CN113420702A - 基于人脸进行温度检测的方法、装置、系统以及存储介质 - Google Patents

基于人脸进行温度检测的方法、装置、系统以及存储介质 Download PDF

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CN113420702A CN202110752319.XA CN202110752319A CN113420702A CN 113420702 A CN113420702 A CN 113420702A CN 202110752319 A CN202110752319 A CN 202110752319A CN 113420702 A CN113420702 A CN 113420702A
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Abstract

本发明提供一种基于人脸进行温度检测的方法，所述方法包括：通过RGB图像采集装置采集RGB图像以及通过热图像采集装置采集热像图；将所述RGB图像和所述热像图进行融合得到融合图像，所述融合图像保留了RGB图像的特征信息以及所述热像图的特征信息；根据所述融合图像的特征信息确定所述融合图像中的人脸部分；对所述人脸部分进行纹理的提取和划分得到目标区域Mi，其中i为不小于2的正整数；根据一所述目标区域Mi内的所有像素点对应的温度值来计算该所述目标区域Mi的平均温度值Ti进而得到所有所述目标区域对应的平均温度值Ti；对所有的平均温度值Ti加权得到最终的人体头部温度。本发明能够提高远距离测温准确性。

Description

基于人脸进行温度检测的方法、装置、系统以及存储介质
技术领域
本发明涉及温度检测技术领域，尤其涉及一种基于人脸进行温度检测的方法、装置、系统以及存储介质。
背景技术
需要说明的是，本部分所记载的内容并不代表都是现有技术。
在众多领域中均需要使用到温度检测，特别是在人体温度检测中。在某些环境下，对于温度检测的准确性要求比较低，通过一般的红外相机即可完成。但是在特定的环境下，对于温度检测的准确性要求很高，需要进行严格筛查，一般的红外相机误差比较大，无法完成相关的工作。CN104980710A公开了一种温度检测方法及移动终端，其对热图像进行二值化处理，选用灰度值大于预设值的像素点作为目标像素点，然后根据全部目标像素点来得到面部温度，这种方法具有一定的优势，但是丢弃了大部分的像素点，准确性仍然无法达到要求。
发明内容
鉴于此，为了在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一，有必要提供一种基于人脸进行温度检测的方法、装置、系统以及存储介质，提高温度检测的准确性。
本发明第一方面提供一种基于人脸进行温度检测的方法，所述方法依托温度检测系统，所述温度检测系统包括RGB图像采集装置以及热图像采集装置，所述RGB图像采集装置以及所述热图像采集装置的采集视角偏差在预定范围内，所述方法包括以下步骤：
通过所述RGB图像采集装置采集RGB图像以及通过所述热图像采集装置采集热像图；
将所述RGB图像和所述热像图进行融合得到融合图像，所述融合图像保留了RGB图像的特征信息以及所述热像图的特征信息；
根据所述融合图像的特征信息确定所述融合图像中的人脸部分；
对所述人脸部分进行纹理的提取和划分得到目标区域Mi，其中i为不小于2的正整数；
根据一所述目标区域Mi内的所有像素点对应的温度值来计算该所述目标区域Mi的平均温度值Ti进而得到所有所述目标区域对应的平均温度值Ti；
对所有的平均温度值Ti加权得到最终的人体头部温度。
进一步的，所述对所述人脸部分进行纹理的提取和划分得到目标区域Mi，包括：
对所述人脸部分进行纹理的提取和划分，得到的目标区域包括五官区域和非五官区域，其中，所述五官区域的每一个区域为单独的一个目标区域，所述非五官区域包括额头目标区域、左脸颊目标区域和右脸颊目标区域。
进一步的，所述温度检测系统还包括标定杆，所述标定杆的温度恒定并且具有特定轮廓，所述标定杆在所述RGB图像采集装置以及所述热图像采集装置的采集视角范围内；其中，所述将所述RGB图像和所述热像图进行融合得到融合图像包括：
