;而目前的活体检测已应用3D结构光、红外线等技术,在识别准确率上有了革命性的提升,而那种“照片骗过镜头”的安全隐患也不再会出现。

孙博在现场为大家讲解人脸识别技术
经过前面三步的预处理之后,才真正进入人脸识别的阶段。

第四步,人脸特征表示。此过程将人脸图像转化为一串固定长度的数值特征。而且孙科博士介绍,这一编码的过程是不可逆的。也就是说,这串特征无法解码为原始的人脸图片,排除了隐私方面的问题。

第五步,人脸识别。将输入人脸图像特征与人脸库中的特征集合进行对比分析,识别出输入人脸图对应的身份。

面对目前刷脸支付安全与否的争议,孙科博士作为技术人员给出了肯定回答。

首先,在准确性上,对比指纹识别60万分之一的误检率,人脸识别在目前的技术条件下误检率已能低于百万分之一。

其次,在技术应用方面,目前使用的保障技术包括3D结构光、近红外、图像质量评估等等,确保镜头前的人脸为活体。

在隐私保障方面,人像处理仅处理人脸部的部分特征,而且仅在识别过程中生成;若识别过程结束后,特征自动消失。

另外,孙博也强调了目前支付宝、微信在金融风控和账户保障上的种种施行措施。随着金融防护技术日臻完善进步,账户盗刷的可能性趋之于零。

无论是哪一行业,一项新技术的面世总会经历种种质疑考验,任何技术的发展都不可能一蹴而就,人脸支付亦是如此。当前,人脸识别技术仍在不断地迭代更新,刷脸支付也在落地普及的初始阶段。就目前而言,“人脸识别+支付口令”是兼顾便捷和安全的实现方式。刷脸支付环节,可综合运用支付口令、活体检测、数据标签等实现多因素交易验证。

胡适先生曾写道——怕什么真理无穷,进一寸有一寸的欢喜。望大家都能以进步的眼光看待新兴技术。我们始终相信,随着行业的群策群力、官方力量的重视监管,刷脸支付的发展将越来越走向合规、有序的繁荣道路。

来源:杭州创匠科技

人脸识别的主要应用领域有哪些,有什么区别?

据了解,中国的人脸识别技术主要用于金融和安全两大 b 终端领域。

机场安防领域是一个巨大的市场,如前期火热的大兴机场的人脸识别,很多机场的安防系统都采用了人脸识别技术,其实不仅机场,火车站,学校等公共场所都有布局,未来会有更多的需求..监测的增量空间巨大,人脸识别应用前景广阔..

此外,在金融领域该刷面的薪酬一直很受欢迎,有关部门将发布相关金融认可的标准来定义安全管理要求人脸信息采集,传输,储存,使用等各个方面。

但同样是使用人脸识别设备,为什么有的是用于高铁安检,有的是用于支付人脸?本文从人脸识别的硬件设备和软件算法入手。

一般来说,对身份认证不严格的人脸识别设备大多采用二维人脸识别,身份认证更严格的是三维人脸识别,主要采用三维结构光、人脸摄像机等技术,来测量眼睛距离、鼻子高度等三维人脸信息。

同时,我们应该看到,它的应用场景是人脸识别终端识别和相应识别人数,从而分为人脸识别1:1模式、1:N模式和M:N这三种模式。

1:1模式 – 主要用在一个场景识别,如刷脸支付,酒店入住,身份验证测试,证人和对比度。在人脸识别终端的用户站在面前,过程中站定几秒钟(静态识别),然后验证通过人脸识别摄像头身份证明“你就是你。”由于刷脸支付,入住酒店,身份验证测试中,证人对比这些情况都需要实名制,犯错的人可能带来的风险,一般需要识别准确率超过99%,为了保护的身份精确的对应关系。

1:N模式 – 主要用于许多面部识别的场景,人们都在寻找是从N个人脸找出为了找出“你是谁。”企业面对刷考勤机,也可以通过脸部识别设备,从公司内部人脸数据库中独立的样子,不管是不是你的员工,为了开门放行。另一个例子是公安部门从拥挤的地方逃犯记录在数据库中查找,您需要通过匹配信息从大量的人脸数据库来过滤掉的人。大于1精度数据库大小的肖像的容量的这种图案对比测试:1模式要稍低5%-10%。

