新型冠状病毒引发AI在视频监控市场应用新机遇
随着新型【冠状病毒（Covid-19）病例的增长，对非接触式测温设备的需求也在日益增加，特别是在需要对公√众进行大规模扫描的情况下，例如在机◤场、火车站和汽车站等。
虽然近年来红外热成像设备的运作有效性有所提高，但如■何在充斥着“口罩人群”的场景下准确定位测温区域，仍然是测量精度的难点和关键。
黑体辐射源标定是红外温度计精确校准的基础，是提高热成像设备精度的一种方法，也是现今普遍应用的校准手段。黑体是一种理想的辐射体，它在任何温度下◎都能完全吸收和发射所有辐射（不反射、不透射）。将黑体辐射源部署在热成像相机内可实时校正测量温度。该方法有效地降低了环境影响和辐射々率差异引起的温度误报，可将体温测量精度控制在正负0.3℃左右。
人脸识别技术与红外热成像设备的结合
随着人工智能技术的出现，人脸识别算法提供商也可以在远程♀温度扫描中发挥重要作用。通过开发∴人脸识别应用，摄像头可以独立完成更精确的温度测试。在人群拥挤、戴口罩的情况下，摄像头会准确定位前额区域。将热成像摄像机和人脸识别分析相结合，将使在公共№场所更精确的温度扫描从而识别潜在的新冠病毒携带者成为可能。
许多人工智能公司已在推动这↓一点。据悉，旷视科技申请了▲1亿元人民币的专项贷款，用于开发更准确的人脸识别应用，以便在人群〖密集的情况下为戴口罩的人远程完成更准确的温度测试。深鉴科技宣布开发★一种基于人工智能的温度测量和人脸识别系统，可以识别戴面具或眼镜的人，以降低误报率。除此之外，商汤科技和云天励飞等公司也开始针对这一领域并推出相关产品。
“口罩人脸”识别？
除了在体温测量中起到补充【作用外，人工智能相机对戴口罩人的人脸识别功能也是当今的一个重要课题。在人脸识别过程中，设备必须采集到足够的特征信息才能完成⊙识别。具体来说，在对戴▆口罩的人进行识别时，由于可见光不能穿透口罩，被遮△挡的部分无法进行采集，意味着ㄨ并不是整张人脸的像素和特征值都可以获得，从而降低了人脸识别的←准确性。在这种卐情况下，即使可以应用人脸识别算法，也存在重复识别和错误识别的可能性。
还应注意的是，现今人脸识别一般只能在事后进行，即是需要将收集到的数据与数据库中⌒的结构化数据进行比较。这意味着“口罩人脸”识√别也受到人脸库和相关数据隐私保护法规的限制。
潜在的新机会
目前已隶属于Informa Tech的IHS Markit | Technology的观点是，在公共场所使用热成像相机测量人体的有效性存在缺陷，尤其是在口罩很常见▼的情况下。然而，人脸识别技术的引入提高了公共区域温度扫描识别潜在新冠病毒携带者的准确性。IHS Markit | Technology还认为，AI人☉脸识别在此阶段的应用主要集中在体温测量而不是 “口罩人脸” 识别方面，但持续的发展将可能进一步助力人工智能供应商在此后对模型进行◇改善。
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