通过CSS(曲率尺度空间)分别检测所述RGB图像和所述热像图中的人脸和标定杆的轮廓以及角点；
标记所述RGB图像和所述热像图中的所述标定杆的轮廓以及角点；
计算所述RGB图像中的人脸和标定杆的轮廓以及角点的方向并以此确定人脸的轮廓以及角点相对于标定杆的轮廓以及角点的相对位置和距离；
计算所述热像图中的人脸和标定杆的方向并以此确定人脸的轮廓以及角点相对于标定杆的轮廓以及角点的相对位置和距离；
以所述热像图为基准图像以及所述标定杆的轮廓和角点为基准，根据人脸和标定杆的轮廓以及角点的方向、人脸的轮廓以及角点相对于标定杆的轮廓以及角点的相对位置和距离，将所述RGB图像与所述热像图配准融合。
进一步的，室内时，所述标定杆的温度恒定为25摄氏度，室外时，所述标定杆的温度恒定为30摄氏度。
本发明第二方面提供一种基于人脸进行温度检测装置，所述装置依托温度检测系统，所述温度检测系统包括RGB图像采集装置以及热图像采集装置，所述RGB图像采集装置以及所述热图像采集装置的采集视角偏差在预定范围内，所述装置包括：
采集模块，用于通过所述RGB图像采集装置采集RGB图像以及通过所述热图像采集装置采集热像图；
融合模块，用于将所述RGB图像和所述热像图进行融合得到融合图像，所述融合图像保留了RGB图像的特征信息以及所述热像图的特征信息；
确定模块，用于根据所述融合图像的特征信息确定所述融合图像中的人脸部分；
提取划分模块，用于对所述人脸部分进行纹理的提取和划分得到目标区域Mi，其中i为不小于2的正整数；
第一计算模块，用于根据一所述目标区域Mi内的所有像素点对应的温度值来计算该所述目标区域Mi的平均温度值Ti进而得到所有所述目标区域对应的平均温度值Ti；
第二计算模块，用于对所有的平均温度值Ti加权得到最终的人体头部温度。
进一步的，所述提取划分模块具体用于：
对所述人脸部分进行纹理的提取和划分，得到的目标区域包括五官区域和非五官区域，其中，所述五官区域的每一个区域为单独的一个目标区域，所述非五官区域包括额头目标区域、左脸颊目标区域和右脸颊目标区域。
进一步的，所述温度检测系统还包括标定杆，所述标定杆的温度恒定并且具有特定轮廓，所述标定杆在所述RGB图像采集装置以及所述热图像采集装置的采集视角范围内；其中，所述融合模块具体包括：
检测单元，用于通过CSS(曲率尺度空间)分别检测所述RGB图像和所述热像图中的人脸和标定杆的轮廓以及角点；
标记单元，用于标记所述RGB图像和所述热像图中的所述标定杆的轮廓以及角点；
第一计算单元，用于计算所述RGB图像中的人脸和标定杆的轮廓以及角点的方向并以此确定人脸的轮廓以及角点相对于标定杆的轮廓以及角点的相对位置和距离；
第二计算单元，用于计算所述热像图中的人脸和标定杆的方向并以此确定人脸的轮廓以及角点相对于标定杆的轮廓以及角点的相对位置和距离；
配准单元，用于以所述热像图为基准图像以及所述标定杆的轮廓和角点为基准，根据人脸和标定杆的轮廓以及角点的方向、人脸的轮廓以及角点相对于标定杆的轮廓以及角点的相对位置和距离，将所述RGB图像与所述热像图配准融合。
进一步的，室内时，所述标定杆的温度恒定为25摄氏度，室外时，所述标定杆的温度恒定为30摄氏度。
本发明第三方面提供一种温度检测系统，所述温度检测系统包括RGB图像采集装置、热图像采集装置、存储器以及处理器，所述存储器存储计算机程序，所述RGB图像采集装置以及所述热图像采集装置的采集视角偏差在预定范围内，其中，所述计算机程序被所述处理器执行时能够实现所述的基于人脸进行温度检测的方法的步骤。
本发明第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序能够被处理器执行而实现所述的基于人脸进行温度检测的方法的步骤。
