测温仪真假±0.5℃:大疆用棉花棒搞掂?脱离环境谈精度就是耍流氓

测温仪真假±0.5℃:大疆用棉花棒搞掂?脱离环境谈精度就是耍流氓
2020年02月24日 15:31 机器之心Pro

机器之心原创

作者:寓扬

编辑:四月

一面是测温需求爆发,另一面是产能供不应求,于是各类 AI 测温方案鱼龙涌现。在扎堆的精度宣传词之下,有多少真正合格,又有多少在浑水摸鱼?行业亟待一套「通用」标准。

一根棉花棒也能提升测温精度?大疆推出的无人机测温方案颇为吸引眼球。

除了空中消毒、喊话外,在测温设备紧缺的情况下,无人机也紧急上阵,被拿来用做远程测温。

但无人机搭载的热成像镜头,原本是为工业场景设计,测量体温这样精细的绝对温度时,准确性往往不足,有时误差甚至达 4~5℃,无法满足室外的体温筛查需求。

为了满足这一应急需求,大疆工程师可谓团队奇思妙想,在「热成像传感器+黑体」的研发思路下,找到了棉花棒这样一个「简易黑体」。

之所以用棉花棒有大疆严谨的考量:

黑体必须很轻,重了影响飞行安全性;必须要有良好的热力学特性,自身温度不易变化;还必须容易获得和制造,最好是一线随手可得的简单物品。

类比黑体的思路,棉花棒可做参考温度,固定在无人机热成像镜头视野之内,再利用额温枪对无人机的测温进行校准,即可用于体温测量。

棉花棒在热成像视野中的界面

大疆称,该方案可满足 2~3 米距离下,在高速路口、社区等进行无接触体温筛查,在无风、无阳光直射的情况下,测量误差为±0.5℃。

用一根棉花棒提升精度是否靠谱?显然仍需在实际场景中检验。但不可否认的是,这仍然是应急需求下,仓促上阵的产物。

疫情之下,无论是交通枢纽、社区园区、商超写字楼,出入口的测温已是刚需,也是任务,爆发出紧急的需求。各类 AI 测温方案不断涌现,在没有统一标准之下,产品良莠不齐,问题也在暗中滋长。

测温准确度至关重要,直接影响疫情管控的结果。目前行业标注的精度多在±0.3℃~±0.5℃之间,这一精度代表了什么,又能否满足不同环境下体温筛查的需要?扎堆的精度之下,有多少真正合格,又有多少在浑水摸鱼?

精度是如何炼成的

疫情所牵动的测温需求足够巨大,并且很有可能演化为一项基础服务,于是各类 AI 测温方案纷纷涌现。不但原有的门禁、闸机武装了测温功能,机器人、无人机、AR 眼镜等也冲到测温一线。

一位业内人士称,与安防相关的公司几乎都在做 AI 测温产品,其行业热度可见一斑。这些产品都会标出测温误差,多在±0.3℃~±0.5℃之间,数值越小,理论上代表测温精度越高。

机器之心发现,无人机、机器人、刷脸门禁等测温方案,宣称精度多为±0.5℃,相对精度较低,且不少于室外场景。而火车站、地铁站等高人流密度场景的 AI 测温方案,精度多为±0.3℃,且多用于室内场景。

为何两种场景下的方案精度不同?先抛开环境因素,这一结果与红外传感器的分辨率和黑体密切相关。

红外探测器的分辨率越高,相对而言精度越高。以海康威视的 AI 测温产品为例,精度为±0.3℃的方案,多使用 384*288 分辨率的红外探测器,而精度为±0.5℃的方案多使用 160*120 的分辨率。

黑体的作用也不言而喻,一位 AI 测温方案负责人称,他们测试后发现,在一些极端条件下,是否加入黑体,方案的效果可相差 1 度。

市面的方案中,要实现±0.3℃甚至更好的测温效果,往往要结合高精度的红外探测器与黑体。相应的,这类方案成本更高,多用于高人流场景。不过,也有一些公司依靠软件而非黑体来实现精度。

现实中,一款产品的定位和形态往往决定了其使用的精度。格灵深瞳产品总监陈天博谈道,面向不同人流密度和场景的产品设计,受众用户往往会评估产品价格、测温精度与测温形态。例如一款体积较小的测温产品,其价格与场景往往决定,无法加入黑体,精度相应会受到影响。

一家 AI 公司员工透露,使用黑体和高精度的红外探测器,可使方案成本增长数万元。这对于无人机、刷脸门禁等产品而言,显然是难以负担的价格。

此外,对于红外测温产品,行业开始逐渐形成一种精度上的共识,无黑体校准往往称精度为±0.5℃,有黑体则是±0.3℃。

尽管±0.5℃的误差略大,但作为一项初筛手段,再结合相应的应用策略,已满足落地需要。高德红外也表示,大量的应用实践证明,±0.5℃精度可以满足公共场所的体温初筛要求。

