CN111920391A - 一种测温方法及设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种测温方法及设备，所述方法包括：检测目标对象区域中的待测温对象；对待测温对象进行分割，得到第一目标区域和第二目标区域；分别采集第一目标区域的第一测试温度和第二目标区域的第二测试温度；根据第二测试温度，调整第一测试温度，并将调整后的第一测试温度作为待测温对象的实际温度。本发明实施例对待测温对象进行分割，得到第一目标区域和第二目标区域，分别采集两个目标区域的测试温度，根据第二测试温度，调整第一测试温度，并将调整后的第一测试温度作为所述待测温对象的实际温度，自动利用第二目标区域的温度，调整第一目标区域的测试温度，避免了环境温度的变化对第一目标区域测试温度产生的较大影响，有效提高了温度测量精度。

Description

一种测温方法及设备

技术领域

本发明涉及测量技术领域，尤其涉及一种测温方法及设备。

背景技术

对于一些以人体体温为重要检测指标的传染性疾病。在人员集中场所或重要出入口(例如：机场、车站、商场、小区入口、各个企业入口等)等地方需要设置非接触式、高精度并且能够快速响应的体温测量装置，以对人员体温进行有效筛查。

目前，体温测量装置主要采用红外传感器和摄像机结合使用进行体温测量，以红外传感器所采集的温度、根据摄像机所采集的图像确定的摄像机与待测温人员的距离确定待测温人员的实际体温。由于该体温测量装置中所确定的人体与摄像机之间的距离误差较大、红外传感器采集的温度为人体穿着衣服后的衣服外表温度。此外，环境温度的变化对人体体表温度也会产生较大影响，导致测量精度较低，因此，目前的体温测量装置精度有待提升。

针对上述问题，目前有以下两种解决方法：

1、增加黑体校准源，利用黑体与摄像机共同确定摄像机与人体之间的距离，一定程度上提高了测量精度。但是增加黑体后体温测量装置的安装调试工作较为复杂，并且黑体成本较高，不利于体温测量装置的普及。

2、利用环境温度等其他因素进行温度补偿，提升体温测温精度。但是，该方案中环境温度需要手动输入，操作麻烦，并且环境温度随时发生变化，手动输入存在一定的误差，尤其是在早晚温差较大的位置和季节，体温测量装置的测量精度仍然不能达到预期。

发明内容

本发明实施例为了解决温度测量过程中存在的至少上述问题，创造性地提供一种测温方法及设备。

根据本发明第一方面，提供了一种测温方法，该方法包括：检测目标对象区域中的待测温对象；对所述待测温对象进行分割，得到第一目标区域和第二目标区域；分别采集所述第一目标区域的第一测试温度和所述第二目标区域的第二测试温度；根据所述第二测试温度，调整第一测试温度，并将调整后的第一测试温度作为所述待测温对象的实际温度。

根据本发明一实施方式，所述根据所述第二测试温度，调整所述第一测试温度，包括：根据所述待测温对象，确定所述待测温对象的温度采集距离；根据所述第二测试温度，确定当前环境温度；根据所述第一测试温度、所述温度采集距离及所述当前环境温度，利用预先确定的温度补偿模型，调整第一测试温度，得到所述实际温度。

根据本发明一实施方式，所述根据所述第二测试温度，确定当前环境温度，包括：根据所述第二测试温度及所述第二目标区域，确定所述第二目标区域的区域温度均值；根据所述区域温度均值，利用预先确定的温度拟合模型，确定当前环境温度。

根据本发明一实施方式，所述根据所述第二测试温度及所述第二目标区域，确定所述第二目标区域的区域温度均值包括：将所述第二目标区域分割为若干个温度采集点；相应地，根据所述第二测试温度，分别确定每个所述温度采集点的温度值；确定所获取的若干个温度值的平均值为所述第二目标区域的区域温度均值。

根据本发明一实施方式，所述温度拟合模型根据以下操作确定：获取并记录若干个第二目标区域的区域温度均值；获取并记录每一区域温度均值对应的环境温度；根据所获取的区域温度均值和每一区域温度均值所对应的环境温度，拟合得到所述温度拟合模型。