通过以上方案可知，本发明的温度检测系统包括RGB图像采集装置以及热图像采集装置，并通过所述RGB图像采集装置采集RGB图像以及通过所述热图像采集装置采集热像图；将所述RGB图像和所述热像图进行融合得到融合图像，所述融合图像保留了RGB图像的特征信息以及所述热像图的特征信息；根据所述融合图像的特征信息确定所述融合图像中的人脸部分；对所述人脸部分进行纹理的提取和划分得到目标区域Mi，其中i为不小于2的正整数；根据一所述目标区域Mi内的所有像素点对应的温度值来计算该所述目标区域Mi的平均温度值Ti进而得到所有所述目标区域对应的平均温度值Ti；对所有的平均温度值Ti加权得到最终的人体头部温度。本发明将RGB图像和热像图进行融，融合图像综合RGB图像和热像图的优点，对人脸部分纹理提取以及划分准确性更高，得到的目标区域更加接近实际，将目标区域内的所有像素点均纳为有效像素点，使得目标区域的平均温度值更接近真实，最后对平均温度值进行加权处理，得到的人体头部温度与人体真实温度偏差较小，因此可提高测温准确性。
附图说明
图1为本发明的第一实施方式的基于人脸进行温度检测的方法的结构示意图。
图2为本发明的第二实施方式的基于人脸进行温度检测的方法的结构示意图。
图3为本发明的一实施方式的温度检测系统的结构示意图。
图4为本发明的一实施方式的基于人脸进行温度检测装置的结构示意图。
图5为本发明的一实施方式的融合模块的结构示意图。
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
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。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。可以理解的是，附图仅仅提供参考与说明用，并非用来对本发明加以限制。
本发明第一实施方式所提供的一种基于人脸进行温度检测的方法，所述方法依托温度检测系统，所述温度检测系统包括RGB图像采集装置以及热图像采集装置，所述RGB图像采集装置以及所述热图像采集装置的采集视角偏差在预定范围内。
在本实施方式中，如图1所示，所述方法包括以下步骤：
S110：通过所述RGB图像采集装置采集RGB图像以及通过所述热图像采集装置采集热像图。
S112：将所述RGB图像和所述热像图进行融合得到融合图像，所述融合图像保留了RGB图像的特征信息以及所述热像图的特征信息。
在本实施方式中，可以通过NSST图像融合算法将所述RGB图像和所述热像图进行融合。融合图像综合了RGB图像和热像图的各自的有用信息，在后续对识别人脸部分轮廓以及对人脸部分进行纹理的提取和划分时，都会更加精确。
S114：根据所述融合图像的特征信息确定所述融合图像中的人脸部分。
所述人脸部分可以根据所述融合图像的特征信息进行轮廓检测识别得到。
S116：对所述人脸部分进行纹理的提取和划分得到目标区域Mi，其中i为不小于2的正整数。
具体的，可以对所述人脸部分进行纹理提取和划分，得到的目标区域包括五官区域和非五官区域，所述五官区域的每一个区域为单独的一个目标区域，所述非五官区域包括额头目标区域、左脸颊目标区域和右脸颊目标区域，得到9个目标区域，分别为M1、M2、M3、M4、M5、M6、M7、M8、M9。此时，M1、M2、M3、M4、M5、M6、M7、M8、M9可以列为左眼目标区域、右眼目标区域、鼻目标区域、嘴目标区域、左耳目标区域、右耳目标区域、额头目标区域、左脸颊目标区域和右脸颊目标区域。
S118：根据一所述目标区域Mi内的所有像素点对应的温度值来计算该所述目标区域Mi的平均温度值Ti进而得到所有所述目标区域对应的平均温度值Ti。
每个像素点都对应有一温度值，将每一个所述目标区域中的所有像素点均纳为有效像素点，如此可以计算每一个所述目标区域的平均温度值。在上述具体方案中，各目标区域对应的平均温度值如下表所示。
目标区域 平均温度值 目标区域 平均温度值
M<sub>1</sub> T<sub>1</sub> M<sub>2</sub> T<sub>2</sub>
M<sub>3</sub> T<sub>3</sub> M<sub>4</sub> T<sub>4</sub>
M<sub>5</sub> T<sub>5</sub> M<sub>6</sub> T<sub>6</sub>
M<sub>7</sub> T<sub>7</sub> M<sub>8</sub> T<sub>8</sub>
M<sub>9</sub> T<sub>9</sub>
