CN111829661A - 一种基于人脸解析的额温测量方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种基于人脸解析的额温测量方法及系统，方法包括：预先根据数据集生成人脸解析模型；获取人脸图像，根据人脸解析模型对人脸图像进行识别后获取人脸中的额头区域；对额头区域内的若干个温度点的温度进行统计分析后，生成人的额温。本发明实施例通过自动抓拍人脸额头区域，完成人体温度的自动获取，减少人员体温测量工作中的人力投入。
Description
技术领域
本发明涉及体温测量技术领域，尤其涉及一种基于人脸解析的额温测量方法及系统。
背景技术
温度是重要的生理指标，可以知道一生命体是否处于健康状态。目前主流的实现方法有两种：A方式是电子或水银体温计，B方式是手持额温枪。
A方式中，将体温计的传感部位放在待测人员的腋窝或口腔中，一定时长即可取出读数。这种方式的弊端在于整个测试过程需要接触人体，操作麻烦之余其准确性还要依靠个人使用技巧。B方式利用红外热感应原理，操作人员手持设备对准待测人员额头部位一定时长，即可完成读数。
现有技术的体温测量方法都需要人手动完成，在某些特定环境下，需要对居民进出各种场所进行体温测量。现有的体温测量方法在面向数目众多的人群时，例如对每天需要进出居民区、商场、公共场所等需要测量体温的场所的人进行体温测量时，需要大量的人力投入。
因此现有技术还有待于进一步发展。
发明内容
针对上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于人脸解析的额温测量方法及系统，能够解决现有技术中在面向数目众多的人群时，例如对每天需要进出居民区、商场、公共场所等需要测量体温的场所的人进行体温测量时，需要大量的人力投入的技术问题。
本发明实施例的第一方面提供一种基于人脸解析的额温测量方法，包括：
预先根据数据集生成人脸解析模型；
获取人脸图像，根据人脸解析模型对人脸图像进行识别后获取人脸中的额头区域；
对额头区域内的若干个温度点的温度进行统计分析后，生成人的额温。
可选地，所述预先根据数据集生成人脸解析模型，包括：
获取开源数据集中的人脸数据；
对所述人脸数据进行处理，生成人脸区域被遮挡的人脸数据样本；
根据人脸数据样本及人脸数据对初始模型进行训练，生成人脸解析模型。
可选地，所述获取人脸图像，根据人脸解析模型对人脸图像进行识别后获取人脸中的额头区域，包括：
通过双目红外热成像设备拍摄人脸图像；
根据人脸解析模型对人脸图像进行识别，获取人脸中的头发及眉毛所在的位置；
根据人脸中的头发及眉毛的位置获取额头区域。
可选地，所述对额头区域内的若干个温度点的温度进行统计分析后，生成人的额温，包括：
获取额头区域内的若干个温度点的温度数据；
对温度数据进行均值滤波处理后，生成人的额温。
可选地，所述获取人脸图像，根据人脸解析模型对人脸图像进行识别后获取人脸中的额头区域后，还包括：
当检测到额头区域内的遮挡物的面积大于预定面积时，发出提醒。
本发明实施例第二方面提供了一种基于人脸解析的额温测量系统，所述系统包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
预先根据数据集生成人脸解析模型；
获取人脸图像，根据人脸解析模型对人脸图像进行识别后获取人脸中的额头区域；
对额头区域内的若干个温度点的温度进行统计分析后，生成人的额温。
获取开源数据集中的人脸数据；
对所述人脸数据进行处理，生成人脸区域被遮挡的人脸数据样本；
根据人脸数据样本及人脸数据对初始模型进行训练，生成人脸解析模型。
可选地，所述计算机程序被所述处理器执行时还实现以下步骤：
通过双目红外热成像设备拍摄人脸图像；
根据人脸解析模型对人脸图像进行识别，获取人脸中的头发及眉毛所在的位置；
根据人脸中的头发及眉毛的位置获取额头区域。
可选地，所述计算机程序被所述处理器执行时还实现以下步骤：
获取额头区域内的若干个温度点的温度数据；
对温度数据进行均值滤波处理后，生成人的额温。
