第四屆全國智慧醫療創新大賽由全國 20 多個協會學會相關單位聯合主辦，深化行業影響、提升賽事規模與深度，推進我國智慧醫療創新生態建設與發展。大賽以“賽事、展示、論壇”的模式，探索數據的開放共享和創新應用，進一步挖掘優秀項目，加速產業和人才雙發展。推動智慧醫療、數字技術與實體經濟深度融合，持續維進智慧醫療創新生態圈發展，為“健康中國”貢獻創新智慧，打造智慧醫療創新的“中國模式”。

項目名稱：防疫智能巡檢消殺機器人研發與示范應用

參賽單位：沈陽市第四人民醫院

聯合參賽單位： 沈陽呂尚科技有限公司、沈陽建筑大學

參賽人員：辛濤、彭會軍

項目起源：目前，隨著大批返工潮來臨，各地的公共場所又將投入到新一波防控疫情的“戰役”中。在高強度的防控工作下，如何提高疫情易高發區域的監測效率，降低交叉感染的風險，成為擺在我們面前的重要課題。

基于此，本項目擬采用多模態信息融合機制的非結構場景建模與定位技術、動態復雜環境下的高精度識別技術化、環境自適應的長波非制冷紅外成像技術、時頻域多方位特征提取的跟蹤誤差代價函數融合跟蹤技術，針對新冠肺炎疫情防控一線高風險區域的實際防控需求，開發替代工作人員的新型防疫智能機器人，可以實現關鍵區域檢測體溫、檢查佩戴口罩、環境消毒等防控環節的一體化無人操作。對于降低疑似病人人員流動及外出等安全隱患，提升現有人員檢測的工作效率和質量，降低交叉感染的風險，都具有極其重要的作用，現實意義深遠。
痛點、難點：1）非結構化場景機器人感知與環境建模

針對疫情巡檢消殺機器人感知與環境建模問題，研究非結構化動態場景下的地圖構建與表示、場景識別與協作定位、機器人路徑規劃與自主導航、盲區預測與感知增強方法，實現非結構化動態疫情防控環境下的快速、高精度環境建模與定位。
2）復雜場景下的高精度口罩佩戴識別
通過基于多模態的傳感器融合策略實現對于人員密集區域口罩佩戴的非接觸、遠距離、大面積、實時精準監測及語音預警提醒；通過在深度神經網絡中層加入多尺度融合稠密連接模塊來增加網絡的深度和寬度，從而避免梯度消失以及提高精度。
3）基于人臉識別和紅外熱成像的精確測溫
研究對環境自適應的長波非制冷紅外成像系統；針對紅外系統非均勻性隨環境變化的問題，研究基于參考溫度場的非均勻校正方法；研究兼顧實時性與精度的紅外與微光圖像配準融合方法，實現對發熱人群的精確檢測，識別，追蹤及語音預警。
4）高跟蹤精度、強實時性的目標跟蹤
針對多干擾、多隨機突發事件場景下的動態目標跟蹤問題，研究時頻域多方位特征提取以及跟蹤誤差代價函數融合方法，研究基于先驗經驗的動態目標濾除思想顯著特征提取框架策略，減弱背景干擾對跟蹤算法模型的影響。
思路、方法：研究內容：面向疫情防控一線高風險區域非接觸、多目標、精準識別、精確檢測的實際防控作業需求，突破機器人環境感知、視覺識別、移動操作及非接觸安全作業等關鍵技術，開發新型防疫智能巡檢消殺機器人產品，實現在醫院等典型疫情防控場所的示范應用。

主要研究內容如下：
1）防疫機器人感知與環境建模：研究基于多模態信息的非結構化復雜疫情防控場景高精度三維建模與表示、基于超寬帶射頻定位與多模態圖像定位相結合的場景識別等。
2）復雜場景下的高精度口罩佩戴識別：研究復雜環境下的高精度人臉識別、動態環境下的細粒度人臉表情識別、基于深度神經網絡的高精度口罩佩戴識別。
3）基于人臉識別和紅外熱成像的精確測溫：研究對環境自適應的長波非制冷紅外成像系統，兼顧實時性與精度的紅外與微光圖像配準融合方法。
4）高跟蹤精度、強實時性的目標跟蹤：研究時頻域多方位特征提取以及跟蹤誤差代價函數融合方法、基于先驗經驗的動態目標濾除思想顯著特征提取框架策略。
5）防疫智能巡檢消殺機器人示范應用：研究機器人在重點區域環境巡邏監控、人群篩查與分析、非接觸人體體溫檢測、口罩佩戴識別及環境消毒消殺、疫情播報等環節無人化精準作業和系統集成技術。
創新點：1、非結構化場景機器人感知與環境建模：針對機器人工作的復雜環境，通過空間體素實現間接數據融合，實現基于多模態信息的場景感知與空間建模。

2、復雜場景下的高精度口罩佩戴識別：針對多模態傳感器數據融合問題，建立機器人多模態融合感知的計算模型，實現精準監測及語音預警提醒。
3、基于紅外與微光圖像配準信息融合的精確測溫：基于紅外與微光圖像配準信息融合處理技術，實現對發熱人群的精確檢測，識別分析，追蹤及語音預警。
4、基于“智慧云”及多功能、無人化作業：應用“云+端”融合的機器人系統，集多項功能一體化，實現在重點區域環境巡邏監控、人群篩查與分析、體溫檢測、口罩佩戴檢測及環境消毒消殺等多個環節無人化精準作業。
推廣及意義：本項目能夠解決新冠肺炎疫情防控一線高風險區域環境巡邏監控、人群篩查與分析、非接觸人體體溫檢測、口罩佩戴檢測及環境消毒消殺等環節無人化作業的重要問題，為我省重大疫情風險防控智能處置方面樹立典型示范工程。可推廣到醫院、車站、機場、酒店、碼頭、檢查站、學校等典型疫情防控場所，完成全國范圍內的示范應用和產業化推廣，實現疫情防控智能化無人化，保護人民生命安全。本項目具有重大的科學研究意義和實際應用價值。

總決賽擬定日程