CN113432720A - 基于人体识别的温度检测方法、装置以及温度检测仪器 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于人体识别的温度检测方法，所述方法包括以下步骤：通过所采集的人体图像识别出未被衣物覆盖的人体特征部分；控制距离传感器以及热敏红外温度传感器跟随所述人体特征部分；通过所述距离传感器实时测量所述热敏红外温度传感器与所述人体特征部分的距离以及通过所述热敏红外温度传感器实时获取所述人体特征部分的温度；构建所述人体特征部分的距离‑温度对应关系表并得到距离‑温度曲线；通过所述距离‑温度曲线对不同距离时所测的温度进行加权后得到所述人体特征部分对应温度并以该温度作为人体温度。本发明能够提高远距离测温准确性。
Description
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体识别的温度检测方法、装置以及温度检测仪器。
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。
温度检测仪器依托于温度检测技术，其应用在不同的场所进行人体温度检测。手持式温度检测仪器靠近人体，测温较为准确，但是需要检测人员对一个又一个人员进行单独检测，这种检测方式很麻烦，而定点远距离温度检测仪器针对的是整个人体温度分布，所检测的温度准确性不高，出现温度误差较大，会导致微发热病人无法检出的问题，筛查效果并不是很理想。
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体识别的温度检测方法、装置以及温度检测仪器，能够提高远距离测温准确性。
本发明第一方面提供一种基于人体识别的温度检测方法，所述方法包括以下步骤：
通过所采集的人体图像识别出未被衣物覆盖的人体特征部分；
控制距离传感器以及热敏红外温度传感器跟随所述人体特征部分；
通过所述距离传感器实时测量所述热敏红外温度传感器与所述人体特征部分的距离以及通过所述热敏红外温度传感器实时获取所述人体特征部分的温度；
构建所述人体特征部分的距离-温度对应关系表并得到距离-温度曲线；
通过所述距离-温度曲线对不同距离时所测的温度进行加权后得到所述人体特征部分对应温度并以该温度作为人体温度。
进一步的，所述通过所采集的人体图像识别出未被衣物覆盖的人体特征部分，包括：
判断所采集的人体图像中是否包括人脸五官特征；
若所述采集的人体图像中包括人脸五官特征，则确定所述人脸五官的类型；
根据所述人脸五官的类型确定温度测量最为准确的一个人脸五官特征；
若所述温度测量最为准确的一个人脸五官特征为耳、眉、眼中的一个，则以该人脸五官连线上的并且未被衣物覆盖的地方确定为所述人体特征部分；
若所述温度测量最为准确的一个人脸五官特征为嘴、鼻中的一个，则以所述人脸五官上方预定距离内并且未被衣服覆盖的地方确定为所述人体特征部分。
进一步的，所述通过所采集的人体图像识别出未被衣物覆盖的人体特征部分，包括：
通过所采集的人体图像识别出未被衣物覆盖的多个人体特征部分；
对所述多个人体特征部分的测温准确性进行排序以确定测温最为准确的一个所述人体特征部分，以便于所述距离传感器以及所述热敏红外温度传感器跟随所述人体特征部分。
进一步的，将被测温人员以往的未被衣物覆盖的人体特征部分对应的历史距离-温度曲线存入到数据库中；
其中，所述对所述多个人体特征部分的测温准确性进行排序以确定测温最为准确的一个所述人体特征部分，包括：
从所述数据库中获取被测温人员的当前未被衣物覆盖的那些人体特征部分所对应的历史距离-温度曲线；
以波动幅度最小的历史距离-温度曲线对应的人体特征部分作为测温最为准确的一个人体特征部分。
进一步的，在对温度进行加权计算时，距离越近的温度的权值越大，距离越远的温度的权值越小。
本发明第二方面提供一种基于人体识别的温度检测装置，所述装置包括：
识别模块，用于通过所采集的人体图像识别出未被衣物覆盖的人体特征部分；
控制模块，用于控制距离传感器以及热敏红外温度传感器跟随所述人体特征部分；
测量模块，用于通过所述距离传感器实时测量所述热敏红外温度传感器与所述人体特征部分的距离以及通过所述热敏红外温度传感器实时获取所述人体特征部分的温度；
构建模块，用于构建所述人体特征部分的距离-温度对应关系表并得到距离-温度曲线；
