5秒は多いですか、少ないですか？ホットコーヒーを飲むだけでは十分ではなく、カードを添付して仕事に行くこともたくさんあります。しかし、そのような遅延のために、特に午前中に、チェックポイントでキューが形成されることがあります。では、COVID-19の防止要件を満たし、入ってきたすべての人の温度の測定を始めましょう。通過時間は3〜4倍になります。これにより、群衆が現れ、ウイルスと戦う代わりに、その拡散に理想的な条件が得られます。
これを防ぐには、人をキューに入れるか、このプロセスを自動化する必要があります。 2番目のオプションでは、追加のアクションをロードせずに、一度に多数の人の温度を読み取る必要があります。これは、ビデオ監視システムにサーマルイメージャーを追加することで実行できます。一度にいくつかのアクションを実行します。顔を特定し、温度を測定し、マスクの存在を確認します。このようなシステムがどのように機能するかについては、会議「パンデミックに対するバイオメトリクス」で話しました。
熱画像システムはどこで使用されていますか？
サーマルイメージャーは、赤外線スペクトルを「見る」光電子デバイスです。はい、これは、特別な力を威勢のいいものにするアクション映画や、通常のイメージを赤と青の色調で美しく描くプレデターに関する映画からのものです。実際には、異常なことはなく、非常に広く使用されています。サーマルイメージャーを使用すると、熱を放出するオブジェクトの位置と形状を決定し、温度を測定します。
業界では、サーマルイメージャーは、生産ライン、産業機器、またはパイプラインの温度を監視するために長い間使用されてきました。熱画像装置は、深刻な物体の周囲に沿って見られることがよくあります。熱画像システムは、人が放出する熱を「見る」ことができます。彼らの助けを借りて、セキュリティシステムは真っ暗闇の中でもオブジェクトへの不正侵入を検出します。
COVID-19により、サーマルイメージャーはアクセス制御のための生体識別システムとますます統合されています。たとえば、BioSKUD（ロシアで開発および製造されているRostelecomの包括的なソリューション）に統合された熱画像デバイスは、人の温度を測定し、動きを追跡し、高温の人を強調表示することができます。
ロシアでは熱画像システムの使用に関する必須の基準はありませんが、Rospotrebnadzorからの一般的な推奨事項があり、それに従ってすべての訪問者と従業員の温度を制御する必要があります。また、熱画像システムは、従業員や訪問者による追加のアクションを必要とせずに、これをほぼ瞬時に実行します。
非接触温度測定システムのしくみ
このシステムの基本は、熱画像と従来のカメラで構成される熱画像複合体であり、これらは共通のハウジングに詰め込まれています。廊下を歩いていて、ふっくらとした両眼のカメラがあなたの顔を見ている場合、これはサーマルイメージャーです。中国のいたずら者は、白いケースに入れて小さな「耳」を付けて、パンダのように見せることがあります。
BioSKUDとの統合、および顔認識アルゴリズムの操作には、単純な光学系が必要です。これは、入ってくる人の個人用保護装置（マスク）の存在を識別および検証するためです。さらに、従来のカメラを使用して、人と人の間、または人と機器の間の距離を監視できます。ソフトウェアでは、測定結果に関するビデオ情報が、オペレーターにとってなじみのある形式で表示されます。
サーマルイメージャーが人の温度にのみ反応するように、すでに顔検出アルゴリズムがあります。機器は、適切なポイント（この場合は額）の熱マトリックスから温度を読み取ります。この「フィルター」がないと、熱画像装置は熱い一杯のコーヒー、白熱電球などによってトリガーされます。追加機能には、保護装置の存在の監視と距離の維持が含まれます。
通常、施設の入り口では、熱画像システムがアクセス制御および管理システムと統合されています。コンプレックスはサーバーに接続されており、サーバーはビデオ分析アルゴリズムを使用して受信データを処理し、オペレーターの自動ワークステーション（AWP）に転送します。
熱画像カメラが高温を検出すると、従来のカメラが訪問者の写真を撮り、それを制御システムに送信して、従業員または訪問者のベースと識別します。
熱画像システムの校正：参照サンプルから機械学習まで
非接触ストリーミング温度測定をセットアップして操作するには、通常、完全に黒いボディ（黒いボディ）が使用されます。これは、任意の温度ですべての範囲の電磁放射を吸収します。熱画像カメラの視野に設置され、熱画像装置の校正に使用されます。ブラックボディでは、基準温度は32〜40°C（メーカーによって異なります）に維持され、他の物体の温度を測定することによって機器が毎回「チェック」されます。
