CN112582075A - 一种基于人脸识别算法的疫情防控智能系统及其检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于人脸识别算法的疫情防控智能系统及其检测方法，包括箱体；感应组件，所述感应组件包括设置于所述箱体顶部延伸端的测温模块、设置于所述箱体侧面的人机交互模块，以及与所述人机交互模块相邻设置有身份识别模块；所述测温模块包括超声波测距传感器、相邻设置于所述超声波测距传感器的红外测温传感器，以及相邻设置于所述身份识别模块的人体热释电红外传感器。控制组件，所述控制组件包括设置于所述箱体内部的主控板，以及设置于所述主控板的供电模块。本发明为非接触人体温度测量，用于疫情监测时可减少人员配置、避免人与人之间的接触，降低疾病的传播风险。同时体积小、便于携带、使用灵活、且拥有广泛的应用场景。

Description

一种基于人脸识别算法的疫情防控智能系统及其检测方法

技术领域

本发明涉及疫情防控设备技术领域，特别涉及一种基于人脸识别算法的疫情防控智能系统及其检测方法。

背景技术

当今时代科技发展迅速，交通系统越来越发达。然而，在人们出行日益便捷的同时，突发重大疫情的传播也越来越迅速，一旦爆发高传播性疾病，在极短的时间内感染人数将迅速增加。因此，如何对高传播性疾病进行快速而有效的防控就成为了一个重要议题。疫情防控过程中，一个不可或缺的环节就是疫情的检测。在检测过程中，需要尽可能地减少人与人之间的接触，以最大化降低检测环节可能的传播风险。在这样的背景下，许多防疫检测装置应运而生。

现有技术的不足之处在于，身份识别功能单一，没有口罩佩戴识别功能。便携性较差，供电方式非电池供电，需要复杂的电路提供能源支持。

发明内容

本发明的目的克服现有技术存在的不足，为实现以上目的，采用一种基于人脸识别算法的疫情防控智能系统及其检测方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

一种基于人脸识别算法的疫情防控智能系统，包括：

箱体；

感应组件，所述感应组件包括设置于所述箱体顶部延伸端的测温模块、设置于所述箱体侧面的人机交互模块，以及与所述人机交互模块相邻设置有身份识别模块；

控制组件，所述控制组件包括设置于所述箱体内部的主控板，以及设置于所述主控板的供电模块。

作为本发明的进一步的方案：所述测温模块包括超声波测距传感器、相邻设置于所述超声波测距传感器的红外测温传感器，以及相邻设置于所述身份识别模块的人体热释电红外传感器。

作为本发明的进一步的方案：所述人机交互模块包括触控显示屏、相邻设置于所述触控显示屏的传声器，以及设置于所述触控显示屏相邻箱体侧面的扬声器。

作为本发明的进一步的方案：所述测温模块、人机交互模块，以及身份识别模块均与所述主控板电性相连。

作为本发明的进一步的方案：所述主控板设置有冷凝模块。

作为本发明的进一步的方案：所述冷凝模块包括导热层、设置于导热层上端的制冷片和散热片，以及设置于所述制冷片和散热片上端的风扇。

一种基于人脸识别算法的疫情防控智能系统的检测方法，包括

S1、采集检测区域内的用户标识体的数据信息；

S2、确定接收的所述用户标识体的数据信息，通过身份识别模块识别用户标识体的数据信息的身份信息，且检测用户脸部状态，并传输用户身份信息及脸部状态信息；

S3、接收用户身份信息及脸部状态信息进行分析，通过人机交互模块反馈给用户。

作为本发明的进一步的方案：所述步骤S1采集检测区域内的用户标识体的数据信息的具体步骤包括：

建立用于人脸识别的深度残差网络模型；

采集用户身份信息输入深度残差网络模型进行训练并存储。

作为本发明的进一步的方案：所述步骤S2确定接收的所述用户标识体的数据信息，通过身份识别模块识别用户标识体的数据信息中的身份信息，且检测用户脸部状态，并传输用户身份信息及脸部状态信息的具体步骤包括：

建立目标检测网络模型，接收检测区域内的用户标识体的数据信息；

通过身份识别模块识别验证用户标识体的数据信息中的身份信息，若验证未成功反馈身份未知；

若验证成功，利用目标检测网络模型检测用户脸部状态，反馈是否佩戴口罩；

同时通过红外测温传感器和人体热释电红外传感器检测用户体温信息并与预设温度阈值范围比较；

综合用户信息并反馈给人机交互模块。

作为本发明的进一步的方案：所述检测用户体温信息并与预设温度阈值范围比较的具体步骤包括：

通过人机交互模块设置预设温度阈值范围；

采集用户体温信息并进行比较，若用户体温处于预设温度阈值范围则显示体温正常；

若用户体温高于或者低于预设温度阈值范围，则提示体温异常。

与现有技术相比，本发明存在以下技术效果：通过采用上述的技术方案，利用测温模块中的入人体热释电红外传感器检测，当检测区域内长时间无人靠近时，系统自动休眠以节约能源，当有人靠近时系统自动唤醒。且本发明设置有人机交互模块，用于将检测验证的信息反馈给用户，同时还设置有口罩佩戴识别功能。这些设计能够适用更加多元化的场景，功能更全面和人性化，同时体积小、便于携带且使用灵活，还具有功耗低、易操作、精度高等优处。