计算模块，用于通过所述距离-温度曲线对不同距离时所测的温度进行加权后得到所述人体特征部分对应温度并以该温度作为人体温度。
进一步的，所述识别模块包括：
判断单元，用于判断所采集的人体图像中是否包括人脸五官特征；
第一确定单元，用于当所述采集的人体图像中包括人脸五官特征时，确定所述人脸五官的类型；
第二确定单元，用于根据所述人脸五官的类型确定温度测量最为准确的一个人脸五官特征；
第三确定单元，用于当所述温度测量最为准确的一个人脸五官特征为耳、眉、眼中的一个时，以该人脸五官连线上的并且未被衣物覆盖的地方确定为所述人体特征部分；
第四确定单元，用于当所述温度测量最为准确的一个人脸五官特征为嘴、鼻中的一个时，以该人脸五官连线的上并且未被衣物覆盖的地方确定为所述人体特征部分。
进一步的，所述识别模块包括：
识别单元，用于通过所采集的人体图像识别出未被衣物覆盖的多个人体特征部分；
排序单元，用于对所述多个人体特征部分的测温准确性进行排序以确定测温最为准确的一个所述人体特征部分，以便于所述距离传感器以及所述热敏红外温度传感器跟随所述人体特征部分。
进一步的，所述装置还包括：
存储模块，用于将被测温人员以往的未被衣物覆盖的人体特征部分对应的历史距离-温度曲线存入到数据库中；
其中，所述排序单元包括：
获取子单元，用于从所述数据库中获取被测温人员的当前未被衣物覆盖的那些人体特征部分所对应的历史距离-温度曲线；
确定子单元，用于以波动幅度最小的历史距离-温度曲线对应的人体特征部分作为测温最为准确的一个人体特征部分。
本发明第三方面提供一种温度检测仪器，所述温度检测仪器包括存储器以及处理器，所述存储器存储计算机程序，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体识别的温度检测方法的步骤。
通过以上方案可知，本发明通过所采集的人体图像识别出未被衣物覆盖的人体特征部分；控制距离传感器以及热敏红外温度传感器跟随所述人体特征部分；通过所述距离传感器实时测量所述热敏红外温度传感器与所述人体特征部分的距离以及通过所述热敏红外温度传感器实时获取所述人体特征部分的温度；构建所述人体特征部分的距离-温度对应关系表并得到距离-温度曲线；通过所述距离-温度曲线对不同距离时所测的温度进行加权后得到所述人体特征部分对应温度并以该温度作为人体温度，本发明的距离传感器以及热敏红外温度传感器实时跟随未被衣物覆盖的人体特征部分，构建所述人体特征部分的距离-温度对应关系表并得到距离-温度曲线，对不同距离时所测的温度进行加权，得到人体温度，本发明将被测温人员在不同位置的温度纳为有效温度，从而提高了远距离测温准确性。
附图说明
图1为本发明的第一实施方式的基于人体识别的温度检测方法的结构示意图。
图2为人员-特征-距离-温度对应表。
图3为距离-温度曲线。
图4为本发明的第二实施方式的基于人体识别的温度检测方法的结构示意图。
图5为本发明的第三实施例的基于人体识别的温度检测方法的结构示意图。
图6为本发明的一实施方式的温度检测仪器的结构示意图。
图7为本发明的一实施方式的基于人体识别的温度检测装置的结构示意图。
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。
本发明所提供的一种基于人体识别的温度检测方法，适用于温度检测系统，所述温度检测系统可以基于机器学习技术。具体的，所述温度检测系统可以包括安装台、驱动电机、图像传感器、处理器、距离传感器以及热敏红外温度传感器，其中，所述图像传感器、距离传感器以及热敏红外温度传感器可以通过所述安装台进行安装，所述图像传感器可以通过机器学习等方式来识别感兴趣特征，所述驱动电机用于驱动所述安装台进行转动以使所述图像传感器、所述距离传感器以及所述热敏红外温度传感器跟随感兴趣特征。
可以将所述温度检测系统安放在场所的进出口的位置。
基于以上系统，本发明第一实施方式所提供的一种基于人体识别的温度检测方法，如图1所示，其可以包括以下步骤。
S110：通过所采集的人体图像识别出未被衣物覆盖的人体特征部分。
通过机器学习，可以识别出所有的感兴趣的人体特征，因此，当图像传感器识别出人体图像后，可以识别出该人体图像中未被衣服覆盖的人体特征部分。其中，所述人体特征部分包括人脸特征和身体特征，所述人体特征部分可以是人体的某个部分，人体特征部分并不限定为人脸部分，还可以是手臂、腿部、腹部身体部分等。
