CN111879415A - 测温管理方法、装置及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提出测温管理方法、装置及系统。方法包括：接收红外测温摄像头采集的第一人脸图像，在第一人脸图像中检测出第一人脸，确定第一人脸的温度；判断第一人脸的温度是否大于预设温度告警阈值，若大于，在第一人脸中检测出汗区域，判断出汗区域是否影响测温结果，若影响，则不输出测温结果；否则，将第一人脸的温度作为测温结果。本发明实施例提高了测温结果的可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及红外测温技术领域，尤其涉及测温管理方法、装置及系统。
背景技术
现有的人脸测温产品在实际使用过程中很容易受到非正常因素的影响从而导致检测异常，特别是出汗导致的测温异常。通常人在安静状态下，当环境温度达30℃左右时便开始发汗；如果空气湿度大，而且着衣较多时，气温达25℃便可引起人体发汗；人进行劳动或运动时，气温虽在20℃以下，亦可出现发汗。而且人体在出汗的过程中，体温会有短暂升高。所以目前人脸测温产品会面临以下场景：天气变热，环境温度明显高于体表温度，用户从室外走进室内时一般都是满头大汗，此时人脸测温时，额头、面部温度就会比较高，超过报警限值，导致报警，这时，需要其他人力去再次测温进行核实确认，告诉他到凉快区域休息一会再进行测温，大大增加了人力成本以及人员接触风险。
即使在正常天气下，有的用户会因为有急事或者其他什么重要的事情，需要进行跑步、爬楼梯等运动来赶时间，这样的运动达到一定运动程度后，人体也会大量流汗，此时进行人脸测温时也会发生上述情况。
另外，在现有的汗水检测中，一般采用干燥空气法，这种方法对发汗量的检查精度较高，但只适合于人体点部位上，且对于大面积发汗的检查，通常是在人体上涂上试剂药品如淀粉或碘溶液，通过观察淀粉或碘溶液与汗水的反应引起的试剂颜色变化来确定人体发汗量，或者利用这些原理制作传感器检测，本质上都需要接触皮肤，在当下这种情况是不合适的，且也会影响被测者的心理状态从而导致测量结果不准确。
发明内容
本发明实施例提出测温管理方法、装置及系统，以提高测温结果的可靠性。
本发明实施例的技术方案是这样实现的：
一种测温管理方法，该方法包括：
接收红外测温摄像头采集的第一人脸图像，在第一人脸图像中检测出第一人脸，确定第一人脸的温度；
判断第一人脸的温度是否大于预设温度告警阈值，若大于，在第一人脸中检测出汗区域，判断出汗区域是否影响测温结果，若影响，则不输出测温结果；否则，将第一人脸的温度作为测温结果。
所述判断出汗区域是否影响测温结果包括：
计算出汗区域与第一人脸面积的比值，判断该比值是否大于出汗占比阈值；
且，若该比值大于出汗占比阈值，则判定出汗区域影响测温结果。
所述若大于之后、在第一人脸中检测出汗区域之前，进一步包括：
将第一人脸所包含的所有像素点的灰度值以及采集第一人脸图像时的环境温度输入到预先训练好的自适应阈值调整模型，得到第一人脸对应的出汗灰度阈值；
所述在第一人脸中检测出汗区域包括：
分别判断第一人脸的每个像素点的灰度是否大于第一人脸对应的出汗灰度阈值，若大于，则确定当前像素点为出汗点；且，所有出汗点构成出汗区域。
所述接收红外测温摄像头采集的第一人脸图像之前，进一步包括：
采用红外测温摄像头采集各种环境温度下的人脸图像，在采集的每幅人脸图像中检测出人脸，设置每种环境温度下的出汗灰度阈值；
将检测出的每个人脸及其对应的环境温度作为自适应阈值调整模型的输入，将每个人脸对应的环境温度下的出汗灰度阈值作为自适应阈值调整模型的输出，进行模型训练，训练完毕，得到自适应阈值调整模型，其中，输入自适应阈值调整模型的每个人脸以每个人脸包含的所有像素点的灰度表示。
所述采用红外测温摄像头采集各种环境温度下的人脸图像之前，进一步包括：
将环境温度的整个范围划分为多个温度段，每个温度段为一种环境温度。
所述若判定第一人脸的温度大于预设温度告警阈值之后、在第一人脸中检测出汗区域之前，进一步包括：
将第一人脸所包含的所有像素点的灰度值以及采集第一人脸图像时的环境温度输入到预先训练好的自适应阈值调整模型，得到第一人脸对应的出汗灰度阈值和出汗占比阈值；
所述在第一人脸中检测出汗区域包括：
