CN110411570A - 基于人体检测和人体跟踪技术的红外人体温度筛查方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及基于人体检测和人体跟踪技术的红外人体温度筛查方法，包括：基于可见光图像中的鼠标点，利用人体检测算法和人脸检测算法，判断鼠标点是否在人体范围的脸部区域；如果鼠标点在人体范围的脸部区域，通过配准算法，计算出可见光图像中的鼠标点对应的人体轮廓区域和人脸轮廓区域在红外图像中对应的人体轮廓区域和人脸轮廓区域，并计算出红外图像中所述人脸轮廓区域上半部分的最高温作为额头温度，根据额头温度以及医学额头温度和体内温度的对应关系，推算出体内温度；根据预设的报警温度阈值，对所求的体内温度进行报警温度判断，如果存在报警温度，利用人脸和人体跟踪技术对触发报警温度的人脸目标和人体目标进行跟踪。
Description
技术领域
本发明涉及红外测温领域，具体涉及一种基于人体检测和人体跟踪技术的红外人体温度筛查方法。
背景技术
在边境口岸及机场等体温检疫场所，通常使用同时具有红外光和可见光双光系统的红外人体筛查仪，和运行在计算机上的人体筛查仪的上位机软件，通过区域联通算法筛选出处于设置的人体高温范围内的温度点，产生报警信号，在红外图像和可见光图像中对报警温度点用带温度信息的光标进行标注，进行超温报警声光提示，超温报警抓图等操作，存入报警数据库以备日后查询，工作人员根据视频和图像中的报警温度点信息，对超温人员进行拦截，进行水银测温。另外，在红外图像中移动鼠标，系统会测出鼠标点所在位置的被测物体温度。
由于红外测温过程中，只能测出物体的表面温度，但在实际人体测温场合，要求输出的是体内温度，在应用中，往往把一定温度范围的温度，认为是体内温度，通过一定的算法转换成体内温度输出。
在进行人体筛查时，由于边境口岸和机场的人流量比较大，同时旅客会携带各种和人体温度相近的物体，如水杯、便当、发热手机等；当这些物体的温度方位刚好处入报警温度范围内，通常也会产生报警，这就是携带物虚警。
发明内容
为解决上述技术问题，作为本发明的第一方面，提供第一种基于人体检测和人体跟踪技术的红外人体温度筛查方法，所述方法包括：
同时采集红外图像和可见光图像；
鼠标在红外图像中移动时，通过配准算法，计算出鼠标点在可见光图像中的映射点，鼠标在可见光图像中移动时，通过配准算法，计算出鼠标点在红外图像中的映射点；
基于可见光图像中的鼠标点，利用人体检测算法和人脸检测算法，判断鼠标点是否在人体范围的脸部区域；
如果鼠标点在人体范围的脸部区域，通过配准算法，计算出可见光图像中的鼠标点对应的人体轮廓区域和人脸轮廓区域在红外图像中对应的人体轮廓区域和人脸轮廓区域，并计算出红外图像中所述人脸轮廓区域上半部分的最高温作为额头温度，根据额头温度以及医学额头温度和体内温度的对应关系，推算出体内温度；
根据预设的报警温度阈值，对所求的体内温度进行报警温度判断，如果存在报警温度，利用人脸和人体跟踪技术对触发报警温度的人脸目标和人体目标进行跟踪。
进一步地，所述方法还包括：
如果鼠标不点在人体范围的脸部区域，则计算该映射点的温度，同时在红外和可见光图像中根据鼠标位置实时显示相应点的温度。
进一步地，所述方法还包括：通过矩形框标注出红外图像和可见光图像中的人体轮廓区域，在红外和可见光图像中人体轮廓区域的上方标注出人体温度。
作为本发明的第二方面，提供二种基于人体检测和人体跟踪技术的红外人体温度筛查方法，所述方法包括：
同时采集红外图像和可见光图像；
计算红外图像中是否存在处于人体报警温度范围内的温度点；
如果存在，则在对应的可见光图像中，通过可见光人体检测技术和人脸检测技术计算出所有的人体轮廓和人脸轮廓；
判断人脸轮廓区域是否处于某一人体轮廓区域的顶部；
若是，则通过配准算法，计算该人脸轮廓区域和人体轮廓区域在红外图像中对应的人脸轮廓区域和人体轮廓区域；计算出红外人脸轮廓区域上半部分的最高温作为额头温度，根据额头温度以及医学额头温度和体内温度的对应关系，推算出体内温度；