附图说明

下面结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细描述：

图1为本申请公开的一些实施例的疫情防控智能系统的结构示意图；

图2为本申请公开的一些实施例的疫情防控智能系统的正视图；

图3为本申请公开的一些实施例的疫情防控智能系统的俯视图；

图4为本申请公开的一些实施例的冷凝模块的结构示意图；

图5为本申请公开的一些实施例的疫情防控智能系统的检测方法的步骤图；

图6为本申请公开的一些实施例的疫情防控智能系统的检测方法的流程框图；

图7为本申请公开的一些实施例的红外测温传感器校准装置的示意图；

图8为本申请公开的一些实施例的红外传感器测量原理图；

图9为本申请公开的一些实施例的通过数学建模拟合校准红外温度传感器的曲线图。

图中：1、箱体；2、感应组件；21、测温模块；211、超声波测距传感器；212、红外测温传感器；213、人体热释电红外传感器；22、人机交互模块；221、触控显示屏；222、传声器；223、扬声器；23、身份识别模块；3、控制组件；31、主控板；32、供电模块；33、冷凝模块；331、导热层；332、制冷片；333、散热片；334、风扇；4、水银温度计；5、检测架；6、黑色不透明烧杯。

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。

请参考图1，本发明实施例中，一种基于人脸识别算法的疫情防控智能系统，包括箱体1、感应组件2及控制组件3。

如图1和图2所示，感应组件2，其包括设置于所述箱体1顶部延伸杆顶端用于测量用户体温的测温模块21、设置于所述箱体1正侧面用于与用户互动的人机交互模块22，以及与所述人机交互模块22相邻上端设置有用于对用户身份进行确认的身份识别模块23；所述身份识别模块23可采用用于人脸识别的摄像头，用于监测身份及口罩佩戴情况。

控制组件3，其包括设置于所述箱体1内部用于系统控制、身份识别运算的主控板31，以及设置于所述主控板31邻近处用于对整个系统进行便捷供电的供电模块32。

在一些具体的实施例中，如图1、图2和图3所示，所述测温模块21包括用于监测感应目标区域内相应距离是否存在用户的超声波测距传感器211、相邻设置于所述超声波测距传感器211用于测量目标区域内用户的人体温度的红外测温传感器212，以及相邻设置于所述身份识别模块23的人体热释电红外传感器213。所述测温模块21、人机交互模块22，以及身份识别模块23均与所述主控板31相连用于进行数据传输。

在一些具体的实施例中，所述人机交互模块22包括用于触控点击控制的触控显示屏221、相邻设置于所述触控显示屏221的传声器222，以及设置于所述触控显示屏222相邻箱体侧面的扬声器223。所述传声器222可采用用于语音采集的麦克风，所述扬声器223用于发出提示的音响。

如图1和图4所示，在一些具体的实施例中，所述主控板31设置有冷凝模块33。其中，所述冷凝模块33包括导热层331、设置于导热层上端的制冷片332和散热片333，以及设置于所述制冷片332和散热片333上端的风扇334。

所述冷凝模块33的组成部分由下至上依次为：主控板31、导热层331、制冷片332、散热片333、风扇334。导热层331将CPU工作产生的高温传导至制冷片332。制冷片332利用珀尔帖效应，将导热层331上的热量传递到散热片333。散热片333利用其栅状结构极大地增强了表面积，配合风扇334的旋转加速散热片333表面空气流通，迅速将热量散发到空气中，从而主控板31的温度得以下降。

在一些具体的实施例中，所述测温模块21可选用医疗级别高精度GY-906-DCC红外温度传感器、HC-SR501人体热释电红外传感器和US-100超声波测距传感器作为本系统的的测温模块31的子模块。

其中，所述GY-906-DCC红外温度传感器的工作原理是：将被测物体所发射的红外线中具有的辐射能转变成电信号。所有物体在绝对零度以上的，都会自行辐射出红外线，其红外线辐射能量的大小体现了物体本身的温度。再根据相应电路转变成电信号，根据电信号即可确定物体的温度。

为了系统装置的精准性，可对所述GY-906-DCC红外温度传感器进行校准。具体校准步骤包括：

如图7所示，4为市面上购买的用于测量人体温的水银温度计；212为红外测温传感器模块；5为检测架；6为黑色不透明烧杯。水银温度计及GY-906-DCC红外温度传感器分别通过检测架上方平台的两个方形孔洞测量烧杯内液体温度。

