最近，春运开始进入了返程阶段，随着春节假期的结束，在外地上班的人也开始纷纷踏上了郑州返程的路途。但在这样一个全民战疫的大环境下，大量人员的流动必定会对疫情传播的控制带来一定不利的影响，正因如此，利用高科技来对人员流动进行控制和检测就显得尤为重要。

　　正是出于对疫情传播控制的考虑，网站也伸出了援手，在第四次工业革命的推动下，网站也开始利用人工智能AI 技术来帮助火车站以及飞机场等人流密集地区的疫情检测和控制，做好春运返程的准备。

　　2月1日，网站官方宣布，网站AI体温检测技术落地北京清河火车站，全力帮助北京春运返程的疫情防控，利用AI技术优势，为全国疫情防控工作贡献科技力量。

　　此次网站采取的AI体温检测技术基于AI图形识别技术和红外热成像技术，采取人脸关键点检测及图像红外温度点阵温度分析算法，可以在一定面积范围内对人流区域多人额头温度进行快速筛选及预警。

　　用多台热成像机器对通过的旅客进行快速体温检测，并将快速扫描检测的结果画面实时同步在电脑上，并通过人工智能系统来自动识别并标记体温异常的旅客，提醒专业人员对其进行详细检查。

　　这种检测的方式不仅部署简单、筛选快速、而且非接触，可快速查出体温不在正常范围的人员，以减少疫情在公共场所的的传播，更减少工作人员被传染的风险。

　　相较于我们现在常见的利用红外测温仪来进行一对一的检测，这种大范围的扫描检测，不仅提高了车站与机场的通行效率，而且还避免了由于一对一检测所造成的拥堵问题，减少交叉感染的可能性。

　　其实对于红外测温仪来说，其不仅十分快速便捷，而且随着科技的发展，现在的红外测温仪也早已可以实现高精度的测温，但不论其如何发展，还是存在一定的局限性。

　　在测量的过程中，由于物体无法向外界辐射其自体产生的全部红外能量，所以测温仪检测出来的温度会比物体的实际温度要低，而且当对人进行体温检测时，测到的温度属于人的体表温度，而体表温度是可能受人活动状态的影响产生波动的，因此它并不一定能真正代表人体温度。

　　不仅如此，在具有大量蒸汽、尘土、烟雾等环境下进行检测时，红外测温仪的测试结果也会有偏差，而在人流巨大的室内，当环境温度与目标温度接近甚至是超出目标温度时，红外测温就可能会实现不准的情况。

　　因此，相比于室外，在车站以及机场等没有蒸汽、尘土和烟雾影响下的室内环境中，使用大范围的红外测温仪来对过往行人进行体温测试还是比较稳妥的，只不过此时需要AI算法的加持来对环境温度以及现场情况进行实时监测和计算，智能化的对行人的体温进行检测和筛选，让行人的体温检测更加准确高效。

　　在未来，这种检测方式将遍布人流密集的地铁站、车站以及机场等地，对疫情的控制起到重要作用。

　　其实不仅是AI的体温检测，在智能诊断和信息管理方面，我国的科技企业也做出了巨大的贡献。阿里的技术团队在疫情爆发后，仅使用了一天时间就搭建出了一套新型肺炎防控公共服务管理平台，这个平台可以为大家提供各种疫情的信息和防御办法，还可以通过市民上传的身边疑似人员信息，进行针对性监测，对疫情的控制起到了一定作用。