根据本发明一实施方式，根据所获取的区域温度均值和每一区域温度均值所对应的环境温度，拟合得到所述温度拟合模型之前，确定所述温度拟合模型的操作还包括：利用最小二乘法，去除所述所获取的区域温度均值和每一区域温度均值所对应的环境温度中的离群值。

根据本发明一实施方式，所述检测所述目标对象区域的待测温对象包括：基于所述目标对象区域，进行人体识别，得到所述待测温对象。

根据本发明一实施方式，所述对所述待测温对象进行分割，包括：基于所述待测温对象进行图像分割；分割得到第一人脸区域，作为第一目标区域。

根据本发明一实施方式，所述对所述待测温对象进行分割，还包括：利用红外图像进行人脸识别，得到第二人脸区域；根据所述第一人脸区域和所述第二人脸区域，确定第一目标区域。

根据本发明第二方面，还提供一种设备，所述设备包括至少一个处理器、以及与所述处理器连接的至少一个存储器、总线；其中，所述处理器、所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行上述测温方法。

本发明实施例对待测温对象进行分割，得到第一目标区域和第二目标区域，分别采集两个目标区域的测试温度，根据第二测试温度，调整第一测试温度，并将调整后的第一测试温度作为所述待测温对象的实际温度，自动利用第二目标区域的温度，调整第一目标区域的测试温度，避免了环境温度的变化对第一目标区域测试温度产生的较大影响，有效提高了温度测量精度。

需要理解的是，本发明的教导并不需要实现上面所述的全部有益效果，而是特定的技术方案可以实现特定的技术效果，并且本发明的其他实施方式还能够实现上面未提到的有益效果。

附图说明

通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式，其中：

在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。

图1示出了本发明实施例一种测温方法的实现流程示意图；

图2示出了本发明实施例一种构建温度拟合模型的实现流程图；

图3示出了本发明实施例一种测温方法具体应用示例的实现流程示意图；

图4示出了本发明实施例一种设备的组成结构示意图。

具体实施方式

下面将参考若干示例性实施方式来描述本发明的原理和精神。应当理解，给出这些实施方式仅仅是为使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本发明，而并非以任何方式限制本发明的范围。相反，提供这些实施方式是为使本发明更加透彻和完整，并能够将本发明的范围完整地传达给本领域的技术人员。

首先，对本发明实施例的应用场景进行简单说明，本发明实施例可以应用于商场、超市、企业、机场、车站、小区、商务楼等场地，对入场人员进行快速体温测量。可以设置固定的测温区域，对待测温人员进行体温测量。下文中如无特别说明，本发明实施例以在某商务楼入口处安装测温装置，在入场人员进入特定测温区域时，对其进行体温测量为例对技术方案进行说明。

当然，本发明实施例的方案并不局限于以上使用场景，也可以应用于其他场景，举例说明，还可以应用于对大批量需要测温的物品快速进行温度测量、在特定区域对动物进行温度测量，以及其他合适的应用场景。

下面结合附图和具体实施例对本发明的技术方案进一步详细阐述。

图1示出了本发明实施例测温方法的实现流程示意图。

参考图1，本发明实施例的一种测温方法至少包括如下操作流程：操作101，检测目标对象区域中的待测温对象；操作102，对待测温对象进行分割，得到第一目标区域和第二目标区域；操作103，分别采集第一目标区域的第一测试温度和第二目标区域的第二测试温度；操作104，根据第二测试温度，调整第一测试温度，并将调整后的第一测试温度作为待测温对象的实际温度。

在操作101，检测目标对象区域中的待测温对象。

在本发明一实施方式中，采用以下方法检测目标对象区域的待测温对象：基于目标对象区域，进行人体识别，得到待测温对象。

举例来讲，对于在商务楼入口处安装的测量装置，设置有测温区域，作为目标对象区域，以检测待测温对象。这里可以采用yolo-v3(You Only Look Once-V3，一种目标检测器)进行人体识别。yolo-v3可以使用深度卷积神经网络训练得到的特征对待检测对象进行检测。

在本发明一实施方式中，采用图像采集装置对目标对象区域进行实时图像扫描采集，并将图像采集装置所采集的图像利用yolo-v3进行人体识别，得到待测温对象。

在本发明一实施方式中，除了采用图像采集装置进行图像扫描得到的图像数据进行人体识别外，还采用红外传感器辅助进行人体识别。例如：利用红外成像仪获取目标对象区域的人体轮廓，结合对采集的图像数据进行人体识别的结果，最终确定人体轮廓的图像数据。

