近段时间，最火的视觉AI产品非人脸识别测温一体机莫属。特殊时期，进出学校、企业、社区、车站等公共场所，测温成为每个人都需要体验的“项目”。因此，能够在非接触情况下实现高效测温的人脸识别测温一体机，受到了全球市场的强烈关注，海外订单也同步激增。
针对这一情况，本文将从技术原理、免费算法推荐、人脸识别硬件选型三大方面，帮助有需要的开发者进一步了解人脸测温机一体机的产品及研发方案。
【Telpo AI红外测温一体机产品图】
产品原理：人脸精准锁定，红外远程测温
传统手持测温设备，检测效率低，且需要目标与设备直接接触，存在交叉感染风险等问题，相比之下，基于人脸识别与红外热成像技术的测温一体机有以下优势：
1.使用成本低：无需人员操作，是高性价的自动测温产品，相比业内常见的红外安检门等类似产品，成本更低、价格更优、安装简便;
2.功能丰富：可替代普通考勤机、门禁机，除红外无接触测温功能以外，也具备考勤管理和权限通行等功能;
3.方便集成：可在已有的门禁、道闸上直接加装，使用方便，无需更换大件设备。
具体来讲，测温一体机的测温功能是基于“红外热成像技术”来测量目标温度：高于绝对零度（零下273摄氏度）的物体会发射“热红外线”，以特定探测器捕获后，可转化为肉眼可见的红外热成像。
与其他测温方式相比，热红外线测温的好处是足够直观，无需接触，检测距离相对较远，在人流密集场所可以迅速筛查体温异常人群。
然而，单独使用的红外测温技术也存在不足：在热红外线成像图上，同样温度的物体是归为一类的。换言之，如果以37.3℃为警戒线，如果目标体温正常，但手持高于37.3℃的温水，依旧会被传统红外测温一体机报警。
针对这种情况，就需要引入人脸识别技术，将测温目标与周围环境进行精准“分割”。而基于人脸识别技术，不仅可以精准锁定面部，还能同时实现门禁、考勤、访客管理等多种功能。
人脸识别算法推荐：免费、离线SDK
人脸识别算法是传统红外测温一体机脱胎换骨的关键，因此选择合适算法也就非常重要。
当前人脸识别市场规模不断扩大，算法广泛应用于人脸闸机、社区门禁、医疗建档、商场客群分析等场景中。虽然与其他人工智能技术相比，人脸识别应用较广，但门槛仍然存在，主要表现在研发部署成本高、长期后续服务缺位等。
市场上有大量提供视觉AI算法的公司，在权衡比较后，笔者推荐虹软视觉开放平台提供的算法，原因有二：
其一，可商用算法，免费、离线。
很多公司会优先选择免费算法来降低产品成本，譬如OpenCV。但OpenCV作为开源算法库，在商用上并不是特别适合缺乏开发资源的中小型企业。相比之下，虹软视觉开放平台提供的免费、离线的人脸识别算法可能是个更好的选择。
虹软开放平台的ArcFace SDK首先可免费商用，其次功能相当完整，包含人脸识别、人脸检测、活体检测、年龄检测、性别检测等常用功能都有，支持Windows、iOS、Android（包含Android10）、Linux等多个平台，算法鲁棒性强，接入门槛低，适合产品开发。
在人流密集的公共场合中，人脸识别算法的鲁棒性及性能非常重要。非限制条件下镜头捕捉到的人脸差异很大，受各种角度、光照条件、模糊、噪点、遮挡等因素影响，都有可能造成人脸误识或无法识别，识别率在很大程度上取决于算法的鲁棒性。ArcFace SDK在上述环境中都有上佳表现。
另外，人脸识别红外测温一体机在当前的使用环境中会经常遇到目标进行面部遮挡的问题，虹软视觉开放平台针对该问题做了针对性算法升级，哪怕有大面积遮挡也能顺利框选面部，唤醒测温模块进行额温检测，以提升测温精度。
其二，完善的支持服务体系。
除了免费算法，虹软视觉开放平台还有一整套技术支持体系，可以让开发者选择合适自己的方式来解决问题。