本发明实施例第三方面提供了一种非易失性计算机可读存储介质，其特征在于，所述非易失性计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，可使得所述一个或多个处理器执行上述的基于人脸解析的额温测量方法。
本发明实施例提供的技术方案中，预先根据数据集生成人脸解析模型；获取人脸图像，根据人脸解析模型对人脸图像进行识别后获取人脸中的额头区域；对额头区域内的若干个温度点的温度进行统计分析后，生成人的额温。因此相对于现有技术，本发明实施例通过自动抓拍人脸额头区域，完成人体温度的自动获取，减少人员体温测量工作中的人力投入。
附图说明
图1为本发明实施例中一种基于人脸解析的额温测量方法的一实施例的流程示意图；
图2为本发明实施例中一种基于人脸解析的额温测量方法的一实施例的网络结构示意图；
图3为本发明实施例中一种基于人脸解析的额温测量系统的另一实施例的硬件结构示意图。
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、完整地描述，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，本领域技术人员在没有作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。
以下结合附图对本发明实施例进行详细的描述。
请参阅图1，图1为本发明实施例中一种基于人脸解析的额温测量方法的一个实施例的流程示意图。如图1所示，包括：
步骤S100、预先根据数据集生成人脸解析模型；
步骤S200、获取人脸图像，根据人脸解析模型对人脸图像进行识别后获取人脸中的额头区域；
步骤S300、对额头区域内的若干个温度点的温度进行统计分析后，生成人的额温。
具体地，例如在疫情防治过程中，体温测量成了进出场所的必不可少的步骤。因为大量的人员需要进行体温采集，现有的采集方法多是人工通过额温枪进行人的体温工作，需要投入大量的人力，测量费时。
为了改进当前的局面，本文提出一种基于人脸解析的额温测量方法，能通过双目红外热像仪进行温度的测定。相对于人工测温枪的单点测量，人脸解析的额温则是多点测量，这使得测量到的额温精度也得到明显的提升。
目前深度学习在各个领域都取得了重大的进步，在图像分类、目标检测以及语义分割中都有不错的成绩。本实施例的人脸解析也是基于深度学习，主要是将语义分割模型进行了改进并运用在人脸解析上。图像语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和机器视觉技术中关于图像理解的重要一环，也是AI领域中一个重要的分支。语义分割即是对图像中每一个像素点进行分类，确定每个点的类别，类别如属于背景、人或车等，从而进行区域划分。目前，语义分割已经被广泛应用于自动驾驶、无人机落点判定等场景中。
进一步地，预先根据数据集生成人脸解析模型，包括：
获取开源数据集中的人脸数据；
对所述人脸数据进行处理，生成人脸区域被遮挡的人脸数据样本；
根据人脸数据样本及人脸数据对初始模型进行训练，生成人脸解析模型。
具体地，本发明实施例的数据集是基于开源数据集Landmark guided faceParsing dataset(LaPa)进行自动生成与标注，主要是增加一些人脸区域被遮挡的图像。如果人工去现场采集图片然后再进行标注，这将面临巨大的工作量，若是无法获取实际图像，快速有效的图像生成更占优势。
例如，可采用将人工手动抠取的口罩图置于对应的人脸位置后，生成了戴口罩时候的图像以及其对应的掩膜标签图像。
本发明中人脸解析的部位有头发、面部皮肤、眉毛、眼镜、鼻子、嘴巴、背景等总共11个解析类型，相当于人脸解析模型中存在11个种类的像素级别。
