2020年7月10日，由電子發燒友主辦的智能人臉識別與無感測溫技術分論壇在深圳開幕，吸引了全國上千位工程師參與線上直播會議和上百個熱點問題問答。

圍繞智能感知最新技術趨勢，熱成像和紅外探測器技術流派，端邊協同的多邊測溫方案、AI算法以及智能硬件如何加速助力新冠疫情的快速體溫篩查。來自依圖科技的產品研發負責人林小陽、OPEN AI LAB（開放智能）高級軟件開發工程師李琦、高德智感科技有限公司副總經理兼技術總監王鵬、廈門瑞為科技產品與解決方案總監袁戩、愛華盈通產品經理周雪琦和中科龍智總經理張偉偉博士帶來了最新前沿觀點和落地方案的分享。

依圖科技：端邊智能助力抗疫

2020年人工智能大會的智能人臉識別與無感測溫技術分論壇上，依圖科技的產品研發負責人林小陽分享了《端邊智能，讓AI無邊界》的主題報告。他在分享中提到，我們正處在一個智能大爆炸的時代，需要更多的算力來處理大爆炸時代激增的數據，因此，“云邊端協同”的概念被提出來了，這樣就可以在云端處理海量的數據，在邊緣側處理一定區域內的數據，甚至可以在前端邊采集數據邊進行處理。

另外，林小陽還認為從智能角度來看的話，也存在著一個智能階梯，具體可以劃分為L1、L2、L3、L4和L5。

其中L1和L2智能是最基礎的前端智能，他解釋說，L1是單體智能，就是處理一個人的智能，比如手機上的人臉識別解鎖，智能刷臉門禁等；L2是單路智能，簡單來說，就是一個攝像頭下，可以處理多個人的智能，比如抓拍機等。

L3是多路全解析，也就是說，L3智能能夠認出攝像頭下面的實體是什么，比如可以認出蘋果、小孩、老人等等實體。

L4是除了解析出這些實體之外，還能夠做進一步的分析，比如路人軌跡、同行分析，跨境追蹤等應用。

L5是云端智能，也叫做數據智能。

林小陽指出，隨著這一層一層的階梯上去，數據越來越多，內容越來越豐富，相應地精度也越來越高。可以說整個智能也是躍遷式的。

他在分享中表示，依圖科技的產品線從端到云都有布局。不過在智能人臉識別與無感測溫技術分論壇上，林小陽重點介紹了依圖科技的前端和邊緣智能產品，特別是助力抗疫的“云邊端”綜合解決方案和口罩算法。

在前端，他只要介紹了兩款熱成像攝像機，一款是熱成像雙目測溫筒型攝像機，該攝像機可以在100毫秒內實現15個目標的測溫，測量距離2~3米，精度可以達到±0.3℃；另一款是熱成像雙目網絡攝像機，它可以實現10米距離內，30毫秒內完成16個目標的測溫，精度也可以達到±0.3℃。

如果應用場景是單通道進出口，可以直接使用這兩款單體測溫方案；但如果是多通道出入口的話，這兩款產品需要搭配邊緣計算盒子使用。依圖科技的邊緣計算盒子體積只有一本新華字典大小，但可以支持16路視頻流智能解析；支持1080P、2K、4K分辨率，最高可實現同屏50人實時抓拍。

此外，林小陽還特意強調，他們的這個邊緣計算盒子的軟件是開源的，硬件是開放的，可以根據客戶需求進行定制，適用于各種小區、樓宇、園區，以及工廠等中小應用場景。

依圖科技的產品經理袁海則介紹了AI技術在疫情階段的落地應用。他在演講中提到，由于口罩的佩戴，遮擋了面部40%以上的傳統特征點，因此，如何在原有一半的信息基礎上，達到與之前相同的識別能力，開始挑戰各家算法公司的技術能力和技術底蘊。同時在傳統的攝像監控和熱成像監控領域，高效定位智人臉的位置，并去除口罩、眼鏡、帽子等干擾因素的影響，精準拿到人員額頭的溫度信息，對每家公司的多硬件，綜合算法的融合能力提出了新的要求。