在本步骤中，可以识别出所有未被衣服覆盖的人体特征部分，也即所述人体特征部分可以包括多个。
S112：控制距离传感器以及热敏红外温度传感器跟随所述人体特征部分。
被测温人员在闸机等通道通过时，被测温人员的位置不断改变，处理器可以控制驱动电机转动，使得距离传感器以及热敏红外温度传感器跟随感兴趣的人体特征部分。
S114：通过所述距离传感器实时测量所述热敏红外温度传感器与所述人体特征部分的距离以及通过所述热敏红外温度传感器实时获取所述人体特征部分的温度。
被测温人员在闸机等通道通过时，被测温人员的位置不断改变，不同位置处的环境温度可能有所不同，被测温人员在不用的位置时，受环境等外界因素影响，其自身温度会略有改变。随着被测温人员的位置不断改变，其与所述热敏红外温度传感器的距离在不断地变化。通过所述距离传感器可以测量出所述人体特征部分与所述热敏红外温度传感器的距离D。通过所述热敏红外温度传感器则可以实时获取所述人体特征部分的温度T。
由于人体特征部分的相对于人体的位置变化幅度较小，所述人体特征部分与所述热敏红外温度传感器的距离可以近似等于所述人体与所述热敏红外温度传感器的距离。因此，为了提高距离测量的持续性和可靠性，可以通过所述距离传感器测量所述热敏红外温度传感器与所述人体的距离D’，以D’作为所述人体特征部分与所述热敏红外温度传感器的距离D。
S116：构建所述人体特征部分的距离-温度对应关系表并得到距离-温度曲线。
不同的人体特征部分分别构建距离-温度对应关系表，以手背为例，其距离-温度对应关系表如图2所示。平滑的连接坐标上的距离-温度点，从而得到对应的距离-温度曲线，再以手背为例，其距离-温度曲线如图3所示。
另外需要说明的是，在本实施方式中，若所跟随的多个所述人体特征部分中的一个或多个在一定时间段内丢失，则不考虑丢失时间段的距离和温度值，通过已获取的距离D-温度T对应关系表来得到距离-温度曲线。
S118：通过所述距离-温度曲线对不同距离时所测的温度进行加权后得到所述人体特征部分对应温度并以该温度作为人体温度。
具体地，在对温度进行加权计算时，距离越近的温度的权值越大，距离越远的温度的权值越小。
本发明的距离传感器以及热敏红外温度传感器实时跟随未被衣物覆盖的人体特征部分，构建所述人体特征部分的距离-温度对应关系表并得到距离-温度曲线，对不同距离时所测的温度进行加权，得到人体温度，本发明将被测温人员在不同位置的温度纳为有效温度，这些温度依据权重的不同对最终温度有不同的影响。相对于现有技术的全人体远距离定点测温而言，本发明明显可以提高远距离测温的准确性。
本发明第二实施方式所提供的一种基于人体识别的温度检测方法，如图4所示，其可以包括以下步骤。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：判断所采集的人体图像中是否包括人脸五官特征，若所采集的人体图像中包括人脸五官特征，则执行步骤S212，若所采集的人体图像中不包括人脸五官特征，则可以继续执行步骤S210。
若人脸五官被衣物覆盖，则无法识别出人脸五官，未识别出的人脸五官特征将被舍弃。
S212：确定所述人脸五官特征的类型。
人脸五官包括耳、眉、眼、嘴、鼻。其中，耳、眉、眼为一对，一对耳或一对眉或一对眼的连线为水平线，而嘴、鼻为单个。通过所采集的人体图像可以识别出所述人脸五官特征的类型。在人脸识别过程中，所述人脸五官特征可能包括一个或者多个，例如所述人脸五官特征可能仅包括眼睛，还可能包括眼睛和眉毛。
S214：根据所述人脸五官的类型确定温度测量最为准确的一个人脸五官特征。
若所述人脸五官特征的类型包括一个(例如仅包括眼睛)，那么眼睛即为温度测量最为准确的一个人脸五官特征。若所述人脸五官特征的类型包括多个(例如包括眼睛和嘴巴)，则需要确定温度测量最为准确的一个人脸五官特征。
人体头部各个高度的温度虽然较为近似，但是仍然存在不同，因此，人体头部不同高度测温的准确性会不同。而不同的人脸五官特征所在的人体头部高度线也不同，因此，不同人脸五官特征对应的测温准确性有所不一样。一般而言，越靠近额头处，测温准确性越大。
因此可以对人脸五官特征的测温准确性进行排序并可以确定温度测量最为准确的一个人脸五官特征，将高度接近额头的人脸五官特征作为温度测量最为准的人脸五官特征。
S216：若所述温度测量最为准确的一个人脸五官特征为耳或眉或眼，则以该人脸五官连线上的并且未被衣物覆盖的地方确定为人体特征部分。