分别判断第一人脸的每个像素点的灰度是否大于第一人脸对应的出汗灰度阈值，若大于，则确定当前像素点为出汗点；
所述判断该比值是否大于出汗占比阈值包括：
判断出汗区域与第一人脸面积的比值是否大于第一人脸对应的出汗占比阈值；
所述若该比值大于出汗占比阈值，则判定出汗区域影响测温结果包括：
若出汗区域与第一人脸面积的比值大于第一人脸对应的出汗占比阈值，则判定出汗区域影响测温结果。
所述接收红外测温摄像头采集的人脸图像之前，进一步包括：
采用红外测温摄像头采集各种环境温度下的人脸图像，在采集的每幅人脸图像中检测出人脸，设置每种环境温度下的出汗灰度阈值和出汗占比阈值；
将检测出的每个人脸及其对应的环境温度作为自适应阈值调整模型的输入，将每个人脸对应的环境温度下的出汗灰度阈值和出汗占比阈值作为自适应阈值调整模型的输出，进行模型训练，训练完毕，得到自适应阈值调整模型，其中，输入自适应阈值调整模型的每个人脸以每个人脸包含的所有像素点的灰度表示。
所述确定第一人脸的温度包括：将第一人脸的所有像素点的温度中的最高温度作为第一人脸的温度。
一种测温管理装置，该装置包括：存储器以及可访问存储器的处理器，该存储器存储指令，该指令在由处理器执行时使得处理器执行如上任一所述的方法的步骤。
一种测温管理系统，包括：红外测温摄像头和测温管理装置，其中：
红外测温摄像头，用于采集第一人脸图像，将第一人脸图像发送给测温管理装置；
测温管理装置，用于根据红外测温摄像头发来的第一人脸图像，执行如上任一所述方法的步骤。
本发明实施例中，在人脸的温度大于预设温度告警阈值时，在人脸中检测出汗区域，并判断出汗区域是否影响测温结果，若影响，则不输出测温结果；否则，将第一人脸的温度作为测温结果，从而提高了测温结果的可靠性，且整个过程无需人工参与，提高了效率和安全性。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的测温管理方法流程图；
图2为本发明另一实施例提供的测温管理方法流程图；
图3为本发明又一实施例提供的测温管理方法流程图；
图4为本发明实施例提供的测温管理装置的结构示意图；
图5为本发明实施例提供的测温管理系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明再作进一步详细的说明。
图1为本发明一实施例提供的测温管理方法流程图，其具体步骤如下：
步骤101：接收红外测温摄像头采集的第一人脸图像，在第一人脸图像中检测出第一人脸，确定第一人脸的温度。
红外测温摄像头既具有采集红外图像的功能，又具有红外测温功能。
在一可选实施例中，确定第一人脸的温度可包括：将第一人脸的所有像素点的温度中的最高温度作为第一人脸的温度。
红外测温摄像头在采集到第一人脸图像后，可以检测出图像中的每一像素点的温度。
步骤102：判断第一人脸的温度是否大于预设温度告警阈值，若大于，在第一人脸中检测出汗区域，判断出汗区域是否影响测温结果，若影响，则不输出测温结果；否则，将第一人脸的温度作为测温结果。
温度告警阈值通常取值为正常人脸温度的上限。
上述实施例中，在人脸的温度大于预设温度告警阈值时，在人脸中检测出汗区域，并判断出汗区域是否影响测温结果，若影响，则不输出测温结果；否则，将第一人脸的温度作为测温结果，从而能够检测出出汗对测温结果的影响，提高了测温结果的可靠性，且整个过程无需人工参与，提高了效率和安全性。
在一可选实施例中，判断出汗区域是否影响测温结果可包括：计算出汗区域与第一人脸面积的比值，判断该比值是否大于出汗占比阈值；且，若该比值大于出汗占比阈值，则判定出汗区域影响测温结果。
考虑到：在不同的环境温度下，同样体温下人脸出汗区域的颜色如：灰度是不同的，为了适应该情况，本发明给出如下优化方案：
图2为本发明另一实施例提供的测温管理方法流程图，其具体步骤如下：
步骤201：采用红外测温摄像头采集各种环境温度下的人脸图像，在采集的每幅人脸图像中检测出人脸，设置每种环境温度下的出汗灰度阈值。
一可选实施例中，将环境温度的整个范围划分为多个温度段，每个温度段为一种环境温度。
出汗灰度阈值的物理意义是，当人脸图像上的某一像素点的灰度大于出汗灰度阈值时，则认为该像素点为出汗点。