T1、T2、T3、T4、T5、T6、T7、T8、T9构成所有的平均温度值。
S120：对所有的平均温度值Ti加权得到最终的人体头部温度。
不同目标区域对应的平均温度值所占权重可以依据医学真实温度进行设定，越接近人体真实温度的目标区域的平均温度值的权值越高。
本发明第一实施方式通过所述RGB图像采集装置采集RGB图像以及通过所述热图像采集装置采集热像图；将所述RGB图像和所述热像图进行融合得到融合图像，所述融合图像保留了RGB图像的特征信息以及所述热像图的特征信息；根据所述融合图像的特征信息确定所述融合图像中的人脸部分；对所述人脸部分进行纹理的提取和划分得到目标区域Mi，其中i为不小于2的正整数；根据一所述目标区域Mi内的所有像素点对应的温度值来计算该所述目标区域Mi的平均温度值Ti进而得到所有所述目标区域对应的平均温度值Ti；对所有的平均温度值Ti加权得到最终的人体头部温度。本实施方式将RGB图像和热像图进行融，融合图像综合RGB图像和热像图的优点，对人脸部分纹理提取以及划分准确性更高，得到的目标区域更加接近实际，将目标区域内的所有像素点均纳为有效像素点，使得目标区域的平均温度值更接近真实，最后对平均温度值进行加权处理，得到的人体头部温度与人体真实温度偏差较小，因此可提高测温准确性。
本发明第二实施方式所提供的一种基于人脸进行温度检测的方法，所述方法依托温度检测系统，所述温度检测系统包括RGB图像采集装置、热图像采集装置以及标定杆，所述RGB图像采集装置以及所述热图像采集装置的采集视角偏差在预定范围内，所述标定杆的温度恒定并且具有特定轮廓以便于识别。所述标定杆在所述RGB图像采集装置以及所述热图像采集装置的采集视角范围内，以被所述RGB图像采集装置以及所述热图像采集装置同时采集。
在本实施方式中，室内时，所述标定杆的温度恒定为25摄氏度，室外时，所述标定杆的温度恒定为30摄氏度，使得标定杆的温度介于无热源物体温度和人体温度之间，以区别无热源物体和人体，进一步提高所述标定杆的识别性。
如图2所示，本发明第二实施方式所提供的一种基于人脸进行温度检测的方法包括以下步骤。应当理解的是，第一实施方式的方案可以相应地适用于本实施方式中，以下不再赘述。
S210：通过所述RGB图像采集装置采集RGB图像以及通过所述热图像采集装置采集热像图。
S212：通过CSS(曲率尺度空间)分别检测所述RGB图像和所述热像图中的人脸和标定杆的轮廓以及角点。
S214：标记所述RGB图像和所述热像图中的所述标定杆的轮廓以及角点。
S216：计算所述RGB图像中的人脸和标定杆的轮廓以及角点的方向并以此确定人脸的轮廓以及角点相对于标定杆的轮廓以及角点的相对位置和距离。
S218：计算所述热像图中的人脸和标定杆的方向并以此确定人脸的轮廓以及角点相对于标定杆的轮廓以及角点的相对位置和距离。
应当说明的是，步骤S216和步骤S218之间是可以互换的。
S220：以所述热像图为基准图像以及所述标定杆的轮廓和角点为基准，根据人脸和标定杆的轮廓以及角点的方向、人脸的轮廓以及角点相对于标定杆的轮廓以及角点的相对位置和距离，将所述RGB图像与所述热像图配准融合，得到融合图像。
所述融合图像保留了RGB图像的特征信息以及所述热像图的特征信息。
采用RGB图像和热图像进行融合测温方式中，图像融合的过程中对于RGB图像采集装置和热图像采集装置所采集的画面一致，如此才能够将所采集的两张画面图像上的特征位置对应一致，才能实现图像精准融合。但是现实当中是难以做到的，RGB图像采集装置和热图像采集装置受调试工作的影响以及自身参数的影响等，会使得RGB图像采集装置和热图像采集装置所采集的画面有所偏差而难以完全一致。
基于上述问题，本实施方式S212-S220提供的图像融合方法中，提供了位置相对于RGB图像采集装置和热图像采集装置位置恒定的标定杆，标定杆的温度恒定并且具有特定轮廓，标定杆可以作为RGB图像和热像图中的基本参照物，通过计算所述RGB图像中的人脸和标定杆的轮廓以及角点的方向并以此确定人脸的轮廓以及角点相对于标定杆的轮廓以及角点的相对位置和距离、计算所述热像图中的人脸和标定杆的方向并以此确定人脸的轮廓以及角点相对于标定杆的轮廓以及角点的相对位置和距离，根据距离确定RGB图像相对于热图像的缩放程度，根据位置确定RGB图像相对于热图像的角度，然后以所述热像图为基准图像以及所述标定杆的轮廓和角点为基准，根据人脸和标定杆的轮廓以及角点的方向、人脸的轮廓以及角点相对于标定杆的轮廓以及角点的相对位置和距离，对所述RGB图像的大小和角度进行调整，实现RGB图像与热像图配准融合，得到的融合图像精准度高。
