随着当前国内疫情形势逐渐得到有效控制和缓解,各类学校复学的反响愈加强烈,学校教职工需要复工,教学秩序需要恢复。很多城市都已开始拟定复学时间计划,而复学的成功开展,离不开缜密完善的防疫方案。当下,防控策略从“静态管理”向“动态管理”转变,从“整体防控”向“精准防控”转变。
除了基本卫生防护条件外,其他科技防护形式也将呈现差异化、多样化。此次防疫复学提出的需求除了包括师生基本考勤外,还增加了校园疫情防控的需求。
在校园内部,可对在校人员实行分类管理,分类采取有针对性的管控措施。督促广大师生加强个人防护的同时,进行师生及访客的健康监测,一旦出现体温异常等健康状况,需及时快速地响应和处置。
如何在疫情背景下进行精准的带口罩人脸识别及测温,成为复学防疫的关键。
的卢深视作为3D视觉技术的提供方,从疫情防控的实际需求出发,对大通量人员无感比对、基于轨迹大数据的关系人群接触分析、以及严重遮挡面部的人脸识别等进行技术方向攻关,率先形成了以人员管理为基础的城市校园防疫管控方案,有效提升疫情期间城市教育部门及相关单位的安全管控能力。
该方案支持严重遮挡情况下的人脸识别,人员身份识别精度高达97%以上。同时,集成高精度测温模块,进行人脸识别的同时可进行快速测温,温度误差范围≤0.3℃,识别测温结果也将实时上传。
如需详细方案及产品信息,请联系的卢深视工程师,邮箱:bd@dilusense.com。
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