Öt másodperc sok vagy kevés? Forró kávét inni nem elég, lehúzni a kártyát, és elmenni dolgozni, az sok. De néha még egy ilyen késés miatt is sorok alakulnak ki az ellenőrző pontokon, főleg reggelenként. Most pedig teljesítsük a COVID-19 megelőzésének követelményeit, és kezdjük el mérni minden belépő hőmérsékletét? Az áthaladási idő 3-4-szeresére nő, emiatt tömeg jelenik meg, és a vírus elleni küzdelem helyett ideális feltételeket kapunk a terjedéséhez.
Ennek elkerülése érdekében vagy sorba kell rendeznie az embereket, vagy automatizálnia kell ezt a folyamatot. A második lehetőségnél egyszerre nagy számú ember hőmérsékletét kell mérni, anélkül, hogy további műveletekkel terhelné őket. Ez megtehető egy videó megfigyelő rendszer hozzáadásával és hajtson végre több műveletet egyszerre: azonosítsa az arcokat, mérje meg a hőmérsékletet és határozza meg a maszk jelenlétét. Konferenciánkon beszéltünk az ilyen rendszerek működéséről."és a vágás alatt részletesebben is elmondjuk.
Hol alkalmaznak hőképalkotó rendszereket?
A hőkamera egy optikai-elektronikus eszköz, amely az infravörös spektrumban „lát”. Igen, ez ugyanaz, mint a lendületes különleges erőkről szóló akciófilmekből és a Ragadozóról szóló filmekből, amelyek gyönyörűen színesítik a szokásos képet piros és kék tónusokkal. A gyakorlatban nincs ebben semmi szokatlan, és meglehetősen széles körben alkalmazzák őket: a hőkamerák meghatározzák a hőt kibocsátó tárgyak helyzetét, alakját és mérik a hőmérsékletüket.
Az iparban a hőkamerákat régóta használják gyártósorok, ipari berendezések vagy csővezetékek hőmérsékletének monitorozására. A hőkamerákat gyakran komoly objektumok kerülete mentén lehet látni: a hőkamerás rendszerek „látják” az ember által kibocsátott hőt. Segítségükkel a biztonsági rendszerek teljes sötétségben is észlelik a jogosulatlan belépést a létesítménybe.
A COVID-19 miatt a hőkamerákat egyre gyakrabban integrálják biometrikus azonosító rendszerekkel a hozzáférés-szabályozás érdekében. Például integrálva a "» (a Rostelecom átfogó megoldása, amelyet Oroszországban fejlesztettek ki és gyártanak) a hőkamerás eszközök képesek mérni az emberek hőmérsékletét, nyomon követni a mozgást és kiemelni a magas hőmérsékletű egyéneket.
Oroszországban nincsenek kötelező szabványok a hőkamerás rendszerek használatára vonatkozóan, de van egy általános , mely szerint minden látogató és alkalmazott hőmérsékletét figyelni kell. A hőkamerás rendszerek pedig ezt szinte azonnal megteszik, anélkül, hogy az alkalmazottaktól és a látogatóktól további lépéseket kellene tenniük.
Hogyan működnek az érintés nélküli hőmérséklet-mérési rendszerek
A rendszer alapja egy hőkamera komplexum, amely hőkamerából és hagyományos kamerákból áll, amelyek közös házba vannak csomagolva. Ha egy folyosón sétálsz, és egy dundi kétszemű kamera néz az arcodba, ez egy hőkamera. A kínai csínytevők néha fehérré teszik őket, és apró „füleket” adnak hozzá, hogy pandára hasonlítsanak.
Egyszerű optika szükséges a BioSKUD-dal való integrációhoz és az arcfelismerő algoritmusok működéséhez - a belépők személyi védőfelszerelésének (maszk) azonosításához és ellenőrzéséhez. Ezenkívül egy hagyományos kamera használható az emberek közötti távolság, illetve az emberek és a berendezések közötti távolság megfigyelésére. A szoftverben a mérési eredményekről videó információk jelennek meg a kezelő számára ismert formában.
