CN113283337A - 红外访问方法、非暂时性计算机可读介质 - Google Patents

红外访问方法、非暂时性计算机可读介质 Download PDF

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Abstract

本申请提供红外访问方法、非暂时性计算机可读介质。一种示例红外访问方法，包括：接收多个视觉图像；接收多个红外图像；相对于多个红外图像，对多个视觉图像进行校准；确定多个红外图像的平均温度；确定多个红外图像中的异常红外图像的异常温度；以及，将异常红外图像与视觉图像进行匹配。

Description

红外访问方法、非暂时性计算机可读介质
技术领域
本公开涉及脸部识别和疾病遏制，并且具体地提供了访问控制系统中与脸部识别融合的红外温度测量。
背景技术
使用红外成像作为辅助诊断工具来帮助筛选出可能发烧的人，对限制病毒性疾病(诸如，细菌感染、SARS、H1N1等)的传播是有用的。脸部识别访问控制系统无法检测个人的体温。
寻求一种可能的解决方案，该方案通过将红外温度测量嵌入到脸部标识访问系统中来标识体温升高的人，这可以降低疾病在受控的出入环境中的传播。
发明内容
示例红外访问方法包括以下至少之一：接收多个视觉图像；接收多个红外图像；将所述多个视觉图像与所述多个红外图像进行匹配；确定所述多个红外图像的平均温度；确定所述多个红外图像中的异常红外图像的异常温度；以及，将所述异常红外图像与视觉图像进行匹配。
一种示例非暂时性计算机可读介质，包括指令，所述指令在由处理器读取时，使得所述处理器执行以下至少之一：接收多个视觉图像；接收多个红外图像；将所述多个视觉图像与所述多个红外图像进行匹配；确定所述多个红外图像的平均温度；确定所述多个红外图像中的异常红外图像的异常温度；以及，将所述异常红外图像与视觉图像进行匹配。
附图说明
在附图中：
图1是根据本公开的一个实施例的第一示例系统图；
图2是根据本公开的一个实施例的第二示例系统图；
图3是根据本公开的一个实施例的示例校准图；
图4是根据本公开的一个实施例的示例相对皮肤温度图表；
图5是根据本公开的一个实施例的示例移动平均皮肤温度图表；
图6是根据本公开的一个实施例的示例方法；并且
图7描绘了一种示例红外访问方法。
具体实施方式
下面列出的实施例仅是为了说明这种装置和方法的应用而写的，而不是为了限制范围。对这种装置和方法的等同修改形式应被归为落在权利要求的范围内。
贯穿以下描述和权利要求书，使用某些术语来指代特定的系统组件。如本领域的技术人员将领会的，不同的公司可能用不同的名称来指代某一组件和/或方法。本文献并无意在名称不同但功能相同的组件和/或方法之间进行区分。
在以下讨论和权利要求书中，术语“包括”和“包含”以开放式方式使用，因此可解释为意指“包括但不限于……”。同样，术语“耦接”或“耦合”旨在意指间接连接或直接连接。因此，如果第一设备耦接到第二设备，则该连接可以是通过直接连接，或者是通过经由其他设备和连接的间接连接。
图1描绘了示例混合计算系统100，其可用于实现与过程600的一个或多个部分或步骤的操作相关联的神经网络。在该示例中，与混合系统相关联的处理器包括现场可编程门阵列 (FPGA)122、图形处理器单元(GPU)120和中央处理单元(CPU)118。
CPU 118、GPU 120和FPGA 122具有提供神经网络的能力。CPU是可以执行许多不同的功能的通用处理器，其通用性导致执行多个不同任务的能力，但是，它对多个数据流进行处理是受限的，并且其与神经网络有关的功能也是受限的。GPU是图形处理器，其具有许多小型处理核，这些小型处理核能够按顺序处理并行的任务。FPGA是现场可编程设备，其具有被重新配置并被以硬接线电路方式执行可编程到CPU或GPU中的任何功能的能力。由于FPGA的编程采用电路形式，因此其速度比CPU快许多倍，并且明显地快于GPU。
