CN115993190A - 一种智能体温筛查系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种智能体温筛查系统，包括前端采集与校准设备、CS端、人脸识别服务、体温检测服务四大部分组成。使用红外测温对出入口人员进行自动检测，全程无感，并支持多人同时测温，对体温偏高的过检人员进行自动预警，同时使用人脸识别技术采集预设人员的出入口信息，结合体温值来确定具体人员是否发热。本发明更加符合人流密集场所的体温筛查需求。

Description

一种智能体温筛查系统

技术领域

本发明属于企业疫情防控管理、公共安全管理、楼宇安防管理等领域，涉及一种智能体温筛查系统。

背景技术

发热是新冠肺炎的典型特征，为防止病毒传播，通常在楼宇、小区、商场、公园的出入口设置体温检测装置。但是如果运用常用的体温计、体温枪进行排查，工作量非常大，需要大量人力协助，因此迫切需要高精度的体温筛查与异常预警系统。

发明内容

本发明的目的是提供一种智能体温筛查系统，集高精无感体温快速筛查、非接触式智能人脸识别为一体，满足人流密集场所的体温筛查和人员管理需求。体温筛查主要是通过红外摄像机采集人体温度，并与黑体进行校准从而得到人体的实际温度，并在人脸处进行显示；如果体温异常则会发出报警，进而提醒安保人员去核对人员体温。人脸识别是通过可见光视频采集人员面部照片，结合体温进行展示。

本发明的技术方案如下：

一种智能体温筛查系统，其特征在于：包括前端采集与校准设备、CS端、人脸识别服务、体温检测服务四大部分组成，其中：

(1)前端采集与校准设备是高清的可见光摄像机和红外摄像机，主要是通过可见光码流来抓拍人脸，提供要识别的图片源；通过红外摄像机来采集人体在环境中的温度；校准设备是黑体，用于校准环境温度，进而得出人体的实际温度；

(2)CS端采用wpf作为可视化展示界面，与人脸识别服务、体温检测服务通过dll的API接口实现通信，主要实现红外测温视频和体温检测结果展示及异常体温报警、黑体校准参数配置、可见光识别视频和识别信息展示；

(3)人脸识别服务：

人脸识别服务主要是运用深度学习算法(主要分为检测、关键点、筛选、对齐、提特征、比对算法)、模型，对视频源和图片进行检测、提特征、比对分析等。

(4)体温检测服务：体温检测服务主要是对红外视频采集到的温度与黑体校准温度进行比较分析，得出人体的实际温度，并推送给CS端进行处理；同时提供了黑体参数的配置功能供CS端使用。

本系统使用红外测温对出入口人员进行自动检测，全程无感，并支持多人同时测温，对体温偏高的过检人员进行自动预警，提醒现场办公人员可进一步核实处置，这样很大程度上减少了现场办公人员的工作，更加符合人流密集场所的体温筛查需求；同时使用人脸识别技术采集预设人员的出入口信息，结合体温值来确定具体人员是否发热。

具体实施方式

本系统是一个综合性应用平台，主要是由前端采集与校准设备、CS端、人脸识别服务、体温检测服务四大部分组成。在具体实施时，需要部署前端采集与校准设备、具有GPU显卡的工作站、CS端(集人脸识别服务dll、体温检测服务dll为一体)三个模块。

前端采集与校准设备主要是安装包含可见光和红外的高清摄像机、温度校准黑体，需要根据温度、距离、识别图像范围等来调整安装位置。工作站是硬件要求，需要具备GPU显卡和较大内存、硬盘存储空间，是为人脸识别服务和体温检测服务提供有效的运行环境。CS端是以wpf作为可视化界面展示，需要集人脸识别服务dll、体温检测服务dll为一体才能执行。

(1)前端采集与校准设备：前段采集设备是高清的可见光摄像机和红外摄像机，主要是通过可见光码流来抓拍人脸，提供要识别的图片源；通过红外摄像机来采集人体在环境中的温度。校准设备是黑体，用于校准环境温度，进而得出人体的实际温度。