このようなシステムを使用するのは不便です。したがって、サーマルイメージャーが正しく機能するためには、黒いボディが10〜15分間目的の温度まで温まる必要があります。ある場所では、熱画像複合体が夜にオフになり、朝、黒い体が適切に暖まる時間がありませんでした。その結果、シフトの開始時に入るすべての人は高温になりました。後で私たちはそれを理解しました、今では熱画像複合体は夜にオフにされていません。
私たちは現在、黒い体なしでそれを可能にする実験技術を開発しています。私たちの肌は真っ黒な体に近いという特徴があり、人の顔を参考にすることができます。ほとんどの人の体温は36.6°Cです。たとえば、同じ温度の人を10分間追跡し、この温度を36.6°Cとすると、熱画像装置をその人の顔で校正できます。人工知能の助けを借りて実装されたこの技術は、良い結果を示しています-ブラックボディを備えた熱画像システムのそれよりも悪くはありません。
ブラックボディがまだ使用されている場合、人工知能はサーマルイメージャーのキャリブレーションに役立ちます。事実、ほとんどの熱画像システムでは、熱画像装置を手動で取り付けて、黒いボディに調整する必要があります。しかし、その後、条件が変化した場合、キャリブレーションを再度実行する必要があります。そうしないと、サーマルイメージャーが偏差のある温度を表示したり、通常の温度の訪問者に応答したりし始めます。手動キャリブレーションは今でも楽しいので、黒い体液を検出し、すべてを構成する人工知能ベースのモジュールを開発しました。
アルゴリズムから身を隠すことは可能ですか
人工知能と機械学習は、非接触バイオメトリクスでよく使用されます。 AIは、異物（熱い一杯のコーヒーやお茶、照明要素、電子機器）を無視して、温度を測定するためにストリーム内の顔を検出する責任があります。さて、マスクの顔を認識するためのアルゴリズムのトレーニングは、コロナウイルスの前でさえ、2018年以来、どのシステムにも必須です。中東では、宗教上の理由で人々が顔のかなりの部分を覆っています。多くのアジア諸国では、インフルエンザや都市のスモッグから保護するためにマスクが長い間使用されてきました。半分隠された顔を認識することはより困難ですが、アルゴリズムも改善されています。今日、ニューラルネットワークはマスクなしで1年前と同じ確率でマスクされた顔を検出します。
マスクやその他の個人用保護具が識別の問題になっているはずだったようです。しかし実際には、マスクの存在も、眼鏡の髪型や形状の変化も、認識精度に影響を与えません。顔検出アルゴリズムは、開いたままの目-耳-鼻のポイントを使用します。
私たちの診療からの唯一の「失敗」状況は、塑性手術の助けを借りた外観の変化に関連しています。塑性手術後、従業員はターンタイルを通過できませんでした。生体測定プロセッサは彼女を識別できませんでした。顔のジオメトリへのアクセスが再び機能するように、写真を更新する必要がありました。
熱画像システムの可能性
測定精度とその速度は、サーマルイメージャーマトリックスの解像度とその他の特性に依存します。しかし、マトリックスの背後にはソフトウェアがあります。ビデオ分析アルゴリズムは、フレーム内のオブジェクトを識別し、それらの識別とフィルタリングを行います。
たとえば、複合施設の1つのアルゴリズムは、20人の温度を同時に測定します。複合施設の収容人数は1分あたり最大400人で、大規模な産業企業、空港、駅での使用には十分です。この場合、サーマルイメージャーは最大9メートルの距離でプラスマイナス0.3°Cの精度で温度を記録します。
より単純な複合体があります。しかし、彼らは彼らの仕事に効果的に対処することができます。1つの解決策は、熱画像装置を金属検出器フレームに統合することです。このような機器のセットは、訪問者の流れが少ないチェックポイント（1分あたり最大40人）に適しています。このような機器は、人の顔を検出し、最大1メートルの距離で0.5°Cの精度で温度を測定します。
サーマルイメージャーを使用する際の問題
流れの中の人々の温度の非接触測定は、まだ完璧とは言えません。たとえば、寒い時期に長時間外に出ていた場合、入口のサーマルイメージャーには、実際の温度より1〜2°C低い温度が表示されます。このため、このシステムでは、高温の人がオブジェクトに入ることができます。これは、次のようなさまざまな方法で解決できます。
- a）温度を測定する前に、人々が適応して霜から離れるように、熱回廊を作成します。
- b）凍るような日には、入ってくるすべての人の温度に1〜2°を追加します。ただし、この方法では、車で到着した人は疑いの対象になります。
もう1つの問題は、精密熱画像システムの価格です。これは、正確なキャリブレーション、ゲルマニウム光学系などを必要とする熱画像マトリックスの製造コストが高いためです。