隨著新型冠狀病毒（Covid-19）病例的增長，對非接觸式測溫設備的需求也在日益增加，特別是在需要對公眾進行大規模掃描的情況下，例如在機場、火車站和汽車站等。

雖然近年來紅外熱成像設備的運作有效性有所提高，但如何在充斥著“口罩人群”的場景下準確定位測溫區域，仍然是測量精度的難點和關鍵。

黑體輻射源標定是紅外溫度計精確校準的基礎，是提高熱成像設備精度的一種方法，也是現今普遍應用的校準手段。黑體是一種理想的輻射體，它在任何溫度下都能完全吸收和發射所有輻射（不反射、不透射）。將黑體輻射源部署在熱成像相機內可實時校正測量溫度。該方法有效地降低了環境影響和輻射率差異引起的溫度誤報，可將體溫測量精度控制在正負0.3℃左右。

面部識別技術與紅外熱成像設備的結合

隨著人工智能技術的出現，面部識別算法提供商也可以在遠程溫度掃描中發揮重要作用。通過開發人臉識別應用，攝像頭可以獨立完成更精確的溫度測試。在人群擁擠、戴口罩的情況下，攝像頭會準確定位前額區域。將熱成像攝像機和面部識別分析相結合，將使在公共場所更精確的溫度掃描從而識別潛在的新冠病毒攜帶者成為可能。

許多人工智能公司已在推動這一點。據悉，曠視科技申請了1億元人民幣的專項貸款，用于開發更準確的人臉識別應用，以便在人群密集的情況下為戴口罩的人遠程完成更準確的溫度測試。深鑒科技宣布開發一種基于人工智能的溫度測量和面部識別系統，可以識別戴面具或眼鏡的人，以降低誤報率。除此之外，商湯科技和云天勵飛等公司也開始針對這一領域并推出相關產品。

“口罩人臉”識別？

除了在體溫測量中起到補充作用外，人工智能相機對戴口罩人的面部識別功能也是當今的一個重要課題。在人臉識別過程中，設備必須采集到足夠的特征信息才能完成識別。具體來說，在對戴口罩的人進行識別時，由于可見光不能穿透口罩，被遮擋的部分無法進行采集，意味著并不是整張人臉的像素和特征值都可以獲得，從而降低了人臉識別的準確性。在這種情況下，即使可以應用人臉識別算法，也存在重復識別和錯誤識別的可能性。

還應注意的是，現今面部識別一般只能在事后進行，即是需要將收集到的數據與數據庫中的結構化數據進行比較。這意味著“口罩人臉”識別也受到人臉庫和相關數據隱私保護法規的限制。

潛在的新機會

目前已隸屬于Informa Tech的IHS Markit | Technology的觀點是，在公共場所使用熱成像相機測量人體的有效性存在缺陷，尤其是在口罩很常見的情況下。然而，面部識別技術的引入提高了公共區域溫度掃描識別潛在新冠病毒攜帶者的準確性。IHS Markit | Technology還認為，AI面部識別在此階段的應用主要集中在體溫測量而不是 “口罩人臉” 識別方面，但持續的發展將可能進一步助力人工智能供應商在此后對模型進行改善。