Bu tıp fakültesi, sıcaklık algılamadan dakikada 200 kişi okula dönmeye hazırlık olarak akıllı bir salgın önleme sistemi geliştirdi
Pek çok yerde okul açılış saatlerinin belirlenmesi ile kampüs sağlığı ve güvenliği başta tıp fakültelerinde olmak üzere "Gündem" önceliğine alınmıştır. Jiefang Daily · Shangguan News muhabiri 23'ünde Shanghai Tıp Koleji'nden okul müdürünün ekibi her saniye yenilikçi tasarımı tamamlamaya yönlendirdiğini ve "sağlıklı akıllı salgın önleme sistemi" geliştirdiğini öğrendi. Her terminal dakikada 200 kişiye kadar "algılamasız sıcaklık ölçümü" yapabiliyor. , Okul öğretmenleri ve öğrencileri için "koruyucu giysiler" giyin.
Aslında, bu yıl Bahar Şenliği'nden sonra, Şangay Belediye Eğitim Komisyonu'nun talebi üzerine, ilgili kolejler ve üniversiteler kampüs sıcaklık ölçümü ve önleme ve kontrol sistemlerini uygulamaya başladı. Ama sonuçta, okulda kalan öğrenci sayısı sadece küçük bir sayı ve çok sayıda insanın sınavı gelmedi. Görüntüleme tıbbının ulusal klinik anahtar uzmanlığının lideri olarak, Şangay'ın kilit disiplinleri ve birinci sınıf disiplinleri olan Shanghai Medical College dekanı Huang Gang, yavaş sıcaklık ölçümü, hatalı sıcaklık ölçümü gibi sıcaklık ölçüm sisteminin mevcut eksikliklerini tam olarak araştırdı ve anladı. Bilişim verilerinin eksik entegrasyonu, dağınık salgın veriler, belirsiz personel yörüngesi, büyük veri analizi eksikliği ve diğer sorunlar, bilimsel ve teknolojik araştırma ve uygulamalı öğretimle birlikte, sorunları çözmek için öğretmen ve öğrencilerden oluşan bir ekip kurdu.
Huang Gang, yapay zekaya dayalı büyük veri çağında tıp fakültelerinin, kendi özellikleri, güçlü uygulanabilirliği ve okul nüfusunun özelliklerine uygun "akıllı önleme ve kontrol sistemleri" oluşturmak için "tıp ve mühendisliği" birleştirmesi gerektiğini söyledi. Elbette eş zamanlı olarak akıllı analiz gerçekleştirmek için akış ve ölçüm doğruluğunu tespit etmenin zorlukları, maske takan yüz tanıma doğruluğu ve kızılötesi donanım verilerinin elde edilmesi ile karşı karşıya kalmaktadır.
Yeni dönemin başlangıcına hazırlanmak için zaman kısıtlı ve görevler ağır. Tıbbi Cihazlar Okulu'ndan Dünya Beceriler Yarışması'nın kazananlarının eğitmeni olan Bai Baodan, liderliğinde hızlı bir şekilde yanıt verdi ve Liu Yate, Kong Weiquan ve Liu Juanfang ile biyomedikal mühendisliği, büyük veri ve bilgisayar ağı teknolojisi alanlarında uzmanlaşarak "salgın önleme" yi oluşturdu. İnovasyon ekibi ".
Bu süre zarfında, çeşitli ortamlarda insan vücut sıcaklığını doğru bir şekilde ölçmeye yönelik programları ve termal kızılötesi programın video sinyalini ve yüz tanıma algoritmasını iyileştirmek için derin öğrenme algoritmasını nasıl birleştireceklerini incelemek için gece gündüz çalıştılar. Birçok deney ve veri analizinden sonra, ilk olarak okulun gereksinimlerini karşılayan bir kızılötesi sıcaklık ölçüm modülü inşa edildi ve modül testi, okuldaki yaklaşık 100 öğrencinin yanı sıra lojistik ve güvenlik ofislerinden çok sayıda personelin işbirliği ile tamamlandı.
İki aylık sıkı çalışmanın ardından ve entegre yeniliklerle, ekip başarıyla bir dizi "akıllı termal görüntüleme vücut sıcaklığı algılama sistemi" geliştirdi. Sistem, maskelerle temassız bir "algılamasız sıcaklık ölçüm sistemi" elde etmek için yapay zeka, kızılötesi termal görüntüleme ve diğer teknolojileri kullanıyor. "Birden fazla kişinin vücut ısısını hızlı bir şekilde kontrol edebilir ve her terminal saniyede 3 kişiden fazla ısıyı ölçebilir, bu da kampüste yoğun sıcaklık ölçümü gereksinimlerini karşılar. Bai Baodan, çeşitli durumlar için yüzlerce deneyi tekrarladığını ve sonunda bu nispeten optimize edilmiş modeli elde ettiğini söyledi. "Sıcaklık ölçüm modülü model parametreleriyle ayarlandı ve 0,3 santigrat dereceden fazla olmayan bir hata elde edildi, bu da sıcaklık ölçüm maliyetini büyük ölçüde azaltıp iyileştirdi Sıcaklık ölçüm verimliliği iyileştirildi. "
Aynı zamanda ekip, donanım tarafının veri düzeyinde açılmasını ve okul sıcaklığı ölçüm sistemi verilerinin derinlemesine uygulanmasını teşvik eden teknik işbirliği için donanım üreticilerinin derinliklerine indi. Derin öğrenmenin entegrasyonu sayesinde, maskelerle yüz tanımanın doğruluğu daha da optimize edilir ve çeşitli noktalardaki terminal verileri entegre edilebilir ve personel yörünge bilgisi elde etmek için uygulanabilir. Ek olarak, okul personeli tarafından bildirilen tarihsel veriler erken aşamada özetlenmiş ve analiz edilmiş, gerçek isim yörünge yönetimi ve büyük veri araştırması ve yargısı ile okul personelinin daha doğru yönetimi gerçekleştirilmiştir.
Sistemin başarılı bir şekilde devreye alınmasının ardından işe giden tüm idari personelin ihtiyaçlarını karşılamak için okul kafeteryasına ve okul kapılarına başarıyla uygulandığı, daha fazla öğretmen ve öğrencinin onlara önceden eşlik etmek için okula döndüğü, okulun acil durumlarla başa çıkma verimliliğini etkin bir şekilde artırdığı ve Kampüs salgını önleme ve kontrol, güvenlik önleme ve kapsamlı yönetim yetenekleri.
Köşe Editörü: Xu Ruizhe Metin editörü: Xu Ruizhe Resim editörü: Xu Jiamin Bu makalenin resim kaynağı: Shanghai Medical College
