19秒は多いのでしょうか、それとも少ないのでしょうか？ 熱いコーヒーを飲むだけでは不十分で、カードをスワイプして仕事に行くのは大変です。 しかし、そのような遅延のせいで、特に午前中には検問所に行列ができることもあります。 さあ、新型コロナウイルス感染症予防の要件を満たして、入場者全員の体温測定を始めましょう? 通過時間は3〜4倍に増加します。これにより、群衆が現れ、ウイルスと戦う代わりに、ウイルスが蔓延するための理想的な条件が得られます。
これを防ぐには、人々を列に並べるか、このプロセスを自動化する必要があります。 XNUMX 番目のオプションでは、追加の操作の負担をかけずに、一度に多数の人の体温を測定する必要があります。 これはビデオ監視システムを追加することで実現できます。 顔を特定し、体温を測定し、マスクの有無を判断するなど、いくつかのアクションを同時に実行します。 私たちはカンファレンスでそのようなシステムがどのように機能するかについて話しました。」」とカットの下で詳しく説明します。
赤外線画像システムはどこで使用されていますか?
サーマルイメージャーは、赤外線スペクトルを「見る」光学電子デバイスです。 はい、これは、特殊部隊の勇敢なアクション映画や、通常のイメージを赤と青の色調で美しく彩るプレデターの映画でも同じことです。 実際には、これに特別なことはなく、非常に広く使用されています。サーマル イメージャは、熱を発する物体の位置と形状を特定し、その温度を測定します。
産業界では、生産ライン、産業機器、パイプラインの温度を監視するために熱探知装置が長年使用されてきました。 多くの場合、熱画像装置は重大な物体の周囲で見られます。熱画像システムは人が発する熱を「見る」のです。 彼らの助けにより、セキュリティ システムは完全な暗闇でも施設への不正な侵入を検出します。
新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の影響で、熱画像カメラはアクセス制御のために生体認証システムと統合されることが増えています。 たとえば、「」に統合されます。» (ロシアで開発、製造されているロステレコムの包括的なソリューション) 熱画像装置は、人の体温を測定し、動きを追跡し、体温が高い人を強調表示できます。
ロシアでは赤外線画像システムの使用に関する強制的な基準はありませんが、一般的な基準はあります。 、それによると、すべての訪問者と従業員の体温を監視する必要があります。 そして、熱画像システムは、従業員や訪問者による追加のアクションを必要とせずに、これをほぼ瞬時に実行します。
ストリーミング非接触温度測定システムの仕組み
このシステムの基礎は、共通のハウジングにパッケージ化された赤外線画像カメラと従来のカメラで構成される赤外線画像複合体です。 廊下を歩いていて、ふっくらとした双眼カメラがあなたの顔を見つめている場合、これは熱画像装置です。 中国のいたずら者は、パンダのように見せるために、体を白くし、小さな「耳」を追加することがあります。
BioSKUD との統合と顔認識アルゴリズムの動作、つまり入場者の個人用保護具 (マスク) を識別し、入手可能かどうかを確認するには、単純な光学系が必要です。 さらに、従来のカメラを使用して、人と人との間、または人と機器の間の距離を監視することもできます。 ソフトウェアでは、測定結果のビデオ情報をオペレーターにわかりやすい形式で表示します。
サーマルイメージャーが人の体温にのみ反応するように、顔検出アルゴリズムがすでに組み込まれています。 この装置は、適切な位置 (この場合は額の領域) でサーマル マトリックスから温度を読み取ります。 この「フィルター」がなければ、熱画像装置はカップの熱いコーヒーや白熱電球などで作動します。追加の機能には、保護具の存在の監視や距離の維持などが含まれます。
通常、建物の入り口では、熱画像システムがアクセス制御および管理システムと統合されています。 この複合施設はサーバーに接続され、サーバーはビデオ分析アルゴリズムを使用して受信データを処理し、自動オペレーター ワークステーション (AWS) に送信します。
赤外線カメラが温度の上昇を検出すると、通常のカメラが訪問者の写真を撮影し、従業員または訪問者のデータベースで識別するために制御システムに送信します。
熱画像システムの校正: 基準サンプルから機械学習まで
ストリーミング非接触温度測定を設定および操作するには、通常、これが使用されます 絶対黒体（ABL）、どのような温度でも、あらゆる範囲の電磁放射を吸収します。 これは、熱画像カメラの視野内に設置され、熱画像カメラの校正に使用されます。 黒体は 32 ～ 40 °C (メーカーによって異なります) の基準温度を維持しており、他の物体の温度を測定するたびに機器が「チェック」されます。
