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“在地铁站、汽车站、飞机场、集中化办公场所等客流量很大的地区,怎样可以迅速、、准确地鉴别出高溫群体,是疫情防控工作中的难题之一。”疫情防控工作中进行至今,智能技术传出疫情防控技术性等各个方面适用要求,紧紧围绕难题难题进行技术攻关,用高新科技助推疫情防控。


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人脸识别有多么难

时下,人工智能技术飞速发展,创建在算法深层次提升基本上的识别技术可信性愈来愈高。但现如今运用人工智能技术终端设备对佩戴口罩的路人开展人脸识别和温度测量,要确保和过去“裸脸”一样的检验准确度,在技术上明确提出了高些挑戰。

实际在算法校正上,北京测温人脸识别门禁,对于脸部下半地区遮掩造成 识别所需特征关键环节降低这一难题,产品研发者得到的重要工作经验取决于聚焦点眼周,来提升专注力实体模型。详尽看来,必须先将眼周、眼眉等部分特征与总体人脸特征结合,并融合注意力机制提高眼周特征,根据训炼眼周关键环节的实体模型,进而后提高实体模型在防护口罩挡住下的人脸识别率。

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在对疫情防控常态和基础公共卫生服务服务项目规范性明确提出高些规定的时下,人脸识别加测温技术在各生活场景里的深层次运用,更加具备提高工作效率和降低感柒的现实意义。广州日报网络媒体新闻记者在走访调查广州内自主创新公司发觉,在融合人工智能技术优化算法目的性提升的基本上,资金投入具体应用的人脸识别测温机器设备正普遍活跃性在飞机场、地铁口和购物广场等密集场所,终端设备的体温检测偏差不超过正负极0.3℃,巨大地将安保人员从测温海关放行的无效劳动中解放出来。


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