CN111310717A - 运动人群无感体温智能筛查与身份识别装置 - Google Patents

运动人群无感体温智能筛查与身份识别装置 Download PDF

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CN111310717A CN202010156204.XA CN202010156204A CN111310717A CN 111310717 A CN111310717 A CN 111310717A CN 202010156204 A CN202010156204 A CN 202010156204A CN 111310717 A CN111310717 A CN 111310717A
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Abstract

本发明公开了一种运动人群无感体温智能筛查与身份识别装置，包括人体测温双目摄像机和终端计算机；所述人体测温双目摄像机采集到的视频影像通过网络传输至终端计算机；所述终端计算机将处理后的信息分别传输至额头区域识别模块和身份识别模块进行识别，识别后的信息回传至终端计算机。该装置采取非接触式的检测方法可快速对运动人群进行体温初筛，结合额头区域识别功能，可有效剔除热源干扰，降低误报率，对发热人员和与其接触人员进行身份识别，及时发送提醒短信，采取防疫措施，提高战疫效果。

Description

运动人群无感体温智能筛查与身份识别装置
技术领域
本发明涉及体温筛查技术领域，尤其涉及运动人群无感体温智能筛查与身份识别装置。
背景技术
在流感、肺炎等疫情爆发时，在人员聚集区对人群体温进行监控筛查是控制疫情传播的重要措施，然而在机场、车站、医院、学校等人员密集重点场所，仅仅通过手持测温方式存在诸多缺陷：1.测试速度慢，检测效率低，进而导致人流堵塞，人群感染风险升高；2.工作人员与大量流动人员接触，防护不到位易被感染；3.普通的检测手段精准度低，易出现错查、漏查等问题；4.多出入口场所在工作人员不足的情况下无法全部布防；5.检测数据无法实时反馈，不利于信息传递和战疫部署。现有的体温自动检测设备同样存在不足：1.检测过程中易受到人体以外的热源干扰出现误报；2.对运动人群的检测准确度低，人群较多时的检测准确度低；3.缺少对发热人员及周围与其接触人员的身份识别，难以及时提醒发热人员和接触人员就诊或隔离观察，不利于快速采取防疫措施。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供了一种运动人群无感体温智能筛查与身份识别装置，包括人体测温双目摄像机和终端计算机；所述人体测温双目摄像机采集到的视频影像通过网络传输至终端计算机；所述终端计算机将处理后的信息分别传输至额头区域识别模块和身份识别模块进行识别，识别后的信息回传至终端计算机。
作为一种优选的技术方案，所述身份识别模块借助云服务器对人员身份信息进行识别。
作为一种优选的技术方案，所述人体测温双目摄像机采集到的视频影像通过wifi网络或5G网络传输至终端计算机。
作为一种优选的技术方案，所述终端计算机将人体测温双目摄像机采集到的人群视频和热影像发送至额头区域识别模块；所述额头区域识别模块将关键帧图像校正后，由CNN模型对视频影像中出现的人员额部区域进行图像识别，并采集额部温度回传至终端计算机。
作为一种优选的技术方案，所述终端计算机将人体测温双目摄像机采集到的人群超高清视频发送至身份识别模块；所述身份识别模块经过3D动态多人脸识别将人脸特征提取出来，提取到的人脸特征传输至云服务器；所述云服务器根据人脸特征调取相应的人员信息回传至身份识别模块；所述身份识别模块再将人脸特征与人员信息比对确认后发送至终端计算机。
作为一种优选的技术方案，所述终端计算机将人群中的发热人员相关视频发送至身份识别模块。
作为一种优选的技术方案，所述人脸特征为额部和眼部特征。
作为一种优选的技术方案，所述云服务器调取的人员信息不低于2个人。
作为一种优选的技术方案，所述人员信息包括身份证照片、身份证号、联系方式、家庭住址。
作为一种优选的技术方案，所述终端计算机收到身份识别模块反馈的人员信息后，向相关人员发送提醒短信。
有益效果：本发明提供了一种运动人群无感体温智能筛查与身份识别装置，采取非接触式的检测方法可快速对运动人群进行体温初筛，结合额头区域识别功能，可有效剔除热源干扰，降低误报率，对发热人员和与其接触人员进行身份识别，及时发送提醒短信，采取防疫措施，提高战疫效果。
附图说明
为了进一步解释说明本发明中提供的运动人群无感体温智能筛查与身份识别装置的有益效果，提供了相应的附图，需要指出的是本发明中提供的附图只是所有附图中选出来的个别示例，目的也不是作为对权利要求的限定，所有通过本申请中提供的附图获得的其他相应图谱均应该认为在本申请保护的范围之内。
图1为本发明实施例的示意图。
图2为本发明实施例中额头区域识别模块的示意图。
图3为未使用额头区域识别模块的温度测试图。
图4为使用额头区域识别模块的温度测试图。
图5为本发明实施例中身份识别模块的示意图。
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、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明提供了一种技术方案：运动人群无感体温智能筛查与身份识别装置，包括人体测温双目摄像机和终端计算机；所述人体测温双目摄像机采集到的视频影像通过网络传输至终端计算机；所述终端计算机将处理后的信息分别传输至额头区域识别模块和身份识别模块进行识别，识别后的信息回传至终端计算机；所述身份识别模块借助云服务器对人员身份信息进行识别。
在一些优选的实施方式中，所述人体测温双目摄像机采集到的视频影像通过wifi网络或5G网络传输至终端计算机。
本文中所述“人体测温双目摄像机”是集成了可见光摄像与红外热成像的摄像设备，既可以拍摄人群视频，还能够采集热影像；本文中所述“终端计算机”为整个装置的控制设备，用于收集、处理、传输、存储摄像机或识别模块采集的各种信息；本文中所述“云服务器”联网公民身份信息系统或人脸特征数据库，或通过云接口获得授权密钥后，可调取视频中人员的相关信息。
本文中所述“额头区域识别模块”是基于CNN模型(卷积神经网络模型，Convolutional Neural Networks)对视频影像中多人额部区域进行动态识别的功能模块，具体请参阅图2，所述终端计算机将人体测温双目摄像机采集到的人群视频和热影像发送至额头区域识别模块，经关键帧图像校正后，由CNN模型对视频影像中出现的人员额部区域进行图像识别，并采集额部温度回传至终端计算机。
本文中所述“关键帧图像”是指视频中人物运动的关键动作所处的一帧图像；本文中所述“CNN模型”是采用4列并行神经网络(4C-CNN，four-column Convolutional NeuralNetwork)构建得到的，其训练过程包括并行神经网络卷积核设置、用密度图实现人群计数和密度估计，因此能在视频中同时出现多人的情况下进行准确识别。
在体温筛查中结合额头区域识别能够有效剔除热源干扰，降低误检率和误报率，具体请参阅图3和图4，图3未采用额部区域识别，测温装置测得的温度为人手中所持的热水杯温度，图4利用额头区域识别模块将热源干扰剔除后准确测得人的额头温度。
本文中所述“身份识别模块”是对出现发热的人员及其周围人员进行身份识别，以达到疫情预警目的的功能模块，具体请参阅图5，所述终端计算机将人体测温双目摄像机采集到的人群超高清视频发送至身份识别模块，经过3D动态多人脸识别将人脸特征提取出来，提取到的人脸特征传输至云服务器，云服务器根据人脸特征调取相应的人员信息回传至身份识别模块，模块再将人脸特征与人员信息比对确认后发送至终端计算机。
本文中所述“超高清视频”的分辨率不低于720P；本文中所述“3D动态多人脸识别”可由已商业化的软件进行识别。
在一些优选的实施方式中，所述人脸特征为额部和眼部特征，以保证在疫情期间对佩戴口罩人员也能够进行识别。
在一些优选的实施方式中，所述人员信息包括身份证照片、身份证号、联系方式、家庭住址。终端计算机收集到发热人员及其周围人员的联系方式、家庭住址等信息，可以发送提醒短信，或通知社区配合采取防疫措施。
在一些优选的实施方式中，所述云服务器调取的人员信息不低于2个人。身份识别模块在多个候选人中进行比对，以提高识别准确度。
工作原理：本发明在使用时，人体测温双目摄像机作为采集人群视频和热影像的前端设备，采集到的素材信息传送至终端计算机。终端计算机搭载额头区域识别模块和身份识别模块，其中额头区域识别模块利用经过训练的卷积神经网络对视频、热影像中的人员额头进行图像识别，并收集视频中人员的额部温度信息回传至终端计算机，当人群中检测到发热人员，终端计算机将高清视频发送至身份识别模块，身份识别模块将视频中出现的发热人员及其周围人员进行生物特征提取发送至云服务器，云服务器调取能够与生物特征对应的多个人员信息反馈给身份识别模块，身份识别模块比对生物特征与人员信息后，确认发热人员及周围人员的身份，发送至终端计算机，最后由终端计算机采取防疫相关措施，例如向相关人员发送提醒短信等。
以上实施例是本发明优选的实施例，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。

