新冠肺炎持續蔓延，隔離發病和潛伏期患者是遏制疫情最重要的手段之一。

　　然而，如何在機場、火車站、地鐵、商場、學校等人流密集的公共場所，監控并識別可能的患者個體具有迫切需求。

　　病毒性傳染病的一個普遍特征是人體發熱，因此，適用于密集場所的紅外體溫檢測設備需求大增。

　　春節期間，北京市科委發布了測溫方案征集通知，中科院半導體研究所迅速組織科研力量進行了相關的科研攻關，由研究員劉建國帶領的智能光子研究團隊經過近十天晝夜技術攻關，完成了第一臺紅外測溫產品樣機研制。

　　據悉，這臺紅外測溫樣機由紅外探測鏡頭、紅外測溫芯片、紅外標校黑體、可見光成像系統、智能控制終端等部分組成，經過軟硬件調試和不同場景試驗驗證，可滿足5m距離下，對辦公樓門口、小區大門口、出入閘口等多位行人的批量無感監測篩查需求，測溫精度有優于±0.3度。

　　早在抗擊非典期間，國內研究機構、企業便紛紛研制生產可用于非接觸、快速、大面積排查的紅外測溫儀，當視場內有高溫個體通過時，儀器可指示高溫個體位置，并發出警示。

　　相較于手持式體溫檢測設備，它更方便，也更安全。

　　但劉建國解釋，國內已有紅外無感測試產品目前存在兩大技術痛點，其一是復雜環境適應性較差，存在篩查測量不準確問題，其二是在人員走動戴口罩條件下，人臉精確識別難度大。

　　此次，研究團隊利用在光電集成光電子工程方面積累的經驗，提出了自標校創新算法，突破了室外復雜環境下人體溫度監測不準確的難題，使溫度篩查不再局限于絕對溫度精確測量，大幅度提升了在人群中對發熱個體篩查的概率。

　　而針對走動戴口罩條件下快速人臉識別難題，研究團隊希望協調優勢團隊協同攻關，以期在短期內實現技術突破。

　　為滿足即將開始的返程高峰、學校開學、工廠開工等人流密集地點人員的溫度批量篩查的需求，在外協資源不足、物資嚴重短缺的條件下，半導體所智能光子團隊希望通過與國內優勢力量的多種合作方式，盡快解決批量生產和廣泛應用問題。