S222：根据所述融合图像的特征信息确定所述融合图像中的人脸部分。
S224：对所述人脸部分进行纹理的提取和划分得到目标区域Mi，其中i为不小于2的正整数。
S226：根据一所述目标区域Mi内的所有像素点对应的温度值来计算该所述目标区域Mi的平均温度值Ti进而得到所有所述目标区域对应的平均温度值Ti。
S228：对所有的平均温度值Ti加权得到最终的人体头部温度。
本发明第二实施方式中，通过所述RGB图像采集装置采集RGB图像以及通过所述热图像采集装置采集热像图，通过CSS(曲率尺度空间)分别检测所述RGB图像和所述热像图中的人脸和标定杆的轮廓以及角点，标记所述RGB图像和所述热像图中的所述标定杆的轮廓以及角点，计算所述RGB图像中的人脸和标定杆的轮廓以及角点的方向并以此确定人脸的轮廓以及角点相对于标定杆的轮廓以及角点的相对位置和距离，计算所述热像图中的人脸和标定杆的方向并以此确定人脸的轮廓以及角点相对于标定杆的轮廓以及角点的相对位置和距离，以所述热像图为基准图像以及所述标定杆的轮廓和角点为基准，根据人脸和标定杆的轮廓以及角点的方向、人脸的轮廓以及角点相对于标定杆的轮廓以及角点的相对位置和距离，将所述RGB图像与所述热像图配准融合，得到融合图像，然后再根据所述融合图像的特征信息确定所述融合图像中的人脸部分，对所述人脸部分进行纹理的提取和划分得到目标区域Mi，其中i为不小于2的正整数，根据一所述目标区域Mi内的所有像素点对应的温度值来计算该所述目标区域Mi的平均温度值Ti进而得到所有所述目标区域对应的平均温度值Ti，最后对所有的平均温度值Ti加权得到最终的人体头部温度。本实施方式得到的融合图像精准度高，提高后续人脸部分轮廓识别、人脸部分的纹理提取和划分的准确性，从而提高温度检测的准确性。
图3为本发明提供温度检测系统100的一种实施例的结构图，所述温度检测系统100可包括RGB图像采集装置10、热图像采集装置20、处理器30、存储器40以及基于人脸进行温度检测装置，所述RGB图像采集装置10以及所述热图像采集装置20的采集视角偏差在预定范围内，还包括存储在所述存储器40中并可向所述处理器30上运行的计算机程序，例如温度检测程序等等，所述处理器30执行所述计算机程序时，可以实现如上述各实施方式中所述的基于人脸进行温度检测的方法的步骤。
所述处理器30可以是中央处理单元(CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述温度检测系统100的控制中心，利用各种接口和线路连接整个温度检测系统100的各个部分。
所述存储器40可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器30通过运行或执行存储在所述存储器40内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器40内的数据，实现所述温度检测系统的各种功能。所述存储器40可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的程序等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据等。此外，存储器40可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡，安全数字卡，闪存卡、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。
图4为发明提供的基于人脸进行温度检测装置200的结构示意图，所述基于人脸进行温度检测装置200依托所述温度检测系统100，所述装置200包括采集模块21、融合模块22、确定模块23、提取划分模块24、第一计算模块25、第二计算模块26,。