Claims (10)

1.一种运动人群无感体温智能筛查与身份识别装置，其特征在于，包括人体测温双目摄像机和终端计算机；所述人体测温双目摄像机采集到的视频影像通过网络传输至终端计算机；所述终端计算机将处理后的信息分别传输至额头区域识别模块和身份识别模块进行识别，识别后的信息回传至终端计算机。
2.如权利要求1所述的运动人群无感体温智能筛查与身份识别装置，其特征在于，所述身份识别模块借助云服务器对人员身份信息进行识别。
3.如权利要求1或2所述的运动人群无感体温智能筛查与身份识别装置，其特征在于，所述人体测温双目摄像机采集到的视频影像通过wifi网络或5G网络传输至终端计算机。
4.如权利要求1所述的运动人群无感体温智能筛查与身份识别装置，其特征在于，所述终端计算机将人体测温双目摄像机采集到的人群视频和热影像发送至额头区域识别模块；所述额头区域识别模块将关键帧图像校正后，由CNN模型对视频影像中出现的人员额部区域进行图像识别，并采集额部温度回传至终端计算机。
5.如权利要求1所述的运动人群无感体温智能筛查与身份识别装置，其特征在于，所述终端计算机将人体测温双目摄像机采集到的人群超高清视频发送至身份识别模块；所述身份识别模块经过3D动态多人脸识别将人脸特征提取出来，提取到的人脸特征传输至云服务器；所述云服务器根据人脸特征调取相应的人员信息回传至身份识别模块；所述身份识别模块再将人脸特征与人员信息比对确认后发送至终端计算机。
6.如权利要求5所述的运动人群无感体温智能筛查与身份识别装置，其特征在于，所述终端计算机将人群中的发热人员相关视频发送至身份识别模块。
7.如权利要求5所述的运动人群无感体温智能筛查与身份识别装置，其特征在于，所述人脸特征为额部和眼部特征。
8.如权利要求5所述的运动人群无感体温智能筛查与身份识别装置，其特征在于，所述云服务器调取的人员信息不低于2个人。
9.如权利要求8所述的运动人群无感体温智能筛查与身份识别装置，其特征在于，所述人员信息包括身份证照片、身份证号、联系方式、家庭住址。
10.如权利要求5所述的运动人群无感体温智能筛查与身份识别装置，其特征在于，所述终端计算机收到身份识别模块反馈的人员信息后，向相关人员发送提醒短信。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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