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【新冠肺炎】科大「智能发烧侦测系统」同时检测 100 人 戴口罩亦无可检测

新冠肺炎(Covid-19)持续蔓延,香港输入个案急升,如何把关是防疫关键之一。机电署与科大合作,在机场、港澳码头、西九高铁站及多个陆路口岸,从 1 月下旬起设置 16 套由科大研发的「智能发烧侦测系统(SFSS)」,能同时检测最多 100 名、最远 10 米外的途经人士是否发烧。

  • 科大研发的「智能发烧侦测系统(SFSS)」,能同时检测最多 100 名、最远 10 米外的途经人士是否发烧
  • 有发烧征状的不适人士会被标记于红框内,系统亦会发出提示声响
  • 被检测人士正佩戴口罩并遭物件遮挡部分身体,仍能准确检测

【新冠肺炎】科大研智能杀菌涂层抗疫 杀菌期长达 90 天

自 2003 年沙士爆发后,热成 (thermal) 图像探测器获广泛使用到不同关口,以筛查有发烧征状的入境旅客。发烧是感染沙士、新冠肺炎及其他传染病的重要病征。由科大工业工程及决策分析学系苏孝宇教授领导的跨领域研究团队,利用人工智能、实时追踪以及大数据分析,设计了一个不仅能更准确地检测脸部被遮挡的疑似发烧者,同时亦能将热成图像和彩色影像融合于同一屏幕的系统。在屏幕上,有发烧征状的不适人士会被标记于红框内,系统亦会发出提示声响,以协助检疫人员作即时辨认,大大提升行动效率。

有别于一般运用红外线镜头的发烧监测系统,这个以人工智能与深度学习为基础的系统于人脸及热感侦测方面都更为准确。透过深度学习和人体测量学,系统能进行「视觉还原」,即使被检测人士正佩戴口罩并遭物件遮挡部分身体,仍能准确检测。由于系统依赖电脑运算而非靠肉眼判断热成图像色差,并且会把距离及包括背景中热力来源等环境因素的影响计算在内,检测结果亦因而更为准确。

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由于系统建立于大数据分析的跨平台数据库上,让不同地区的装置能够组合成一个更大的网络,从而可更容易追踪到疑似发烧人士,但系统不会保留任何个人资料。透过大数据、深度学习和人类科学,这套系统亦具自我学习功能,能随时间变得更为智能及准确。

在 1 月下旬新冠肺炎爆发初期,系统已在本港各主要边境口岸使用,包括:香港国际机场和其他 6 个主要出入境管制站,建立及配置了 16 套SFSS系统。此系统亦可适用于医院、图书馆、安老院舍和学校等场所。

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Source:香港科技大学


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  • 2020-07-01 00:04:25

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