依圖科技在疫情發生后30天內就推出了針對人臉佩戴口罩后的識別算法。最新的口罩模型，能夠以99.5%的準確率，判斷用戶是否正確佩戴口罩，并且對口罩人員的真人檢出率高達99%。同時還同步優化了熱成像圖中，人臉、人頭的檢出和判斷能力。配合可見光，或者近紅外圖片，準確定位出用戶的口罩、眼鏡、帽子、劉海等干擾物的位置，屏蔽掉這些干擾因素后，準確地找出額頭的區域，并進行測溫處理。

另外，根據雙眼的距離，人眼的尺寸，根據傳感器的反饋，得到單人或者多人的距離范圍。并以此為依據，進一步修正對目標人員測溫得到的數據準確度，而且測溫動作和原有的識別動作同步展開，整個流程單體耗時控制在0.3秒以內。可以給客戶提供流暢的用戶體驗。

OPEN AI LAB：AI算法快速落地應用的關鍵

OPEN AI LAB（開放智能）高級軟件開發工程師李琦則重點介紹了在疫情期間，他們快速落地的兩個方案，分別是AI紅外測溫方案和語音電梯方案。

據李琦介紹，開放智能的AI紅外測溫方案還支持可交互操作，可以實時識別出人體的溫度，并且同步捕捉到RGB的畫面，進行人臉的抓拍，同時記錄下溫度。如果有體溫異常的人員，系統會立刻報警，并顯示出體溫異常人員的抓拍頭像。

根據他們的方案架構，前端支持多路視頻采集，不光有正常攝像頭，還有紅外攝像頭；中間是嵌入式AI服務器，其主要功能是實現數據采集、算法處理、業務呈現等全業務流程，是開放智能自己研發的低功耗高穩定性的成熟部署方案，支持AIP二次開發接口；在云端，支持遠程持續算法升級和業務迭代。

李琦在分享中闡述了該方案的亮點有，實時識別、無感測溫、超溫預警、健康檔案和統計報表功能。適合于在醫院、機場、碼頭、車站、地鐵、商場、幼兒園、學校等人流量較大的公共場合進行體溫快速排查。

針對語音電梯方案，李琦介紹說，由于電梯基本上都是已經安裝好了的，針對這種情況，他們快速推出了一個模組加裝的方式，讓部署變得特別簡單。而且兼容目前已有的全系電梯。同時針對電梯內信號比較差的實時場景，他們的方案做成了離線語音，可以達到極低的延時，支持關鍵詞快速定制。

此外，該語音電梯方案支持業內主流芯片Cortex-A、Cortex-M、RISC-V、HiFi、CEVA等異構平臺，Linux、Android、RTOS等多種操作系統。

同時，他還介紹了開放智能的自主知識產權的邊緣AI計算框架Tengine。該計算框架是專為AIoT場景設計的，同時具有跨平臺、異構調度、芯片底層加速、超輕量無依賴、完整開發移植部署工具鏈幾大特點。Tengine兼容多種操作系統和深度學習算法框架，簡化和加速面向場景的AI算法在嵌入式邊緣設備上快速遷移，以及實際應用部署落地。

高德智感：國產紅外熱成像芯片的崛起之路

高德智感科技有限公司副總經理兼技術總監王鵬介紹了國產紅外熱成像芯片的崛起之路與測溫應用的興起。

王鵬在分享中表示，一開始的時候大家都不知道熱成像儀是用來干什么的，其實紅外熱成像儀最開始主要是軍事上的應用，真正導入到民用領域，也就最近這20多年的事情。其實紅外器件進入中國可能都還沒有20年，而紅外器件國產化10年都不到。

紅外熱像儀是一種二維平面成像的紅外系統，用來探測目標物體的紅外輻射，并通過光電轉換、電信號處理等手段，將目標物體的溫度分布轉換成灰度分布，以視頻或者圖像的形勢輸出。紅外熱像組成部件及技術包括了紅外光學系統、紅外焦平面探測器、后續電路以及圖像處理軟件，這四部分的性能與設計水平直接影響了紅外熱像儀的城鄉質量與穩定性。