在操作102，对待测温对象进行分割，得到第一目标区域和第二目标区域。

对待测温对象进行分割，本质上是图像分割的过程，可以采用神经网络算法，预先基于本发明实施例对第一目标区域和第二目标区域的分割进行训练，得到图像分割模型，以对操作101中得到的待测温对象的图像进行分割，得到第一目标区域和第二目标区域。

在本发明一实施方式中，采用如下操作步骤对待测温对象进行分割：基于待测温对象进行图像分割；分割得到第一人脸区域，作为第一目标区域。

举例说明，这里将人脸区域和其他部位分开的原因在于，人脸区域通常是裸露于外部环境中，而身体的其他部位是被衣物遮盖的。在利用温度测量装置进行温度采集时，若能够较为精确地排除环境温度对人脸温度的干扰，则可以将排除环境温度干扰的面部温度作为人体温度，由此可以进一步判断人体体温是否超过设定值。

在本发明一实施方式中，为了得到更为精确的人体温度，仅识别人脸的额头部位作为第一目标区域。

在本发明的其他实施方式中，考虑人脸鼻头部位面积特别小，在环境温度较低时，鼻头温度也会较低，与人体实际体温差别较大，因此将人体脸部除鼻头之外的其他部位作为第一目标区域。

在本发明一实施方式中，第二目标区域可以是人体面部之外的其他所有区域，也可以仅将人体的除头部和四肢之外的躯干部分作为第二目标区域。此外，人体腿部与躯干部分具有相对确定位置的时间较多，而人体手臂则通常处于活动状态并且手臂皮肤直接裸露于外部环境之下的概率相对于腿部大，可知，腿部和躯干部分通常是被衣服遮盖的部位，且其温度相对容易采集，因此，还可以将头部和手臂之外的躯干和腿部作为第二目标区域。

对于第一目标区域和第二目标区域的界定方法，可以根据实际情况确定，例如：考虑测温方法使用的场所环境温度波动范围、测温过程中人员能够在测温区域停留的时间等因素，综合确定第一目标区域和第二目标区域的界定方法。本发明实施例对此不作具体限定。

在本发明一实施方式中，还采用红外图像辅助进行人脸识别，以得到第一目标区域。具体来讲，利用红外图像进行人脸识别，得到第二人脸区域；根据第一人脸区域和第二人脸区域，确定第一目标区域。

举例说明，基于待测温对象进行图像分割，得到第一人脸区域，利用红外图像进行人脸识别，得到第二人脸区域。第一人脸区域和第二人脸区域会略有差异，这里为了保证人脸识别的精确度，可以首先将第一人脸区域和第二人脸区域进行对比，在两者重合率大于设定重叠值时，确定以第一人脸区域为第一目标区域；或者在重合率大于设定重叠值时，确定以第二人脸区域为第一目标区域。其中，第一人脸区域和第二人脸区域的重叠率可以采用以下操作确定：首先分别确定第一人脸区域对应的待检测对象的第一图像面积和第二人脸区域对应的待检测对象的第二图像面积，然后确定两者重叠的部分对应的待检测对象的重叠图像面积，最后确定重叠率＝重叠图像面积/(第一图像面积+第二图像面积)。

在重叠率小于设定值时，可以对待检测对象重新进行图像分割，还可以调整对第一目标区域和第二目标区域的界定方式，直至第一人脸区域和第二人脸区域的重叠率达到设定重叠率。

举例说明，对待检测对象重新进行图像分割时，可以采用不同的图像分割方法。例如：前一次对待检测对象图像分割时采用阈值分割法，重新进行图像分割时，可以采用其他分割方法对待测温对象进行图像分割，例如：区域生长算法、区域分裂合并、分水岭算法等方法中的一者或多者。

需要说明的是，可以仅对待检测对象重新进行图像分割，或者仅调整对第一目标区域和第二目标区域的界定方式，当然还可以在对待检测对象重新进行分割的同时，调整对第一目标区域和第二目标区域的界定方式。例如：在对待检测对象重新进行图像分割时，将前一次界定的除鼻头之外的面部区域为第一目标区域，调整为仅将额头部位界定为第一目标区域，并将原来界定的除头部之外的人体其他部位界定为第二目标区域，调整为仅将人体躯干部位界定为第二目标区域。

