CN112212981A - 人体测温方法 - Google Patents

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CN112212981A CN202011075954.0A CN202011075954A CN112212981A CN 112212981 A CN112212981 A CN 112212981A CN 202011075954 A CN202011075954 A CN 202011075954A CN 112212981 A CN112212981 A CN 112212981A
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肖满成
凡金海
邓家辉
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Shenzhen Haoyue Technology Co ltd
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    • G01J5/00—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry
    • G01J5/0022—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry for sensing the radiation of moving bodies
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Abstract

本发明涉及一种人体测温方法，包括：从视频摄像头拍摄的视频中获取一帧图像作为待检测图像；利用人脸检测算法检测待检测图像中是否包含人脸，若包含人脸，则获取当前待检测图像中人脸的位置信息，并将人脸的位置信息映射到红外测温模组中，否则，直接获取下一帧图像；从红外测温模组中获取人脸轮廓内的全阵列温度数据；根据人脸轮廓内的全阵列温度数据，利用人脸测温算法计算人体额温值，人脸测温算法用于消除异常温度、外部环境温度和设备发热温度的干扰；将人体额温值通过转化公式计算得到人体体温值。本申请结合视频摄像头，利用视频中人脸检测算法，先检测到人脸，再进行红外测温，可有效避免误数据，确保温度值的有效性和体温检测的准确性。

Description

人体测温方法
技术领域
本发明涉及红外测温技术领域，特别是涉及一种人体测温方法。
背景技术
测温产品在人们的生活中有着广泛的应用，很多公共场所都安装了人体测温的设备，用于实时监测人体温度，及时筛查出体温超高的发热人群。然而，传统的红外测温设备，测温的准确度及抗干扰性较差，导致容易出现误测、测不准、易受热源和阳光等因素干扰问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种测量准确度更高的人体测温方法。
为实现本发明的目的，本发明采用如下技术方案：
一种人体测温方法，用于非接触式红外测温设备中，所述红外测温设备包括视频摄像头和红外测温模组，所述红外测温模组包括红外测温镜头和红外传感模组，所述人体测温方法包括：
从所述视频摄像头拍摄的视频中获取一帧图像作为待检测图像；
利用人脸检测算法检测所述待检测图像中是否包含人脸，若包含人脸，则获取当前所述待检测图像中人脸的位置信息，并将所述人脸的位置信息映射到所述红外测温模组中，否则，直接获取下一帧图像；
从所述红外测温模组中获取人脸轮廓内的全阵列温度数据；
根据所述人脸轮廓内的全阵列温度数据，利用人脸测温算法计算人体额温值，所述人脸测温算法用于消除异常温度、外部环境温度和设备发热温度的干扰；
将所述人体额温值通过公式(1)计算得到人体体温值：
Figure BDA0002716821180000021
其中，tbody表示人体体温值，t0表示人体额温值。
本申请提供的人体测温方法，基于红外测温技术，结合视频摄像头，利用视频中人脸检测算法，先检测到人脸，再进行红外测温。这样做首先能获取到正确的人体温度，而不会是其他物体温度，可以有效避免误数据；其次人脸是人体中遮挡最少的部位，获取人脸的温度值最不容易受衣服或其他装饰物遮挡，可以有效确保温度值的有效性；同时，本实施例提供的人体测温算法还用到了人体测温算法，在检测人脸到取人脸温度值的过程中，能有效避免其他的干扰，如阳光、热源等异常温度、外部环境温度和设备内部发热温度，保证体温检测的准确性。
在其中一个实施例中，所述根据所述人脸轮廓内的全阵列温度数据，利用人脸测温算法计算人体额温值的步骤包括：
过滤掉所述全阵列温度数据中的无效值，无效值的判断条件为：目标温度≥43℃或目标温度≤32℃；
连续获取3或4组所述人脸轮廓内的全阵列温度数据；
保留每组数据中的最高温度值，将每组数据中的最高温度值按照大小顺序进行排序，去掉其中一个最大值和最小值后进行加权求平均值；
获取所述红外测温模组的冷端温度值；
利用所述冷端温度值对所述平均值进行修正，得到修正后的温度平均值；
获取外界环境中的温度值；
利用所述外界环境中的温度值对所述修正后的温度平均值进行再次修正，得到人体额温值。
在其中一个实施例中，所述将所述人脸的位置信息映射到所述红外测温模组通过公式(2)和公式(3)计算得到：
K＝tanA/tanB (2)
其中，K是视频像素面积与红外测温模组像素面积比，A是视频摄像头的视场角，B是红外测温模组的视场角；
映射后的位置关系是：
S1＝K·S2(2·D·tanB-L) (3)
其中，S1是视频摄像头中某点的坐标，S2是红外测温镜头中对应点的坐标，L是视频摄像头和红外测温镜头的距离，D是人脸到红外测温镜头的距离。
附图说明
图1为一实施例中人体测温方法的流程示意图；
图2为图1中人体测温方法中步骤S40的流程示意图。
具体实施方式
为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的首选实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
本实施例提供了一种人体测温方法，该测温方法用于非接触式红外测温设备中，该红外测温设备包括视频摄像头和红外测温模组，其中，视频摄像头用于拍摄人体的视频信息；红外测温模组包括红外测温镜头和红外传感器模组，红外测温模组用于测量人体的温度信息。
参见图1，本实施例提供的人体测温方法包括步骤S10、步骤S20、步骤S30、步骤S40和步骤S50，详述如下：
步骤S10：从视频摄像头拍摄的视频中获取一帧图像作为待检测图像。
步骤S20：利用人脸检测算法检测待检测图像中是否包含人脸，若包含人脸，则获取当前待检测图像中人脸的位置信息，并将人脸的位置信息映射到红外测温模组中；否则，直接获取下一帧图像。需要说明的是，本实施例提到的人脸检测算法可采用本领域技术人员常用的人脸检测算法进行人脸检测，本实施例不作限制。
具体地，将人脸的位置信息映射到红外测温模组中，需用到一组计算公式：
K＝tanA/tanB (2)
其中，K是视频像素面积与红外测温模组像素面积比，A是视频摄像头的视场角，B是红外测温模组的视场角。
映射后的位置关系是：
S1＝K·S2(2·D·tanB-L) (3)
其中，S1是视频摄像头中某点的坐标，S2是红外测温镜头中对应点的坐标，L是视频摄像头和红外测温镜头的距离，D是人脸到红外测温镜头的距离。
步骤S30：从红外测温模组中获取人脸轮廓内的全阵列温度数据。
步骤S40：根据人脸轮廓内的全阵列温度数据，利用人脸测温算法计算得到人体额温值，人脸测温算法用于消除异常温度、外部环境温度和设备发热温度的干扰。
步骤S50：由于人体表温度与人体实际温度存在差异，还需将得到的人体额温值通过公式(1)转化为人体体温值：
Figure BDA0002716821180000051
其中，tbody表示人体体温值，t0表示人体额温值。
本实施例提供的人体测温方法，基于红外测温技术，结合视频摄像头，利用视频中人脸检测算法，先检测到人脸，再进行红外测温。这样做首先能获取到正确的人体温度，而不会是其他物体温度，可以有效避免误数据；其次人脸是人体中遮挡最少的部位，获取人脸的温度值最不容易受衣服或其他装饰物遮挡，可以有效确保温度值的有效性；同时，本实施例提供的人体测温算法还用到了人体测温算法，在检测人脸到取人脸温度值的过程中，能有效避免其他的干扰，如阳光、热源等异常温度、外部环境温度和设备内部发热温度，保证体温检测的准确性。
进一步地，参见图2，在步骤S40中，根据人脸轮廓内的全阵列温度数据，利用人脸测温算法计算人体额温值具体包括步骤S410、步骤S420、步骤S430、步骤S440、步骤S450、步骤S460和步骤S470，详述如下：
步骤S410：过滤掉全阵列温度数据中的无效值，无效值的判断条件为：目标温度≥43℃或目标温度≤32℃，在这个范围内的温度值会被直接过滤掉。
步骤S420：连续获取3或4组人脸轮廓内的全阵列温度数据。
步骤S430：保留每组数据中的最高温度值，将每组数据中的最高温度值按照大小顺序进行排序，去掉其中一个最大值和最小值后进行加权求平均值。
步骤S440：获取红外测温模组的冷端温度值。
步骤S450：利用冷端温度值对平均值进行修正，得到修正后的温度平均值。
步骤S460：获取外界环境中的温度值。
步骤S470：利用外界环境中的温度值对修正后的温度平均值进行再次修正，得到人体额温值。
在本实施例中，步骤S410是为了过滤阳光和热源的影响；步骤S420、步骤S430和步骤S440是为了取值精确，多取几组做加权平均；步骤S450是为了消除设备内部发热对传感器温度值准确性的影响；步骤S460和步骤S470是为了消除外部环境温度对传感器温度值准确性的影响。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (3)

