筑牢“上健医”疫情智能防线——我校创新研发“健康智能防疫系统”

2020年春节期间，新冠肺炎疫情的出现，时刻牵动着全国人民的心，各级各类学校被迫停学、推迟开学。目前，随着疫情的褪去，各地正在分批有序推进学校开学工作。为保障师生身体健康和生命安全，切实做好新学期开学准备，黄钢校长带领团队分秒必争，进行创新设计，研发“健康智能防疫系统”，为学校穿上"防护服"。

春节过后，应市教委要求，各院校开始陆续部署校园测温防控系统。黄校长了解到测温系统的短板，即测温速度慢以及信息化手段零散、疫情数据分散、人员轨迹不明、缺乏大数据分析等缺点。他指出，在人工智能大数据时代，作为医学院校，必须要进行“医工”结合，做出有自身特色和实用性的适合学校大人流特点的“智能防控系统”。然而要实现上述智能分析，面临的有检测流量和测量精度、戴口罩的人脸识别准确度、以及红外硬件数据获取等难题。在这样时间紧、任务重的时刻，在黄钢校长的指挥下，医疗器械学院白宝丹老师迅速响应，带领留校的生物医学工程、大数据、计算机网络技术专业的刘亚特、孔伟权、刘娟芳三位同学组成“防疫攻关创新团队”，日以继夜，经过多次实验和数据分析， 初步构建出满足我校要求的红外测温模块，并在留校学生、后勤、保卫处等多批次人员配合下完成了这一模块测试。

经过两个月的努力，通过集成创新，目前团队已经成功研发出一套适合于我校特点的“智能热成像体温检测系统”，系统利用人工智能、红外热成像等技术，实现了无接触式戴口罩的无感测温，能够快速多人次的去检测人体体温，并且对人是无接触式的，能够极大地减少新冠（肺炎）病毒的传播，每个终端最多每分钟可以达到200人测温，满足了学校密集地测温的需求。该套系统由提出到实现，历时短短2个月，期间，团队遇到了不少技术难题，比如如何使得程序在各种环境下，准确的测定出人体的温度；热红外程序的视频信号和深度学习算法如何结合进而提高人脸识别算法等。这段时间，大家加班加点，针对各种情况反复进行了上百次的实验，最后成功得到一个比较优化的模型出来，使得在没有黑体的情况下用模型参数调节测温模块，获得了不超过0.3摄氏度的误差（效果和带黑体一样），大大节约了测温成本，提高了测温效率。

此外，团队还深入硬件厂家进行技术合作，促进了硬件方在数据层面的开放和我校测温系统数据的深入应用。通过集成深度学习，优化了戴口罩人脸识别的准确度，可将各个点位终端数据整合应用，获取人员轨迹信息，加上前期对学校人员上报的历史数据进行汇总分析，实现实名轨迹管理和大数据研判，对学校人员进行更精准的管理。期间，黄钢校长多次前往现场指导项目的实施，为项目的顺利进行提供了保障。

特殊时期，我校严格按照市政府和市教委的防控精神，落实好各项严防严控的防疫工作，建立了一套科学牢固的疫情防控校园安全系统。系统调试成功后，目前已经成功应用到学校的食堂和校门口，为教职工和学生返校保驾护航的同时，有效提升了我校处置应急事件效率，提高了我校校园疫情防范、安全防范及综合管理能力。

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图文：医疗器械学院

责编：党委宣传部

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