若最终确定的温度测量最为准确的一个人脸五官特征为耳或眉或眼，那么以该人脸五官连线上的并且未被衣物覆盖的地方确定为所述人体特征部分，所确定的人体特征部分较为靠近额头，最终测量的温度较为准确。
S218：若所述温度测量最为准确的一个人脸五官特征为嘴或鼻，则以所述人脸五官上方预定距离内并且未被衣服覆盖的地方确定为所述人体特征部分。
若最终确定的温度测量最为准确的一个人脸五官特征为嘴或鼻，则以所述人脸五官上方预定距离内并且未被衣服覆盖的地方确定为所述人体特征部分，以使确定的所述人体特征部分接近额头，最终测量的温度较为准确。
S220：控制距离传感器以及热敏红外温度传感器跟随所述人体特征部分。
S222：通过所述距离传感器实时测量所述热敏红外温度传感器与所述人体特征部分的距离以及通过所述热敏红外温度传感器实时获取所述人体特征部分的温度。
S224：构建所述人体特征部分的距离-温度对应关系表并得到距离-温度曲线。
S226：通过所述距离-温度曲线对不同距离时所测的温度进行加权后得到所述人体特征部分对应温度并以该温度作为人体温度。
本实施方式中，判断所采集的人体图像中是否包括人脸五官特征，若所述采集的人体图像中包括人脸五官特征，则确定所述人脸五官的类型，并根据所述人脸五官的类型确定温度测量最为准确的一个人脸五官特征，若所述温度测量最为准确的一个人脸五官特征为耳、眉、眼中的一个，则以该人脸五官连线上的并且未被衣物覆盖的地方确定为所述人体特征部分，而若所述温度测量最为准确的一个人脸五官特征为嘴、鼻中的一个，则以所述人脸五官上方预定距离内并且未被衣服覆盖的地方确定为所述人体特征部分，通过人脸五官特征来确定未被衣物覆盖的人体特征部分，人脸五官特征识别技术成熟稳定，识别准确性较高，而且最终得到的人体特征部分的温度也较为接近人体真实温度，使得测温的准确性高出。
本发明第三实施方式所提供的一种基于人体识别的温度检测方法，如图5所示，其可以包括以下步骤。应当理解的是，第一实施方式或第二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。
S310：通过所采集的人体图像识别出未被衣物覆盖的多个人体特征部分。
S312：对所述多个人体特征部分的测温准确性进行排序以确定测温最为准确的一个所述人体特征部分。
具体而言，步骤可以包括：
S3121：从数据库中获取被测温人员的当前未被衣物覆盖的那些人体特征部分所对应的历史距离-温度曲线。
预先将被测温人员以往的未被衣物覆盖的人体特征部分对应的历史距离-温度曲线存入到数据库中。本次可以从数据库中获取人员-特征-距离-温度对应表，对应表和曲线可如参阅图2和图3所示。
初次时，可以获取被测温人员的各个人体特征部分对应的距离-温度值，得到人员-特征-距离-温度对应表，将对应表以及得到的距离-温度曲线存储在数据库中。
被测温人员验证身份通过闸机时，从数据库中获取该被测温人员的当前未被衣物覆盖的那些人体特征的历史距离-温度曲线。
S3122：以波动幅度最小的历史距离-温度曲线对应的人体特征部分作为测温最为准确的一个人体特征部分。
距离-温度曲线的波动幅度小，表示该被测温人员的该人体特征部分温度较为稳定，其温度不易受到外界影响。以到当前未被衣物覆盖的、温度变化幅度小的人体特征部分确定为测温最为准确的一个人体特征部分，最终得到的温度曲线变化幅度小，测得的人体温度更为准确。
S314：控制距离传感器以及热敏红外温度传感器跟随所述人体特征部分。
S316：通过所述距离传感器实时测量所述热敏红外温度传感器与所述人体特征部分的距离以及通过所述热敏红外温度传感器实时获取所述人体特征部分的温度。
S318：构建所述人体特征部分的距离-温度对应关系表并得到距离-温度曲线。
S320：通过所述距离-温度曲线对不同距离时所测的温度进行加权后得到所述人体特征部分对应温度并以该温度作为人体温度。
图6为本发明提供温度检测仪器100的一种实施例的结构图，所述温度检测仪器100可包括处理器10、存储装置20以及基于人体识别的温度检测装置，还包括存储在所述存储装置20中并可向所述处理器10上运行的计算机程序，例如温度检测序等等，所述处理器10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体识别的温度检测方法的步骤。
