随着各地复产复工，流动人口开始增多，社区疫情防控工作面临巨大压力。据国务院应对新型冠状病毒感染的肺炎疫情联防联控机制新闻发布会介绍，新冠肺炎疫情发生以来，近400万名城乡社区工作者奋战在65万个城乡社区的疫情防控一线，平均6个社区工作者守护着一个社区，任务异常繁重。

      目前来看，我国大部分社区工作人力有限、信息化建设有限，给社区防疫管理带来沉重负担，具体难点如下：
通行速度慢：目前许多社区采用手工登记出入，通行速度慢，随着社区入口人流量增加，容易造成人群被动聚集，工作人员管理负担大；
排查效率低：采用人工逐个测温的方式，单次测温并完成信息登记等工作，最少需要 5 秒以上，费时费力，效率低下；
感染风险高：人工近距离测温，配合手写体温记录的方式，极易产生交叉感染的风险，引发疫情的进一步扩散;
管控难度大：社区力量不足，盲区多，管理手段单一，难以应付企业返工、学生返校带来的大密度人流量，管控难度再一次升级;
疑似筛查难：特殊时期，通行人员基本上都会佩戴口罩，也会带来筛查难的问题。

      因此，如何在不影响通行效率的前提下实现实时、非接触的精准测温，最大程度保障社区安全，成为社区防疫需要解决的重难点。面对特定时期的特殊需求，瑞铭充分调动自身的科研力量，积极投入到紧张的防疫工作中。

      从社区防控的角度而言，社区迫切需要非接触式、高效、精准的测温和通行解决方案。瑞铭基于人脸识别人员管理系统解决方案，可有效缓解疫情期间，人工手检效率低、感染风险大的难题。另外，当未戴口罩的人员出入社区，瑞铭的人员管理系统将对其发出提示，在其戴好口罩后才允许通过，从而有效保障整个社区居民的安全。

      仅需少量的工作人员，便能严格把控各个场景下的通行人员——对疑似发热人员、陌生人实现快速检测、快速测温，并通过前端互动屏及声光报警机制，在第一时间内通知管理人员，最大限度保障社区的公共安全，同时大幅降低社区工作人员的工作压力与管理难度。

      除了社区，返程高峰时人流剧增的机场、火车站，返工返岗返学之后的企业、园区、学校等典型人群聚集场所，同样需要严阵以待。