系统还可包含其他类型的处理器，诸如在芯片上包括CPU与GPU元件的加速处理单元 (APU)，以及被设计成用于执行高速数字数据处理的数字信号处理器(DSP)。专用集成电路(ASIC)也可以执行FPGA的硬连线功能；然而，设计和生产ASIC的前置时间大约为一年的几个季度，而不是对FPGA进行编程时可获得的快速周转实现。
图形处理器单元120、中央处理单元118和现场可编程门阵列122相连，并连接至存储器接口控制器112。FPGA通过可编程逻辑电路到存储器的互连130连接至存储器接口。由于 FPGA以非常大的带宽工作的事实，并且为了最小化FPGA用于执行存储器任务的电路系统，因此使用了该附加装置。另外，存储器和接口控制器112还连接到持久存储器盘110、系统存储器114和只读存储器(ROM)116。
图1的系统可被用来编程和训练FPGA。GPU能很好地处理非结构化数据，并且可被利用来进行训练，一旦已训练了数据，就可找到确定性推理模型，并且CPU可使用由GPU确定的模型数据对FPGA进行编程。
存储器接口和控制器连接到中央互连124，另外，该中央互连还连接到GPU 120、CPU 118 和FPGA 122。另外，中央互连124还连接到输入和输出接口128以及网络接口126。
图2描绘了第二示例混合计算系统200，其可用于实现与过程1000的一个或多个部分或步骤的操作相关联的神经网络。在该示例中，与该混合系统相关联的处理器包括现场可编程门阵列(FPGA)210和中央处理单元(CPU)220。
FPGA电连接到FPGA控制器212，FPGA控制器212与直接存储器访问(Direct MemoryAccess,DMA)218对接。DMA连接到输入缓冲器214和输出缓冲器216，这些缓冲器耦接到FPGA，以分别实现将数据缓冲到FPGA中和从FPGA中缓冲出。DMA 218包括两个先入先出(FIFO)缓冲器，一个先入先出缓冲器用于主机CPU而另一个先入先出缓冲器用于FPGA， DMA允许将数据写入适当的缓冲器，以及从适当的缓冲器读取数据。
主开关228在DMA的CPU侧上，该主开关228使数据和命令梭动(shuttle)到DMA。DMA还连接到SDRAM控制器224，这允许使数据梭动到FPGA以及从FPGA到CPU 220 梭动，SDRAM控制器还连接到外部SDRAM 226和CPU 220。主开关228连接到外围设备接口230。闪存控制器222控制持久存储器，并连接到CPU 220。
视觉图像传感器和热传感器的校准
在本公开中，利用诸如80*62红外像素相机之类的低分辨率热传感器。低分辨率增加了检测热图像中的详细脸部标记点(landmark)的难度，而检测脸上的点温度需要用于指示接近核心体温的区域的特定坐标。
该问题的一种可能的解决方案是对热图像和视觉图像进行位置校准。图3中描绘的示例预定义图表可被用来通过边缘检测和红点检测计算热图像相对于视觉图像的相对位置。
红点检测基于由热传感器所捕获的长波光；将热数据图像与用于脸部识别的视觉图像传感器进行匹配。如果两个传感器的相对位置固定，则系统会将脸部坐标从视觉图像传送到热图像，然后用热补偿方法确定人的脸颊和前额的温度。
视觉图像相对热图像的校准也可通过低分辨率热图像相对较高分辨率视觉图像的边缘检测来进行。
筛选理论
人的皮肤温度低于其核心温度，这意味着适应环境的皮肤温度不等于恒温的体温。经过凉爽或温暖的房间的人将受到其当前环境的影响。如果房间足够凉爽，则可能会将发烧的人的皮肤温度降低到会表明是健康人的温度。
图4描绘了近期群组410的皮肤温度的图表，近期群组410被用作用于检测作为异常 (outlier)412的升高的体温的基准，而不是简单地设置为37度的固定警报阈值。