このようなシステムを使用するのは不便です。 したがって、サーマル イメージャが正しく動作するには、黒体が 10 ～ 15 分間かけて希望の温度まで暖まる必要があります。 ある施設では、夜間にサーマルイメージング複合体の電源がオフになり、朝になっても黒体が適切に暖まる時間がありませんでした。 その結果、シフトに入る全員がシフトの開始時に体温が上昇しました。 後でそれがわかり、今では夜間でも赤外線画像システムがオフにならないようになりました。
私たちは現在、黒体なしでできる実験技術を開発中です。 私たちの肌は真っ黒な体に特徴が近く、人の顔を基準にできることが分かりました。 ほとんどの人の体温は 36,6 °C であることがわかっています。 たとえば、同じ体温の人々を 10 分間追跡し、その体温を 36,6 °C とみなした場合、その人の顔に基づいてサーマル イメージャーを調整できます。 人工知能の助けを借りて実装されたこのテクノロジーは、黒体を使用した熱画像システムと比べても遜色のない良好な結果を示しています。
黒体が依然として使用されている場合、人工知能は熱画像装置の校正に役立ちます。 実際、ほとんどの赤外線画像システムでは、手動で赤外線画像装置を設置し、黒体に合わせて調整する必要があります。 しかし、状況が変化すると、再度キャリブレーションを実行する必要があります。そうしないと、サーマル イメージャーが温度の偏差を示し始めたり、訪問者に正常な温度で反応したりするようになります。 手動キャリブレーションは非常に楽しいので、黒体を検出し、すべてを自動的に調整する人工知能に基づくモジュールを開発しました。
アルゴリズムから身を隠すことは可能ですか?
人工知能と機械学習は、非接触型生体認証によく使用されます。 AI はストリーム内の顔を検出して温度を測定し、異物 (熱いコーヒーや紅茶、照明要素、電子機器) を無視します。 そうですね、マスクを着用した顔を認識するためのアルゴリズムのトレーニングは、コロナウイルス以前から 2018 年以降、あらゆるシステムに必須でした。中東では、人々は宗教上の理由から顔のかなりの部分を覆い、アジアの多くの国では、長い間マスクを着用しています。インフルエンザや都市スモッグから守るためにマスクを使用しました。 半分隠れた顔を認識するのはより困難ですが、アルゴリズムも改善されています。現在、ニューラル ネットワークは、マスクを着用していない顔を XNUMX 年前と同じ確率で検出します。
マスクやその他の個人用保護具は、識別上問題になるはずだったと思われます。 しかし実際には、マスクの有無や髪型やメガネの形状の変化は認識精度に影響を与えません。 顔を検出するアルゴリズムでは、開いたままの目、耳、鼻の領域のポイントが使用されます。
私たちの診療における唯一の「失敗」状況は、整形手術によって外見を変えることです。 整形手術を受けた従業員は改札を通過できず、生体認証プロセッサーは彼女を識別できませんでした。 顔のジオメトリによるアクセスが再び機能するように、写真を更新する必要がありました。
熱画像システムの機能
測定の精度と速度は、サーマル イメージャー マトリックスの解像度とその他の特性によって異なります。 しかし、どんなマトリックスの背後にもソフトウェアがあります。ビデオ分析アルゴリズムは、フレーム内のオブジェクトを識別し、それらを識別してフィルタリングする役割を果たします。
たとえば、複合施設の 20 つのアルゴリズムは 400 人の体温を同時に測定します。 この複合施設の収容能力は毎分最大 9 人で、大企業、空港、駅での使用に十分です。 同時に、サーマルイメージャーは最大 0,3 メートル離れた場所の温度をプラスまたはマイナス XNUMX °C の精度で記録します。
もっと単純な複合体もあります。 ただし、自分のタスクに効果的に対処することもできます。 解決策の 40 つは、熱探知機を金属検出器フレームに統合することです。 この機器セットは、0,5 分あたり最大 1 人までの訪問者が少ない検問所に適しています。 このような装置は人の顔を検出し、最大 XNUMX メートルの距離で XNUMX °C の精度で温度を測定します。
サーマルイメージャーを使用する場合の問題
小川の中にいる人の非接触による体温測定はまだ完璧とは言えません。 たとえば、寒い天候下で人が屋外に長時間いた場合、入り口ではサーマルカメラの温度が実際の温度より 1 ～ 2 °C 低く表示されます。 このため、システムにより体温が高い人の入館が許可される場合があります。 これは、次のようなさまざまな方法で解決できます。
- a) 温度を測定する前に人々が適応して霜から遠ざけるように、熱回廊を作成します。
- b) 寒い日には、到着する乗客全員の体温を 1 ～ 2 °C 高くします。ただし、これでは車で到着した乗客が疑われます。
もう XNUMX つの問題は、高精度の熱画像システムの価格です。 これは、正確なキャリブレーションやゲルマニウム光学系などが必要な熱画像マトリックスの製造コストが高いためです。
出所： habr.com