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Medição de temperatura corporal utilizando Inteligência artificial

Sistemas de triagem por temperatura corporal utilizando Inteligência Artificial

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Antes da pandemia do COVID-19, pouco se sabia sobre locais que já usavam sistemas de triagem por temperatura corporal.

No Brasil não era tão comum até então, porém, com este “novo mundo” que estamos lidando, isso será cada vez mais necessário seja para supermercados, shoppings, unidades de saúde, ou empresas de forma geral que prezam pela segurança e saúde de seus colaboradores. 

Algumas opções para a medição da temperatura corporal, como as pistolas e câmeras de infravermelho são utilizadas como equipamentos de triagem para contribuir com as medidas de contenção da pandemia. 

As pistolas de infravermelho são capazes de medir a temperatura sem o contato físico direto, evitando a contaminação no processo. Entretanto, elas expõem o operador do dispositivo a alguns riscos, devido a sua proximidade durante a atividade, como medir a temperatura de pessoas na entrada de supermercados e empresas.

Para minimizar os riscos ao operador, o uso de sistema baseado na detecção da temperatura por câmera de infravermelho é recomendado. As câmeras permitem fácil instalação nos locais de acesso e evita que o operador esteja o tempo todo em contato com as pessoas para fazer a medição, pois com as câmeras ele poderá ser acionado somente quando uma pessoa apresentar temperatura corporal acima de 37,5°C.

Outra vantagem do sistema de câmeras é a utilização de Inteligência Artificial – IA para detectar o melhor ponto de medição da temperatura central do corpo. Conforme estudos, o melhor lugar para se medir a temperatura central do corpo fica no canto dos olhos, aonde o ducto lacrimal chega à superfície, também conhecido como BTT (Brain Temperature Tunnel).

A imagem mostra como o esquema de cores ajuda a identificar os pontos de maior temperatura. Sendo na situação (a) uma pessoa com temperatura normal (36.3°C), na situação (b) uma pessoa com temperatura elevada (37.8°C) assintomática e na situação (c) uma pessoa febril (38.3°C).

Fonte: SS 582: Part 2: 2013 – ‘Specification for thermal imagers for human temperature scanning’

Para identificar corretamente a face e, em seguida a região dos olhos, sistemas com Inteligência Artificial são imprescindíveis pois proporcionam a medição de temperatura em pessoas que estejam utilizando máscaras de forma ágil, além de eliminarem falsos pontos de calor, como copos quentes (café/chá, por exemplo).

Estes sistemas podem gerar um sinal de alerta na tela, identificando a pessoa, assim como gerar sinais sonoros. Outra funcionalidade é a integração de câmeras de imagem para facilitar a identificação da pessoa com temperatura anormal. 

Além das câmeras de infravermelho o sistema precisa de um hardware robusto para processar muitos frames por segundo, medir a temperatura e identificar a pessoa. De acordo com a necessidade do cliente, o sistema pode ser implementado utilizando soluções de hardware da IEI, que permitem implementar sistemas utilizando Inteligência Artificial, assim como, acelerar o processo.

Ainda falando de Inteligência Artificial, a Intel apresenta soluções que rodam na nuvem e são capazes de implementar soluções de deep learning para resultados muito confiáveis, característica imprescindível para triagem de pessoas.

Para implementação das pistolas, o portifólio da Macnica DHW permite o desenvolvimento de todo o sistema utilizando linhas de processadores robustos como a GigaDevice e a Nuvoton, além dos demais componentes do sistema. Enquanto que, o time de desenvolvimento dispõe de vasto know-how em projetos de hardware e software, diminuindo o time-to-market

O sistema de medição de temperatura por câmeras de infravermelho podem ser aplicados em supermercados, aeroportos, empresas, prédios comerciais, universidades, e demais pontos de acesso de pessoas. É um sistema que utiliza um método rápido, fácil, sem contato (não invasivo) e confiável para detectar elevações de temperatura corporal. 

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Franciele Nornberg

Mestre em Engenharia Elétrica pela UFSC (2019), graduada em Engenharia Elétrica pelo IFSul em 2017. Trabalha na Macnica DHW desde 2019. Seu conhecimento técnico somado a utilização das boas práticas de copywriter são responsáveis pelos excelentes conteúdos divulgados no blog da Macnica. Franciele é também Instrutora Autorizada FPGA Intel e portanto, responsável pelo Treinamento FPGA Intel.