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实际使用环境也变成定标环境?有些厂商走了比较极端的道路，把黑体直接放到了应用场景来做定标。


　　简单点说，传统的测温可以叫做“离线定标”，场景中加入了黑体的测温就叫“在线定标”。


　　探测器的定性是比较容易的，比如探测器响应和温度的映射曲线，难的是定量。场景中的黑体直接解决了定量的问题，这种情况下误差一般能做到±0.3℃。但这种方式带来的问题也比较多，比如安装不方便、成本陡增、应用环境有限等。


　　如果说测温是一道难题，加入黑体是一种解题方法，不过并不太喜欢这种解题的方法，过于简单粗暴，缺了几分优雅。

除了上述两种传统的方式，最近所谓的“AI测温”也在市场上冒出了头。由于大众对于AI的认知还存在偏差，似乎带上AI的东西，就深不可测。但我们认为大众对于AI的认知越清晰，越有利于行业生态健康的发展，所以今天也给大家讲讲AI测温。


简单点，用一句话讲清楚AI测温：把人作为黑体。


人体皮肤的发射率确定，人群的平均温度也趋于稳定，太适合做黑体了！！！算法上做好温度区域的选定，确定好在线标定的策略，实际的效果不会太差。


AI测温就讲这么多吧，是不是很简单？


精准的测温是很难的，发烧的标准一般设定为37.3摄氏度，就算环境中加入黑体，在误差水平内也会存在大量的误报、漏报。


热成像用来做测温，精确定量（±0.1℃的精度）困难，但定性容易（判断人群中谁的温度最高）。