“PCA-Lab智能体温监测系统“由南京理工大学计算机学院/人工智能学院杨健院长团队,利用团队在模式识别与计算机视觉方面的长期积累和实验室的现有设备研制而成。与市场上的多数测温仪相比,该系统的突出优点在于其准确的人脸检测能力。该系统首先能从红外图像中,准确找到人脸的位置。然后测量并语音报出人脸面部的温度。这样最大的好处是,只关注人脸的温度,大幅度降低红外相机视野内其他高温物体导致的误警率。比如,点燃的香烟、汽车的排气筒、照明灯等,不会导致测温系统报警。
“PCA-Lab智能体温监测系统”使用的人脸检测算法是实验室自主研发的,该成果曾发表在计算机视觉和模式识别领域的国际顶级会议CVPR 2019上,该算法在多个国际人脸库上取得了当时国际上最好的检测性能。该算法能同时在单张图片上同时检测出多张人脸,并且对遮挡、光照变化等表现非常鲁棒。在智能体温检测系统的实际测试中,对行人戴口罩、眼镜等情况下,依然能准确找到人脸的位置。而且算法检测速度快,整幅图像的人脸检测耗时仅0.2-0.3秒。
项目组将加紧推进可见光与红外相结合的“PCA-Lab智能体温监测系统”升级版的研制,期待着升级后的系统能够对车内的人脸检测与人体测温更加鲁棒可行。
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