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宋总 先生
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发布时间:2020-09-19 06:08:58
活i体手持测温筛查方案
方案描述为了便于执i法人员机动灵活的对各个通道口的人员进行实时检查。系统设计采用活i体手持测温热像仪对待检人员进行测温,快速查看图像和数据。
推荐场景:高速出口、车厢、机舱等灵活巡检
方案清单:活i体手持测温热像仪 (可根据需要选配 三角架)
图 活i体手持测温方案示意图
方案优势:
1、经济实用,灵活巡检:针对突发事件可在固定出入口快速投入使用
2、测温精度保证:±0.5℃精度(10~35℃),满足体温初筛需求3.3.2功能介绍? 温度检测功能
前端热成像支持测量点、线、区域内的高温,低温,平均温以及温差,同时可以设定温度阀值进行温度报警联动。测温范围:30℃~45℃,测温精度可达±0.5℃。
? 双光融合功能
***测温设备和卡片机具备热成像和200万可见光双通道,并可进行双光融合,测温准确的同时成像效果良好。同时可以对温度异常的个体进行拍照记录。
多种预警温度和报警温度机制可设:
设置预警及报警的阈值。例如,报警规则选择“高温大于”,预警温度设置为“36℃”,报警温度设置为“37℃”,则当检测到的温度大于“36℃”时将产生预警,而当温度大于“37℃”时将产生报警。
针对现有体温检测系统所存在的局限性,百度AI多***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***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。
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***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***测温大数据,通过测温算法映射***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***级耳温枪、温度计测温。
***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***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******体温检测。举例来说:100个人通过热成像仪筛查,发现几个温度有异常目标,可以快速筛选,再用***手段测量确认,有效降低检测工作量,提升效率。
建立网络联管平台,实现对整个测温系统的统一管理,单位高i层及***可通过平台对人员管理、温度统计数据、识别记录等作全i面的了解,更方便地新冠病毒的防控工作。
应用:在入口处,放置着一台红外热像仪。一旦有体温测试大于等于36℃,设备就会向市场工作人员发出警示,市场工作人员再用额温计二次进行体温测量进行准确筛查。选用36℃是由于热像仪行业标准100℃内允许 -2℃温差,作为筛查不需要准确测量体温,只需将有怀疑的对象个别通过其他更精i确的体温计进行排除即可,这就相当于快速检测试纸和送检一样的道理。红外热像仪的投入使用,解决了传统测温需要人员近距离接触的问题,可以有效、快速、非接触式测量行***温,不仅避免了人员聚集、交叉感i染,还大大减轻了市场工作人员的工作负担。这是用新型检测设备为抗击疫情提供了新助力。
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