2月10日に職場復帰ラッシュが到来し、北京は「急速AI温度検出器」の配備を開始した。

2月10日に職場復帰ラッシュが到来し、北京は「急速AI温度検出器」の配備を開始した。

新型コロナウイルスによる肺炎の流行は依然として続いており、中国のさまざまな省や市では2月10日に大規模な職場復帰が予定されている。国民と地方自治体にとって、長期休暇の後に新たな試練がそれぞれに迫っている。

[[314265]]

この流行は全国から大きな注目を集めており、感染リスクを減らすため、北京の多くの街路や町では一定期間、閉鎖管理が実施され、コミュニティに出入りする際には登録と体温測定が義務付けられている。

大多数の人にとって、たとえ自宅で自己隔離していたとしても、食料品の買い出しのために外出する必要があります。最近では、旅行中に額に向けられた検温銃や耳に挿入された体温計など、さまざまな体温検出方法に常にさらされています...人数が多い場合は、測定のために列に並ばなければなりません。テスターが新しい機器の操作方法を知らない場合もあり、これにより群衆が集まるリスクが目に見えない形で増大します。

しかし、もうすぐ良いニュースが届きます。来週の月曜日、北京のいくつかの地下鉄駅で、人工知能に基づいた新しいソリューションが見られるようになるのです。

火曜日、北京の海淀区政府庁舎と一部の地下鉄駅でAI体温測定ソリューションが試験運用された。発熱者のスクリーニングでは、交通効率にまったく影響を与えることなく、「高熱の疑いがある場合、1秒あたり15人に警報を発する」という超高速を実現できる。

密集した群衆、無意味な検出

「温度」に関するこの新しい技術は、Megvii Technology から生まれました。 Megviiが春節期間中に緊急に設立した「新型コロナウイルス対策緊急プロジェクトチーム」のたゆまぬ努力のおかげで、「Mingji」と名付けられたAI体温検出システムが時間通りに発売され、北京での新型コロナウイルス流行の予防と抑制に役立っています。

[[314266]]

新しい体温検知システムは、乗客の動きに影響を与えることなく地下鉄のセキュリティチェック中に「無意識の監視」を実現でき、帽子やマスクを外す必要もありません。

このAI温度測定システムは、これまでとは異なり、人体認識+肖像認識技術を革新的に採用し、赤外線/可視光デュアルセンサーソリューションと組み合わせ、独自に開発した人工知能プラットフォームBrain++に基づいて、マスクと帽子の検出アルゴリズムを最適化し、識別対象者が帽子やマスクを外す必要がなく、混雑したシーンでも迅速な識別を可能にし、交通効率を向上させながら病気の蔓延を防ぎます。

Megvii は、手動の近距離検出方法や従来の発熱スクリーニング システムと比較して、高密度の人通りの中での長距離温度測定の精度と使いやすさに研究開発の重点を置いています。 AI技術は、フロントエンドの赤外線カメラを使用して群衆の中で高体温の人を識別し、発熱が疑われる人の身体と顔の情報を基に、さまざまな公共の場でスタッフが高密度の人の流れのシナリオで異常体温の人を迅速にスクリーニングするのを支援し、密集した群衆内での非接触AI支援温度感知検出を実現し、流行が安定した後のオープンな場所での交通効率とリスク管理のニーズを大幅に解決します。

処理速度の面では、「明機」システムは計測対象者の動きに全く影響を与えず、1秒あたり15人(カメラの取得頻度は1秒あたり25フレームに達する)の高速検知を実現し、1つのシステムで16チャンネルをカバーできるため、基本的に地下鉄駅の出入り口の制御を確実に行うことができます。このように、AIシステムの支援により、トラフィック量の多いチャネルを1人のスタッフだけで制御できるため、最前線で働く従業員の感染リスクが大幅に軽減されます。

高速であることに加え、応用範囲も広く、3メートル以上の非接触長距離温度測定をサポートし、発熱の疑いのある人物が見つかると自動的に警報を発します。このシステムは、Megvii が独自に開発した人間の ReID 検出および検索テクノロジーと組み合わせることで、スタッフが発熱者の所在の手がかりを迅速にスクリーニングし、さらなる確認検査や医学的観察を行うのに役立ちます。

スマート温度検知装置により、公共交通機関での移動時に人々がより安心して過ごせるようになります。 Megvii によれば、このような設備は北京で引き続き推進され、最終的にはショッピングモールや広場など、より多くの場面をカバーすることになるだろう。

