随着春运返程高峰即将来临，大量的返工人员将途经机场、火车站、地铁站等交通枢纽。返工以后，地铁等交通枢纽将会进入满负荷的运转，这使得疫情防控的形势变得更加严峻。传统的测温方式，无法在大流量的拥挤场景中，对人体进行快速精准的测温。

针对这个难题，我们在大年初二晚上，响应政府的号召，由CEO赵勇挂帅，迅速召集精兵强将，成立了30多人的应急攻关小组，力争在最短的时间内开发出可以应对疫情防控的智能测温产品。

针对疫情防控的实际挑战，我们进行了技术攻关和优化，研发了一款结合红外热成像仪和可见光视觉技术的快速、大通量、无感通行的人员测温产品。首先，我们针对人脸被严重遮挡的情况下的识别模型进行了优化，即使在戴口罩、戴帽子、戴眼镜的情况下，系统也能准确地检测到人脸。目前，我们在北京西站的测试结果显示，在当前情况下，人脸检测的成功率大于99.9%。

另外，我们融合了红外热成像与人脸识别技术，利用双光结构动态测距，高精度识别人体温度，形成了一整套完备的智能人脸温度监测解决方案。

红外热像仪的测温技术，本质上是通过传感器测量人体表皮的热辐射。虽然传感器的精度很高，但外部环境对于人体表皮热辐射的影响却很复杂。比如，当人们在寒冷的室外走上几分钟，身体凉透了，检测出来的体温就会偏低，这样的检测能够发挥的实际价值有限。面对这种情况，我们收集了不同场景中超过10万人的样本数据，分析在不同环境中，人体的温度数据分布的统计特性，建立精确的模型，补偿环境对测量结果的影响，更加精准的对体温发热异常的人群进行筛查。

在北京市科委和中关村管委会的帮助和资源协调下，在应急攻关小组所有同事的努力下，短短8天时间内，我们就成功研发出了具有自主知识产权的深瞳移动式双光快速温测智能识别系统。

该系统可以部署在火车站、机场、地铁站等重点交通枢纽以及商场、写字楼、校园和社区等城市密集人群场所，对通行人员进行快速准确的非接触式的体温检测，每分钟监测人流量200+，温度识别精度±0.3℃，人脸与温度关联率大于99.9%，高温报警时间小于1秒钟，可以迅速发现体温异常者，在第一时间将病毒传播的潜在风险降至。

同时，系统也通过互联网云平台，把城市中各个终端的数据连接起来，转换为疫情态势感知、远程指挥、迁徙分析等大数据服务，有利于指挥中心做出准确的宏观观测和快速决策。

目前，该产品已经在北京西站等地完成了前期的试点应用，并且在朝阳区公安局、CBD写字楼、北京市部分地铁站、朝阳区各乡村出入口等地正式开始了落地应用。

当前正处于疫情防控工作的关键时刻，格灵深瞳将继续加大研发力量的投入，助力疫情防控工作，保障大家的出行安全。