人工智能快速识别人流中个体感染者  
 

本报讯 在摆放于校门口的摄像头前站定，摄像头马上通过人脸识别技术，结合现场体温检测，对同济大学教职员、学生的基本情况进行自动分析查询。如果体温正常、满足外地返沪时间长于14天和上海的相关要求，校门将予以放行；如有发热现象或不满足相关要求，系统将自动报警。

2月15日，由同济大学牵头建立的上海自主智能无人系统科学中心新冠肺炎疫情防控科研攻关团队成功研发了一套疫情防控智能识别系统，可快速识别人流中个体感染者的风险，并在同济大学大门口开始试运行。这是同济大学新型冠状病毒防治应急科研攻关项目取得的首批成果。

该系统利用大数据、人脸识别、温度识别等技术，可实现人员信息核实、心率监测、呼吸监测、门禁联动、咳嗽检测和语音播报等，减轻学校管理人员的工作，实现高效的校园安全管理。系统针对大规模人群，可以自动发现体温不正常个体，实现拍照、跟踪和提醒功能。据悉，团队将在近日加紧研制4套同样的智能识别系统，用于学校其它校门口的监测防控。

与这套疫情防控智能识别系统一同研发的，还有上海自主智能无人系统科学中心新冠肺炎疫情防控科研攻关NCP-GIS团队研发的新冠肺炎疫情地理信息系统。攻关团队运用地理信息、云计算等技术，针对疫情研发了新冠肺炎疫情地理信息系统，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、人员活动轨迹示踪等功能，为疫情防控预警和校园防疫决策分析提供空间信息辅助和支撑。（黄辛）

《中国科学报》 (2020-02-20 第3版 信息技术)