在操作103，分别采集第一目标区域的第一测试温度和第二目标区域的第二测试温度。

在本发明一实施方式中，第一目标区域的第一测试温度是指第一目标区域的多个温度采集点的平均值，同样的，第二目标区域的第二测试温度为第二目标区域的多个温度采集点的平均值。对于温度采集点的设置，可以根据实际情况进行设定，例如：将第一目标区域按照设定像素点或者设定图像尺寸间隔设置温度采集点矩阵，采集矩阵中的每一温度采集点的温度，并根据每一温度采集点的温度，得到第一目标区域内所有温度采集点的平均值，作为第一目标区域的测试温度。对于第二目标区域可以采取类似的操作，得到第二目标区域的第二测试温度。对于第一目标区域和第二目标区域的温度采集点采集过程中的设置的设定像素点或者设定图像尺寸间隔可以相同，也可以不同。对于第一目标区域和第二目标区域还可以采取不同的温度采集点设置方法。

举例说明，利用红外传感器对人体温度进行采集，得到的人体温度可以被认为是人体温度值矩阵。可以在第一目标区域设置若干个固定的温度采集点，然后根据若干个温度采集点的温度值，确定第二目标区域的温度均值。也可以设置温度值的固定温度采集点。例如：对于待检测对象为人体轮廓的，第一目标区域为人脸，则可以设置额头中心、两侧脸颊中心部位等确定位置为温度采集点。如此，进行精准的温度采集点设置，可以进一步提高第一测试温度和第二测试温度的采集精度。

操作104，根据第二测试温度，调整第一测试温度，并将调整后的第一测试温度作为待测温对象的实际温度。

在本发明一实施方式中，通过以下操作步骤，根据第二测试温度，调整第一测试温度：根据待测温对象，确定待测温对象的温度采集距离；根据第二测试温度，确定当前环境温度；根据第一测试温度、温度采集距离及当前环境温度，利用预先确定的温度补偿模型，调整第一测试温度，得到实际温度。

在本发明一实施方式中，采集距离是指测温装置与目标对象区域之间的距离。根据待测温对象，利用相似三角形的原理来确定待测温对象的温度采集距离。具体来讲，待测温对象实际对应的人或物的高度为H，例如：待测温人员，测温装置中包括图像采集装置，例如：摄像机，图像采集装置采集得到待测温对象的像素高度为P，待测温人员位于与摄像机之间的距离为D的第一位置。当待测温对象位于目标对象区域时，摄像机的焦距F可以采用如下公式(1)得到：

F＝(P*D)/H (1)

其中，P可以根据操作101中得到的待测温对象的图像数据确定，待测温人员与摄像机之间的距离D可以预先标定，待测温人员高度可以进行简单的身高测量确定，并作为本发明中该实施方式的输入数据。

需要说明的是，摄像机的焦距F还可以根据摄像机的出厂参数和使用过程中的设置确定，如此，无需再采用上述操作步骤进行摄像机焦距确定。

当待测温人员接近或远离第一位置，运动至目标对象区域时，待测温人员与摄像机之间的距离变即为采集距离D₁。此时，根据相似三角形原理，可以采用如下公式(2)确定待测温人员与摄像机之间的距离D₁：

D₁＝(H*F)/P₁ (2)

其中，F可以根据上述公式(1)确定。待测温人员高度可以进行简单的身高测量确定，并作为本发明中该实施方式的输入数据，在本发明一实施例中，可以采用一个待测温的人或物的平均高度，例如：对测量进入目标对象区域的人员测温，可以设定人员的平均身高为1.70米。P₁同样可以根据操作101中得到的待测温对象的图像数据确定。

在本发明一实施方式中，通过以下操作步骤，实现根据第二测试温度，确定当前环境温度：根据第二测试温度及第二目标区域，确定第二目标区域的区域温度均值；根据区域温度均值，利用预先确定的温度拟合模型，确定当前环境温度。