如果所述体内温度处于报警温度范围，则输出报警温度信号，在红外和可见光中叠加温度信息，进行报警抓图。
进一步地，所述方法还包括：
为方便工作人员识别超温人员，在报警抓图中，通过光标标注出红外图像和可见光图像中的报警温度点、通过矩形框同时标注出红外图像和可见光图像中的报警温度人体范围。
作为本发明的第三方面，提供第三种基于人体检测和人体跟踪技术的红外人体温度筛查方法，所述方法包括：
同时采集红外图像和可见光图像；
对每帧可见光图像进行人体和人脸检测，计算出所有的人体轮廓和人脸轮廓，判断人脸轮廓区域是否处于某一人体轮廓区域的顶部；
若是，则通过配准算法，计算该人脸轮廓区域和人体轮廓区域在红外图像中对应的人脸轮廓区域和人体轮廓区域；计算出红外人脸轮廓区域上半部分的最高温作为额头温度，根据额头温度以及医学额头温度和体内温度的对应关系，推算出体内温度；
根据预设的报警温度阈值，对所求的体内温度进行报警温度判断，如果存在报警温度，利用人脸和人体跟踪技术对触发报警温度的人脸目标和人体目标进行跟踪。
进一步地，所述方法还包括
对每次检测的触发报警温度的人脸目标和人体目标和正在跟踪的人脸目标和人体目标进行比对，判断所述人脸目标和人体目标是否为首次出现的超温目标，如果所述人脸目标和人体目标为首次出现的超温目标，则做报警温度处理。
进一步地，所述方法还包括：
触发报警温度后，在每帧红外图像和可见光图像上，通过光标标注出红外图像和可见光图像中的报警温度点、通过矩形框标注出红外图像和可见光图像中的报警温度人体范围，同时显示出报警温度，对报警温度人体范围进行涂色，从而通过不同颜色区分体温正常人员和超温人员。
作为本发明的第四方面，提供第四种基于人体检测和人体跟踪技术的红外人体温度筛查方法，所述方法包括：
同时采集红外图像和可见光图像；
计算红外图像中是否存在处于人体报警温度范围内的温度点；
如果存在，则通过区域联通算法计算报警温度区域中心位置；
在红外或可见光报警温度区域中心位置周围预设范围内，进行人体检测和人脸检测，计算出该范围内的人体轮廓和人脸轮廓；
判断检测出的人脸轮廓区域是否处于所述人体轮廓区域的顶部；
若是，则通过配准算法，计算该人脸轮廓区域和人体轮廓区域在红外图像中对应的人脸轮廓区域和人体轮廓区域；计算出红外人脸区域上半部分的最高温作为额头温度，根据额头温度以及医学额头温度和体内温度的对应关系，推算出体内温度；
根据预设的报警温度阈值，对所求的体内温度进行报警温度判断，如果存在报警温度，利用人脸和人体跟踪技术对触发报警温度的人脸目标和人体目标进行跟踪。
进一步地，所述方法还包括：
对每次检测的触发报警温度的人脸目标和人体目标和正在跟踪的人脸目标和人体目标进行比对，判断所述人脸目标和人体目标是否为首次出现的超温目标，如果所述人脸目标和人体目标为首次出现的超温目标，则做报警温度处理。
本发明的有益效果：
1.在人体红外测温系统中，同时引入人脸检测技术和人体检测技术，可以减少由于人体检测技术识别错误造成误报。
2.在鼠标测温中区分人体和非人体，可以减少人们对鼠标温度的误判。
3.由区域联通算法计算报警点改成由人脸区域计算报警点，可以减少由于环境温度干扰造成的对人体测温的影响，减少报警漏报现象，适合环境温度和体表温度范围相差较小的环境下的人体筛查。
4.采用人脸跟踪算法和人体跟踪算法，跟踪报警人脸和人体，使报警人员的轮廓更加容易被分辨，减少重复报警。
5.在红外测温系统中，在人脸检测技术的基础上，抛弃传统的全图人脸检测，只对感兴趣的图像区域进行人脸检测，可以减少每帧检测时间，避免无效计算，提高系统的使用效率，适合环境温度和体表温度范围相差比较大的环境下的人体筛查。
附图说明
图1为本发明实施例提供的第一种基于人体检测和人体跟踪技术的红外人体温度筛查方法；
图2为本发明实施例提供的第二种基于人体检测和人体跟踪技术的红外人体温度筛查方法；
图3为本发明实施例提供的第三种基于人体检测和人体跟踪技术的红外人体温度筛查方法；
图4为本发明实施例提供的第四种基于人体检测和人体跟踪技术的红外人体温度筛查方法。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