但令人担忧的是,当下并没有一套 AI 测温方案的国家标准,各家的±0.5℃精度究竟是何条件下得出的,效果是否相同,又是否真的达到这一精度,都要打上一个问号。

脱离环境谈精度就是「耍流氓」

寒冷的冬天,当你从室外走进小区时,安保人员用额温枪在你的额头上「滴」一下,可能只显示二十度左右。

即使是经过黑体校准的 AI 测温仪也是如此。北京一家超市入口的 AI 测温仪显示,从寒冷的室外走入的行人额温只有 30 度左右。并非设备不精确,而是行人额头表面的温度就是如此,此时测量额温的绝对值,即使有高温的行人也很难筛选出来。

「相比精度,怎么能够测出接近人体的真实体温更为重要。」格灵深瞳产品总监陈天博说。

为此,格灵深瞳结合红外热成像仪测量温度、环境温度、人体温度以及人脸温度等,通过算法进行温度补偿,尽可能呈现人体真实体温。

陈天博称,在北京崔各庄某一村口,近期其 AI 测温设备检测到一粒高温人员,体温达 38.4℃,二次筛查后体温基本一致。通过温度补偿尽可能还原人体体温,更有利于后期工作的推进。

温度补偿这一方式也被更多公司采用。爱华盈通副总经理赵志扬称,他们使用一体化的黑体设计,在增加精度的同时部署更便捷;针对从寒冷的室外进入到室内这一场景,他们也通过算法补偿获得更准确的体温。

他称,其 AI 测温方案主要应用在室内场景,从应用维度出发,设备的摆放位置要避免阳光直射;并且通过隔离带搭建引导通道,使行人在 3 米内进行测量,从而保证测温准确性。

比如在写字楼等场景,光线照射在行人身上,可导致局部瞬间高温,并可能引发报警,此时将红外检测锁定人脸区域也是一种策略。此外,即使针对高人流场景的 AI 测温仪,其精度最高的距离往往在 1~3 米之间。

可见,脱离了环境的限制,无论±0.3℃或±0.5℃的精度都没有实际意义。

极具挑战的户外场景

猝不及防的疫情,从个人通行到公司开工,再到公共卫生,让测温成为一个全民性事件,相伴而生的是对测温设备需求的迅猛增长。

但受限于春节期间工厂停工、道路封锁,红外探测芯片产能有限,且供应链紧缺,导致测温设备严重稀缺,市场供不应求。

供给不足下,「群雄」并起,「混乱」的局面随之出现。一众机器人、无人机、AR 眼镜等企业纷纷加入红外测温模块,各种「测温 XX」涌现。

这些「新生」方案多用在户外测温,而户外的复杂环境,恰恰给红外测温带来严重挑战。

结合红外热成像的物理因素,户外的工作条件更为恶略,温度、阳光、雾霾、风沙以及移动等,都会改变人体红外辐射能量,进而影响测温的准确性。这些方案在户外场景的真实表现仍需打上一个问号。

以大疆的无人机测温方案为例,它在无风、无阳光直射的情况下,测量误差才能达到±0.5℃,局限性也较为明显。

大疆公关总监谢阗地坦言,这本身是一个工业级方案,只是已经有人拿无人机来测温了,出于应急考虑,大疆尽可能的去改进它。

「我们的方案其实是一个工作方法,不是卖机器,针对的是已经有我们御 2 行业双光版无人机的用户,让测温干得更靠谱点。」

上述业内人士透露,许多测温方案均是临时赶工,拼凑起来的,一些方案连双光(红外光/可见光)校准都没做,准确性更是参差不齐。

另外,即使许多企业都推出了红外测温方案,但受限于供应链,往往供货不足。

一位渠道商透露,他们从国内知名厂商手里拿货,周期往往要 6 周。6 周意味着近一个半月,可见核心供应链的紧缺,并没有随着复工而解决。

他解释,一方面红外测温芯片产能有限,而新开一条芯片产线又意味昂贵的成本;另一方面整个供应链之前没有准备,被疫情打的措手不及。

亟待行业标准

测温,是否会变成一种基础服务,融入到各式各样的安防应用中,就如同 2017 年火热的语音交互,似乎要渗入家庭的每一个角落。

随着各种 AI 测温产品涌现,这一市场也迎来一个「春秋战国」般的局面,到底什么是好的方案,精准度多少才有意义,行业呼唤国家标准的出现。

毕竟,只有在共同的环境、场景、条件下,在一套通用「语言」下,精度才有意义。

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