工研院發表具 AI 能力熱影像體溫異常偵測技術,為防疫提供助力

因應武漢肺炎疫情的爆發,為檢測民眾出入公共場所時的體溫,以達到防疫的目的,工研院 9 日發表「熱影像體溫異常偵測技術」,藉由非接觸式探測紅外線能量的方式,進行體溫的檢測。而該項技術也具備「AI 人工智慧辨識」、「室內外皆宜」、「多人動態測量」與「易於快速布建」等特點,目前已陸續導入台北市及離島澎湖的部分中小學內,以創新科技守護防疫的關鍵第一線。

工研院發表的「熱影像體溫異常偵測技術」,目前已陸續導入臺北市及離島澎湖的部分中小學內,以創新科技守護防疫的關鍵第一線。

工研院院長劉文雄表示,新發表的「熱影像體溫異常偵測技術」,內建 AI 人臉辨識功能,可準確分辨受測對象是否體溫異常,非常適合應用在大量人員進出的場所進行體溫篩檢。而工研院副院長張培仁表示,根據世界衛生組織 WHO 在 2 月底所公布的報告顯示,新型冠狀病毒肺炎的前十大患者症狀排行榜,有高達 87.9% 的人都曾出現發燒症狀,排名第一,因此在防疫或自我保護上,能在一開始就量測體溫,並且及時發現以及隔離發燒人員是非常關鍵的防疫作為。

工研院化科技力為防疫力,以線上記者會的方式發表「熱影像體溫異常偵測技術」,具備「AI人工智慧辨識」可在戶外針對大量人員進出的場所作體溫篩檢。圖左起工研院副院長張培仁、工研院院長劉文雄、工研院智慧微系統科技中心執行長朱俊勳。

因此,新的「熱影像體溫異常偵測技術」,除了辨識的精細度與準確性外,與坊間紅外線感測器主要的差異在於具備「AI 人工智慧辨識」,可直接鎖定人臉進行額溫偵測,不必擔心貓狗、公車、汽機車亂入,更不用擔心拿著熱食、熱咖啡卻被機器偵測到溫度過高發出警訊的不準確狀況。此外,我們以智慧化溫度補償技術,減少如光線、氣流或濕度等外在環境干擾,讓人員在戶外就可進行篩檢,「室內外皆宜」改進現有紅外線體溫感測儀大多須裝在室內的限制。

熱影像體溫異常偵測技術四大特色。

另外,工研院並導入「多人動態量測」的功能,可同時間透過臉部辨識量測鏡頭 1-3 公尺範圍內的所有民眾,讓量測期間人流快速通關,也可有效降低人力負擔。為了更有效率的量測體溫,工研院採用價格較平實的感測晶片,搭配演算法校正每一顆成色顯像,結合物聯網還可連結手機控制後台,不必專業人員也能輕易操作,非常適合「快速布建」在校園或企業等大量應用需求。

工研院熱影響體溫異常偵測技術原理。

工研院進一步指出,新的「熱影像體溫異常偵測技術」,還可模擬出高品質感測之「校正成色影像的演算法」,與可連結個人手機與資訊後台之「物聯網IoT」等多項技術,此項技術主要是設置在大量人流進出的入口來使用,適用的場所包括校園、大型社區、企業警哨及大眾交通運輸等。

紅外線體溫測量技術差異。

自 2020 年 3 月起,「熱影像體溫異常偵測技術」開始導入場域驗證,分別與經濟部與臺北市教育局合作,在臺北市兩所學校包括碧湖國小、中崙高中進行體溫量測,4 月起也將擴大範圍與澎湖縣教育處合作,在學校中進行體溫量測的工作。未來,還將更加深布建的普遍性,與國內廠商合作進行量產開發的工作,普及化產業應用。至於,未來的量產與大量部署,工研院未來仍會以技轉的方式與民間廠商合作,透過民間企業的方式普及相關的使用。

 

(本文由TechNews授權轉載)

 

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