すぐにワーキンググループが設立され、10日以上で展開が完了しました。

驚くべきことに、AI体温検知システムは実際には10日余りの研究開発プロセスしか経ておらず、発熱疑い患者のスクリーニングシステムのアルゴリズム開発と内部デバッグは旧正月3日までに完了した。 「Megvii Technologyは1月20日からこのことについて考え始めていました」と、プロジェクトメンバーであり、Megvii Technologyのビジネス製品部門のシニアプロダクトマネージャーであるLiu Ruiwei氏はMachine Heartに語った。 「その後、コロナウイルスの発生があり、会社はすぐにバーチャルワーキンググループを立ち上げました。」

すぐにチームは 100 人以上に成長し、Megvii の CEO である Yin Qi 氏が率い、Megvii のさまざまな部門からメンバーが集められました。春節期間中、全員が残業して迅速に実現可能性調査を実施し、外注ハードウェア設備のデバッグやアルゴリズム構築などの問題を徐々に解決し、2月4日にようやくシステム全体が正式に稼働しました。

[[314267]]

Megvii プロジェクト チームのメンバーは、温度検出システムのデバッグに忙しくしています。

この過程で、北京に残った開発者たちは自主的に会社に出向いて残業し、他の地域の同僚たちはリモート開発を通じて貢献しました。

「これまでの製品開発とは異なり、AI体温検知システムは新型コロナウイルスの流行の予防と抑制に非常に意義深いものです。開発過程では春節休暇中であったにもかかわらず、全員の熱意が非常に高かったです」と劉睿偉氏は語った。この装置の予備設計は大晦日に完了しました。

Megvii が新しい設備を導入する一方で、海淀区および中関村科学城管理委員会もさまざまなテクノロジー企業と積極的にコミュニケーションを開始し、多くの支援を提供し、リソースのスケジュールを統一しました。

AIアルゴリズムがマスク着用時でも識別をサポート

現在の流行状況下では、ほとんどの旅行者がマスクを着用しているため、ディープラーニングシステムにおける顔検出に対する需要が高まっています。 「従来の空港ゲートでのセキュリティチェック方法では、マスクを外す必要があります。当社のシステムでは、アルゴリズムがマスクと帽子の着用に特別に訓練されており、マスクを着用している人を正確に検出できるため、体温モニタリングの精度が確保され、検査対象者が帽子とマスクを外す必要はありません」と劉睿偉氏は述べた。

[[314268]]

従来の顔画像のセグメンテーション。 AI体温検知システムはマスクを着用した人の顔を認識する必要があり、それによって赤外線センサーが人の位置を特定するのを助けます。これには、以前のポートレート分割技術にいくつかの改良が必要であり、開発者は顔画像の分割の重要なポイントを再定義しました。

車載測定装置の観点から見ると、赤外線温度測定は非接触で温度を迅速にスクリーニングできるという利点があり、中・長距離、広いエリア、密集した群衆での検出要件に適しています。しかし、多くの赤外線温度測定装置には、温度ドリフトが激しい、テストが不正確であるなどの問題もあります。 Megvii の開発者によると、正確な測定を実現するために、熱画像人体温度測定システムは、温度測定の基準温度源として黒体を使用しているとのことです。カメラの視野内に黒体を設置し、黒体の温度を測定し、これを基準としてリアルタイムの温度測定補正を行うことで、人体温度測定の±0.3℃という高精度要件を実現します。

さらに、純粋な赤外線熱画像装置では人の外見を検出できないため、観察者にとって直感的にわかりにくく、発熱が疑われる人の身元を特定することが困難です。現在、多くの公共の場所で見られるもののほとんどは純粋な赤外線熱画像であり、温度表示すらないものもあり、効率的な制御効果を得ることができません。

Megvii の温度検知装置のもう一つの大きな利点は、赤外線センサーと可視光センサーの統合を実現し、赤外線で温度測定を行い、可視光で識別を行うことです。デュアルライトフュージョンは、赤外線モジュールと可視光モジュールのビデオストリームの調整、クロックの調整、フレームレートの調整などの問題を解決します。 2 つの SDK を統合することで、赤外線画像で監視された温度のデータを、可視光画像内の対応する顔と体にマッピングし、即時かつ直感的な結果表示を実現し、発熱の疑いのある人に早期警告を発し、発熱の疑いのある人の 2 回目の手動チェックを容易に行うことができます。

