旷视科技：用人工智能技术为冬奥会保驾护航 | 冬奥科技庆

数现场即可完成大量的管理人员体温核查，在大幅度降低样品效率的同时，也减少了交叉感染的后果。

旷视明骥终端测温系统会凭借旷视自主研发的轻量级、低功耗、高性能的CNN（卷积神经网络）启发式数学模型——ShuffleNet，让AI启发式数学模型保证识别高精度的同时又开始运行在边端电子设备上成为可能。系统会可在鼠疫时期并能地面部队于各类公共场所高密人流过场，借助非接触式AI辅助化疗疑似痉挛管理人员，可借助余同时测温通行，可自动识别未佩戴眼罩管理人员并预警，检出率高达99.6%，最远背书4米一段距离非接触式无感测温通行，背书卫生体制高效开始运行。

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所存“最后一块宝石”

这次和东奥的协作现实生活里，旷视团队同心协力应对里庭GPS的根本原因、痛点并找到大大创新应对之道。

面临屡见不鲜的卫星城新坐标，手机GPS拯救了无数迷茫的汽车和停车场。但是，一段距离完全摆脱“路痴”困扰，还有“最后一块宝石”要加速所存——繁杂的里庭过场催生了对“里庭GPS”的需求，但受限空间和信号的允许，里庭GPS的系统会设计有待突破。

而以AI 启发式见长的旷视也一直在谋求和冒险低成本、高高精度、易应用于的里庭图像比较于方式。

2019年，在旷视内部的一次新媒体相撞讨论里，旷视的启发式研究员受到自家机器人厂商上的图像重比较于系统会设计启发，想到了在手机上应用于摄像机顺利进行图像比较于寻找会议室的新媒体。经过两年的年里打磨和更新，目前该系统会设计已在现实里取得脚踏，有望加速图像比较于系统会的行业分析方法。

由于里庭环境繁杂多变，客厅、宝物密切关系的一段距离更近，策划比较于的电子设备又多，里庭GPS对比较于高精度的承诺远高于室外，相比之下是之外涉及低速电子设备比较于的行业，对高精度的承诺高，同时对比较于时间延迟承诺也比较宽松。

市面常见的里庭GPS，主要依赖NFC、WiFi 等系统会设计顺利进行识别，这也不可避免地更容易产生成本较高、高精度很低、过场应用于受限等问题。相比之下在比较封闭的室内，即使有移动或者 WiFi 信号，但在场数百人扎堆，手机信号差，几乎不可能完成GPS。随着分析方法过场多样既有、繁杂既有，以及客户服务器趣味需求大大降低，现阶段的里庭GPS亟需新的系统会设计加以更新更佳。

相较于其他里庭比较于系统会设计，里庭图像比较于系统会设计具有高高精度、易地面部队的特点，并不需要对里庭宗教建筑环境二次改建工程，仅应用于成像图像地图采集电子设备对现有环境采集，就可以借助比较于新功能，并且将现代GPS比较于的5米高精度，WiFi、NFC比较于的1-3米高精度降低至亚米级高精度。

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