（文章来源：传感器专家网）

从目前百度平台发布的全国现有确诊与疑似病例的来看,近期确诊病例人数仍处于爆发阶段,但增长已呈现趋于缓和的走向,新增疑似自2月8号开始呈下降趋势。

这有赖于各地政府管理机构前期采取早发现、早诊断、早隔离的重要措施,有效抑制了病毒感染范围的进一步扩大!近期，全国各级管理机关针对不少公共场合都已经采取入门检测体温、记录人员身份信息等措施,力求加强防范措施力度,避免返程高峰引起疫情再次上升。

而在激增的测温需求之下，各类无接触红外测温方案也开始涌现，热成像红外测温、物联网测温枪、人脸感温产品层出不穷如百度、商汤、旷视、格灵深瞳、高德红外、海康、大华、宇视等公司，都针对固定点位，远距离、大范围场景的精准温度检测，推出AI红外测温产品及其配套测温方案。

新冠肺炎当前，在公共场所使用红外测温，可迅速筛查，排查出大多数可疑病患。但这种检测方法有一个非常明显的缺陷在热红外线测温中，同样温度的物体是归为一类的。即红外测温的结果受环境因素干扰大，环境温度越接近甚至高于目标温度，不确定性就会越大。比如，在红外线监测仪扫描下，如果体温正常的小明与同伴小李手里的保温杯都被检测为38，那么小明与拿着保温杯的小李都得被扣下来。

因此，AI+红外测温应运而生，助力新型冠状病毒疫情防控。基于人体发出的热辐射比较稳定，在特定范围内，能够与周围环境进行分割的理论，国内创业公司开始研发AI红外测温产品，红外测温开始尝试与AI相关的脸部识别算法相结合使用。据悉，AI红外测温首先是通过AI人脸识别摄像头找到测试区域，把其映射到热成像摄像头中；接下来再取出这片区域的温度，通过一定补偿算法来给出实际的体表温度。

为助力抗击疫情，广东移动创新推出5G+红外测温信息化应用，能在人流密集的各类场所进行精准度高、安全性强的长时间连续体温筛查，有效减少接触式测温引起的交叉传染风险，助力守住防控疫情的第一道关口。截至目前，全省已有超过100家单位向广东移动提出使用5G+红外测温应用需求。

据了解，5G+红外测温应用可实现对多人同时扫描，红外精密温感探测仪在距离10米处就开始探测，可以记录被测人员的头像图片及对应体温，实现24小时全天候监测。负责监测的人员可以在远程进行体温筛查，及时发现体温异常个体，实现早发现、早隔离。

值得关注的是，接下来广东移动将进一步优化5G+红外测温应用方案，结合具体需求可与智能体温检测云平台和疫情防控系统联动，进一步提高事前预警、事中处理、事后追溯的防疫抗疫全流程效率。随着冠状病毒的发展，其他国家的卫生官员正在权衡使用装有特殊传感器的无人机来监测人群中是否有发烧、咳嗽等新型冠状病毒症状的存在。

而国内的大疆近日也试行通过无人机+红外来筛查可疑患者。据了解，大疆御2行业双光版由于便携、飞行稳定性高、且自带热成像镜头以及喊话器配件，被不少社区、道路检查点用于远程体温检测。

御2行业双光版在经过软硬件调试和不同场景试验验证，可满足2-3米距离下，对高速路口外地人员、小区高层隔离人员等各类人员的无接触筛查需求，一旦发现温度异常个体，就会通过无人机遥控器屏幕显示体温异常，提醒现场工作人员进一步核查，安全又高效。

但大疆御2行业双光版原本是为工业场景设计，对测量目标与环境温度的差异较敏感。而测量体温这样精细的绝对温度时，易出现准确性不足，有时误差达到4度到5度，无法满足室外的体温筛查需求。

2月19日消息，据大疆创新透露，为帮助防疫前线人员轻松部署无接触体温测量工作，大疆当日推出无人机体温测量应急解决方案，用一根棉花棒的简单改装，将御2行业双光版无人机在规范条件下的体温测量精度提升到&;0.5度。大疆称，这一创新测温方案，借助热成像传感器+黑体的办法，让无人机测温更靠谱。

一根棉花棒的应用，即简易黑体的引入，成为了提升测温精度的关键。据大疆推出的《御2行业双光版体温测量指导书》介绍，在御2行业双光版的热成像镜头上增加测温标定支架后，棉花棒作为温度参考固定在红外热成像相机视野之内，再利用额温枪对无人机的测温进行校准，随后即可使用无人机进行体温测量，该方案大幅度提高了无人机进行人体测温的精度，减少测温误差到&;0.5℃。

除了无人机，作为安防之用的巡逻机器人和带有红外设备的服务机器人也能进行人群测温。

目前，在医院、机场、车站、园区这类人员相对聚集且流动性大公共区域，可移动测温设备相较于固定测温仪，部署简单、无需专人看管、应用也更加灵活。比如高新兴推出了5G测温巡逻机器人；眸视科技、猎户星空也在原有机器人之上增加了测温功能；「坎德拉」以及研发扫地僧无人清扫车的零碳科技也都在研发相关的测温无人车（机器人）产品。

此外，在测温基础上，机器人还能帮医务人员进行病房消毒。由于医院的环卫工人目前无法进入隔离病房，病房内的消毒工作只能由护士代为完成。消毒桶的重量大概有20公斤，常常需要两位护士协作完成消毒工作。而消毒机器人可以一次负载2个桶，整个流程可以由一名护士独立完成。

（责任编辑：fqj）

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