参阅图2，图2为本发明实施例中一种基于人脸解析的额温测量方法的一实施例的网络结构示意图如图2所示，本发明实施例对UNet进行了改进，设计了一种新的结构，新的结构叫FPMUnet(Face parsing mobile unet)，FPMUnet是人脸解析模型采用的网络结构。与unet不同，该结构对多类别的预测任务更加友好，将整体的基础骨架替换为mobilenet的深度可分离卷积，降低了模型的复杂度，使计算量变小，更适合运行在常规的边缘设备上，将多分类的分支的任务进行加强，设计了SBT(strengthen branch tasks)结构，有利于多个类别的预测。对于loss进行了必要的改进，利用wing loss代替了mse loss，wing loss原本是应用在人脸特征点检测算法中的loss函数。
进一步地，获取人脸图像，根据人脸解析模型对人脸图像进行识别后获取人脸中的额头区域，包括：
通过双目红外热成像设备拍摄人脸图像；
根据人脸解析模型对人脸图像进行识别，获取人脸中的头发及眉毛所在的位置；
根据人脸中的头发及眉毛的位置获取额头区域。
具体实施时，通过双目红外热成像设备可以拍摄到清晰的人脸图像。根据上述的人脸解析模型对人脸图像进行识别。由于一般额头区域的定义是指人脸头发以下、眉毛以上的部分，所以为了得到额头温度，只需要将预测得到的区域进行划分即可。主要提取的就是人脸的头发、皮肤以及眉毛。其他部位可以不纳入计算。
进一步地，对额头区域内的若干个温度点的温度进行统计分析后，生成人的额温，包括：
获取额头区域内的若干个温度点的温度数据；
对温度数据进行均值滤波处理后，生成人的额温。
具体实施时，获取到额头区域后，对额头区域的温度点进行统计就能得到更加精确的温度值。为了克服离群值对整体温度的扰动，我们对一系列的温度值进行滤波后生成的温度值作为人的额温。优选的我们采用的滤波器是修正后的阿尔法均值滤波器。
假设在Sxy领域内去掉g(s,t)最高灰度值的d/2个像素和最低灰度值的d/2个像素，用gr(s,t)来代替剩余的mn-d个像素。由这剩余像素点的平均值形成的滤波器称为修正后的阿尔法均值滤波器，如公式1所示。
进一步地，获取人脸图像，根据人脸解析模型对人脸图像进行识别后获取人脸中的额头区域后，还包括：
当检测到额头区域内的遮挡物的面积大于预定面积时，发出提醒。
具体实施时，预定面积人为确定。当遮挡物的面积大于预定面积时，判定额头区域遮挡过多的，并智能的提醒用户移除遮挡物再进行测量。例如可通过语音提示“请移除遮挡物再进行测量”。
由以上实施例可知，本发明提供了一种基于人脸解析的额温测量方法，通过双目红外热像设备自动抓拍人脸额头区域，完成人体温度的自动获取，减少防疫工作中人力的投入。本发明将语义分割模型进行了改进，并运用在人脸解析上，排除了头发以及遮挡物的影响，温度的测量精度明显得到改善，使得分割对于戴口罩、戴墨镜情况也能解析的更准确，对于额头区域遮挡过多的，也能进行有效区域的提取，甚至智能的提醒用户移除遮挡物再进行测量。
上面对本发明实施例中的基于人脸解析的额温测量方法进行了描述，下面对本发明实施例中的基于人脸解析的额温测量系统进行描述，请参阅图3，图3是本发明实施例中一种基于人脸解析的额温测量系统的另一实施例的硬件结构示意图，如图3所示，系统10包括：存储器101、处理器102及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，计算机程序被处理器101执行时实现以下步骤：
预先根据数据集生成人脸解析模型；
获取人脸图像，根据人脸解析模型对人脸图像进行识别后获取人脸中的额头区域；
对额头区域内的若干个温度点的温度进行统计分析后，生成人的额温。
具体的实施步骤与方法实施例相同，此处不再赘述。
可选地，计算机程序被处理器101执行时还实现以下步骤：
获取开源数据集中的人脸数据；
对所述人脸数据进行处理，生成人脸区域被遮挡的人脸数据样本；
根据人脸数据样本及人脸数据对初始模型进行训练，生成人脸解析模型。
具体的实施步骤与方法实施例相同，此处不再赘述。
可选地，计算机程序被处理器101执行时还实现以下步骤：
通过双目红外热成像设备拍摄人脸图像；
根据人脸解析模型对人脸图像进行识别，获取人脸中的头发及眉毛所在的位置；
根据人脸中的头发及眉毛的位置获取额头区域。
具体的实施步骤与方法实施例相同，此处不再赘述。
可选地，计算机程序被处理器101执行时还实现以下步骤：