随着智能AI技术的应用，在图像识别领域，出现了人脸跟踪技术、人体检测、人体跟踪技术。本发明在红外人体筛查仪引入人体检测技术和人体跟踪技术，结合智能人脸检测和跟踪算法，从而降低由于可见光的人脸检测算法导致的虚警和误报现象，同时对鼠标测温，通过人体检测技术和人脸检测技术，来判断和区分鼠标是不是落在人脸上，然后再决定是否做温度映射，同时在有的使用场景下，引入局部人脸检测技术，只针对可能存在报警温度点的区域进行人脸检测，提高人脸检测效率，避免无效计算，减少计算量。
如图1所示，作为本发明的第一实施例，提供第一种基于人体检测和人体跟踪技术的红外人体温度筛查方法，所述方法包括：
同时采集红外图像和可见光图像；
鼠标在红外图像中移动时，通过配准算法，计算出鼠标点在可见光图像中的映射点，鼠标在可见光图像中移动时，通过配准算法，计算出鼠标点在红外图像中的映射点；
基于可见光图像中的鼠标点，利用人体检测算法和人脸检测算法，判断鼠标点是否在人体范围的脸部区域；
如果鼠标点在人体范围的脸部区域，通过配准算法，计算出可见光图像中的鼠标点对应的人体轮廓区域和人脸轮廓区域在红外图像中对应的人体轮廓区域和人脸轮廓区域，并计算出红外图像中所述人脸轮廓区域上半部分的最高温作为额头温度，根据额头温度以及医学额头温度和体内温度的对应关系，推算出体内温度；
根据预设的报警温度阈值，对所求的体内温度进行报警温度判断，如果存在报警温度，利用人脸和人体跟踪技术对触发报警温度的人脸目标和人体目标进行跟踪。
如果鼠标不点在人体范围的脸部区域，则计算映射点的温度，同时在红外和可见光图像中根据鼠标位置实时显示相应点的温度。
另外，推算出体内温度后，通过矩形框标注出红外图像和可见光图像中的人体轮廓区域，在红外和可见光图像中人体轮廓区域的上方标注出人体温度。
本发明，鼠标在红外图像中移动时，通过配准算法，自动计算出鼠标点在可见光图像中的映射点；鼠标在可见光图像中移动时，通过配准算法，自动计算出鼠标点在红外图像中的映射点。
由于现存的人脸检测算法会存在识别错误，可能把明显不是人脸且和体温相近的物体或身体部位误以为是人脸，导致误报，本发明现在在人脸检测基础上加上人体检测这个限制，可以排除一些明显不是人脸的情况，鼠标测温过程中，利用红外人体检测技术和人脸检测技术区分人体和非人体，当鼠标在人脸上时，通过体表和体内温度对应关系计算人体温度；鼠标在其他地方时，计算鼠标点实际温度。
如图2所示，作为本发明的第二实施例，提供二种基于人体检测和人体跟踪技术的红外人体温度筛查方法，所述方法包括：
同时采集红外图像和可见光图像；
计算红外图像中是否存在处于人体报警温度范围内的温度点；
如果存在，则在对应的可见光图像中，通过可见光人体检测技术和人脸检测技术计算出所有的人体轮廓和人脸轮廓；
判断人脸轮廓区域是否处于某一人体轮廓区域的顶部；
若是，则通过配准算法，计算该人脸轮廓区域和人体轮廓区域在红外图像中对应的人脸轮廓区域和人体轮廓区域；计算出红外人脸轮廓区域上半部分的最高温作为额头温度，根据额头温度以及医学额头温度和体内温度的对应关系，推算出体内温度；
如果所述体内温度处于报警温度范围，则输出报警温度信号，在红外和可见光中叠加温度信息，进行报警抓图。
为方便工作人员识别超温人员，在报警抓图中，通过光标标注出红外图像和可见光图像中的报警温度点、通过矩形框同时标注出红外图像和可见光图像中的报警温度人体范围。
如图3所示，作为本发明的第三实施例，提供第三种基于人体检测和人体跟踪技术的红外人体温度筛查方法，所述方法包括：
同时采集红外图像和可见光图像；
对每帧可见光图像进行人体和人脸检测，计算出所有的人体轮廓和人脸轮廓，判断人脸轮廓区域是否处于某一人体轮廓区域的顶部；
若是，则通过配准算法，计算该人脸轮廓区域和人体轮廓区域在红外图像中对应的人脸轮廓区域和人体轮廓区域；计算出红外人脸轮廓区域上半部分的最高温作为额头温度，根据额头温度以及医学额头温度和体内温度的对应关系，推算出体内温度；
