摘要：在医疗危机时期,机器人和人工智能帮助人类管理紧急情况,并确保快速有效的去污过程。采用新型生物传感器的电晕病毒检测器和基于深度卷积神经网络的人工智能面膜检测方法我猜想提出了一种温度检测机器人。这样的机器人可以消毒和巡逻任何类型的区域（特别是病毒从一个国家传播到另一个国家的途径如机场、火车站和交通设施等）。

1 引言

      2019年底，武汉检测到第一例不明原因肺炎。高通量测序显示，这是一种新的严重急性呼吸综合征β-冠状病毒（SARS-CoV2）和一种新型冠状病毒病（新冠肺炎）。自世界卫生组织（WHO）宣布疫情以来，全球经济和社会生活受到严重威胁。旅行尤其是社交距离传播中使用的传统措施不足加剧了医疗危机演变为可怕的国际大流行。如20世纪20年代末，西班牙流感导致5000多万人死亡。幸运的是，通过应用我们今天的先进技术，我们可以阻止如此巨大的损失。

2 机器人和人工智能在机场预防新冠肺炎大流行

      测量外部温度提高了这项技术的应用，同时增加了检测的技术含量，以此确保与患者的距离并且提高了检测的准确性。进而使用数字温度传感器来支持不同应用中的广泛精度和性能条件，将温度现象转化为可测量的信号。三种常见的传感器类型是红外温度计、热相机或红外相机。每个都有自己的操作原则、优点、考虑因素和缺点。    

      这三种传感器都使用红外辐射原理。自然光既以可见光发射，也以包括紫外线和红外线在内的其他“辐射”发射。根据模型的不同，人造光源可以发出可见光、红外或紫外光。所有的身体（惰性物体和生物）都会“反射”所有的辐射。红外线是最能突出过热的辐射类型，这就是无接触温度计和热成像相机使用这种辐射的原因。在本文中，我以热摄像机为研究对象，因为人体专用热相机可以放置在距离目标更高的位置。与温度计不同，我们可以在相机屏幕上看到更宽的区域。由于存在最高温度检测功能，摄像机将能够系统地测量被测者头部的最热点。与红外温度计相比，可以让测量更准确，比相机的热灵敏度更高（通常比0.05-0.07°C更好）。

       在过去几年，口罩是日常生活的一部分。为了防止人们感染新冠病毒、呼吸道或传染性病原体，并阻止无症状者打喷嚏或咳嗽时产生较大颗粒物，在办公楼、医院、公共交通等许多地方，必须使用外科口罩或面罩进行面部覆盖。在本文中，我使用了一种先进的基于LLE CNNs的面部识别解决方案，该解决方案具有面具检测功能，可以在人群移动时快速识别和跟踪每个人，同时帮助识别未戴面具的人并限制访问。用于蒙面检测的LLE CNN，包括三个主要模块。建议模块首先组合两个预训练的神经网络，以从输入图像中提取候选面部区域，并用高维描述符表示它们。之后，嵌入模块被合并以通过使用局部线性嵌入（LLE）算法和在大量合成的正常面部、掩蔽面部和非面部上训练的字典，将这些描述符转换成类似的基于描述符的脚本。

      我开发了一种替代的测试方法，即光学生物传感器。该传感器结合了两种不同的效果来检测病毒：一种是光学的，一种是热的。该传感器基于玻璃基板上的金属微小结构；同时，纳米岛是人工产生的DNA序列的家园，这些DNA序列与SARS-CoV-2病毒的特定RNA序列相匹配即新冠病毒是一种所谓的RNA病毒：它的基因组由一条RNA链组成。因此，传感器上的人工DNA受体是病毒独特RNA基因组序列的互补序列，可以清楚地识别病毒。医护人员用于检测病毒的技术是LSPR，这是一种发生在金属纳米结构中的光学现象。当分子停靠在表面上时，这种等离子体近场中的光学折射率发生变化。利用位于传感器背面的光学传感器，可以测量这一点，从而确定样品中是否存在所需的RNA链。巡检机器人采集的图像可以实时监控，现场视频、人体红外测温图像、是否佩戴口罩等信息可以通过无线网络实时传回主控室。

3 结论

     在本文中，我提出了一种具有温度检测功能的机器人，使用新型生物传感器进行电晕病毒检测，以及基于深度卷积神经网络CNN的人工智能面膜检测，在机场采用我的机器人可以减少人与人的接触，并利用自主无人机器执行危险任务，减少劳动力消耗，减少船只和飞机上的检测人员数量，有效降低感染风险，同时，现场体温检查有助于医护人员监测机场和候机室的人员，不留人为失误的空间。