紅外(wài)熱像體(tǐ)溫自動檢測系統
- 分(fēn)類:解決方案
- 作者:
- 來源:
- 發布時間:2020-08-05
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【概要描述】紅外(wài)熱像體(tǐ)溫自動檢測系統(IDST30-45)是一(yī)套高精度、高效率、穩定靈活的非接觸式體(tǐ)溫篩查系統,具有在線熱成像、多目标實時監測、快速部署篩查。
紅外(wài)熱像體(tǐ)溫自動檢測系統
【概要描述】紅外(wài)熱像體(tǐ)溫自動檢測系統(IDST30-45)是一(yī)套高精度、高效率、穩定靈活的非接觸式體(tǐ)溫篩查系統,具有在線熱成像、多目标實時監測、快速部署篩查。
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- 發布時間:2020-08-05
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1解決方案
方案概述:
紅外(wài)熱像體(tǐ)溫自動檢測系統(IDST30-45)是一(yī)套高精度、高效率、穩定靈活的非接觸式體(tǐ)溫篩查系統,具有在線熱成像、多目标實時監測、快速部署篩查、實時報警處理、曆史事件回溯以及自動報表生(shēng)成等功能,适用于機場、車(chē)站、醫院、學校、商(shāng)場、企事業單位等公共場所,幫助檢測人員(yuán)提高體(tǐ)溫篩查效率,控制病毒蔓延,築起疫情防控的堅固防線。
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多目标、多場景、非接觸式自動測溫
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實時在線、快速篩查、超溫報警
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自動記錄異常信息,生(shēng)成報表
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事後精準查詢、圖像回溯
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無損測量,被動接收人體(tǐ)熱輻射,對人體(tǐ)無害
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移動目标監測,無需停留,避免交叉感染
背景與優勢:
在當前疫情蔓延态勢下(xià),國家高度重視疫情防控工(gōng)作,出台多項防疫防控措施。随着企業逐漸複工(gōng)生(shēng)産,人員(yuán)流動急劇增加,疫情防控工(gōng)作形勢頗爲嚴峻。疫情現狀:企業複工(gōng)、學生(shēng)返校體(tǐ)溫篩查的必要性。新型肺炎感染症狀中(zhōng)重要的一(yī)項就是體(tǐ)溫異常,國家衛健委高級别專家組組長鍾南(nán)山表示,新冠肺炎會有很嚴格的篩查檢測措施,特别是體(tǐ)溫檢測。同樣即将來臨的全國學生(shēng)返校高峰期,也必須執行嚴格的篩查監測測試,進行有效隐患排查和減少人員(yuán)聚集交叉感染的風險,尤其是企業複工(gōng)、學生(shēng)返校的體(tǐ)溫篩查檢測。因此體(tǐ)溫檢測是疫情檢測的第一(yī)關口,紅外(wài)體(tǐ)溫檢測儀在公衆場所對疑似患者甄别發揮着重要作用,是打赢疫情防控戰的重要裝備。現有的設備:測溫效率低、易交叉感染、接觸排查難,加大(dà)了疫情防控的難度。
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技術産品,可靠、穩定,任何場合開(kāi)機即用
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良好的人機交互界面易讀、易操作
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植入體(tǐ)溫補償及自動校準算法
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專用30℃~45℃窄溫測溫模塊,精度高達±0.2℃
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系統留有報警數據接口,可接入政企平台
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提供疫情大(dà)數據分(fēn)析功能(需定制)
解決方案:
系統主要由前端紅外(wài)熱成像儀及紅外(wài)熱像體(tǐ)溫自動檢測軟件組成。針對熱成像儀設備畫面中(zhōng)出現的人員(yuán),進行多人體(tǐ)溫測量,高溫異常人員(yuán)篩選及聲音報警。可在各種場景下(xià)快速部署使用,實現遠距離(lí)人群中(zhōng)超溫人員(yuán)的快速篩查。
1)單點式疫情監控
針對重點區域人群流動流動性比較大(dà)的場合進行實時監控,一(yī)旦發現體(tǐ)溫異常人員(yuán),會第一(yī)時間發出“聲光”告警,提示現場工(gōng)作人員(yuán)并在監控頁面中(zhōng)展現出異常人員(yuán)圖像信息。
2)局域範圍疫情監控
b在企事業單位、學校、政府等“局域”範圍内,通過設立多個監控點,将各個監控點的數據進行實時彙總、分(fēn)層監控告警和統計分(fēn)析,從而在“單點”監控的級别之上,實現了企業級對疫情的整體(tǐ)防控、告警和信息發布。
同時針對這些人員(yuán)相對固定的機構,可以進一(yī)步引入人臉識别AI技術比對識别體(tǐ)溫異常人員(yuán)圖片數據,從人員(yuán)基礎數據庫中(zhōng)篩選出更加準确的人員(yuán)信息,做到精确監控。一(yī)旦發現體(tǐ)溫異常,平台可以立刻獲取到相關人員(yuán)詳細信息,如:姓名、崗位、聯系方式等數據,該數據會通過互聯網直接上報監控雲平台,在監控辦公室裏,能夠第一(yī)時間顯示異常人員(yuán)的相關信息。相關幹系人、責任人也會實時得到消息通知(zhī)。
3)全網範圍疫情告警、分(fēn)析、發布
針對地區内的所有重點場所,如企業工(gōng)廠、機場、火(huǒ)車(chē)站、醫院、學校、商(shāng)場超市等人員(yuán)聚集場地安裝終端監控設備,将視頻(pín)流、地理位置信息、人員(yuán)識别ID、事件時間戳、測溫結果數據、異常數據以及其他相關數據通過網絡實時上傳至區域疫情監控雲平台。在雲平台内,采用大(dà)數據的技術,對采集到的結構化和非結構化數據,進行聚合、存儲。爲了支撐疫情分(fēn)析應用,需要對存儲的數據進行必要的計算和分(fēn)析,包括數據處理、統計分(fēn)析、數據挖掘和業務預測。經過相關信息分(fēn)析模型,并結合大(dà)數據計算後,形成對疫情分(fēn)析直觀可見的業務應用,可主要包括:實時報警、預警、推測疫情高發區、重點監控人員(yuán)的軌迹最終與分(fēn)析、人員(yuán)辨認與定位、擴散範圍分(fēn)析等。最終實現全網内疫情信息的實時管控,并與政府相關部門實現實地管理和公共疾控中(zhōng)心應急管理互通,實現實時發現、實時報告、實時處置。
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