如图7中所展示的检测架和烧杯均采用黑色涂料，以建立一个黑体模型，从而减少周围环境光照对温度测量的影响。同时，检测架可以起到固定测量液体距离的作用，以减少测量距离所引起的测量误差。由于测量水温过程中，被测物质发射率为定值，故只需多次测量作为标准值的水银温度计所示温度与GY-906-DCC红外温度传感器的实测温度，通过数学建模数据拟合的方式，即可将实测温度的误差限制在0.1摄氏度之内。

图8为红外传感器测量原理图，图示红外传感器测量温度的原理。

图9为数学建模拟合后的曲线。图示出本系统GY-906-DCC红外温度传感器的实测温度和水银温度计之间的测温区别变化图。如图可看出两组测温误差极小，得出本系统采用的GY-906-DCC红外温度传感器可作为系统使用元件。

所述HC-SR501人体热释电红外传感器的工作原理是：利用热释电效应，即如果使某些强介电质材料的表面温度发生变化，则随着温度的上升或下降，材料表面发生极化，即表面上会产生电荷的变化，从而使物质表面电荷失去平衡，最终电荷变化将以电压或电流的形式流出。通过接收移动人体辐射出的特定波长的红外线，即红外辐射源，传感器内部的敏感材料温度将升高，从而引发电荷的变化，被传感器检测。

所述US-100超声波测距传感器的工作原理是：利用超声波在空气中的传播速度为已知，测量声波在发射后遇到障碍物反射回来的时间，根据发射和接收的时间差计算出发射点到障碍物的实际距离。

本系统可采用树莓派开发板作为主控板31，在树莓派开发板上运行人脸识别程序，采用模块化设计，通过树莓派与Arduino之间的串口通信方式，实现系统装置可在无人检测时待机休眠，被测人员靠近时，在语音系统的提示下引导被测人员自动进行身份、体温、口罩佩戴情况等信息检测，并在检测出被检测人员发烧、身份无法识别等特殊情况下进行语音警报。同时，通过各模块与主控板31的数据相连，可以进行数据的选择性传输和系统模式切换。

本系统还设置有多选的实施例的具体实施方式，其中本系统可与门禁系统相连。当被检测人员的身份信息不通过，或体温超过设定的阈值，或被检测人员未按规定配戴好口罩时，在所述人机交互模块22的音响发出提示音的同时，门禁系统不予放行，从而实现智能无人化值守。

作为本发明一种可选的实施方式，本系统还可采用安装磁卡识别模块。被检测者可通过刷卡或放置身份证等证件的方式进行身份验证，而不必进行人脸验证环节。

作为本发明一种可选的实施方式，本系统还可采用内置网络通信模块，所述网络通信模块包括蓝牙模块、WIFI模块、4G模块、5G模块等，将所述主控板31中保存的检测结果以无线传输的方式传送至网络服务器，以进行分析和保存。

作为本发明一种可选的实施方式，本系统还可采用身份识别模块23安装补光模块，所述补光模块包括光敏传感器和若干灯泡，在环境光线不足以满足人脸识别要求的情况下，光敏传感器将向所述控制板31发送反馈信息，由控制板31指示若干灯泡工作，以确保人脸识别的顺利进行。

如图5、图6所示，一种基于人脸识别算法的疫情防控智能系统的检测方法，具体步骤包括

S1、采集检测区域内的用户标识体的数据信息的具体步骤包括：

建立用于人脸识别的深度残差网络模型；对待检测人员的人脸特征进行机器学习。

采集用户身份信息输入深度残差网络模型进行训练并存储。

其中，使用已经训练好的深度残差网络(ResNet)实现了实时人脸识别。同时对算法进行了改进和优化，使其能够成功移植到所述树莓派开发板上运行。使用该算法在进行机器学习时，所需要的数据集少、识别速度快。经过测试，只要1到3张图片就可以完成训练，训练时间在10秒以内；同时识别的正确率也可以保证。综上，采用该算法提升了信息录入效率和准确率，加强了本发明一种基于人脸识别算法的疫情防控智能检测方法的实用性，并拓宽了应用范围。

S2、确定接收的所述用户标识体的数据信息，通过身份识别模块23识别用户标识体的数据信息的身份信息，且检测用户脸部状态，并传输用户身份信息及脸部状态信息的具体步骤包括：

建立目标检测网络模型，接收检测区域内的用户标识体的数据信息，若检测区域内为检测到用户则自动休眠；通过身份识别模块23识别验证用户标识体的数据信息中的身份信息，若验证未成功反馈身份未知；