可以說紅外探測器是紅外產業鏈的核心。它性能的高低，直接決定了紅外成像的質量。

從紅外探測器的發展歷程可以看到，紅外線的發展主要從西方開始，1800年，F.W.赫胥爾在太陽光譜中發現了紅外輻射的存在。當時，他使用的是水銀溫度計，即最原始的熱敏型紅外探測器。1829年，L.諾比利利用當時新發現的溫差電效應（也稱塞貝克效應），制成了一種以半金屬鉍和銻為溫差電偶的熱敏型探測器。稱作溫差電型紅外探測器（也稱真空溫差電偶）。其后，又從單個溫差電偶發展成多個電偶串聯的溫差電堆。1880年，S.P.蘭利利用金屬細絲的電阻隨溫度變化的特性制成另一種熱敏型紅外探測器，稱為測輻射熱計。1947年，M.J.E.高萊發明一種利用氣體熱膨脹制成的氣動型紅外探測器（又稱高萊管）。在40年代，又用半導體材料制作溫差電型紅外探測器和測輻射熱計，使這兩種探測器的性能比原來使用半金屬或金屬時得到很大的改進。半導體的測輻射熱計又稱熱敏電阻型紅外探測器。

60年代中期，出現了熱釋電型探測器。它也是一種熱敏型探測器，但其工作原理與前三種熱敏型紅外探測器有根本的區別。最早的光電型紅外探測器是利用光電子發射效應即外光電效應制成的。以 Cs-O-Ag為陰極材料的光電管（1943年出現）可以探測到 1.3微米。外光電效應的響應波長難以延伸，因此，它的發展主要是近紅外成像器件，如變像管。

利用半導體的內光電效應制成的紅外探測器，對紅外技術的發展起了重要的作用。內光電效應分光電導和光生伏特兩種效應。利用這些效應制成的探測器分別稱為光導型紅外探測器和光伏型紅外探測器。

王鵬認為，整個熱成像儀的發展經歷了三個階段，第一個階段是1980年代以前，當時是單圓形光子型探測器階段，典型的事件是在抗美援朝階段，美國把它的第一代產品應用在了響尾蛇導彈上，當時震驚了全球。

第二階段是二代光子型探測器，主要是使用了銻和汞，以及砷化鎵的線列式掃描型探測器。它的應用非常廣泛。70年代左右中國開始了紅外探測器的研究。

第三階段是面陣型的紅外探測器，開始有了一定的分辨率。1990年代后，霍尼韋爾開始了非制冷型紅外探測器的研究。同時，1992年，霍尼韋爾公開了相關專利。整個第三代紅外探測技術都是由美國進行主導的。霍尼韋爾公開了專利后，授權了德國、日本、以色列等國家進行相關產品的研究。

“中國進入非制冷紅外探測器是很晚的，2000年以前想都沒想過中國會自己做出這樣的產品。”王鵬感慨。當時國內這樣的產品非常少，而且國際上也不是一個流行的品類。

自從2010年以后，中國才開始非制冷探測器的研發工作，這也是國內很多先驅和科學家經過多年努力形成的。

在紅外探測器的技術趨勢上，法國的ULIS與霍尼韋爾有相關專利授權，但技術方向不太一樣外，其他加拿大的Teledyne、德國的AIM、以色列的SCD等都是霍尼韋爾技術的延申。國內高德紅外和大立科技在2010年后，啟動了非制冷探測器國產化的工作。

“通過十多年的努力，中國從無到有，并且到了做大做強的地步。走過了非常艱難，也非常痛苦的一段歷程。最開始只在有一定研究也是90年代，在清華大學，華中科技大學等有一些初步的研究，沒有成型的體系研究。只有在公司介入之后，帶動產品應用的研究，進行了成體系化的國產建設。好幾個公司都成立了自己獨立的MEMS生產線。能研發出自己的全系列國產化器件，現在能逐漸趕上美國的水平，我覺得這是非常不容易的一件事情。”王鵬表示。

正是由于中國廠商的加入，熱成像行業格局發生了很大的改變，在2016年時，FLIR占了65%的市場，當時中國的企業還屬于其他，全部加起來不到5%的市場份額。到了2019年，FLIR仍然是壟斷地位，但它的市場份額只占了38%，高德紅外做到了市場并列第二，占了8%的市場份額。而且其他的國內企業也在逐漸崛起，比如大立科技、海康威視等等。

