同济大学研发疫情防控智能识别系统 如有发热将自动报警

原标题:同济大学开发了一种用于防疫和控制的智能识别系统。如果有发烧,会自动报警

如果教学人员和学生站在摄像头前,系统会通过人脸识别技术,结合现场温度检测,自动分析和查询其基本情况。

2月15日,该智能防控识别系统在同济大学四平路校区门口投入试运行,可快速识别人流中个体感染者的风险。

防疫智能识别系统。本文中的图片均由同济大学提供。

返回上海和上海后,如果受试者体温正常,符合隔离要求超过14天,学校大门将释放他们。如果出现发热或不符合相关要求,系统会自动报警,不会释放,从而实现相关人员的快速识别和隔离。

该系统是由同济大学领导的上海独立智能无人系统科学中心新官肺炎疫情防控科研团队开发的第一套疫情防控智能识别系统(同济NCP-AIS),也是同济大学首批新型冠状病毒应急防控科研项目的成果。

流行病防控智能识别系统

记者从同济大学了解到,科研团队可以利用人工智能、大数据、人脸识别、温度识别、运动识别等技术,实现人脸识别、心率监测、呼吸监测、门禁联动、门禁数据智能更新、咳嗽检测和语音播报,使人工智能技术在流行病防控期间发挥更大的作用,减少相关学校管理人员的工作,实现疫情期间高效的校园安全管理。

该系统针对大规模人群,能够自动发现体温异常的个体,实现拍照、跟踪和提醒功能。在不久的将来,该小组将加紧开发4套相同的智能识别系统,用于监测和预防其他几个学校的大门。

与这种用于流行病预防和控制的智能识别系统一起开发的还有同济NCP-地理信息系统,这是一种新型的皇冠肺炎流行病地理信息系统。该系统初步实现了上海疫情动态分析可视化、空间影响评估、数据空间分析、人员活动轨迹跟踪等功能。为防疫预警和校园防疫决策分析提供空间信息协助和支持。

新冠肺炎疫情地理信息系统(Tongji NCP-GIS)界面图

同济NCP-GIS新冠状病毒爆发界面图

爆发后,同济大学充分整合内部多学科力量,结合外部科研力量,自筹资金启动“同济大学新型冠状病毒应急科研项目”。

首批启动的应急科研项目主要依托同济大学领导的上海自主智能无人系统科学中心,以人工智能、大数据、机器人等前沿技术为重点,与医学、生命、信息、交通、测绘、土木工程、城市和管理等多学科合作,重点开展疫情城市/社区的时空宏观传播、个体移动和交通出行等领域的科研。 装配式智能隔离区建设和智能资源管理,疫苗研发和智能诊断治疗,机器人和无人系统的应用,形成公共卫生和疫情防控的智能技术支持系统。