本步骤中，在设置每种环境温度下的出汗灰度阈值之前，可根据经验或多次试验，得到每种环境温度下的出汗灰度阈值。例如：在每种环境温度下，采集多幅出汗的人脸图像，对于每幅出汗的人脸图像，根据实际人脸的出汗点，确定每个出汗点的灰度，从而最终确定出每种环境温度下的出汗灰度阈值。
步骤202：将检测出的每个人脸及其对应的环境温度作为自适应阈值调整模型的输入，将每个人脸对应的环境温度下的出汗灰度阈值作为自适应阈值调整模型的输出，进行模型训练，训练完毕，得到自适应阈值调整模型，其中，输入自适应阈值调整模型的每个人脸以每个人脸包含的所有像素点的灰度表示。
即，输入阈值调整模型的每组数据包括：一个人脸的所有像素点的灰度以及采集该人脸时的环境温度，对应的阈值调整模型输出的数据为：设置的与输入的环境温度对应的出汗灰度阈值。
在训练过程中，可以在训练次数得到预设次数后，采用测试集验证当前训练出的模型的精度，若精度在预先设定的范围内，则确定训练完毕；否则，继续下一轮训练，直至测试精度在预先设定的范围内。
步骤203：接收红外测温摄像头采集的第一人脸图像，在第一人脸图像中检测出第一人脸，确定第一人脸的温度。
步骤204：判断第一人脸的温度是否大于预设温度告警阈值，若是，执行步骤205；否则，执行步骤209。
步骤205：将第一人脸所包含的所有像素点的灰度值以及采集第一人脸图像时的环境温度输入到预先训练好的自适应阈值调整模型，得到第一人脸对应的出汗灰度阈值。
本步骤开始之前，若第一人脸不为灰度图像，还需将其转换为灰度图像。
步骤206：分别判断第一人脸的每个像素点的灰度是否大于第一人脸对应的出汗灰度阈值，若大于，则确定当前像素点为出汗点；且，所有出汗点构成出汗区域。
步骤207：计算出汗区域与第一人脸面积的比值，判断该比值是否大于出汗占比阈值，若是，执行步骤208；否则，执行步骤209。
出汗区域即出汗点的总数，第一人脸面积即第一人脸包含的像素点的总数。
步骤208：判定出汗区域影响测温结果，则不输出测温结果，本流程结束。
本步骤中，判定出汗区域影响测温结果之后，还可通过UI(User Interface，用户接口)界面或/和语音输出提示：建议用户到阴凉区域休息后再进行测温。
步骤209：将第一人脸的温度作为测温结果，输出测温结果。
上述实施例中，通过学习用于描述环境温度与出汗灰度阈值之间的关联关系的自适应阈值调整模型，使得出汗灰度阈值能够随着环境温度的变化适应性的变化，提高了对人脸出汗区域检测的准确性，从而进一步提高了测温结果的可靠性。
考虑到：在不同的环境温度下，同样体温下人脸出汗的程度是不同的，例如：同样体温下，环境温度低时出汗量少，而环境温度高时出汗量多，为了适应该情况，本发明给出如下优化方案：
图3为本发明又一实施例提供的测温管理方法流程图，其具体步骤如下：
步骤301：采用红外测温摄像头采集各种环境温度下的人脸图像，在采集的每幅人脸图像中检测出人脸，设置每种环境温度下的出汗灰度阈值和出汗占比阈值。
一可选实施例中，将环境温度的整个范围划分为多个温度段，每个温度段为一种环境温度。
出汗灰度阈值的物理意义是，当人脸图像上的某一像素点的灰度大于出汗灰度阈值时，则认为该像素点为出汗点。
本步骤中，在设置每种环境温度下的出汗灰度阈值和出汗占比阈值之前，可根据经验或多次试验，得到每种环境温度下的出汗灰度阈值和出汗占比阈值。例如：在每种环境温度下，采集多幅出汗的人脸图像，对于每幅出汗的人脸图像，根据实际人脸的出汗点，确定每个出汗点的灰度，从而最终确定出每种环境温度下的出汗灰度阈值；同时，根据每个实际人脸的出汗点总数(每个出干点即一个像素点)与对应人脸面积(即人脸包含的像素点总数)的比值，确定出每种环境温度下的出汗占比阈值。
步骤302：将检测出的每个人脸及其对应的环境温度作为自适应阈值调整模型的输入，将每个人脸对应的环境温度下的出汗灰度阈值和出汗占比阈值作为自适应阈值调整模型的输出，进行模型训练，训练完毕，得到自适应阈值调整模型，其中，输入自适应阈值调整模型的每个人脸以每个人脸包含的所有像素点的灰度表示。
即，输入阈值调整模型的每组数据包括：一个人脸的所有像素点的灰度以及采集该人脸时的环境温度，对应的阈值调整模型输出的数据为：设置的与输入的环境温度对应的出汗灰度阈值和出汗占比阈值。