所述采集模块21，用于通过所述RGB图像采集装置采集RGB图像以及通过所述热图像采集装置采集热像图。
所述融合模块22，用于将所述RGB图像和所述热像图进行融合得到融合图像，所述融合图像保留了RGB图像的特征信息以及所述热像图的特征信息。
所述确定模块23，用于根据所述融合图像的特征信息确定所述融合图像中的人脸部分。
所述提取划分模块24，用于对所述人脸部分进行纹理的提取和划分得到目标区域Mi，其中i为不小于2的正整数。
所述第一计算模块25，用于根据一所述目标区域Mi内的所有像素点对应的温度值来计算该所述目标区域Mi的平均温度值Ti进而得到所有所述目标区域对应的平均温度值Ti。
所述第二计算模块26，用于对所有的平均温度值Ti加权得到最终的人体头部温度。
进一步的，所述提取划分模块24具体用于：
对所述人脸部分进行纹理的提取和划分，得到的目标区域包括五官区域和非五官区域，其中，所述五官区域的每一个区域为单独的一个目标区域，所述非五官区域包括额头目标区域、左脸颊目标区域和右脸颊目标区域。
进一步的，所述温度检测系统100还包括标定杆，所述标定杆的温度恒定并且具有特定轮廓，所述标定杆在所述RGB图像采集装置以及所述热图像采集装置的采集视角范围内；其中，如图5所示，所述融合模块22具体包括检测单元221、标记单元222、第一计算单元223、第二计算单元224、配准单元225。
所述检测单元221，用于通过CSS(曲率尺度空间)分别检测所述RGB图像和所述热像图中的人脸和标定杆的轮廓以及角点。
所述标记单元222，用于标记所述RGB图像和所述热像图中的所述标定杆的轮廓以及角点。
所述第一计算单元223，用于计算所述RGB图像中的人脸和标定杆的轮廓以及角点的方向并以此确定人脸的轮廓以及角点相对于标定杆的轮廓以及角点的相对位置和距离。
所述第二计算单元224，用于计算所述热像图中的人脸和标定杆的方向并以此确定人脸的轮廓以及角点相对于标定杆的轮廓以及角点的相对位置和距离。
所述配准单元225，用于以所述热像图为基准图像以及所述标定杆的轮廓和角点为基准，根据人脸和标定杆的轮廓以及角点的方向、人脸的轮廓以及角点相对于标定杆的轮廓以及角点的相对位置和距离，将所述RGB图像与所述热像图配准融合。
进一步的，室内时，所述标定杆的温度恒定为25摄氏度，室外时，所述标定杆的温度恒定为30摄氏度。
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作的任何修改、等同替换和改进等，均应包括在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于人脸进行温度检测的方法，所述方法依托温度检测系统，其特征在于，所述温度检测系统包括RGB图像采集装置以及热图像采集装置，所述RGB图像采集装置以及所述热图像采集装置的采集视角偏差在预定范围内，所述方法包括以下步骤：
通过所述RGB图像采集装置采集RGB图像以及通过所述热图像采集装置采集热像图；
将所述RGB图像和所述热像图进行融合得到融合图像，所述融合图像保留了RGB图像的特征信息以及所述热像图的特征信息；
根据所述融合图像的特征信息确定所述融合图像中的人脸部分；
对所述人脸部分进行纹理的提取和划分得到目标区域Mi，其中i为不小于2的正整数；
根据一所述目标区域Mi内的所有像素点对应的温度值来计算该所述目标区域Mi的平均温度值Ti进而得到所有所述目标区域对应的平均温度值Ti；
对所有的平均温度值Ti加权得到最终的人体头部温度。
2.根据权利要求1所述的基于人脸进行温度检测的方法，其特征在于，所述对所述人脸部分进行纹理的提取和划分得到目标区域Mi，包括：
对所述人脸部分进行纹理的提取和划分，得到的目标区域包括五官区域和非五官区域，其中，所述五官区域的每一个区域为单独的一个目标区域，所述非五官区域包括额头目标区域、左脸颊目标区域和右脸颊目标区域。
3.根据权利要求1所述的基于人脸进行温度检测的方法，其特征在于，所述温度检测系统还包括标定杆，所述标定杆的温度恒定并且具有特定轮廓，所述标定杆在所述RGB图像采集装置以及所述热图像采集装置的采集视角范围内；其中，所述将所述RGB图像和所述热像图进行融合得到融合图像包括：