凉爽的房间也会降低那些没有发烧的人的皮肤温度。因此，将检测明显高于经过房间的人的统计平均值的温度，如示出在图4中的412。如图5所示，所公开的方法对每个人都进行评估，以相对于基准统计平均皮肤温度检测皮肤温度异常。基准统计指示可以是由红外传感器测得的移动平均皮肤温度等。因此，对升高的皮肤温度的准确评估是为了相对于基准统计皮肤温度(诸如，移动平均皮肤温度)来测量个人的皮肤温度。移动平均温度是根据一系列温度的连续分割所确定的一连串温度平均值。统计测量的类型将包括简单移动平均值、累积移动平均值、加权移动平均值、指数移动平均值等。
工作流
作为脸部识别访问控制系统，使对象在获得进入许可之前，位于相机前方的固定距离处达预定时间段，在一个示例中，使对象位于相机前方约70cm至100cm的距离处达两(2)秒钟。输入来自视觉图像传感器的图像以用于脸部识别，其读取所检测到的脸的几何形状以找出眼睛之间的距离以及从前额到下巴的距离等。基于来自视觉图像的脸部识别数据的视觉部分，将该数据与存储在脸部识别库访问控制中的数据进行匹配。在执行脸部识别时，将红外图像输入到体温监测系统(BTMS)中，体温监测系统生成移动平均温度并确定体温超过移动平均温度达某个预定阈值(例如，增量温度，增量百分比温度等)的那些个体。如果个体的温度不正常，则即使通过了脸部识别，访问控制系统仍会发出警报并拒绝发烧的人进入。
图6描绘了示例红外访问方法，包括以下至少之一：接收(610)多个视觉图像；接收(612) 多个红外图像；以及，相对于该多个红外图像，对多个视觉图像进行校准(614)。然后，该方法执行以下操作：确定(616)该多个红外图像的平均温度；确定(618)该多个红外图像中的异常红外图像的异常温度；以及，将该异常红外图像与视觉图像进行匹配(620)。
该方法可以具有由低分辨率热传感器提供的多个红外图像。该方法可以基于移动平均值来确定平均温度，并且异常温度可以基于高于平均温度的阈值温度，诸如，增量温度或增量百分比温度。
对多个视觉图像和多个红外图像的测量可以基于低于预定阈值距离的距离。该方法可以包括基于预定义的图表来执行校准。该方法还可包括以下至少之一：测量多个视觉图像中眼睛之间的距离；测量多个视觉图像中前额和下巴之间的距离；以及确定多个视觉图像的脸部特征。
一种示例非暂时性计算机可读介质，包括指令，该指令在由处理器读取时，使得处理器执行以下至少之一：接收多个视觉图像；接收多个红外图像；将多个视觉图像与多个红外图像进行匹配；确定多个红外图像的平均温度；确定多个红外图像中的异常红外图像的异常温度；以及，将异常红外图像与视觉图像进行匹配。
图7描绘了一种示例红外访问方法，包括以下至少之一：接收(710)多个视觉图像；接收(712)多个红外图像；以及，对多个视觉图像中的至少一个视觉图像与多个红外图像中相应的至少一个红外图像的配对进行校准714。然后，该方法包括：确定(716)多个红外图像的平均温度；确定(718)各个经校准的配对的温度；以及，如果经校准的配对中的视觉图像被脸部识别库认证，并且如果经校准的配对的温度在平均温度的预定义阈值内，则准予访问 (720)。
一种示例非暂时性计算机可读介质，包括指令，该指令在由处理器读取时，使得处理器执行以下至少之一：接收多个视觉图像；接收多个红外图像；对多个视觉图像中的至少一个视觉图像与多个红外图像中相应的至少一个红外图像的配对进行校准；确定多个红外图像的平均温度；确定各个经校准的配对的温度；以及，如果经校准的配对中的视觉图像被脸部识别库认证，并且如果经校准的配对的温度在平均温度的预定义阈值内，则准予访问。
本领域技术人员将理解，本文描述的各个说明性框、模块、元件、组件、方法和算法可以实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。为了说明硬件和软件的这种可互换性，已在上文大体上根据各个说明性框、模块、元件、组件、方法和算法的功能对其进行了描述。将这样的功能实现为硬件还是软件取决于特定的应用和整个系统上施加的设计约束。技术人员可以用不同的方式为每一特定应用实现所描述的功能。在不背离本主题技术的范围的情况下，各个组件和框可完全不同地布置(例如，以不同的次序布置，或者以不同的方式分割)。