根据预设的报警温度阈值，对所求的体内温度进行报警温度判断，如果存在报警温度，利用人脸和人体跟踪技术对触发报警温度的人脸目标和人体目标进行跟踪。
优选地，所述方法还包括
对每次检测的触发报警温度的人脸目标和人体目标和正在跟踪的人脸目标和人体目标进行比对，判断所述人脸目标和人体目标是否为首次出现的超温目标，如果所述人脸目标和人体目标为首次出现的超温目标，则做报警温度处理。
优选地，所述方法还包括：
触发报警温度后，在每帧红外图像和可见光图像上，通过光标标注出红外图像和可见光图像中的报警温度点、通过矩形框标注出红外图像和可见光图像中的报警温度人体范围，同时显示出报警温度，对报警温度人体范围进行涂色，从而通过不同颜色区分体温正常人员和超温人员。
上述实施例中，通过将触发报警温度的人脸目标和人体目标和正在跟踪的人脸目标和人体目标进行比对，判断触发报警温度的人脸目标和人体目标存在于正在跟踪的人脸目标和人体目标中，从而判断人脸目标和人体目标为首次出现的超温目标，进行报警去重，防止同一目标重复报警，利用人体跟踪技术，对超温人体进行跟踪，对移动的同一个报警人体，只进行一次报警。
需要说明的是，对红外人体测温系统中引入的报警去重技术：包括但不限于使用人脸跟踪和人体跟踪技术，还包括使用人脸特征值比对技术来达到判断重复人脸，在红外人体测温系统中，使用这三者中的任意一种或组合来进行报警去重，都在本专利的保护范围。
如图4所示，作为本发明的第四实施例，提供第四种基于人体检测和人体跟踪技术的红外人体温度筛查方法，所述方法包括：
同时采集红外图像和可见光图像；
计算红外图像中是否存在处于人体报警温度范围内的温度点；
如果存在，则通过区域联通算法计算报警温度区域中心位置；
在红外或可见光报警温度区域中心位置周围预设范围内，进行人体检测和人脸检测，计算出该范围内的人体轮廓和人脸轮廓；
判断检测出的人脸轮廓区域是否处于所述人体轮廓区域的顶部；
若是，则通过配准算法，计算该人脸轮廓区域和人体轮廓区域在红外图像中对应的人脸轮廓区域和人体轮廓区域；计算出红外人脸区域上半部分的最高温作为额头温度，根据额头温度以及医学额头温度和体内温度的对应关系，推算出体内温度；
根据预设的报警温度阈值，对所求的体内温度进行报警温度判断，如果存在报警温度，利用人脸和人体跟踪技术对触发报警温度的人脸目标和人体目标进行跟踪。
优选地，所述方法还包括：
对每次检测的触发报警温度的人脸目标和人体目标和正在跟踪的人脸目标和人体目标进行比对，判断所述人脸目标和人体目标是否为首次出现的超温目标，如果所述人脸目标和人体目标为首次出现的超温目标，则做报警温度处理。
上述实施例中，使用局部人脸检测算法和人体跟踪算法，进行体温筛查，利用人体检测技术，对局部图像上的报警检测进行人体检测，查找出超温人体。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于人体检测和人体跟踪技术的红外人体温度筛查方法，其特征在于，所述方法包括：
同时采集红外图像和可见光图像；
鼠标在红外图像中移动时，通过配准算法，计算出鼠标点在可见光图像中的映射点，鼠标在可见光图像中移动时，通过配准算法，计算出鼠标点在红外图像中的映射点；
基于可见光图像中的鼠标点，利用人体检测算法和人脸检测算法，判断鼠标点是否在人体范围的脸部区域；
如果鼠标点在人体范围的脸部区域，通过配准算法，计算出可见光图像中的鼠标点对应的人体轮廓区域和人脸轮廓区域在红外图像中对应的人体轮廓区域和人脸轮廓区域，并计算出红外图像中所述人脸轮廓区域上半部分的最高温作为额头温度，根据额头温度以及医学额头温度和体内温度的对应关系，推算出体内温度；
根据预设的报警温度阈值，对所求的体内温度进行报警温度判断，如果存在报警温度，利用人脸和人体跟踪技术对触发报警温度的人脸目标和人体目标进行跟踪。
2.根据权利要求1所述的基于人体检测和人体跟踪技术的红外人体温度筛查方法，其特征在于，所述方法还包括：
如果鼠标不点在人体范围的脸部区域，则计算映射点的温度，同时在红外和可见光图像中根据鼠标位置实时显示相应点的温度。