举例说明，对于第二目标区域的温度均值的确定，可以参考上述操作103中第二目标区域测试温度的确定过程。例如：将第二目标区域分割为若干个温度采集点。相应地，根据第二测试温度，分别确定每个温度采集点的温度值，并进一步确定所获取的若干个温度值的平均值为第二目标区域的区域温度均值。在确定了第二目标区域的温度均值后，温度拟合模型示出了第二目标区域的温度均值与当前环境温度的关系曲线，由此，通过温度拟合模型和第二目标区域的温度均值确定当前环境温度。确定温度拟合模型的实现流程将在图2中详述，此处不再赘述。

在本发明一实施方式中，温度补偿模型能够示出待测温对象的实际温度与第一测试温度、温度采集距离及当前环境温度之间的具体函数关系，具体数学关系可以经过实验得到，也可以基于多次对待测温对象进行测温的数据，采用神经网络等算法训练得到。将根据操作101～103所确定的第一测试温度、温度采集距离及当前环境温度，输入至温度补偿模型，即可得到待测温对象的实际温度。由此实现根据第一测试温度、温度采集距离及当前环境温度，利用预先确定的温度补偿模型，调整第一测试温度，得到实际温度。

图2示出了本发明实施例确定温度拟合模型的实现流程图，参考图2，确定温度拟合模型，至少包括如下操作步骤：操作201，获取并记录若干个第二目标区域的区域温度均值；操作202，获取并记录每一区域温度均值对应的环境温度；操作203，利用最小二乘法，去除所获取的区域温度均值和每一区域温度均值所对应的环境温度中的离群值；操作204，根据所获取的区域温度均值和每一区域温度均值所对应的环境温度，拟合得到温度拟合模型。

需要说明的是，操作203是本发明实施例较为优选的实施方式的操作步骤，实际应用中，可以根据需要确定是否保留操作203。

在操作201～202，获取并记录若干个第二目标区域的区域温度均值，以及获取并记录每一区域温度均值对应的环境温度。

举例说明，对于每一次检测过程，可以利用yolo-v3对目标对象区域进行图像检测，获得待测温对象，例如：人体轮廓图像数据。并利用阈值分割方法，确定第二目标区域，例如：被衣物遮盖的部位，可以去人体头和四肢之外的躯干部位。在第二目标区域设置若干个温度采集点，结合温度采集装置所采集的温度，例如：红外传感器，参考上述操作103，可以确定第二目标区域的温度均值。如此，对于若干次检测的结果进行记录。

在本发明一实施方式中，环境温度的采集则较为简单，采用常规的温度计即可得到对应于每一次检测得到的区域温度均值对应的环境温度。

对于获取到的若干个第二目标区域的区域温度均值、以及每一区域温度均值对应的环境温度，可以以绘制环境温度—第二目标区域温度均值的温度数据关系表的形式进行记录，例如：如表1所示的环境温度-温度均值关系表。还可以采用其他合适的方式进行记录，例如：直接在坐标轴上记录数据，可以快速精确绘制环境温度和第二目标区域温度均值曲线。

表1

在操作203中，利用最小二乘法，去除所获取的区域温度均值和每一区域温度均值所对应的环境温度中的离群值。例如：可以采用拉依达法去除所获取的区域温度均值和每一区域温度均值所对应的环境温度中的离群值。

在操作204中，根据所获取的区域温度均值和每一区域温度均值所对应的环境温度，拟合得到温度拟合模型。例如：可以采用最小二乘法、曲线拟合等拟合得到温度拟合模型。

图3示出了本发明实施例测温方法具体应用示例的实现流程图，参考图3，本发明实施例测温方法具体应用示例，至少包括如下操作流程：

操作301，目标对象检测，定位待检测人员图像。

基于目标对象区域，进行人体识别，得到待检测人员的人体轮廓的图像数据。可以参考上述操作101，此处不再赘述。

操作302，目标对象分割，得到待检测人员图像的面部区域和衣服区域

根据人体轮廓的图像数据，进行图像分割，得到面部区域和衣服遮盖区域。可以参考上述操作102，此处不再赘述。

操作303，获取面部区域的第一温度和衣服区域的第二温度。

可以参考上述操作103，此处不再赘述。

操作304，根据第二温度，利用温度拟合模型，确定当前环境温度。

可以参考上述操作103得到衣物区域的平均温度，以及图2所描述的操作步骤中温度拟合模型的确定过程。根据衣物区域的第二温度，利用温度拟合模型，即可确定当前环境温度，此处不再赘述。