Annak érdekében, hogy a hőkamera csak az emberek hőmérsékletére reagáljon, már tartalmaz egy arcfelismerő algoritmust. A berendezés egy termikus mátrixból olvassa le a hőmérsékletet a megfelelő pontokon - jelen esetben a homlok területén. E „szűrő” nélkül a hőkamerás csésze forró kávénál, izzólámpánál stb. aktiválódna. A további funkciók közé tartozik a védőfelszerelések meglétének figyelése és a távolság betartása.
Általában a helyiségek bejáratánál a hőkamerás rendszereket beléptető és felügyeleti rendszerekkel integrálják. A komplexum egy szerverhez csatlakozik, amely videoanalitikai algoritmusok segítségével dolgozza fel a bejövő adatokat, és továbbítja egy automatizált kezelői munkaállomásnak (AWS).
Ha a hőkamera megemelkedett hőmérsékletet észlel, akkor egy normál kamera lefényképezi a látogatót, és elküldi a vezérlőrendszernek, hogy azonosítsa a dolgozók vagy látogatók adatbázisával.
Termikus képalkotó rendszerek kalibrálása: a referenciamintáktól a gépi tanulásig
A streaming érintésmentes hőmérsékletmérés beállításához és működtetéséhez általában ezt használják abszolút fekete test (ABL), amely bármilyen hőmérsékleten elnyeli az elektromágneses sugárzást minden tartományban. A hőkamera látóterébe van beépítve, és a hőkamerát kalibrálják. A fekete test 32-40 °C-os referenciahőmérsékletet tart (gyártótól függően), mellyel a berendezés minden alkalommal „ellenőriződik”, amikor más tárgyak hőmérsékletét méri.
Kényelmetlen egy ilyen rendszert használni. Tehát ahhoz, hogy a hőkamera megfelelően működjön, a fekete testnek 10-15 percig fel kell melegednie a kívánt hőmérsékletre. Az egyik létesítményben éjszaka kikapcsolták a hőkamerát, és reggel a fekete testnek nem volt ideje megfelelően felmelegedni. Emiatt mindenki műszakba lépőnek emelkedett hőmérséklete volt a műszak elején. Később rájöttünk, és most a hőkamerás rendszer nincs kikapcsolva éjszaka.
Jelenleg egy olyan kísérleti technológiát fejlesztünk, amely lehetővé teszi számunkra, hogy a feketetest nélkül is megbirkózunk. Kiderült, hogy a bőrünk jellemzőit tekintve közel áll a teljesen fekete testhez, és az ember arca szabványként használható. Tudjuk, hogy a legtöbb ember testhőmérséklete 36,6 °C. Ha például 10 percig követi az azonos hőmérsékletű embereket, és ezt a hőmérsékletet 36,6 °C-nak veszi, akkor az arcuk alapján kalibrálhatja a hőkamerát. Ez a mesterséges intelligencia segítségével megvalósított technológia jó eredményeket mutat – semmivel sem rosszabb, mint a feketetestű hőkamerás rendszerek.
Ahol a feketetestet még mindig használják, ott a mesterséges intelligencia segít a hőkamerák kalibrálásában. Az a tény, hogy a legtöbb hőkamera rendszer megköveteli a hőkamerát manuálisan felszerelni és a fekete testhez igazítani. De aztán, amikor a körülmények megváltoznak, újra el kell végezni a kalibrálást, különben a hőkamerák elkezdenek hőmérsékleti eltéréseket mutatni, vagy normál hőmérséklettel reagálnak a látogatókra. A kézi kalibrálás nagy öröm, ezért kifejlesztettünk egy mesterséges intelligenciára épülő modult, amely a fekete test észleléséért felelős, és mindent maga állít be.
Lehetséges-e álcázni magát az algoritmusok elől?
