由于傳統(tǒng)單純紅外傳感型檢測的準(zhǔn)確性較差，利用可見光成像與紅外熱成像組合分析成為一種更加準(zhǔn)確有效的檢測方案。 人在感染病毒發(fā)病以后，人體生物體征信號會出現(xiàn)異常，比如：體溫升高，心跳加快，呼吸加快。因此綜合利用這些生物體征信號進(jìn)行分析可以大大提高檢測的準(zhǔn)確性。第一代的綜合分析檢測設(shè)備采用生物Radar系統(tǒng)進(jìn)行檢測，相比傳統(tǒng)的紅外傳感檢測方法，檢測的準(zhǔn)確率從81.5%提升到了98%。但是這種基于微波雷達(dá)的方案成本太高，于是第二代綜合分析檢測設(shè)備開始采用可見光與紅外熱成像的混合方案，基于圖像處理與AI的技術(shù)，使得成本降低的同時，準(zhǔn)確性也得到了進(jìn)一步的提高。 典型的二代IRT綜合分析檢測設(shè)備如下圖。設(shè)備可以同時采集到可見光與紅外圖像。通過紅外圖像可以很容易檢測出人體尤其是面部的溫度信息。

通過檢測人在呼吸之間鼻孔區(qū)域的溫度變化，可以檢測出呼吸的頻率。

可見光圖像用來檢測人的心跳信息，人在面部血液循環(huán)會隨心跳體現(xiàn)微小的顏色變化，通過這種顏色變化可以計算出人的心率。

得到心率，呼吸頻率，以及體溫的特征以后，可以用傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法或者M(jìn)L的方法進(jìn)行分類，區(qū)分出健康人或者受感染者。

由下圖可見，傳統(tǒng)的單純體溫檢測法(大于37°截止閾值)，二象限內(nèi)的樣本都會被遺漏掉，會存在大量的漏檢。

用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析的分類方法，相當(dāng)于在大量數(shù)據(jù)里，用一條直線進(jìn)行分類，當(dāng)有樣本落在直線左邊，這種分類方法就漏檢了。