操作305，根据第一温度、当前环境温度、采集距离，利用温度补偿模型，确定待测温对象的温度。

本发明实施例对待测温对象进行分割，得到第一目标区域和第二目标区域，分别采集两个目标区域的测试温度，根据第二测试温度，调整第一测试温度，并将调整后的第一测试温度作为所述待测温对象的实际温度，自动利用第二目标区域的温度，调整第一目标区域的测试温度，避免了环境温度的变化对第一目标区域测试温度产生的较大影响，有效提高了温度测量精度。

同理，基于上文测温方法，本发明实施例还提供一种设备，图4示出了本发明实施例设备的组成结构图，设备40包括至少一个处理器401、以及与处理器401连接的至少一个存储器402、总线403；其中，处理器401、存储器402通过总线403完成相互间的通信；处理器401用于调用存储器402中的程序指令，以执行如下的操作步骤：操作101，检测目标对象区域中的待测温对象；操作102，对待测温对象进行分割，得到第一目标区域和第二目标区域；操作103，分别采集第一目标区域的第一测试温度和第二目标区域的第二测试温度；操作104，根据第二测试温度，调整第一测试温度，并将调整后的第一测试温度作为待测温对象的实际温度。

这里需要指出的是：以上对针对设备实施例的描述，与前述图1至3所示的方法实施例的描述是类似的，具有同前述图1至3所示的方法实施例相似的有益效果，因此不做赘述。对于本发明设备实施例中未披露的技术细节，请参照本发明前述图1至3示的方法实施例的描述而理解，为节约篇幅，因此不再赘述。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。

上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种测温方法，所述方法包括：

检测目标对象区域中的待测温对象；

对所述待测温对象进行分割，得到第一目标区域和第二目标区域；

分别采集所述第一目标区域的第一测试温度和所述第二目标区域的第二测试温度；

根据所述第二测试温度，调整第一测试温度，并将调整后的第一测试温度作为所述待测温对象的实际温度。

2.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述第二测试温度，调整所述第一测试温度，包括：

根据所述待测温对象，确定所述待测温对象的温度采集距离；

根据所述第二测试温度，确定当前环境温度；

根据所述第一测试温度、所述温度采集距离及所述当前环境温度，利用预先确定的温度补偿模型，调整第一测试温度，得到所述实际温度。

3.根据权利要求2所述的方法，所述根据所述第二测试温度，确定当前环境温度，包括：

根据所述第二测试温度及所述第二目标区域，确定所述第二目标区域的区域温度均值；

根据所述区域温度均值，利用预先确定的温度拟合模型，确定当前环境温度。

4.根据权利要求3所述的方法，所述根据所述第二测试温度及所述第二目标区域，确定所述第二目标区域的区域温度均值包括：

将所述第二目标区域分割为若干个温度采集点；

相应地，根据所述第二测试温度，分别确定每个所述温度采集点的温度值；

确定所获取的若干个温度值的平均值为所述第二目标区域的区域温度均值。

5.根据权利要求4所述的方法，所述温度拟合模型根据以下操作确定：

获取并记录若干个第二目标区域的区域温度均值；

获取并记录每一区域温度均值对应的环境温度；

根据所获取的区域温度均值和每一区域温度均值所对应的环境温度，拟合得到所述温度拟合模型。

6.根据权利要求5中所述的方法，根据所获取的区域温度均值和每一区域温度均值所对应的环境温度，拟合得到所述温度拟合模型之前，确定所述温度拟合模型的操作还包括：

利用最小二乘法，去除所述所获取的区域温度均值和每一区域温度均值所对应的环境温度中的离群值。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，所述检测所述目标对象区域的待测温对象包括：

基于所述目标对象区域，进行人体识别，得到所述待测温对象。

8.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，所述对所述待测温对象进行分割，包括：

基于所述待测温对象进行图像分割；

分割得到第一人脸区域，作为第一目标区域。

9.根据权利要求8所述的方法，所述对所述待测温对象进行分割，还包括：

利用红外图像进行人脸识别，得到第二人脸区域；

根据所述第一人脸区域和所述第二人脸区域，确定第一目标区域。

10.一种设备，所述设备包括：至少一个处理器、以及与所述处理器连接的至少一个存储器、总线；其中，所述处理器、所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行权利要求1-9中任一项所述的测温方法。

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