A mesterséges intelligenciát és a gépi tanulást gyakran használják az érintés nélküli biometrikus adatokban. A mesterséges intelligencia felelős az arcok észleléséért egy áramban a hőmérséklet mérése céljából, figyelmen kívül hagyva az idegen tárgyakat (egy forró csésze kávé vagy tea, világító elemek, elektronika). Nos, a maszkot viselő arcok felismerésére szolgáló algoritmusok betanítása 2018 óta, már a koronavírus előtt is kötelező minden rendszerben: a Közel-Keleten az emberek vallási okokból eltakarják az arcuk jelentős részét, és sok ázsiai országban már régóta maszkokat használt az influenza vagy a városi szmog elleni védekezésre. A félig elrejtett arc felismerése nehezebb, de az algoritmusok is fejlődnek: ma a neurális hálózatok ugyanolyan valószínűséggel észlelik a maszkot viselő arcokat, mint egy évvel ezelőtt maszk nélkül.
Úgy tűnik, hogy a maszkoknak és más egyéni védőfelszereléseknek problémát kellett volna okozniuk az azonosítás során. A gyakorlatban azonban sem a maszk jelenléte, sem a frizura vagy a szemüveg alakjának változása nem befolyásolja a felismerés pontosságát. Az arcok észlelésére szolgáló algoritmusok a szem-fül-orr terület azon pontjait használják, amelyek nyitva maradnak.
A praxisunkban az egyetlen „kudarc” helyzet a külső megjelenés megváltoztatása plasztikai műtétekkel. Egy alkalmazott plasztikai műtét után nem tudott áthaladni a forgókapukon: a biometrikus processzorok nem tudták azonosítani. Frissítenem kellett a fényképet, hogy újra működjön az arcgeometria szerinti hozzáférés.
Termikus képalkotó rendszerek képességei
A mérési pontosság és sebessége a hőkamerás mátrix felbontásától és egyéb jellemzőitől függ. De minden mátrix mögött szoftver áll: egy videóelemző algoritmus felelős a keretben lévő objektumok azonosításáért, azonosításáért és szűréséért.
Például az egyik komplexum algoritmusa egyszerre 20 ember hőmérsékletét méri. A komplexum kapacitása akár 400 fő percenként, ami elegendő nagy ipari vállalkozások, repülőterek és vasútállomások számára. Ugyanakkor a hőkamerák akár 9 méteres távolságból is rögzítik a hőmérsékletet plusz-mínusz 0,3 °C-os pontossággal.
Vannak egyszerűbb komplexumok is. Feladataikkal azonban hatékonyan is meg tudnak birkózni. Az egyik megoldás egy hőkamerát integrálni a fémdetektor keretébe. Ez a felszerelés olyan ellenőrző pontokhoz alkalmas, ahol kis számú látogató érkezik - percenként akár 40 főig. Az ilyen berendezések érzékelik az emberek arcát, és 0,5 °C-os pontossággal mérik a hőmérsékletet 1 méteres távolságig.
Problémák a hőkamerákkal végzett munka során
A patakban élő emberek érintésmentes hőmérsékletének mérése még nem nevezhető tökéletesnek. Például, ha az ember sokáig tartózkodott kint hideg időben, a bejáratnál a hőkamera a valósnál 1-2 °C-kal alacsonyabb hőmérsékletet mutat. Emiatt a rendszer lehetővé teheti, hogy magas hőmérsékletű emberek lépjenek be a létesítménybe. Ezt többféleképpen is meg lehet oldani, pl.
- a) hozzon létre egy termikus folyosót, hogy a hőmérséklet mérése előtt az emberek alkalmazkodjanak és távolodjanak a fagytól;
- b) fagyos napokon 1-2 °C-kal adjunk hozzá minden érkező utas hőmérsékletét - ez azonban az autóval érkezőket gyanúsítja.
Egy másik probléma a precíziós hőkamerás rendszerek ára. Ennek oka a hőképes mátrix előállításának magas költsége, amely precíz kalibrálást, germánium optikát stb.
Forrás: will.com