应理解，所公开的过程中的步骤的特定次序或分层结构是对示例方法的说明。应理解，可以基于设计偏好，重新布置这些过程中的步骤的特定次序或分层结构。一些步骤可以同时执行。随附的方法权利要求以样本次序呈现了各个步骤的要素，而不意味着限于所呈现的特定次序或分层结构。
先前的描述被提供以使得本领域的任何技术人员都能够实施本文描述的各个方面。先前的描述提供了本主题技术的各种示例，并且本主题技术不限于这些示例。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言将是显而易见的，并且本文中定义的一般原理可适用于其他方面。因此，权利要求书不旨在受限于本文示出的各方面，而应被赋予与语言权利要求一致的完整范围，其中除非明确指出，否则以单数形式提及某元件并不旨在表示“一个且仅一个”，而表示“一个或多个”。除非另有明确说明，否则术语“一些”指代一个或多个。男性代词 (例如，他的)包括女性和中性性别(例如，她的以及它的)，并且反之亦然。标题和副标题(如果有的话)仅是为了方便而使用，而并不限制本发明。谓语单词“被配置为”、“可操作以”以及“被编程为”并不暗示对主题的任何特定的有形或无形修改，而是旨在被互换地使用。例如，处理器被配置为监视和控制操作或组件也可意指该处理器被编程为监视和控制该操作，或者该处理器可操作以监视和控制该操作。同样，处理器被配置为执行代码可被解释为处理器被编程为执行代码，或可操作以执行代码。
诸如“方面”之类的短语并不暗示该方面对于本主题技术是必不可少的，也不暗示该方面适用于本主题技术的所有配置。涉及某方面的公开可适用于所有配置、或者一个或多个配置。某方面可以提供一个或多个示例。诸如方面之类的短语可以指一个或多个方面，并且反之亦然。诸如“实施例”之类的短语并不暗示该实施例对于本主题技术是必不可少的，也不暗示该实施例适用于本主题技术的所有配置。涉及某实施例的公开可适用于所有实施例、或者一个或多个实施例。某实施例可以提供一个或多个示例。诸如“实施例”之类的短语可以指代一个或多个实施例，并且反之亦然。诸如“配置”之类的短语并不暗示该配置对于本主题技术是必不可少的，也不暗示该配置适用于本主题技术的所有配置。涉及某配置的公开可适用于所有配置或者一个或多个配置。某配置可以提供一个或多个示例。诸如“配置”之类的短语可以指代一个或多个配置，并且反之亦然。
单词“示例”在本文中用于表示“用作示例或说明”。在本文中被描述为“示例”的任何方面或设计不必被解释为比其他方面或设计更优选或有利。
与贯穿本公开描述的各个方面(这些方面是本领域的普通技术人员已知或以后将知道的) 的元件等同的所有结构和功能均通过引用明确纳入本文，并且旨在由权利要求书涵盖。此外，本文中公开的内容都不旨在贡献给公众，而不管这样的公开是否明确记载在权利要求书中。此外，在说明书或权利要求书中，在某种程度上使用了术语“包含”或“具有”等，这样的术语旨在以类似于术语“包括”的方式包括在内，因为“包括”在使用时被解释为权利要求中的过渡词。
对“一个实施例”、“一实施例”、“一些实施例”、“各实施例”等的引用指示在本发明的至少一个实施例中包括特定要素或特征。虽然这些短语可以出现在各个地方，但是这些短语不一定指的是同一实施例。结合本公开，本领域的技术人员将能够设计和结合适于实现以上描述的功能的各种机制中的任何一种。
应理解，本公开仅教导了说明性实施例的一个示例，并且本领域的技术人员在阅读了本公开之后可以容易地设计出本发明的许多变型，并且本发明的范围将由以下权利要求确定。