M: n mode ——一个数据库,如果你愿意的话。 M: n 模式通常用于人流量大,需要确保公共安全的地方。 如火车站、音乐会、大型体育赛事,当这样的人脸识别时,通常由主体识别不会停留在一个地方,而在运动状态(如火车高速火车站旅客匆忙) ,是动态识别,很容易受到侧面、灯光、距离等的影响。 准确度是三种模式中最低的。 面对海量数据的人脸识别场景,可能需要通过人脸识别终端进行边缘计算,以减轻数据库背景的负担。

来源:互联网科技热搜

万万没想到!苹果引以为傲的人脸识别,在口罩的加持下输了!

疫情当前,无论为了自身还是他人的身心健康,带口罩都是必不可少的防控措施。但由于口罩遮挡住了面部,不少手机用户也遭遇了手机无法进行面部识别的烦恼,继而又出现了不少奇奇怪怪的言论。

 

其中不少用户要求华为的高管想想办法能录入戴口罩之后的脸部信息。为此华为产品线总裁李小龙回应网友,我们曾经在Mate 20 Pro上尝试过戴口罩解锁的场景,但眼睛和头部特征点太少,不能保证安全性!所以这就是我们为什么选择保留3D人脸识别的同时还拥有屏幕指纹两种解锁方式。

 

这个说法无疑是把苹果推上了悬崖,相信最近的iPhone用户也是感同身受,无论是刷脸付款还是解锁手机都非常的麻烦,每次都只能输入密码或者拉开口罩解锁。诶嘿,这个时候就有网友表示,看,现在支持屏幕指纹解锁的安卓手机就显得比较方便了!的确话虽如此,但苹果的Face ID至今仍然是公认安全性、易用性最好的手机人脸识别技术,虽然如今败给了口罩,但它的安全性真的不可否认!

 

最近就有网友测试说自己的华为Mate30 5G版可以在戴着口罩的情况下正常解锁,甚至也有部分Mate20 Pro的用户也表示自己戴了口罩也可以。大家再看看苹果,它要么显示录入失败,要么就是无法录入。这无不彰显了苹果Face ID的安全性!不知道大家的手机可以戴口罩录入吗?大家赶紧去试试吧!

来源:小研评测

尴尬!打败人脸识别的不是整容,而是戴口罩?

新型冠状病毒肺炎疫情持续发酵,戴口罩被认为是最有效的防止传染措施。但不少网友同时体会到,戴口罩也带来诸多不便,尤其是在手机解锁、支付、打卡、车站检票等需要人脸识别做支持的场景中。而在当前疫情环境下,摘掉口罩进行人脸识别则带来了一定健康风险。

此外,中新经纬记者还注意到,在同一场景中,比如车站检票或手机支付,有人戴着口罩依然可以通过人脸识别,而有些人必须要摘掉口罩才能通过。这又是为何?未来,在安全前提下,人脸识别又可做哪些改进?

 

当人脸识别遇上“全民戴口罩”

当前,人脸识别技术已被广泛应用于移动支付、办公出行、智慧安防、教育零售等行业,并逐渐被人们接受、使用。但在当前肺炎疫情,全民戴口罩成为特殊“潮流”的背景下,人脸识别也带来了一些困扰。

近日从老家返京的曲先生发现,在高铁站乘车检票时,闸机上的摄像头并不能识别戴着口罩的他。“反复试了几次都无法识别,在工作人员的提醒下,我摘掉了口罩才成功。”此外,曲先生的另一个发现是,戴着口罩,手机也没有办法通过人脸识别开机或者进行支付,由于手机不具备指纹解锁,每次他只能输入密码。

和曲先生有一样经历的杜女士表示,火车站进站检票处的人脸识别让人不得不摘下口罩。“我刷身份证的时候没有摘口罩,当时我以为会有别样的设计,比如戴着口罩也能识别我的脸,但实际上我想多了。另外,我进站时稍微有几个人在排队,尽管摘下口罩的时间很短,但因为现在肺炎疫情,还是感觉不安全。”

不过,也有网友表示,火车站检票时,戴着口罩依然通过了人脸识别。还有一些网友在社交平台反映,有时戴着口罩也能完成刷脸支付、考勤打卡等操作。

戴口罩做人脸识别,为什么结果不一?