步骤303：接收红外测温摄像头采集的第一人脸图像，在第一人脸图像中检测出第一人脸，确定第一人脸的温度。
步骤304：判断第一人脸的温度是否大于预设温度告警阈值，若是，执行步骤305；否则，执行步骤309。
步骤305：将第一人脸所包含的所有像素点的灰度值以及采集第一人脸图像时的环境温度输入到预先训练好的自适应阈值调整模型，得到第一人脸对应的出汗灰度阈值和出汗占比阈值。
步骤306：分别判断第一人脸的每个像素点的灰度是否大于第一人脸对应的出汗灰度阈值，若大于，则确定当前像素点为出汗点；且，所有出汗点构成出汗区域。
步骤307：计算出汗区域与第一人脸面积的比值，判断该比值是否大于第一人脸对应的出汗占比阈值，若是，执行步骤308；否则，执行步骤309。
步骤308：判定出汗区域影响测温结果，则不输出测温结果，本流程结束。
步骤309：将第一人脸的温度作为测温结果，输出测温结果。
上述实施例中，通过学习用于描述环境温度与出汗灰度阈值和出汗占比阈值之间的关联关系的自适应阈值调整模型，使得出汗灰度阈值和出汗占比阈值能够随着环境温度的变化适应性的变化，提高了对人脸出汗区域检测的准确性，从而进一步提高了测温结果的可靠性。
以下给出本发明的一个应用示例：
在本示例中，训练得到自适应阈值调整模型后，分别采集环境温度25℃、26℃、27℃、28℃、29℃、30℃下的人脸图像，并从采集的各人脸图像中检测出人脸，将各人脸输入到自适应阈值调整模型，模型输出各环境温度下的人脸对应的出汗灰度阈值和出汗占比阈值，具体如表1所示：
| 环境温度 | 出汗灰度阈值 | 出汗占比阈值 |
| 25℃ | T1 | 60％ |
| 26℃ | T2 | 55％ |
| 27℃ | T3 | 50％ |
| 28℃ | T4 | 45％ |
| 29℃ | T5 | 40％ |
| 30℃ | T6 | 35％ |
表1
其中，T1>T2>T3>T4>T5>T6。
以环境温度为25℃举例，在该温度下，出汗灰度阈值为T1，出汗占比阈值为60％，则表示：在该温度下，当人脸上的像素点的灰度值大于T1时，该像素点为出汗点，且当出汗区域与人脸面积的比值大于60％时，会出现出汗影响测温结果的情况；而当环境温度为30℃时，出汗灰度阈值为T6(T6<T1)，出汗占比阈值为35％，则表示：在该温度下，当人脸上的像素点的灰度值大于T6时，该像素点为出汗点，且当出汗区域与人脸面积的比值大于35％时，就会出现出汗影响测温结果的情况。即温度越高，出汗灰度阈值越小，同时出汗占比阈值也越小。很好理解的是，当环境温度越高，用户越容易出汗，出汗的身体面积越大，体温也越容易升高，因此用于判定的出汗灰度阈值和出汗占比阈值就越低。
通过上述分析可以看出，本发明实施例中，通过自适应阈值调整模型来计算出汗灰度阈值和出汗占比阈值，能够使得计算出的汗灰度阈值和出汗占比阈值随着环境温度的变化而进行变化，具体为：随着环境温度的升高而变小，从而能够检测出：各种环境温度下由于出汗导致的体温短暂升高的情况，即检测出各种环境温度下出汗对测温结果的影响，提高测温可靠性。
图4为本发明实施例提供的测温管理装置的结构示意图，该装置主要包括：存储器41以及可访问存储器的处理器42，该存储器41存储指令，该指令在由处理器42执行时使得处理器执行步骤101～102，或者步骤201～209，或者步骤301～309。
图5为本发明实施例提供的测温管理系统的结构示意图，该系统主要包括：红外测温摄像头51和测温管理装置52，其中：
红外测温摄像头51，用于采集的第一人脸图像，并检测第一人脸图像的温度，将第一人脸图像以及第一人脸图像的温度发送给测温管理装置52。
测温管理装置52，用于根据红外测温摄像头51发来的第一人脸图像以及第一人脸图像的温度，执行步骤101～102，或者步骤201～209，或者步骤301～309。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。
Claims (10)
1.一种测温管理方法，其特征在于，该方法包括：
接收红外测温摄像头采集的第一人脸图像，在第一人脸图像中检测出第一人脸，确定第一人脸的温度；
