近日，北京清河火车站落地应用了百度的AI多人体温快速检测解决方案，助力遏制疫情在公共场所的的传播。这一方案用非接触、可靠、高效且无感知的方式，同时对多人进行体温检测，对体温超出一定阈值的流动人员，系统会发出异常预警。据悉，清河火车站春节期间高峰期日均客流量可达到3万人次左右，站点还与13号线设有换乘站。

无需配合即可测温 一批次测3-5人

基于AI图像识别技术和红外热成像技术，百度AI多人体温快速检测解决方案使用了基于人脸关键点检测及图像红外温度点阵温度分析算法，可以在一定面积范围内对人流区域多人额头温度进行快速筛选及预警，解决了佩戴口罩及帽子造成的面部识别特征较少的问题，方便对人流聚集处的快速筛选。

该方案能基于电脑及手机客户端进行部署，可以设定固定检测卡口点位，也可以使用移动设备进行巡检。比如在地铁站等公共场所，适配有百度体温检测方案的固定点位摄像机面部温度快速检测系统可在通道、重要区域快速部署，在无需群众配合或弱配合情况下，基于固定点位红外摄像机完成3-5人/批次的面部温度快速检测系统，可以快速提取温度超标人脸图像信息供进一步通过额温枪排查，提升通道批量初步筛选检测效率。目前，系统能够测量0.05摄氏度温差。

该方案能解决传统体温检测人工成本大、测量效率低、预警响应慢、系统分析弱、全局掌控难等弊端。当前，该套解决方案已经落地应用北京北部新的综合交通枢纽清河火车站。

百度紧急研发AI多人体温快速检测方案

1月25日，中关村科学城管委会面向北京市海淀区企业和科研团体征集与“红外测温产品”有关的人工智能技术方案，欲提高以“大规模人群”为基础的测温精度。

据介绍，此前公共场所的体温检测存在一些局限性：首先是公共场所人员密集，流动性高，传统额温枪虽然准确但是速度慢，容易引发人群拥堵且会产生一定近距离接触的可能，增加互相聚集形成交叉性传染的风险。

其次是在人流量较大的通行场景(如地铁、高铁站),现场负责发热筛查系统值守的现场工作人员用肉眼想要快速发现红外图像高温区域并与实际人员匹配具有较大难度,影响了二次精准筛查的效率。

第三是虽然一些智能测温系统拥有一定AI能力，但是在疫情防控这个特殊时期，人们出行增加了佩戴口罩及帽子，使得可供识别的面部特征过少，且远距离大范围检测的精度控制也是难点，在这一情况下如何减少漏判、误判，实现较大人流量的快速检测成为不可忽视的现实问题。

随后，百度积极响应号召，提供了一套完善的AI多人体温快速检测解决方案，用非接触、可靠、高效且无感知的方式，对体温超出一定阈值的流动人员，系统会发出异常预警，并快速展示出体温不在正常范围的人员及温度，遏制新型冠状病毒的传播。