“現在中國的產品是服務于全球的。相信通過今年后，我們的市場份額更多。”王鵬在演講中表示。

紅外熱成像技術在測溫方面的應用其實最早不是用于人體測溫，而是高壓線等電力測溫。王鵬分享說，紅外熱成像技術在人體測溫應用中的發展應該是始于2003年的非典時期。一開始是高德興起的，2003年非典來臨時，還不知道可以使用熱像儀來進行溫度篩查，“本來當時我們在做電力上應用的工業檢測儀。儲存了一批探測器和系統，當時很多人問我們，可以測量電力的溫度，可以測量人體溫度嗎？”他分享說。

當時，他們也很疑慮，因為他們之前也沒試過，不知道能否達到精度，及能否快速篩查出高溫人群。但他們還是在幾天之內拼出了一臺這樣的設備，然后進行實驗，發現可行。于是在一個月以內，推向了全國市場，當時全國90%的紅外測溫產品都是高德的產品。

從此之后，讓大家都了解了熱像儀可以用在人體測溫應用中。在人體測溫應用中，“我們在上半場主要是配合我們自己的產品和安防伙伴的設備來進行人體測溫；下半場，我們將會更AI企業合作，做中小型和集成式的人體測溫設備。”王鵬表示。

瑞為科技：三大方案助力一站式人臉識別測溫部署

AI在新冠疫情防控中如何大顯身手呢？阿里巴巴阿里云智能總裁張劍鋒對記者表示，新冠疫情對數字化起到非常強的推動作用，變革會因為疫情變得更加強烈。阿里云3月初步宣布：疫情期間，向全球醫院免費開放新冠肺炎AI診斷技術，20秒即可完成一次疑似病例的CT診斷，準確率達96%以上。這是中國AI技術首次在國際上得到大規模推廣，當然，在AI抗疫前線，AI測溫的應用更加迫切，在7月10日，電子發燒友的智能人臉識別與無感測溫技術分論壇上，廈門瑞為科技產品與解決方案總監袁戩帶來了《云+端+大數據一站式人臉識別測溫部署和管控系統》更接地氣。

新冠病毒來勢洶洶，國家防疫指導方針是，早發現、早預防、早隔離、早診斷、早治療。在發現以及防控早期的時候，最核心的要素是判斷患者是否發熱，是否伴隨有咳嗽。

據臨床表現統計，在我國39種法定傳染病中，28種先期都有發熱癥狀，鐘南山院士也指出發熱也是新冠病毒感染的初期正癥狀。所以在公共人群場所進行常規體溫檢測，是最典型的應用。

袁戩明確指出，傳統的防控中有四大痛點：一、非疫情期及疫情爆發初期，在公共場所并無體溫測量機制， 易造成大面積病毒傳播；二、接觸性測溫，無論是額溫槍或耳溫槍，甚至是體溫計，均存在近距離接觸的情況，易交叉感染；三、傳統測溫方式，在人量流大的車站、 機場、碼頭等場所， 容易造成大量旅客排隊聚集；四、未形成數據積累。測溫信息難以保存，難以數據化，難以對于防疫工作進行分析和評估。

手持式測溫需要工作人員現場確認，測溫之后，對測溫設備上的數字化的進行一個核驗，確保不超過37.3度；在一些非嚴控的場景下，需要多人能快速通行。客戶還希望去兼容口罩識別等方面的場景。瑞為科技針對測溫監控中的痛點問題，做了三層設備：通道場景，比如測溫識別通道閘，袁戩分析說，在帶口罩的情況下，超過1k的人臉庫的情況下，識別率是超過90%；第二層，適用于園區和社區，測溫門禁一體化場景，設計了人臉識別溫感門禁機，可以在1米范圍內有效識別人臉庫中的超過正常溫度者；第三、移動式場景，設計了可移動人臉識別溫感終端。主要的優點工作人員實時進行測溫以及人臉抓拍，同時進行更大的識別，它的能力響應時間500毫秒，擅長中距離和遠距離的快速識別。30℃-45℃測溫范圍內，測溫精度±0.3℃。