为什么有人戴着口罩也能通过人脸识别,而有人却不能?这背后有什么技术解释?

一位不愿具名的图像识别工程师对中新经纬记者表示,人脸识别实际上是一个匹配的过程,不管是车站检票,还是办公室打卡,都是将摄像头拍摄的人脸图片与之前上传到数据库的照片做比对,如果相似度比较高,就匹配上了,也就能识别出来。

“但数据库里储存的那张图片,保留的是你没有戴口罩时的面部特征,如果你戴了口罩,即意味着有些面部特征不能给提取出来,就出现了不匹配的情况。但这不是绝对的,有的人脸识别系统,做的是只识别鼻子以上,也就是眼睛、额头的特征,这样即使戴了口罩也能识别出来,但准确度会降低,因为特征减少很多。”该工程师说。

另一位在某头部电商平台做图像识别的工程师明成(化名)告诉中新经纬记者,人脸识别换个说法讲就是人脸比对,就是将采集到的人脸图片,与之前录入的人脸的相似程度打个分,如果这个分数大于某个阈值,则认为是这个人。

“戴口罩的时候,由于特征比较少,所以分数相应比较低,如果低于设定的阈值,则无法识别。为了安全起见,我们一般阈值设置的比较高,所以戴口罩是无法识别的。”明成说。

京东数字科技AI实验室对中新经纬客户端解释称,人脸识别通常会根据眼睛、嘴巴、鼻子、胡须以及皮肤等多个特征点进行计算,戴上口罩进行人脸识别相当于只允许使用鼻子以上的特征,一般来说准确率会低于不戴口罩的人脸识别。人脸识别系统的内部设计有两种逻辑,如果系统内部有脸部遮挡判断,戴口罩会被系统拦截,不会进行人脸识别。如果系统内部没有遮挡判断,戴口罩也会进行人脸识别,也会有一定的概率通过。

便捷和安全能否兼得?

面对特定情形下出现的戴口罩不能被识别的现象,有网友建议:人脸识别能不能把戴口罩的情形考虑进来?

一位来自创业公司的图像识别技术人员向中新经纬记者表示:“如果摄像头想做戴着口罩也能识别出来的话,肯定可以的,只是需要做算法上的调整和判断。首先需要识别一个人戴了口罩,然后启动戴口罩场景下的算法,即只识别眼睛或者耳朵,然后作比对。不过这样精度肯定会下降。”

明成也向表示,利用算法和机器学习,摄像头是能够识别出来一个人是否戴了口罩的。但这样会减低准确度,“有可能把别人也识别成你”。

中新经纬记者注意到,1月21日,华为手机产品线副总裁李小龙曾对“戴口罩手机无法人脸识别”作出回应,他表示“在Mate20 Pro上我们就尝试过带口罩的场景,但眼睛和头部的特征点太少,无法保证安全性,最终舍弃了带口罩/围巾场景下的面部识别解锁。这也是我们为什么在支持3D面部解锁的手机上仍然保留指纹的原因。”

不过,这并不意味着未来没有改进空间。

 

蚂蚁金服2月5日回应中新经纬记者称,随着蜻蜓的硬件和算法优化升级,支付宝的扫脸技术已经会通盘考虑一个用户的面部特征,在某些情况下如果用户某些特征,比如眼睛的特征非常突出,交易还是可以完成的,我们会进一步升级技术,让用户体验更好。

京东数字科技AI实验室也表示,京东数科自主研发的人脸识别模型基于分布式训练框架在海量的多场景数据集上训练,识别模型在对室外场景光线、人脸姿态距离具有较高的泛化能力,亿分之一误识率下识别准确率达到了99%,能有效抵御3D打印、视频、图片、面具、头套类攻击行为。

来源:中新经纬