不喜歡排隊是人類的天性，而 COVID 大流行只會讓排隊變得更糟，尤其是在大型建筑物中，在您被允許進入之前可能需要幾個小時才能檢查您的體溫。來自哥倫比亞工程學院和梅爾曼公共衛(wèi)生學院的研究人員發(fā)明了一種系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以自動讀取最遠三米以外路過、做自己的事的人的溫度讀數(shù)——沒有人必須站在相機前幾秒鐘才能進行測量。無需任何人在場即可閱讀測量結(jié)果并批準此人的輸入。
“通過使用先進的算法和模型，我們?yōu)獒t(yī)院、餐館、地鐵站、學校、帶電梯的高層建筑等開發(fā)了一種廉價的方法，可以在不干擾正常交通的情況下進行發(fā)燒篩查，幫助恢復一些電氣工程副教授、團隊負責人 Fred Jiang 說，他在看到他妻子的醫(yī)院在大流行期間因進入入口的人數(shù)而不堪重負后，產(chǎn)生了這個想法。“一名護士必須近距離掃描每個人，并不能保證通過的每個人都沒有發(fā)燒，因為人們可以服用退燒藥。”
蔣先生是智能嵌入式系統(tǒng)及其在移動和可穿戴計算、智能建筑環(huán)境、物聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)健康應用中的應用方面的專家。他與流行病學教授 Andrew Rundle 合作，探索提高廉價熱像儀準確性的方法。目前有兩種方法可以進行非接觸式發(fā)燒篩查：非接觸式紅外溫度計，如“溫度計槍”和紅外熱成像系統(tǒng)，或“熱像儀”。這些方法要么要求人們在設備附近站立幾秒鐘，從而中斷交通流量，要么非常昂貴，無法廣泛采用。蔣在使用低成本傳感器與信號處理和機器學習算法相結(jié)合方面的專業(yè)知識，以及 Rundle'
SIFTER 具有三個組件：傳感器節(jié)點、云服務器和基于 Web 的用戶界面。它使用較少數(shù)量的低成本傳感器，可以在不同的環(huán)境條件下連續(xù)運行，并且可以同時篩查多人，而無需篩查人員的積極參與。該系統(tǒng)在 RGB 和熱域中檢測和跟蹤頭部，為每個被跟蹤的人構(gòu)建熱圖模型，并將人分類為發(fā)燒或不發(fā)燒。它可以在最遠三米的距離原位獲取頭部的關(guān)鍵溫度特征，并實時生成發(fā)燒篩查預測，從而顯著提高篩查吞吐量，同時最大限度地減少對正?；顒拥母蓴_。
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