智能候车亭实现 AI 人脸识别测温的方法

作为在显示与智能交互领域深耕多年的深圳市玛威尔显控公司，致力于为智能候车亭打造先进且可靠的 AI 人脸识别测温解决方案，提升公共交通设施的智能化水平与安全性。

一、设备选型与安装

摄像头选择

我们选用适配智能候车亭复杂环境的高清摄像头，以保障在不同光照条件下都能精准采集人脸信息。例如，基于与行业内优质供应商的合作，我们采用具备 400 万像素的高分辨率摄像头，其低照度性能可确保在光线昏暗的清晨或夜晚，仍能清晰捕捉人脸细节。宽动态功能更是能有效应对强光直射或逆光场景，避免人脸图像出现过曝或欠曝情况，确保图像质量稳定，为后续的人脸识别提供可靠数据基础。

红外测温仪

在红外测温仪的选择上，我们倾向于非接触式且高精度的产品，如与知名品牌合作的产品系列，测温精度可达 ±0.3℃。安装时，依托我司专业的工程技术团队，通过精确的协同校准，确保测温仪与摄像头紧密配合，测温区域与人脸检测区域完美匹配。通常将测温仪安装在摄像头下方合适位置，保持水平状态并控制好距离，以此保障测量结果的准确性与一致性，实现快速、精准的人体表面温度测量。

边缘计算设备

为实现数据的实时高效处理，我们配备性能卓越的边缘计算设备。以英伟达 Jetson Nano 为例，其四核 Cortex-A57 CPU 和 128 核 Maxwell GPU 的强大组合，能够高效运行人脸识别与测温算法。我司在设备安装过程中，会将其妥善安置于智能候车亭内部的电气控制柜内，同时精心设计散热与防护方案，利用专业的散热材料和防护外壳，确保设备在各种户外环境下都能稳定运行，持续快速处理摄像头采集的视频流以及测温仪传来的数据。

二、系统搭建

网络连接

为确保数据传输的及时性与稳定性，我们为智能候车亭构建多元化的网络连接方案。优先采用 5G 网络模块，充分利用其高速率、低延迟的特性，能够迅速将识别和测温数据上传至云端服务器或本地管理平台，满足实时监控与数据处理需求。同时，我们还设置了完善的网络备份机制，当 5G 信号不佳时，系统可自动无缝切换至 4G 或 Wi-Fi 网络，确保数据传输链路始终畅通，保障系统不间断运行。

供电系统

鉴于智能候车亭的户外使用特性，我们设计了市电与太阳能互补的供电系统。在白天光照充足时，通过高效太阳能板收集并转化太阳能，为设备充电并供电，市电作为备用电源随时待命；到了夜晚或遇到阴雨天，自动切换至市电供电模式，保障设备 24 小时稳定运行。此外，我们还配备了高品质 UPS 不间断电源，在市电突然停电的情况下，能维持设备短时间正常运转，有效防止数据丢失和设备异常关闭，确保系统运行的连续性与稳定性。

三、软件算法集成

人脸识别算法

我们运用先进的深度学习框架，如 TensorFlow 或 PyTorch，并加载经过海量数据训练的人脸识别模型，如 FaceNet。该模型能够精准提取人脸特征向量，并与数据库中的人脸模板进行快速比对，实现高效身份识别。针对智能候车亭实时处理的特殊需求，我司技术团队对模型进行深度优化，通过算法调优和模型轻量化处理，大幅降低计算量，显著提高识别速度。同时，集成先进的活体检测算法，有效抵御照片、视频等伪造攻击手段，保障人脸识别的安全性与可靠性。

测温算法

红外测温仪采集到的温度数据需经过精细算法处理，以消除环境因素干扰，提升测温精度。我们采用基于实时环境参数补偿的算法，综合考虑环境温度、湿度等因素，对测量温度进行实时校正。同时，将测温数据与时间、人员身份等信息紧密关联，方便后续进行全面的数据统计与深度分析，为公共卫生防控和交通管理提供有力数据支撑。

数据融合与交互

我们将人脸识别结果与测温数据进行深度融合，在智能候车亭的显示屏以及管理平台上，直观展示人员身份及体温信息。一旦检测到体温异常情况，系统会立即自动触发报警机制，通过短信、弹窗等多种方式及时通知相关管理人员。此外，我们还将数据实时上传至云端服务器，便于进行大数据分析，如统计不同时段的客流量、体温异常情况分布等，为城市公共卫生防控和交通管理决策提供科学依据。

四、系统调试与优化

设备校准

安装完成后，我司专业技术人员会对摄像头和红外测温仪进行严格校准。通过采集标准人脸图像和已知温度的物体，运用专业校准工具和软件，精细调整设备各项参数，确保人脸检测的准确性以及测温的高精度。例如，使用标准温度源对测温仪进行校准，精确调整其测温偏差，使测量结果与实际温度高度一致，为系统的可靠运行奠定坚实基础。

算法优化

依据智能候车亭的实际应用场景，我们对人脸识别和测温算法进行持续优化。在不同光照强度、人员流动速度等复杂条件下进行大量测试，全面收集数据并深入分析算法的各项性能指标，如识别准确率、测温误差、处理时间等。针对测试中发现的问题，我们的技术团队会灵活调整算法参数，或对模型结构进行针对性改进。比如，增加光照补偿模块，显著提高人脸识别在强光或暗光环境下的准确率；优化测温算法的滤波参数，有效降低噪声干扰，提升测温稳定性。

系统稳定性测试

为确保系统能够长期稳定运行，我们会进行长时间、全方位的系统稳定性测试。模拟实际运行中可能出现的各种复杂情况，如网络波动、设备过热、极端天气等，密切监测设备的运行状态以及数据传输情况。一旦发现潜在问题，我们的技术团队会迅速响应，及时排查并解决，通过不断优化和完善，确保智能候车亭的 AI 人脸识别测温系统能够稳定可靠地运行，为广大乘客提供安全、便捷的出行服务体验。

深圳市玛威尔显控科技有限公司，专注于智慧城市发展建设的高科技企业。主要提供：智能公交站牌、智能候车亭、智慧户外广告机、智慧垃圾分类等项目解决方案和落地实施方案。目前在全球90余个国家有实际项目实施案例。