科大AI發燒偵測系統助防疫

By on March 25, 2020

原文刊於信報財經新聞「StartupBeat創科鬥室

蘇孝宇教授(左一)及團隊研發的智能發燒偵測系統,聲稱能同時偵測最多100人是否發燒。(科大圖片)

蘇孝宇教授(左一)及團隊研發的智能發燒偵測系統,聲稱能同時偵測最多100人是否發燒。(科大圖片)

發燒是新冠肺炎的常見病徵,香港科技大學近日研發出一套「智能發燒偵測系統」(SFSS),聲稱能同時檢測最多100名、最遠10米外的途經人士有否發燒,準確度達正負攝氏0.2度。系統已用於多個邊境口岸以識別疑似患者,堵截輸入病例。

SFSS系統能把熱成圖像及彩色影像融合於同一屏幕,一旦有發燒徵狀的人士經過,就會標記於紅框內,系統亦會發出提示聲響;相較傳統的體溫監測系統須分別使用兩個屏幕更方便,也有助檢疫人員作即時辨認,提升識別效率。

坊間鏡頭適用 可識別百人

科大工業工程及決策分析學系蘇孝宇教授指出,SFSS系統為一款軟件裝置,適用於坊間大部分鏡頭。以高規格的紅外線鏡頭為例,安裝SFSS系統後,檢測距離可達8至10米,能同時偵測50至100人;即使入門的紅外線鏡頭(如解像度僅80×60像素),其檢測距離亦可達5米,同時偵測5至25人。

系統透過視覺還原功能,即使檢測人士被遮臉七成,系統仍能準確偵測其體溫。(科大圖片)

系統透過視覺還原功能,即使檢測人士被遮臉七成,系統仍能準確偵測其體溫。(科大圖片)

蘇教授提到,SFSS系統以人工智能(AI)為基礎,透過深度學習及人體測量學進行「視覺還原」。即使檢測人士佩戴口罩,面部70%被掩,部分身體遭物件遮擋,仍能準確檢測。他補充,系統主要追蹤臉部位置,即使途徑人士手持熱飲,也不會被誤認為發燒。系統亦具備自我學習功能,可經訓練變得更加準確。

SFSS系統研發成本約數百萬港元,由特區政府資助研發。於1月下旬為主要邊境口岸,包括香港機場和其他6個主要出入境管制站,建立16套系統。該系統也適用於醫院、圖書館、安老院舍、學校等人流密集場所。

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