若验证成功，利用目标检测网络模型检测用户脸部状态，反馈是否佩戴口罩；

具体的，口罩佩戴情况判断所采用的算法为YOLOV3-Tiny轻量级目标检测网络基本结构。通过引入残差模型和FPN架构，提高了多尺度检测特征图的准确率。在环境光线充足，外界影响较小的情况下，对是否戴口罩的误判率低于5％。

进行口罩佩戴情况判断时，应首先点击触控显示屏221上的“防疫识别”按键。当被检测者在检测区域内时。

若被检测者未佩戴口罩，则所述人机交互模块22中的音响将发出“请佩戴好口罩”的提示语音；

若被检测者已戴好口罩，则触控显示屏221将于右上角显示“已戴口罩”的文字信息。

同时通过红外测温传感器212和人体热释电红外传感器213检测用户体温信息并与预设温度阈值范围比较；

通过人机交互模块22设置预设温度阈值范围；

采集用户体温信息并进行比较，若用户体温处于预设温度阈值范围则显示体温正常；

若用户体温高于或者低于预设温度阈值范围，则提示体温异常。

综合用户信息并反馈给人机交互模块22。

S3、接收用户身份信息及脸部状态信息进行分析，通过人机交互模块22反馈给用户。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于人脸识别算法的疫情防控智能系统，其特征在于，包括：

箱体(1)；

感应组件(2)，所述感应组件包括设置于所述箱体顶部延伸端的测温模块(21)、设置于所述箱体侧面的人机交互模块(22)，以及与所述人机交互模块相邻设置有身份识别模块(23)；

控制组件(3)，所述控制组件包括设置于所述箱体内部的主控板(31)，以及设置于所述主控板的供电模块(32)。

2.根据权利要求1所述一种基于人脸识别算法的疫情防控智能系统，其特征在于，所述测温模块(21)包括超声波测距传感器(211)、相邻设置于所述超声波测距传感器的红外测温传感器(212)，以及相邻设置于所述身份识别模块的人体热释电红外传感器(213)。

3.根据权利要求1所述一种基于人脸识别算法的疫情防控智能系统，其特征在于，所述人机交互模块(22)包括触控显示屏(221)、相邻设置于所述触控显示屏的传声器(222)，以及设置于所述触控显示屏相邻箱体侧面的扬声器(223)。

4.根据权利要求1至3任一项所述一种基于人脸识别算法的疫情防控智能系统，其特征在于，所述测温模块、人机交互模块，以及身份识别模块均与所述主控板电性相连。

5.根据权利要求4所述一种基于人脸识别算法的疫情防控智能系统，其特征在于，所述主控板设置有冷凝模块(33)。

6.根据权利要求5所述一种基于人脸识别算法的疫情防控智能系统，其特征在于，所述冷凝模块包括导热层(331)、设置于导热层上端的制冷片(332)和散热片(333)，以及设置于所述制冷片和散热片上端的风扇(334)。

7.一种基于人脸识别算法的疫情防控智能系统的检测方法，其特征在于，包括

S1、采集检测区域内的用户标识体的数据信息；

S2、确定接收的所述用户标识体的数据信息，通过身份识别模块识别用户标识体的数据信息的身份信息，且检测用户脸部状态，并传输用户身份信息及脸部状态信息；

S3、接收用户身份信息及脸部状态信息进行分析，通过人机交互模块反馈给用户。

8.根据权利要求7所述一种基于人脸识别算法的疫情防控智能系统的检测方法，其特征在于，所述步骤S1采集检测区域内的用户标识体的数据信息的具体步骤包括：

建立用于人脸识别的深度残差网络模型；

采集用户身份信息输入深度残差网络模型进行训练并存储。

9.根据权利要求7所述一种基于人脸识别算法的疫情防控智能系统的检测方法，其特征在于，所述步骤S2确定接收的所述用户标识体的数据信息，通过身份识别模块识别用户标识体的数据信息中的身份信息，且检测用户脸部状态，并传输用户身份信息及脸部状态信息的具体步骤包括：

建立目标检测网络模型，接收检测区域内的用户标识体的数据信息，若检测区域内为检测到用户则自动休眠；

通过身份识别模块识别验证用户标识体的数据信息中的身份信息，若验证未成功反馈身份未知；

若验证成功，利用目标检测网络模型检测用户脸部状态，反馈是否佩戴口罩；

同时通过红外测温传感器和人体热释电红外传感器检测用户体温信息并与预设温度阈值范围比较；

综合用户信息并反馈给人机交互模块。

10.根据权利要求9所述一种基于人脸识别算法的疫情防控智能系统的检测方法，其特征在于，所述检测用户体温信息并与预设温度阈值范围比较的具体步骤包括：

通过人机交互模块设置预设温度阈值范围；

采集用户体温信息并进行比较，若用户体温处于预设温度阈值范围则显示体温正常；

若用户体温高于或者低于预设温度阈值范围，则提示体温异常。

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