[[314269]]

海淀区政府事務ホールでは、人々がMegvii社の「Mingji」AI温度検知システムを試用している。

MegviiのAI温度測定システムは、ポータブル版とプラットフォーム版に分かれていると報じられている。「このシステムが発売された後、北京だけでなく、全国の他の地域からも多くの要望が寄せられました」と劉睿偉氏は述べた。

現在導入されているシステムは、高速検知や個体識別を実現しているものの、赤外線温度計測は周囲温度の影響を受けやすく、屋外など温度差が大きい場所では環境誤差が生じるなどの課題があります。開発者らは、今後ハードウェアメーカーとさらに協力し、検出結果を改善していくと述べた。

Megviiは、特定エリアでの能動的かつ精密な保護を実現するために、温度検知機能を備えた自律チェックインシステムと顔認証アクセス制御システムも積極的に開発している。既存のカメラハードウェアに赤外線センシング装置とAIコンポーネントを追加することで、迅速な導入と提供が可能。将来的には、ハードウェアとソフトウェアを統合した装置を統合し、低コストで迅速な導入を実現する予定。

あらゆる分野で、多くの人々がそれぞれの方法でこの疫病と闘っています。人々の努力により、すぐにこの疫病が消滅する瞬間を迎えることができると信じています。

<<:  2020 年に注目すべき 6 つの機械学習のユースケース

>>:  フェイフェイ・リーとチュンハン・デンが米国工学アカデミーに選出

ブログ    

推薦する

モデル、データ、フレームワークの観点から、効率的な大規模言語モデルに関する54ページのレビューを紹介します。

大規模言語モデル (LLM) は、自然言語理解、言語生成、複雑な推論など、多くの重要なタスクにおいて...

データ、AI、クラウドを活用してビル運営を変革する方法

CISO、CSO、およびそのチームは毎日、侵害を検出し、リスクを評価し、適切に対応するという課題に直...

なぜ私はLangChainを諦めたのでしょうか?

過去数か月間の AI の爆発的な成長を追ってきた方なら、おそらく LangChain について聞いた...

ラオ・ファン氏が投資に参加し、MITの中国人女性科学者が2億ドルの資金を調達! 10,000台のH100が1000億以上のパラメータでAIエージェントをトレーニング

今、シリコンバレーに新たな AI ユニコーンが誕生しました!この中国人女性科学者が設立した会社はIm...

避けるべきよくあるコーディングミス

人は誰でも間違いを犯す。しかし、開発者が犯す間違いの多くは回避可能です。この記事で説明した一般的な間...

ジェネレーティブ AI がデジタル変革の優先事項に与える影響

2024 年に向けて、CIO は生成型 AI の可能性とリスクを考慮してデジタル アジェンダを再構築...

会話型AIとその技術コンポーネントの機能を探る

今日では、自動化、人工知能 (AI)、自然言語処理 (NLP) の進歩により、コスト効率の高いデジタ...

推奨システムにおける自然言語処理 (NLP) の応用

[[195357]]パーソナライズされた推奨はビッグデータ時代に欠かせない技術であり、電子商取引、情...

...

人工知能が仕事を奪っていますが、将来の職場で私たちは何のために戦うのでしょうか?

病院では、人工知能 (AI) は人間の医師よりもレントゲンの分析が得意です。法律事務所では、AI は...

PaLMを超えて!北京大学のマスターがDiVeRSeを提案し、NLP推論ランキングを一新した。

1,750億のパラメータを持つGPT-3や5,400億のパラメータを持つPaLMなど、大規模言語モ...

ビッグモデルにハリー・ポッターを忘れさせよう、マイクロソフトの新しい研究はラマ2の記憶消去を演出、本当に魔法を使って魔法を倒す(doge)

マイクロソフトの最近の研究により、ラマ2号は選択的健忘症にかかり、ハリー・ポッターに関するすべてのこ...

MIT: この AI ソックスはあなたの行動を明らかにします | Nature サブジャーナル

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

...

特定のイベントが発生した正確な時刻を特定します。 Byte&復旦大学のマルチモーダル大型モデル解釈ビデオはとても良い

Byte & 復旦大学のマルチモーダル理解モデルはこちらです:ビデオ内の特定のイベントが発生...