所述处理器10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仪器100的控制中心，利用各种接口和线路连接整个温度检测仪器100的各个部分。
所述存储装置20可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器10通过运行或执行存储在所述存储装置20内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储装置20内的数据，实现所述温度检测仪器的各种功能。所述存储装置20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，存储装置20可以包括高速随机存取存储装置，还可以包括非易失性存储装置，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡，安全数字卡，闪存卡、至少一个磁盘存储装置件、闪存器件、或其他非易失性固态存储装置件。
图7为发明提供的基于人体识别的温度检测装置200的结构示意图，所述基于人体识别的温度检测装置200可以包括识别模块21、控制模块22、测量模块23、构建模块24、计算模块25。
所述识别模块21，用于通过所采集的人体图像识别出未被衣物覆盖的人体特征部分；
所述控制模块22，用于控制距离传感器以及热敏红外温度传感器跟随所述人体特征部分；
所述测量模块23，用于通过所述距离传感器实时测量所述热敏红外温度传感器与所述人体特征部分的距离以及通过所述热敏红外温度传感器实时获取所述人体特征部分的温度；
所述构建模块24，用于构建所述人体特征部分的距离-温度对应关系表并得到距离-温度曲线；
所述计算模块25，用于通过所述距离-温度曲线对不同距离时所测的温度进行加权后得到所述人体特征部分对应温度并以该温度作为人体温度。
进一步的，所述识别模块21包括判断单元、第一确定单元、第二确定单元、第三确定单元、第四确定单元。
所述判断单元，用于判断所采集的人体图像中是否包括人脸五官特征；
所述第一确定单元，用于当所述采集的人体图像中包括人脸五官特征时，确定所述人脸五官的类型；
所述第二确定单元，用于根据所述人脸五官的类型确定温度测量最为准确的一个人脸五官特征；
所述第三确定单元，用于当所述温度测量最为准确的一个人脸五官特征为耳、眉、眼中的一个时，以该人脸五官连线上的并且未被衣物覆盖的地方确定为所述人体特征部分；
所述第四确定单元，用于当所述温度测量最为准确的一个人脸五官特征为嘴、鼻中的一个时，以该人脸五官连线的上并且未被衣物覆盖的地方确定为所述人体特征部分。
所述识别模块包括识别单元和排序单元。
所述识别单元，用于通过所采集的人体图像识别出未被衣物覆盖的多个人体特征部分；
所述排序单元，用于对所述多个人体特征部分的测温准确性进行排序以确定测温最为准确的一个所述人体特征部分，以便于所述距离传感器以及所述热敏红外温度传感器跟随所述人体特征部分。
所述装置还包括存储模块。
所述存储模块，用于将被测温人员以往的未被衣物覆盖的人体特征部分对应的历史距离-温度曲线存入到数据库中；
其中，所述排序单元包括：
获取子单元，用于从所述数据库中获取被测温人员的当前未被衣物覆盖的那些人体特征部分所对应的历史距离-温度曲线；
确定子单元，用于以波动幅度最小的历史距离-温度曲线对应的人体特征部分作为测温最为准确的一个人体特征部分。
进一步的，在对温度进行加权计算时，距离越近的温度的权值越大，距离越远的温度的权值越小。
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)
1.一种基于人体识别的温度检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
通过所采集的人体图像识别出未被衣物覆盖的人体特征部分；
控制距离传感器以及热敏红外温度传感器跟随所述人体特征部分；
通过所述距离传感器实时测量所述热敏红外温度传感器与所述人体特征部分的距离以及通过所述热敏红外温度传感器实时获取所述人体特征部分的温度；
构建所述人体特征部分的距离-温度对应关系表并得到距离-温度曲线；
通过所述距离-温度曲线对不同距离时所测的温度进行加权后得到所述人体特征部分对应温度并以该温度作为人体温度。
2.根据权利要求1所述的基于人体识别的温度检测方法，其特征在于，所述通过所采集的人体图像识别出未被衣物覆盖的人体特征部分，包括：