3.根据权利要求1所述的基于人体检测和人体跟踪技术的红外人体温度筛查方法，其特征在于，所述方法还包括：通过矩形框标注出红外图像和可见光图像中的人体轮廓区域，在红外和可见光图像中人体轮廓区域的上方标注出人体温度。
4.一种基于人体检测和人体跟踪技术的红外人体温度筛查方法，其特征在于，所述方法包括：
同时采集红外图像和可见光图像；
计算红外图像中是否存在处于人体报警温度范围内的温度点；
如果存在，则在对应的可见光图像中，通过可见光人体检测技术和人脸检测技术计算出所有的人体轮廓和人脸轮廓；
判断人脸轮廓区域是否处于某一人体轮廓区域的顶部；
若是，则通过配准算法，计算该人脸轮廓区域和人体轮廓区域在红外图像中对应的人脸轮廓区域和人体轮廓区域；计算出红外人脸轮廓区域上半部分的最高温作为额头温度，根据额头温度以及医学额头温度和体内温度的对应关系，推算出体内温度；
如果所述体内温度处于报警温度范围，则输出报警温度信号，在红外和可见光中叠加温度信息，进行报警抓图。
5.根据权利要求4所述的基于人体检测和人体跟踪技术的红外人体温度筛查方法，其特征在于，所述方法还包括：
在报警抓图中，通过光标标注出红外图像和可见光图像中的报警温度点、通过矩形框同时标注出红外图像和可见光图像中的报警温度人体范围。
6.一种基于人体检测和人体跟踪技术的红外人体温度筛查方法，其特征在于，所述方法包括：
同时采集红外图像和可见光图像；
对每帧可见光图像进行人体和人脸检测，计算出所有的人体轮廓和人脸轮廓，判断人脸轮廓区域是否处于某一人体轮廓区域的顶部；
若是，则通过配准算法，计算该人脸轮廓区域和人体轮廓区域在红外图像中对应的人脸轮廓区域和人体轮廓区域；计算出红外人脸轮廓区域上半部分的最高温作为额头温度，根据额头温度以及医学额头温度和体内温度的对应关系，推算出体内温度；
根据预设的报警温度阈值，对所求的体内温度进行报警温度判断，如果存在报警温度，利用人脸和人体跟踪技术对触发报警温度的人脸目标和人体目标进行跟踪。
7.根据权利要求6所述的基于人体检测和人体跟踪技术的红外人体温度筛查方法，其特征在于，所述方法还包括
对每次检测的触发报警温度的人脸目标和人体目标和正在跟踪的人脸目标和人体目标进行比对，判断所述人脸目标和人体目标是否为首次出现的超温目标，如果所述人脸目标和人体目标为首次出现的超温目标，则做报警温度处理。
8.根据权利要求7所述的基于人体检测和人体跟踪技术的红外人体温度筛查方法，其特征在于，所述方法还包括：
触发报警温度后，在每帧红外图像和可见光图像上，通过光标标注出红外图像和可见光图像中的报警温度点、通过矩形框标注出红外图像和可见光图像中的报警温度人体范围，同时显示出报警温度，对报警温度人体范围进行涂色，从而通过不同颜色区分体温正常人员和超温人员。
9.一种基于人体检测和人体跟踪技术的红外人体温度筛查方法，其特征在于，所述方法包括：
同时采集红外图像和可见光图像；
计算红外图像中是否存在处于人体报警温度范围内的温度点；
如果存在，则通过区域联通算法计算报警温度区域中心位置；
在红外或可见光报警温度区域中心位置周围预设范围内，进行人体检测和人脸检测，计算出该范围内的人体轮廓和人脸轮廓；
判断检测出的人脸轮廓区域是否处于所述人体轮廓区域的顶部；
若是，则通过配准算法，计算该人脸轮廓区域和人体轮廓区域在红外图像中对应的人脸轮廓区域和人体轮廓区域；计算出红外人脸区域上半部分的最高温作为额头温度，根据额头温度以及医学额头温度和体内温度的对应关系，推算出体内温度；
根据预设的报警温度阈值，对所求的体内温度进行报警温度判断，如果存在报警温度，利用人脸和人体跟踪技术对触发报警温度的人脸目标和人体目标进行跟踪。
10.根据权利要求9所述的基于人体检测和人体跟踪技术的红外人体温度筛查方法，其特征在于，所述方法还包括：
对每次检测的触发报警温度的人脸目标和人体目标和正在跟踪的人脸目标和人体目标进行比对，判断所述人脸目标和人体目标是否为首次出现的超温目标，如果所述人脸目标和人体目标为首次出现的超温目标，则做报警温度处理。
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