判断第一人脸的温度是否大于预设温度告警阈值，若大于，在第一人脸中检测出汗区域，判断出汗区域是否影响测温结果，若影响，则不输出测温结果；否则，将第一人脸的温度作为测温结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断出汗区域是否影响测温结果包括：
计算出汗区域与第一人脸面积的比值，判断该比值是否大于出汗占比阈值；
且，若该比值大于出汗占比阈值，则判定出汗区域影响测温结果。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述若大于之后、在第一人脸中检测出汗区域之前，进一步包括：
将第一人脸所包含的所有像素点的灰度值以及采集第一人脸图像时的环境温度输入到预先训练好的自适应阈值调整模型，得到第一人脸对应的出汗灰度阈值；
所述在第一人脸中检测出汗区域包括：
分别判断第一人脸的每个像素点的灰度是否大于第一人脸对应的出汗灰度阈值，若大于，则确定当前像素点为出汗点；且，所有出汗点构成出汗区域。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述接收红外测温摄像头采集的第一人脸图像之前，进一步包括：
采用红外测温摄像头采集各种环境温度下的人脸图像，在采集的每幅人脸图像中检测出人脸，设置每种环境温度下的出汗灰度阈值；
将检测出的每个人脸及其对应的环境温度作为自适应阈值调整模型的输入，将每个人脸对应的环境温度下的出汗灰度阈值作为自适应阈值调整模型的输出，进行模型训练，训练完毕，得到自适应阈值调整模型，其中，输入自适应阈值调整模型的每个人脸以每个人脸包含的所有像素点的灰度表示。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用红外测温摄像头采集各种环境温度下的人脸图像之前，进一步包括：
将环境温度的整个范围划分为多个温度段，每个温度段为一种环境温度。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述若判定第一人脸的温度大于预设温度告警阈值之后、在第一人脸中检测出汗区域之前，进一步包括：
将第一人脸所包含的所有像素点的灰度值以及采集第一人脸图像时的环境温度输入到预先训练好的自适应阈值调整模型，得到第一人脸对应的出汗灰度阈值和出汗占比阈值；
所述在第一人脸中检测出汗区域包括：
分别判断第一人脸的每个像素点的灰度是否大于第一人脸对应的出汗灰度阈值，若大于，则确定当前像素点为出汗点；
所述判断该比值是否大于出汗占比阈值包括：
判断出汗区域与第一人脸面积的比值是否大于第一人脸对应的出汗占比阈值；
所述若该比值大于出汗占比阈值，则判定出汗区域影响测温结果包括：
若出汗区域与第一人脸面积的比值大于第一人脸对应的出汗占比阈值，则判定出汗区域影响测温结果。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述接收红外测温摄像头采集的人脸图像之前，进一步包括：
采用红外测温摄像头采集各种环境温度下的人脸图像，在采集的每幅人脸图像中检测出人脸，设置每种环境温度下的出汗灰度阈值和出汗占比阈值；
将检测出的每个人脸及其对应的环境温度作为自适应阈值调整模型的输入，将每个人脸对应的环境温度下的出汗灰度阈值和出汗占比阈值作为自适应阈值调整模型的输出，进行模型训练，训练完毕，得到自适应阈值调整模型，其中，输入自适应阈值调整模型的每个人脸以每个人脸包含的所有像素点的灰度表示。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定第一人脸的温度包括：将第一人脸的所有像素点的温度中的最高温度作为第一人脸的温度。
9.一种测温管理装置，其特征在于，该装置包括：存储器以及可访问存储器的处理器，该存储器存储指令，该指令在由处理器执行时使得处理器执行如权利要求1至8任一所述的方法的步骤。
10.一种测温管理系统，其特征在于，包括：红外测温摄像头和测温管理装置，其中：
红外测温摄像头，用于采集第一人脸图像，将第一人脸图像发送给测温管理装置；
测温管理装置，用于根据红外测温摄像头发来的第一人脸图像，执行如权利要求1至8任一所述方法的步骤。
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