红外测温，加入了疫情防控战
出品：虎嗅科技組
撰文：宇多田
頭圖來自《南華早報》
兩天前，一條與武漢疫情相關的科技新聞，并沒有引起多少人注意——
“抗擊新型肺炎 最新AI測溫儀投入使用”。
大概是此前與人工智能相關的噱頭性報道太多，我們當時看到這條新聞時的第一感受，更多的是質疑——
紅外測溫能為這次疫情防控提供多大幫助？AI技術又能給“測溫”幫上什么忙？
但在今天早上，素有“中國硅谷”之稱的北京市中關村下發了“江湖召集令”，向海淀區科技公司征集與“紅外測溫產品”有關的人工智能技術方案，欲提高以“大規模人群”為基礎的測溫精度。
事實上，這份英雄貼，引發了我們新的思考——紅外熱成像技術勢必有哪些局限性，需要新技術的引入和“提攜”了。
我們認為，在疫情還在蔓延的當下關頭，有必要把關于“AI紅外測溫”的一系列問題都弄明白，幫助各地在接下來不得不面對的返鄉客流高峰，以及面對未來任何時間點都可能掀起的疾控保衛戰時，提供一些有備無患的建議。
事實上，“AI紅外測溫”的關鍵，仍然在于“紅外”二字，也就是生產紅外測量儀器必然要使用的“紅外熱成像技術”。
知乎網友“普雅花郎”給出的解釋非常通俗易懂——
大自然中，一切高于絕對零度（零下273攝氏度）的物體都會輻射出電磁波，也就是“熱紅外線”。
雖然人眼看不到，但幾乎所有生物體都會時時刻刻發射出這種紅外線。這個時候，我們如果用特制的紅外探測器，就能捕捉到這種電波，并轉化成人眼可見的紅外熱圖像。
很明顯，我們人體不同的部位都有不同的溫度。譬如在冬天，你的手腳可能相對會更冰涼一些，而頭部溫度也相對高于四肢與腰部。
因此，在紅外線的照射下，由于不同位置輻射的強度不一樣，人體各個部位的輪廓、人與人之間相同部位的溫度差異，也能清晰地呈現在畫面上。
圖片來自王華偉博士的論文《基于紅外熱成像的溫度場測量關鍵技術研究》
與其他測溫方式相比，用熱紅外線進行測溫的好處就是“直觀”、“非接觸”以及“24小時不間斷工作”。
你可以通過一張畫面上呈現出的不同顏色，直接判斷究竟誰才是“發熱點”，還能計算出處于同一區域的兩個相同“發熱點”之間的溫差大概是多少。
一位做熱紅外成像儀器的行業人士向我們做了非常形象的解釋——比起市面上的“額溫槍”“耳溫槍”，熱成像測溫就像是“在人群中多看了你一眼，然后你的體溫就被記錄下來了”，既不用機器接觸，也沒有人工干預。
換句話說，這種“非接觸式”檢測能夠在很大程度上降低接觸性傳染的概率，因此在醫療領域，特別是對疾病的分析診斷具有重要意義。
此外，由于“可見光”完全影響不了紅外線的發射，霧霾也不會對紅外波長產生影響，所以理論上，這類儀器既可以白天黑夜不停歇作業，也可以進行遠距離探測。
也就是說，一套紅外測試儀能夠在一定范圍內，迅速找到溫度異常人士，這也是國內很多大型機場與火車站在近年來陸續部署上相關的熱成像攝像頭的最主要原因。
圖片來自高德紅外
縱觀全球紅外熱成像技術市場，最好的技術公司應該是成立于1978年，世界最大的紅外熱成像產品供應商FLIR。而我國在這方面的研究工作起步較晚，直到2001年，華中光電研究所才研制成功了我國第一臺非致冷紅外熱像儀，被譽為“中國紅外探測技術劃時代的突破”。
不過，就在此后十年里，國內一批研制生產紅外熱像儀的技術公司異軍突起，武漢高德紅外、浙江大立科技、廣州颯特等公司，都是目前國內紅外熱成像監控領域最好的企業之一。
而安防監控巨頭海康威視與大華，也在2014年左右推出了相關的工業級熱成像產品。
從當前武漢疫情的各項癥狀來看，雖然“發熱”并不是判斷感染武漢肺炎的最關鍵指標，甚至有病例沒有發燒，但“發熱”這一癥狀，仍然是各基層醫院和特殊公共場所出入口（特別是缺少試劑盒情況下）用于初步判斷是否感染病毒的重要參考。
“體溫測試只是一個初步排查手段，可以把體溫異常的人員找出來做更進一步檢查，而不是作為確診的唯一手段。” 一位不具姓名的安防行業人士告訴虎嗅，公共場所的篩查需求，是“迅速”與“排除大多數”。
圖片來自杭州大立科技官網
因此，全國各城市人流最為密集的區域，包括機場、火車站以及客運站，對測溫產品的需求正在逐漸擴大，你會在很多城市的高速公路以及地鐵出入口看到各類測溫產品。
高德紅外在接受虎嗅采訪后表示，目前他們的紅外測溫儀器已經部署在了武漢各個重要的交通出入口，包括武漢天河機場、武漢站、武昌站、漢口站，主要用來篩查人群中的個別“發熱點”，
“在人流量密集的地方部署紅外測溫儀器的明顯好處，是能夠進行大面積篩查。
這不是測量每個人的溫度，而是在一大群移動的人群中把那些體溫高的人找出來。像春運期間，由于天河機場與火車站客流量巨大，所以每個進站口都部署了一臺設備。”
與此同時，武漢疫情也讓高德紅外感到了前所未有的壓力。
從12月到現在，高德紅外的生產工廠一直處于24小時輪班上崗狀態，因為“訂單已經排到正月十五以后了，處于爆倉狀態”。