通过CSS(曲率尺度空间)分别检测所述RGB图像和所述热像图中的人脸和标定杆的轮廓以及角点；
标记所述RGB图像和所述热像图中的所述标定杆的轮廓以及角点；
计算所述RGB图像中的人脸和标定杆的轮廓以及角点的方向并以此确定人脸的轮廓以及角点相对于标定杆的轮廓以及角点的相对位置和距离；
计算所述热像图中的人脸和标定杆的方向并以此确定人脸的轮廓以及角点相对于标定杆的轮廓以及角点的相对位置和距离；
以所述热像图为基准图像以及所述标定杆的轮廓和角点为基准，根据人脸和标定杆的轮廓以及角点的方向、人脸的轮廓以及角点相对于标定杆的轮廓以及角点的相对位置和距离，将所述RGB图像与所述热像图配准融合。
4.根据权利要求3所述的基于人脸进行温度检测的方法，其特征在于，室内时，所述标定杆的温度恒定为25摄氏度，室外时，所述标定杆的温度恒定为30摄氏度。
5.一种基于人脸进行温度检测装置，所述装置依托温度检测系统，其特征在于，所述温度检测系统包括RGB图像采集装置以及热图像采集装置，所述RGB图像采集装置以及所述热图像采集装置的采集视角偏差在预定范围内，所述装置包括：
采集模块，用于通过所述RGB图像采集装置采集RGB图像以及通过所述热图像采集装置采集热像图；
融合模块，用于将所述RGB图像和所述热像图进行融合得到融合图像，所述融合图像保留了RGB图像的特征信息以及所述热像图的特征信息；
确定模块，用于根据所述融合图像的特征信息确定所述融合图像中的人脸部分；
提取划分模块，用于对所述人脸部分进行纹理的提取和划分得到目标区域Mi，其中i为不小于2的正整数；
第一计算模块，用于根据一所述目标区域Mi内的所有像素点对应的温度值来计算该所述目标区域Mi的平均温度值Ti进而得到所有所述目标区域对应的平均温度值Ti；
第二计算模块，用于对所有的平均温度值Ti加权得到最终的人体头部温度。
6.根据权利要求5所述的基于人脸进行温度检测装置，其特征在于，所述提取划分模块具体用于：
对所述人脸部分进行纹理的提取和划分，得到的目标区域包括五官区域和非五官区域，其中，所述五官区域的每一个区域为单独的一个目标区域，所述非五官区域包括额头目标区域、左脸颊目标区域和右脸颊目标区域。
7.根据权利要求5所述的基于人脸进行温度检测装置，其特征在于，所述温度检测系统还包括标定杆，所述标定杆的温度恒定并且具有特定轮廓，所述标定杆在所述RGB图像采集装置以及所述热图像采集装置的采集视角范围内；其中，所述融合模块具体包括：
检测单元，用于通过CSS(曲率尺度空间)分别检测所述RGB图像和所述热像图中的人脸和标定杆的轮廓以及角点；
标记单元，用于标记所述RGB图像和所述热像图中的所述标定杆的轮廓以及角点；
第一计算单元，用于计算所述RGB图像中的人脸和标定杆的轮廓以及角点的方向并以此确定人脸的轮廓以及角点相对于标定杆的轮廓以及角点的相对位置和距离；
第二计算单元，用于计算所述热像图中的人脸和标定杆的方向并以此确定人脸的轮廓以及角点相对于标定杆的轮廓以及角点的相对位置和距离；
配准单元，用于以所述热像图为基准图像以及所述标定杆的轮廓和角点为基准，根据人脸和标定杆的轮廓以及角点的方向、人脸的轮廓以及角点相对于标定杆的轮廓以及角点的相对位置和距离，将所述RGB图像与所述热像图配准融合。
8.根据权利要求7所述的基于人脸进行温度检测的装置，其特征在于，室内时，所述标定杆的温度恒定为25摄氏度，室外时，所述标定杆的温度恒定为30摄氏度。
9.一种温度检测系统，所述温度检测系统包括RGB图像采集装置、热图像采集装置、存储器以及处理器，所述存储器存储计算机程序，其特征在于，所述RGB图像采集装置以及所述热图像采集装置的采集视角偏差在预定范围内，其中，所述计算机程序被所述处理器执行时能够实现如权利要求1-4任一项所述的基于人脸进行温度检测的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序能够被处理器执行而实现如权利要求1-4任一项所述的基于人脸进行温度检测的方法的步骤。
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