(2)CS端：CS端采用wpf作为可视化展示界面，与人脸识别服务、体温检测服务通过dll的API接口实现通信。CS端主要实现的功能有红外测温视频和体温检测结果展示及异常体温报警、黑体校准参数配置、可见光识别视频和识别信息展示。

所述红外测温视频和体温检测结果展示及异常体温报警，具体方式是：CS端调用体温检测服务dll进行测温视频的显示，并接受服务推送过来的体温信息在视频上相应人脸位置进行展示。如果温度低于临界温度(此处设置为37.2)即是正常温度，则会以黄色字体展示；如果超出临界温度即是高温，则会以红色字体展示，并通过发声设备发出高温预警提示。

所述黑体校准参数配置，用于校准环境温度，包括红外视频的温度、距离、发射率、黑体在视频中的位置的设置，可见光视频的开启测温、目标距离和发射率的设置。

所述可见光识别视频和识别信息展示，具体方式是：CS端启动时，会自动从数据库中读取本机要执行识别任务的摄像机资源数据，并调用人脸识别服务dll进行识别视频的显示。如果视频范围内出现了人脸目标，则相应位置会出现矩形框进行跟踪。同时人脸识别服务会将此人脸信息推送给CS端，CS端解析之后结合体温值进行综合展示。

(3)人脸识别服务：人脸识别服务主要是运用深度学习算法(主要分为检测、关键点、筛选、对齐、提特征、比对算法)、模型，对视频源和图片进行检测、提特征、比对分析等。

(4)体温检测服务：体温检测服务主要是对红外视频采集到的温度与黑体校准温度进行比较分析，得出人体的实际温度，并推送给CS端进行处理；同时提供了黑体参数的配置功能供CS端使用。

Claims (4)

1.一种智能体温筛查系统，其特征在于：包括前端采集与校准设备、CS端、人脸识别服务、体温检测服务四大部分组成，其中：

(1)前端采集与校准设备是高清的可见光摄像机和红外摄像机，主要是通过可见光码流来抓拍人脸，提供要识别的图片源；通过红外摄像机来采集人体在环境中的温度；校准设备是黑体，用于校准环境温度，进而得出人体的实际温度；

(2)CS端采用wpf作为可视化展示界面，与人脸识别服务、体温检测服务通过dll的API接口实现通信，主要实现红外测温视频和体温检测结果展示及异常体温报警、黑体校准参数配置、可见光识别视频和识别信息展示；

(3)人脸识别服务：

人脸识别服务主要是运用深度学习算法(主要分为检测、关键点、筛选、对齐、提特征、比对算法)、模型，对视频源和图片进行检测、提特征、比对分析等。

(4)体温检测服务：体温检测服务主要是对红外视频采集到的温度与黑体校准温度进行比较分析，得出人体的实际温度，并推送给CS端进行处理；同时提供了黑体参数的配置功能供CS端使用。

2.根据权利要求1所述的智能体温筛查系统，其特征在于，红外测温视频和体温检测结果展示及异常体温报警，具体方式是：CS端调用体温检测服务dll进行测温视频的显示，并接受服务推送过来的体温信息在视频上相应人脸位置进行展示，如果温度低于临界温度即是正常温度，以黄色字体展示；如果超出临界温度即是高温，以红色字体展示，并通过发声设备发出高温预警提示。

3.根据权利要求1所述的智能体温筛查系统，其特征在于，所述黑体校准参数配置用于校准环境温度，包括红外视频的温度、距离、发射率、黑体在视频中的位置的设置，可见光视频的开启测温、目标距离和发射率的设置。

4.根据权利要求1所述的智能体温筛查系统，其特征在于，所述可见光识别视频和识别信息展示，具体方式是：CS端启动时，自动从数据库中读取本机要执行识别任务的摄像机资源数据，并调用人脸识别服务dll进行识别视频的显示，如果视频范围内出现了人脸目标，则相应位置会出现矩形框进行跟踪，同时人脸识别服务会将此人脸信息推送给CS端，CS端解析之后结合体温值进行综合展示。