不喜欢排队是人类的天性，而 COVID 大流行只会让排队变得更糟，尤其是在大型建筑物中，在您被允许进入之前可能需要几个小时才能检查您的体温。来自哥伦比亚工程学院和梅尔曼公共卫生学院的研究人员发明了一种系统，该系统可以自动读取最远三米以外路过、做自己的事的人的温度读数——没有人必须站在相机前几秒钟才能进行测量。无需任何人在场即可阅读测量结果并批准此人的输入。
“通过使用先进的算法和模型，我们为医院、餐馆、地铁站、学校、带电梯的高层建筑等开发了一种廉价的方法，可以在不干扰正常交通的情况下进行发烧筛查，帮助恢复一些电气工程副教授、团队负责人 Fred Jiang 说，他在看到他妻子的医院在大流行期间因进入入口的人数而不堪重负后，产生了这个想法。“一名护士必须近距离扫描每个人，并不能保证通过的每个人都没有发烧，因为人们可以服用退烧药。”
蒋先生是智能嵌入式系统及其在移动和可穿戴计算、智能建筑环境、物联网和互联健康应用中的应用方面的专家。他与流行病学教授 Andrew Rundle 合作，探索提高廉价热像仪准确性的方法。目前有两种方法可以进行非接触式发烧筛查：非接触式红外温度计，如“温度计枪”和红外热成像系统，或“热像仪”。这些方法要么要求人们在设备附近站立几秒钟，从而中断交通流量，要么非常昂贵，无法广泛采用。蒋在使用低成本传感器与信号处理和机器学习算法相结合方面的专业知识，以及 Rundle'
SIFTER 具有三个组件：传感器节点、云服务器和基于 Web 的用户界面。它使用较少数量的低成本传感器，可以在不同的环境条件下连续运行，并且可以同时筛查多人，而无需筛查人员的积极参与。该系统在 RGB 和热域中检测和跟踪头部，为每个被跟踪的人构建热图模型，并将人分类为发烧或不发烧。它可以在最远三米的距离原位获取头部的关键温度特征，并实时生成发烧筛查预测，从而显着提高筛查吞吐量，同时最大限度地减少对正常活动的干扰。
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