“因為是短時間內大爆發，所以我們產能吃緊，全國的學校、醫院、火車站等等可能都需要這類儀器。現在每天能出貨100~200臺，但從全國的需求來看，這肯定是遠遠不夠的。”
雖然利用熱紅外成像技術可以讓我們輕松“檢測”出發熱點，但是它有一個非常明顯的缺陷——在熱紅外線“眼”中，同樣溫度的物體是歸為一類的。
簡單一點兒解釋，假如小明與同伴小李手里的保溫杯都被檢測為38°，那么小明與拿著保溫杯的小李都得被扣下來。
如果追究更加深層次的原因，首先便在于“不同物體的發射率”對溫度測量精度會產生很大的影響。
這里的“發射率”，是由波長、溫度、物體材料以及物體表面條件綜合決定的，要想獲得可靠的數據非常困難。
舉個例子，金屬的發射率通常較低，而且隨外部環境溫度的增加而增加，甚至當表面形成氧化層時，還能成10倍增加；而非金屬的發射率則相對較高，受環境的影響相對較小。
這也就能解釋，為何此前市面上很多紅外攝像頭對某一塊區域做溫度最高點的檢測，很容易受到物體發射率以及外界環境影響而出現誤報。
“環境因素是絕對不能忽視的。”一家安防監控頭部企業告訴虎嗅，測量體溫有一套嚴格機制，要結合濕度、環境溫度以及距離才能保證準確。環境溫度越接近甚至高于目標溫度，不確定性就會越大。
“一般火車站和汽車站都鬧哄哄的，而且溫度比較高，所以很多公司的測溫儀精度并沒有很準，一定有人數檢測上限。”
但是，僅從物體發射率來看，相對于金屬，人臉（或者說人的皮膚），在中波紅外與長波紅外的兩個波段范圍能夠吸收大量的入射能量，簡單說，就是發射率較高，受環境的影響相對較小。
“人體發出的熱輻射比較穩定，在特定范圍內，能夠與周圍環境進行‘分割’。”
因此，對于市面上大部分熱紅外測溫儀生產商來說，即使不特別提到“人工智能”，也不得不開始在系統中嘗試使用與AI相關的臉部識別算法。
“首先，我們可以通過人臉識別攝像頭找到測試區域，把其映射到熱成像攝像頭中；接下來，要取出這片區域的溫度，通過一定補償算法來給出實際的體表溫度。”
基于這樣一套檢測流程，剛剛推出AI熱紅外測溫儀的某技術創業公司向虎嗅指出，將人臉識別技術與紅外熱成像技術相結合是很有必要的，但難點在于：
一方面，是如何保證紅外攝像頭與人臉識別攝像頭之間的數據同步；另一方面，是如何保證雙方的檢測區域同步。
一家創業公司研發的AI紅外測溫產品
事實上，即便利用人臉識別技術將溫度儀“對準”了你的臉，也保證了數據同步，但從實際操作環境來看，提高體溫檢測精度也絕非易事。
譬如，紅外圖像處理技術由于結合了“溫度”“濕度”等特殊指標，這可能意味著目前不存在與之相匹配的AI通用算法，而任何識別與檢測算法，都會面臨沒有數據基礎的困難。
另外，用于人臉識別的可見光攝像頭受光線影響較大，在人流密集、光線變化莫測的公共場所“自保”尚且不行，更不用說“協助”熱紅外檢測儀。
當然，還不能忘了一個重要事實——在處于疫情高發期的當下，防毒面具和口罩已經成為標配，爹媽可能都認不住，機器能認出？
“防毒面具…這種可能不行，” 高德紅外對于這類裝備有些無力，“特殊時期需要特殊處理，雖然針對口罩佩戴者的溫度檢測應該沒問題，不過也要看檢測距離和具體操作”。
他們還指出，“戴眼鏡人士”的熱紅外溫度檢測也是一個大問題。因為熱紅外線對玻璃制品的透視性也比較差勁，這個時候，檢測結果可能會受到人臉區域不同物體發射率的影響。
已經部署在火車站的紅外檢測設備
在收到海淀區的“英雄貼”后，商湯、曠視等AI獨角獸公司告訴虎嗅，他們已經“響應號召”，主動參與到了這個項目中。
其中，曠視研究院在今天下午就展開了相關討論，但暫時還不能透露更多信息，僅表示“目前市面上的非近距離紅外體溫儀的精度大多都不太行”。
而杭州大立科技也承認，遠距離大范圍檢測的精度仍然是一個難點，建議“熱紅外測溫儀最好在室內使用，盡量用于單通道檢測，最多應用于雙通道”。
“正常情況下，每分鐘能夠檢測10~20人。所以規模較大的火車站，只能根據進站口和出站口來部署多臺機器。”
當然，目前誰都不知道，AI技術究竟能在熱成像測溫中起到多大的作用，但這張“英雄帖”，已經足夠能引起紅外成像技術公司的警惕。
“其實1年前，我們就跟商湯、螞蟻金服等技術公司有過接觸，海淀區的通告我們一早也看到了，這是一個很重要的信號。”
高德紅外顯然已經意識到，他們將不得不參與到這場雖然處于早期研發階段，但有可能孕育著巨大市場的技術創新浪潮中。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的红外测温，加入了疫情防控战的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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