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業界提議：應關心數據信息安全系數難題

“人臉識別加溫度測量情景的運用，對促進疫情防控常態具有了非常大的功效。”在艾媒投資分析師張毅來看，創建在人工智能技術的浪潮以上的識別技術，以身份認證為關鍵總體目標，壓根處理的是難題，伴隨著深層次運用的情景持續擴展，“從不一樣的應用領域考慮，產品研發到檢測、落地式的各個安全通道都已經連通，在未來還具備十分大的想像室內空間。”

但此外，針對人工智能技術識別技術的擴展運用，信息安全系數和隱私保護性的問題仍需被資金投入大量的關心。“立在產品研發公司的視角而言，很有可能感覺自身在數據庫管理上搞好維護就萬無一失，但還要充分考慮這種數據信息在收集、運送等全過程中是否有被泄漏的風險性。”

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在線形紅外體溫迅速篩選系統軟件（EX系列產品）研究成果完成了轉換，已廣泛運用到公司、院校、醫院、大型商場、地鐵站等人員密集、流通性大的公共場所進出工作人員體溫檢測和發燙工作人員的鑒別。線形紅外體溫迅速篩選系統軟件（EX系列產品）根據熱像儀體溫檢測技術性，以非接觸式方法智能化精準定位面部，無需取下防護口罩全自動攝錄面部，攝錄通過率達98%之上，可另外鑒別五個之上的總體目標，可完成0.5m-十米的長距離、大規模非觸碰迅速人體體溫篩選。

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當場工作員可‘按圖索驥’，準確跟蹤發燙工作人員，用手執機器設備進行二次篩選。” 科技有關責任人表明，測溫全過程中乘客不用滯留，確保了行駛，降低對群眾的影響；另外借助人工智能技術技術性，完成疑是高燒工作人員的準確鎖住，考慮了疫情防控要求。

“在地鐵站、汽車站、飛機場、集中化辦公場所等客流量很大的地區，怎樣可以迅速、、準確地鑒別出高溫群體，是疫情防控工作中的難題之一。”疫情防控工作中進行至今，智能技術傳出疫情防控技術性等各個方面適用要求，緊緊圍繞難題難題進行技術攻關，用高新科技助推疫情防控。