站在校门口的摄像头前。教职工、学生基本情况自动分析查询。外地返沪14天以上体温正常且符合隔离和上海相关要求的，校门予以放行；如有发热或不符合相关要求，系统自动报警不放行，实现相关人员快速识别和隔离。15日，由同济大学牵头的上海市自主智能无人系统科学中心新冠肺炎疫情防控科研团队研制的首套疫情防控智能识别系统（同济NCP-AIS）在在同济四平路校区门口举行试运行，可快速识别人流中个体感染者风险。这是同济大学首批新型冠状病毒防控应急科研项目的成果。科研团队运用人工智能、大数据、人脸识别、温度识别、动作识别等技术，实现人脸识别、心率监测、呼吸监测检测、门禁联动、门禁数据智能更新、咳嗽检测和语音广播，让人工智能技术在疫情防控期间发挥更大作用，减少学校相关管理人员的工作量，实现疫情期间高效的校园安全管理。针对大规模人群，系统可自动发现体温异常人员，实现拍照跟踪、提醒功能。团队近期将加紧研发4套相同的智能识别系统，服务于其他几所校门的监控和防范。无需摘下面具，由人工智能决定是否“放开”。与这一疫情防控智能识别系统相配套的还有肺炎疫情地理信息系统（同济NCP-GIS）。团队充分发挥人工智能理论与技术优势，运用地理信息技术、大数据技术、云技术等，研发构建了新冠肺炎疫情地理信息系统。分析、人员活动轨迹追踪等功能，为疫情防控预警、校园防疫决策分析提供空间信息辅助和支持。疫情发生后，高校充分整合校内多学科力量，联合校外科研力量，自筹资金紧急启动“同济大学新型冠状病毒防控应急科研项目”，加速新型冠状病毒防治和科学研究的发展。首批启动的应急科研项目主要依托同济大学牵头的上海自主智能无人系统科学中心，重点关注人工智能、大数据、机器人等相关前沿技术，以及医疗、生活、信息、交通等领域、测绘、土木工程、城市、管理等多学科协作，重点关注疫情城市/社区时空宏观传播、个体流动与交通出行、隔离区装配式智能建设与资源智能调控、疫苗开展机器人和无人系统研发与智能诊疗、应用等方面科研攻关，形成公共卫生疫情防控智能化技术支撑体系。
