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。

如需详细方案及产品信息，请联系的卢深视工程师，邮箱：bd@dilusense.com。

2020年03月23日 于上海

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