近年來，隨著人工智能技術的快速發展，在熱成像領域，AI+熱成像帶來了很大的變化。通過AI深度學習技術加持，熱成像不僅僅能夠測溫，還能實現更多的智能分析功能，同時企業將目前主流的人臉抓拍算法和熱成像有機結合，實現在黑暗中準確識別人臉，給客戶提供了AI+熱成像更高的應用價值。在AI賦能下，熱成像應用有了更多新表現：

      一是“AI+紅外熱成像”技術相結合的紅外熱成像體溫篩檢系統，通過前端紅外相機與高清攝像機相結合，利用人臉識別算法，精準鑒別現場人群中每個人的額頭溫度，有效解決了傳統熱成像全面積測溫誤報問題，實現更精準的人體溫度識別。測溫最大距離達到10米，能有效避免接觸傳染，實現公共場所“無接觸式遠距”體溫監測。目前已經廣泛應用與火車站、機場、地鐵站、碼頭等重點交通樞紐以及商場、寫字樓、學校等大流量公共場所,全自動人臉識別、無感通關,迅速發現體溫異常者,提供防疫第一道鋼鐵防線。

      二是可以實現廚房、物流倉庫、機房、供電所、電瓶車充電樁、博物館等區域防火精準預警。在實際應用中，通過紅外熱成像攝像頭接收物體釋放的紅外線，并實時轉換成溫度信息。同時，結合AI圖像識別技術，對目標物體周邊劃定的區域進行人體識別，檢測是否有人，當發現劃定的區域內溫度持續上升，達到設定的預警溫度，而且未檢測到有人，同時滿足這兩個條件就會觸發預警。根據緊急程度，發出預警形式有短信、電子郵件、電話通知，還有監控畫面彈窗等。溫度達到二級預警溫度時，系統會短信、電子郵件通知相關管理員等，達到一級預警溫度時，系統會自動撥打電話通知。

      三是實現在黑暗中準確識別人臉。當使用熱成像照相機拍攝面部圖像時，主要的挑戰在于捕獲的熱圖像必須與目標人物的常規可見圖像的監視圖像庫相匹配。需要將構建出來的圖像與數據庫中的已知面部進行匹配，才能識別出目標。熱成像人臉識別技術在追捕逃犯、打擊恐怖分子、夜間作戰方面有很大的用武之地。

      四是紅外熱成像和低照度雙光相結合，通過多光譜圖像融合技術，再通過AI的深度學習技術加持，實現增加刷臉支付的安全性。通過紅外熱成像攝像頭接收物體釋放的紅外線，并實時轉換成溫度信息。同時，結合AI圖像識別技術，可以增加刷臉支付的安全性。

      五是紅外熱成像在汽車輔助駕駛方面得到有效應用。近年來，隨著我國汽車市場的發展，大家對主動安全越來越關注，紅外熱成像技術在車載領域得到不斷發展，成為改善道路安全的重要方案。很多企業推出了紅外熱成像車載輔助駕駛系統等，這類產品是主動安全的重要組成部分，得到越來越多關注。在AI的賦能下，這類產品不斷升級，促進了其應用。