在摆放于校门口的摄像头前站定，系统马上通过人脸识别技术，结合现场体温检测，对同济大学教职员工、学生的基本情况进行自动分析查询。如果体温正常、满足外地返沪大于14天隔离和上海的相关要求，校门将予以放行；如有发热现象或不满足相关要求，系统将自动报警，不予放行，对相关人员实现快速识别及隔离。 15日，由同济大学牵头建设的上海自主智能无人系统科学中心新冠肺炎疫情防控科研攻关团队研发的第一套疫情防控智能识别系统（Tongji NCP-AIS），在同济四平路校区大门口开始试运行，可快速识别人流中个体感染者的风险。这是同济大学首批新型冠状病毒防治应急科研攻关项目取得的成果。 科研团队利用人工智能、大数据、人脸识别、温度识别、动作识别等技术，可实现人脸识别、心率监测、呼吸监检测、门禁联动、门禁数据智能更新、咳嗽检测和语音播报，让人工智能技术在疫情防控期间发挥更大的作用，减轻学校相关管理人员的工作，实现疫情期间高效的校园安全管理。系统针对大规模人群，可以自动发现体温不正常个体，实现拍照和跟踪，以及提醒功能。团队将在近日加紧研制4套同样的智能识别系统，服务于学校其它数处校门口的监测防控。
无需摘口罩，人工智能决定是否“放行”。 与这套疫情防控智能识别系统一同研发的，还有肺炎疫情地理信息系统（Tongji 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、云端技术等，针对疫情研发构建了新冠肺炎疫情地理信息系统，初步实现了上海疫情动态分析可视化、空间影响评估、数据空间分析、人员活动轨迹示踪等功能，为疫情防控预警和校园防疫决策分析提供空间信息辅助和支撑。
