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紅外人臉識別助力醫院有效的疫情防控措施

MEMS ? 來源:搜狐網 ? 作者:搜狐網 ? 2020-09-26 09:55 ? 次閱讀

日前,記者從濟南市第三人民醫院了解到,濟南市第一臺人臉識別測溫一體機在該院正式上線,標志著醫院常態化疫情防控信息化管理又邁出了堅實的一步。人臉識別測溫一體機具有人臉識別、無感測溫、記錄行動軌跡、健康數據實時記錄等功能?;颊哌M入醫院大廳,用身份證或者電子健康碼在機器上“一刷”,面部對準機器,機器就能自動識別身份及測溫,綠碼人員即可順利通過。患者即使戴著口罩,機器也能“一眼看穿”其真實身份。

該機器上線使用后,實現了院內健康通行碼“一碼通行”,節省了患者來院登記時間,降低了醫院工作人員身份核查、測溫的工作量,同時進一步降低醫患交叉感染風險。通過對來院人員的身份信息及行動軌跡的實時自動記錄和匯總,使來院人員行為軌跡具有可追溯性,便于進行疫情大數據分析,進而采取有效的疫情防控措施。

我國其他地區也在積極探索智慧醫療。早在2018年,浙江省桐鄉市將烏鎮互聯網醫院納入市基本醫保定點醫療機構范圍。該市參?;颊咴谠撫t院就診可使用醫保報銷。今年以來,我國多家醫院開通互聯網診療服務,患者可在線復診、開藥,線上實時費用結算,加速了智慧醫療的發展。

人臉識別具備在大量視頻數據中人臉抓取、人臉比對等功能,其精準、高效與便利的特征使得其在醫療行業的運行過程中大有助力。

醫療智慧化的過程中,底層技術毫無疑問是關鍵的一環。目前市面上已經有免費開放人臉識別技術的科技公司,比如虹軟視覺開放平臺面向全球開發者免費分享了人臉識別、人證核驗、活體檢測等多項離線SDK。

作為計算機視覺行業領先的算法服務提供商及解決方案供應商,虹軟擁有自主知識產權的視覺算法和應用在各類平臺上的核心技術。運用神經網絡深度學習的方法,改進和開發出的有效的、有應用價值的算法免費提供給廣大企業級用戶、創業團隊和個人開發者使用,對中小企業來說是福音。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:紅外人臉識別助力醫院常態化疫情防控

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