随着越来越多的企业恢复工作，新型冠心病的流行已经达到防控“外防输入、内防扩散”的关键时期。特别是在各大城市，火车站、公交车站、地铁站、机场以及办公楼、居住区（例如居住社区）等人口密集的区域，都要做好防控筛查工作，出入口的体温筛查已经是最重要的防控程序。

如果您已经返程或恢复工作，不难发现在、地铁站等交通枢纽中，许多安全检查口都装有摄像机，工作人员正在看后面的显示屏。当行人经过时，屏幕将显示红外图像，温度在正常阈值内无任何感觉通过，将拦截涉嫌高温的行人，工作人员将进行第二次体温检测。

该场景基于AI温度测量技术。与传统的体温筛查方法相比，它实现了非接触感应、高效率通行和高温智能预警。普通的体温监测需要相关人员手持的额头温度枪，该枪具有较大的工作量和较低的效率，并且很容易导致排队的人群密集。同时，近距离监视方法也增加了交叉感染的风险。在流行病防控的焦虑下，人工智能测温技术开始进入公众视野。

在公共新闻报道中可以看到，百度AI多体温快速检测解决方案已应用于北京清河火车站。基于面部关键点的检测和红外温度点阵温度分析算法，这套解决方案可以应用于特定区域。检测乘客的额头温度，即使戴着帽子和口罩也可以进行快速检查；商汤AI智慧防疫解决方案区域通行模块在北京首都机场3号航站楼站投入使用，系统自动对行人额温进行测量，如果出现疑似体温异常情况，发出实时声光和弹窗告警，对于未戴口罩的人员，系统也可以自动识别并提醒；旷视AI测温系统则应用在了海淀政务大厅和海淀区部分地铁站，系统支持大于3米的非接触远距离测温，其智能疑似高热报警带宽可达到1秒15人，且一套系统可以部署16个通道，基本保证一个地铁口的管控…

从技术层面看，AI测温由“红外测温+人脸识别”两项技术加持。人体是天然的热辐射体，且维持在比较稳定的状态，在特定范围内能够与周围环境区别开来，进行“分割”。人脸识别技术可以定位脸部测试区域，并将之映射到热成像的摄像头中。获取这片区域的温度后，再通过一定补偿算法来给出实际的体表温度。

从业内产品看，目前在市场上落地的主要还是采用“红外+可见光”双传感器的组合，用红外技术保证远距离实时测温，用AI视觉技术定位、识别和溯痕，以非接触、非配合式的方式实现大规模的人流筛查。

从应用目的看，AI测温主要适用于各类人流量大的出入口，进行较大范围内的初筛，对“疑似高温”识别预警。由于各技术企业的AI测温方案细节不同，产品精确度受限因素也有差异，加上行业标准也不统一，要进行更准确的测量，还需配合人工筛查。