Claims (11)

1.一种红外访问方法，包括：
接收多个视觉图像；
接收多个红外图像；
相对于所述多个红外图像，对所述多个视觉图像进行校准；
确定所述多个红外图像的平均温度；
确定所述多个红外图像中的异常红外图像的异常温度；以及
将所述异常红外图像与所述多个视觉图像中的视觉图像进行匹配。
2.根据权利要求1所述的红外访问方法，其中，所述平均温度基于移动平均值。
3.根据权利要求1所述的红外访问方法，其中，所述异常温度基于高于所述平均温度的阈值温度。
4.根据权利要求1所述的红外访问方法，其中，所述多个视觉图像和所述多个红外图像基于小于预定阈值距离的距离。
5.根据权利要求1所述的红外访问方法，还包括确定所述多个视觉图像的脸部特征。
6.一种非暂时性计算机可读介质，包括指令，所述指令在由处理器读取时，使所述处理器执行以下操作：
接收多个视觉图像；
接收多个红外图像；
相对于所述多个红外图像，对所述多个视觉图像进行校准；
确定所述多个红外图像的平均温度；
确定所述多个红外图像中的异常红外图像的异常温度；以及
将所述异常红外图像与所述多个视觉图像中的视觉图像进行匹配。
7.根据权利要求6所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述平均温度基于移动平均值。
8.根据权利要求6所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述异常温度基于高于所述平均温度的阈值温度。
9.根据权利要求6所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述多个视觉图像和所述多个红外图像基于小于预定阈值距离的距离。
10.根据权利要求6所述的非暂时性计算机可读介质，还包括：确定所述多个视觉图像的脸部特征。
11.一种红外访问方法，包括：
接收多个视觉图像；
接收多个红外图像；
对所述多个视觉图像中的至少一个视觉图像与所述多个红外图像中相应的至少一个红外图像的配对进行校准；
确定所述多个红外图像的平均温度；
确定各个经校准的配对的温度；以及
如果经校准的配对中的视觉图像被脸部识别库认证，并且如果经校准的配对的温度在平均温度的预定义阈值内，则准予访问。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11776082B2 (en) * 2020-05-05 2023-10-03 Robert F. Gatta Health and safety compliance system, methods, and products

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107077178A (zh) * 2014-11-04 2017-08-18 高通股份有限公司 基于所预测温度的热缓解
US20170344833A1 (en) * 2014-12-05 2017-11-30 Imafor Ab Method and system for identifying an individual with increased body temperature
CN110319937A (zh) * 2019-05-21 2019-10-11 广州供电局有限公司 红外测温图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质
US20190362136A1 (en) * 2018-05-23 2019-11-28 Fujitsu Limited Biometric authentication device and biometric authentication method
CN110974186A (zh) * 2018-10-02 2020-04-10 希尔-罗姆服务公司 用于确定目标区域温度变化的温度监测系统和方法
CN111402481A (zh) * 2020-03-29 2020-07-10 北京年管家信息科技有限公司 一种带有测量体温功能的智能门禁系统、控制方法及计算机可读存储介质
CN111444837A (zh) * 2020-03-26 2020-07-24 深圳市智建云联科技有限公司 在极端环境下提升人脸检测可用性的测温方法及测温系统
CN111583593A (zh) * 2020-05-06 2020-08-25 长春市长光芯忆科技有限公司 一种双波段自适应智慧测温人脸识别方法