获取额头区域内的若干个温度点的温度数据；
对温度数据进行均值滤波处理后，生成人的额温。
具体的实施步骤与方法实施例相同，此处不再赘述。
可选地，计算机程序被处理器101执行时还实现以下步骤：
当检测到额头区域内的遮挡物的面积大于预定面积时，发出提醒。
具体的实施步骤与方法实施例相同，此处不再赘述。
本发明实施例提供了一种非易失性计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行，例如，执行以上描述的图1中的方法步骤S100至步骤S300。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种基于人脸解析的额温测量方法，其特征在于，包括：
预先根据数据集生成人脸解析模型；
获取人脸图像，根据人脸解析模型对人脸图像进行识别后获取人脸中的额头区域；
对额头区域内的若干个温度点的温度进行统计分析后，生成人的额温。
2.根据权利要求1所述的基于人脸解析的额温测量方法，其特征在于，所述预先根据数据集生成人脸解析模型，包括：
获取开源数据集中的人脸数据；
对所述人脸数据进行处理，生成人脸区域被遮挡的人脸数据样本；
根据人脸数据样本及人脸数据对初始模型进行训练，生成人脸解析模型。
3.根据权利要求2所述的基于人脸解析的额温测量方法，其特征在于，所述获取人脸图像，根据人脸解析模型对人脸图像进行识别后获取人脸中的额头区域，包括：
通过双目红外热成像设备拍摄人脸图像；
根据人脸解析模型对人脸图像进行识别，获取人脸中的头发及眉毛所在的位置；
根据人脸中的头发及眉毛的位置获取额头区域。
4.根据权利要求3所述的基于人脸解析的额温测量方法，其特征在于，所述对额头区域内的若干个温度点的温度进行统计分析后，生成人的额温，包括：
获取额头区域内的若干个温度点的温度数据；
对温度数据进行均值滤波处理后，生成人的额温。
5.根据权利要求4所述的基于人脸解析的额温测量方法，其特征在于，所述获取人脸图像，根据人脸解析模型对人脸图像进行识别后获取人脸中的额头区域后，还包括：
当检测到额头区域内的遮挡物的面积大于预定面积时，发出提醒。
6.一种基于人脸解析的额温测量系统，其特征在于，所述系统包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
预先根据数据集生成人脸解析模型；
获取人脸图像，根据人脸解析模型对人脸图像进行识别后获取人脸中的额头区域；
对额头区域内的若干个温度点的温度进行统计分析后，生成人的额温。
7.根据权利要求6所述的基于人脸解析的额温测量系统，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时还实现以下步骤：
获取开源数据集中的人脸数据；
对所述人脸数据进行处理，生成人脸区域被遮挡的人脸数据样本；
根据人脸数据样本及人脸数据对初始模型进行训练，生成人脸解析模型。
8.根据权利要求7所述的基于人脸解析的额温测量系统，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时还实现以下步骤：
通过双目红外热成像设备拍摄人脸图像；
根据人脸解析模型对人脸图像进行识别，获取人脸中的头发及眉毛所在的位置；
根据人脸中的头发及眉毛的位置获取额头区域。
9.根据权利要求8所述的基于人脸解析的额温测量系统，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时还实现以下步骤：
获取额头区域内的若干个温度点的温度数据；
对温度数据进行均值滤波处理后，生成人的额温。
10.一种非易失性计算机可读存储介质，其特征在于，所述非易失性计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，可使得所述一个或多个处理器执行权利要求1-5任一项所述的基于人脸解析的额温测量方法。
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