『疫情』的卢深视校园防疫管控方案 高效满足复学需求
随着当前国内疫情形势逐渐得到有效控制和缓解 ， 各类学校复学的反响愈加强烈 ， 学校教职工需要复工 ， 教学秩序需要恢复 。 很多城市都已开始拟定复学时间计划 ， 而复学的成功开展 ， 离不开缜密完善的防疫方案 。 当下 ， 防控策略从“静态管理”向“动态管理”转变 ， 从“整体防控”向“精准防控”转变 。
除了基本卫生防护条件外 ， 其他科技防护形式也将呈现差异化、多样化 。 此次防疫复学提出的需求除了包括师生基本考勤外 ， 还增加了校园疫情防控的需求 。
在校园内部 ， 可对在校人员实行分类管理 ， 分类采取有针对性的管控措施 。 督促广大师生加强个人防护的同时 ， 进行师生及访客的健康监测 ， 一旦出现体温异常等健康状况 ， 需及时快速地响应和处置 。
如何在疫情背景下进行精准的带口罩人脸识别及测温 ， 成为复学防疫的关键 。
的卢深视作为3D视觉技术的提供方 ， 从疫情防控的实际需求出发 ， 对大通量人员无感比对、基于轨迹大数据的关系人群接触分析、以及严重遮挡面部的人脸识别等进行技术方向攻关 ， 率先形成了以人员管理为基础的城市校园防疫管控方案 ， 有效提升疫情期间城市教育部门及相关单位的安全管控能力 。
该方案支持严重遮挡情况下的人脸识别 ， 人员身份识别精度高达97%以上 。 同时 ， 集成高精度测温模块 ， 进行人脸识别的同时可进行快速测温 ， 温度误差范围≤0.3℃ ， 识别测温结果也将实时上传 。 
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（责任编辑：何一华 HN110）
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