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7447333B1 (en) * 2004-01-22 2008-11-04 Siemens Corporate Research, Inc. Video and audio monitoring for syndromic surveillance for infectious diseases
US20130116591A1 (en) * 2011-11-04 2013-05-09 Alan C. Heller Systems and devices for real time health status credentialing
CN103019388A (zh) * 2013-01-09 2013-04-03 苏州云都网络技术有限公司 屏幕解锁方法、锁屏方法及终端
WO2016085512A1 (en) * 2014-11-26 2016-06-02 Wello, Inc. Systems for real time febrility detection and notification
US10113913B2 (en) * 2015-10-03 2018-10-30 Facense Ltd. Systems for collecting thermal measurements of the face
KR101754154B1 (ko) * 2016-01-25 2017-07-05 주식회사 에스원 복수대역 카메라와 통계적 샘플링을 이용한 공공장소 발열환자 감지 시스템 및 이를 이용한 발열환자 감지 방법
CN106441593A (zh) * 2016-09-29 2017-02-22 中国检验检疫科学研究院 温度探测头、温度探测设备和温度探测方法
KR20180088554A (ko) * 2017-01-26 2018-08-06 경운대학교 산학협력단 안면 인식 보안 시스템
US10880303B2 (en) * 2017-03-21 2020-12-29 Global E-Dentity, Inc. Real-time COVID-19 outbreak identification with non-invasive, internal imaging for dual biometric authentication and biometric health monitoring
US10726245B2 (en) 2017-12-12 2020-07-28 Black Sesame International Holding Limited Secure facial authentication system using active infrared light source and RGB-IR sensor
US11100204B2 (en) * 2018-07-19 2021-08-24 Motorola Mobility Llc Methods and devices for granting increasing operational access with increasing authentication factors
US10978199B2 (en) * 2019-01-11 2021-04-13 Honeywell International Inc. Methods and systems for improving infection control in a building
US20200372743A1 (en) * 2019-05-20 2020-11-26 Popid, Inc. Face based door entry
CN111289110A (zh) * 2020-02-14 2020-06-16 北京都是科技有限公司 人体温度检测方法、系统、装置及热红外图像处理器
CN111256833B (zh) * 2020-02-19 2022-05-24 北京都是科技有限公司 体温检测方法、系统、装置及热红外图像处理器
CN111311799A (zh) * 2020-03-08 2020-06-19 吴立新 一种基于智能识别的闸机控制系统
US11113913B1 (en) * 2020-05-21 2021-09-07 Saturday Capital, Llc Temperature based access control
US10895506B1 (en) * 2020-07-10 2021-01-19 InnoTech International, LLC Method and device for measuring subject's body temperature
US11326956B2 (en) * 2020-08-06 2022-05-10 Motorola Solutions, Inc. Face and inner canthi detection for thermographic body temperature measurement
US11064953B1 (en) * 2020-08-07 2021-07-20 Prince Mohammad Bin Fahd University Fever-causing disease outbreak detection system

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107077178A (zh) * 2014-11-04 2017-08-18 高通股份有限公司 基于所预测温度的热缓解
US20170344833A1 (en) * 2014-12-05 2017-11-30 Imafor Ab Method and system for identifying an individual with increased body temperature
US20190362136A1 (en) * 2018-05-23 2019-11-28 Fujitsu Limited Biometric authentication device and biometric authentication method
CN110974186A (zh) * 2018-10-02 2020-04-10 希尔-罗姆服务公司 用于确定目标区域温度变化的温度监测系统和方法
CN110319937A (zh) * 2019-05-21 2019-10-11 广州供电局有限公司 红外测温图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111444837A (zh) * 2020-03-26 2020-07-24 深圳市智建云联科技有限公司 在极端环境下提升人脸检测可用性的测温方法及测温系统
CN111402481A (zh) * 2020-03-29 2020-07-10 北京年管家信息科技有限公司 一种带有测量体温功能的智能门禁系统、控制方法及计算机可读存储介质
CN111583593A (zh) * 2020-05-06 2020-08-25 长春市长光芯忆科技有限公司 一种双波段自适应智慧测温人脸识别方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
邢向华, 顾国华, 张保民: "红外热成像双通道伪彩色测温系统", 红外技术, no. 04 *

Also Published As

Publication number Publication date
US20220108100A1 (en) 2022-04-07
US11610432B2 (en) 2023-03-21
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