愛華盈通：自研算法和智能硬件，AI抗疫差異化點凸顯

現在市場上各種AI抗疫方案云集，愛華盈通的AI測溫抗疫方案有何特別的優勢呢？愛華盈通產品經理周雪琦提出了三大優勢：一、擁有以芯片為龍頭的VR硬件產業鏈優勢，采用大量MTK芯片，公司研發團隊具備PAD、手機芯片開發經驗。二、端側優勢，公司為客戶提供芯片級AI方案，能夠有效的幫助客戶縮短開發周期，帶來良好的擴展性和產品優化。同時我們還擁有嵌入式AI算法開發及優化能力，互聯網端+云智能數據處理能力。三、工程與服務優勢，端云融合的高效架構，以及應用場景完善的AI場景解決方案，完善的測試和服務體系，能夠保證公司提供的產品質量和服務質量。

圖：愛華盈通產品經理周雪琦

傳統的防疫方式，比如采用額聞槍測溫，存在交叉感染，數據統計困難和數據決策行動存在延時的弊端；還有人為測溫出現的操作誤差，導致高溫的人群并沒有被測試出來，而流入了大體溫篩查。

周雪琦指出，愛華盈通的一體式測溫方案，包括硬件+終端軟件+后臺軟件，愛華盈通的智能硬件產品線豐富，包括自研的Linux智能門禁主板，4G安卓門禁主板、AIPC標準38板、AI開發套件、智能門鎖人臉模組2D/3D、門禁測溫模組，還有人臉識別門禁、人臉測溫門禁、監控攝像頭、三防整機、智能IPC等設備。

這家公司的智能體溫篩查系統方案有四大特點：

1、內置高精度黑體，在出廠的時候已經做了精確的校準，一體化設備，到現場即可直接使用，無需外置黑體校準和輸入參數；市面上的其他產品大多是采用外置黑體，即紅外熱成像儀+外置黑體校準的模式，至少需要架設2臺設備同時使用。

2、先識別人臉，再測試人臉區域的溫度，多點平均測溫，增加溫度的精確度；市面上的產品大多是雙攝像頭各司其職，人臉識別攝像頭僅做人臉抓拍，測溫攝像頭做整體畫面內測溫，而不是僅在人臉區域測溫。

3、提供人臉識別攝像頭+紅外熱成像攝像頭+黑體三合一的完整解決方案。

4、智能體溫篩查系統擁有人臉數據統計，測試距離可達3米，更有大屏UI、雙屏異顯、認證比對，功能齊全，快捷簡單。自研算法，采用分布式算力，服務了眾多國內和國外客戶。

中科龍智：嵌入式AI防疫系統在學校和醫院得到規模部署

中科龍智總經理張偉偉博士帶來了《嵌入式AI防疫系統設計及應用》的演講。中科龍智系統在開發平臺上獨創了雙平臺概念，有AI中臺和嵌入式中臺，MCU +ARM面向需求端。

圖：中科龍智總經理張偉偉博士

機器學習領域索引世界排名第一的楊強教授表示，大家可以探討一下“面對疫情，AI能做什么？“得出五大應用場景：一是測溫，5到10個人，最遠可以測到15米；二是雙光識別和測溫，抽樣同時保持人臉識別；應用場景三是戴口罩檢測；場景四是社交距離，新冠病毒的傳播在距離小于1米，病毒傳播概率是非常高的，客戶的需求是檢測社交距離，保持安全的社交距離；場景五是封閉場景的人數控制，比如酒吧和娛樂場所，封閉場景人數不要超過100人。

張偉偉博士介紹說， 中科龍智推出了兩款測溫產品：第一款產品是Hotface Q1，單路的測溫產品，直接測試圖像中出現的人群，定位到單個人像，找到后去直接測量溫度，今年可能升級，經過表面溫度到醫學溫度的模型轉化等；第二款產品是Hotface T7，雙路測溫產品，已經大規模量產，對于帶口罩的人臉識別功能都已經加入。中科龍智在廣州的50多所學校部署了兩套系統，醫療系統也在進入，目前測溫系統已經外銷到日本、南美和美國一些區域市場。