1.一种人体测温方法，用于非接触式红外测温设备中，其特征在于，所述红外测温设备包括视频摄像头和红外测温模组，所述红外测温模组包括红外测温镜头和红外传感模组，所述人体测温方法包括：
从所述视频摄像头拍摄的视频中获取一帧图像作为待检测图像；
利用人脸检测算法检测所述待检测图像中是否包含人脸，若包含人脸，则获取当前所述待检测图像中人脸的位置信息，并将所述人脸的位置信息映射到所述红外测温模组中，否则，直接获取下一帧图像；
从所述红外测温模组中获取人脸轮廓内的全阵列温度数据；
根据所述人脸轮廓内的全阵列温度数据，利用人脸测温算法计算人体额温值，所述人脸测温算法用于消除异常温度、外部环境温度和设备发热温度的干扰；
将所述人体额温值通过公式(1)计算得到人体体温值：
Figure FDA0002716821170000011
其中，tbody表示人体体温值，t0表示人体额温值。
2.根据权利要求1所述的人体测温方法，其特征在于，所述根据所述人脸轮廓内的全阵列温度数据，利用人脸测温算法计算人体额温值的步骤包括：
过滤掉所述全阵列温度数据中的无效值，无效值的判断条件为：目标温度≥43℃或目标温度≤32℃；
连续获取3或4组所述人脸轮廓内的全阵列温度数据；
保留每组数据中的最高温度值，将每组数据中的最高温度值按照大小顺序进行排序，去掉其中一个最大值和最小值后进行加权求平均值；
获取所述红外测温模组的冷端温度值；
利用所述冷端温度值对所述平均值进行修正，得到修正后的温度平均值；
获取外界环境中的温度值；
利用所述外界环境中的温度值对所述修正后的温度平均值进行再次修正，得到人体额温值。
3.根据权利要求1所述的人体测温方法，其特征在于，所述将所述人脸的位置信息映射到所述红外测温模组通过公式(2)和公式(3)计算得到：
K＝tanA/tanB (2)
其中，K是视频像素面积与红外测温模组像素面积比，A是视频摄像头的视场角，B是红外测温模组的视场角；
映射后的位置关系是：
S1＝K·S2(2·D·tanB-L) (3)
其中，S1是视频摄像头中某点的坐标，S2是红外测温镜头中对应点的坐标，L是视频摄像头和红外测温镜头的距离，D是人脸到红外测温镜头的距离。
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