判断所采集的人体图像中是否包括人脸五官特征；
若所述采集的人体图像中包括人脸五官特征，则确定所述人脸五官的类型；
根据所述人脸五官的类型确定温度测量最为准确的一个人脸五官特征；
若所述温度测量最为准确的一个人脸五官特征为耳、眉、眼中的一个，则以该人脸五官连线上的并且未被衣物覆盖的地方确定为所述人体特征部分；
若所述温度测量最为准确的一个人脸五官特征为嘴、鼻中的一个，则以所述人脸五官上方预定距离内并且未被衣服覆盖的地方确定为所述人体特征部分。
3.根据权利要求1所述的基于人体识别的温度检测方法，其特征在于，所述通过所采集的人体图像识别出未被衣物覆盖的人体特征部分，包括：
通过所采集的人体图像识别出未被衣物覆盖的多个人体特征部分；
对所述多个人体特征部分的测温准确性进行排序以确定测温最为准确的一个所述人体特征部分，以便于所述距离传感器以及所述热敏红外温度传感器跟随所述人体特征部分。
4.根据权利要求3所述的基于人体识别的温度检测方法，其特征在于，将被测温人员以往的未被衣物覆盖的人体特征部分对应的历史距离-温度曲线存入到数据库中；
其中，所述对所述多个人体特征部分的测温准确性进行排序以确定测温最为准确的一个所述人体特征部分，包括：
从所述数据库中获取被测温人员的当前未被衣物覆盖的那些人体特征部分所对应的历史距离-温度曲线；
以波动幅度最小的历史距离-温度曲线对应的人体特征部分作为测温最为准确的一个人体特征部分。
5.根据权利要求1-4任一项所述的基于人体识别的温度检测方法，其特征在于，在对温度进行加权计算时，距离越近的温度的权值越大，距离越远的温度的权值越小。
6.一种基于人体识别的温度检测装置，其特征在于，所述装置包括：
识别模块，用于通过所采集的人体图像识别出未被衣物覆盖的人体特征部分；
控制模块，用于控制距离传感器以及热敏红外温度传感器跟随所述人体特征部分；
测量模块，用于通过所述距离传感器实时测量所述热敏红外温度传感器与所述人体特征部分的距离以及通过所述热敏红外温度传感器实时获取所述人体特征部分的温度；
构建模块，用于构建所述人体特征部分的距离-温度对应关系表并得到距离-温度曲线；
计算模块，用于通过所述距离-温度曲线对不同距离时所测的温度进行加权后得到所述人体特征部分对应温度并以该温度作为人体温度。
7.根据权利要求6所述的基于人体识别的温度检测装置，其特征在于，所述识别模块包括：
判断单元，用于判断所采集的人体图像中是否包括人脸五官特征；
第一确定单元，用于当所述采集的人体图像中包括人脸五官特征时，确定所述人脸五官的类型；
第二确定单元，用于根据所述人脸五官的类型确定温度测量最为准确的一个人脸五官特征；
第三确定单元，用于当所述温度测量最为准确的一个人脸五官特征为耳、眉、眼中的一个时，以该人脸五官连线上的并且未被衣物覆盖的地方确定为所述人体特征部分；
第四确定单元，用于当所述温度测量最为准确的一个人脸五官特征为嘴、鼻中的一个时，以该人脸五官连线的上并且未被衣物覆盖的地方确定为所述人体特征部分。
8.根据权利要求6所述的基于人体识别的温度检测装置，其特征在于，所述识别模块包括：
识别单元，用于通过所采集的人体图像识别出未被衣物覆盖的多个人体特征部分；
排序单元，用于对所述多个人体特征部分的测温准确性进行排序以确定测温最为准确的一个所述人体特征部分，以便于所述距离传感器以及所述热敏红外温度传感器跟随所述人体特征部分。
9.根据权利要求8所述的基于人体识别的温度检测装置，其特征在于，所述装置还包括：
存储模块，用于将被测温人员以往的未被衣物覆盖的人体特征部分对应的历史距离-温度曲线存入到数据库中；
其中，所述排序单元包括：
获取子单元，用于从所述数据库中获取被测温人员的当前未被衣物覆盖的那些人体特征部分所对应的历史距离-温度曲线；
确定子单元，用于以波动幅度最小的历史距离-温度曲线对应的人体特征部分作为测温最为准确的一个人体特征部分。
10.一种温度检测仪器，所述温度检测仪器包括存储器以及处理器，所述存储器存储计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时能够实现如权利要求1-5任一项所述的基于人体识别的温度检测方法的步骤。
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