JP2022065425A

JP2022065425A - 非接触体温測定装置、方法及びプログラム

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Publication number: JP2022065425A
Application number: JP2020174011A
Authority: JP
Inventors: 瑞木萩原; Mizuki Hagiwara; 篤梶原; Atsushi Kajiwara
Original assignee: SPECTRA KK; Gunma Prefecture
Current assignee: SPECTRA KK; Gunma Prefecture
Priority date: 2020-10-15
Filing date: 2020-10-15
Publication date: 2022-04-27
Anticipated expiration: 2040-10-15
Also published as: JP7492211B2

Abstract

【課題】測定対象の表面温度を高精度かつ効率的に測定することが可能な非接触体温測定装置、方法及びプログラムを提供する。【解決手段】非接触体温測定装置（１０）は、測定対象から可視光線の波長域の光を受光して可視画像を撮像する可視画像カメラ（１６）と、測定対象から放出される赤外線量を可視化した熱画像を撮像するための熱画像カメラ（１８）と、可視画像から顔領域を検出し、熱画像中の顔領域から顔温度を検出する顔温度検出部（１２）と、可視画像から測定対象の輪郭の外部の背景領域を特定し、背景領域に対応する熱画像中の領域の温度を、測定対象の存する空間の環境温度として求め、環境温度に基づいて顔温度を補正する顔温度補正部（１２）とを備える。【選択図】図１

Description

本発明は非接触体温測定装置、方法及びプログラムに係り、特に測定対象の表面温度を非接触で測定するための非接触体温測定装置、方法及びプログラムに関する。

従来、測定対象の表面温度を非接触で測定するための放射温度計が知られている。放射温度計の例として、測定者が手で持って測定対象の人の前額部等にかざして体温を測定するハンディタイプの非接触型体温計が知られている。このようなハンディタイプの非接触型体温計は、腋の下又は口腔で体温を測定する接触型の体温計と比較して短時間での計測が可能なため、建物の入場時等における体温の測定に広く用いられている。しかし、このようなハンディタイプの非接触型体温計の場合には、体温計１個につき１人の測定者が必要となり、測定対象を１人ずつ測定することになる。また、測定した温度データの管理等のために人手が必要となる。

放射温度計の別の例としては、測定対象から放射される赤外線を分析して、測定対象とその周囲における熱分布を測定して可視化する赤外線サーモグラフィカメラも用いられている。このようなサーモグラフィカメラは、モニタとともに自立スタンドに取り付けられて設置され、測定範囲内に入った人の熱画像をモニタに出力する。これにより、建物の入退場時等における人の体温のモニタリングを行うことができる。

赤外線サーモグラフィカメラ（以下、熱画像カメラともいう。）を用いた関連技術として、特許文献１には、対象動物の体温を反映する体表上の特定の位置（子牛の眼縁部）の温度を測定することによって対象動物の体温を非接触で測定する体温測定システムが開示されている。

特開２０１７－０６２１２５号公報

特許文献１に開示された体温測定システムでは、環境温度の影響によりサーモグラフィカメラの測定精度が低下することを考慮して、サーモグラフィカメラの視野内に基準熱源面を配置し、基準熱源面の温度を用いて熱画像を補正するようになっているが、以下のような問題がある。

すなわち、上記体温測定システムにおいては、測定対象（子牛の眼縁部）の温度を精度よく測定するために、サーモグラフィカメラから測定対象までの距離が一定の距離に保たれる状態で熱画像の取得が行われるようになっているが、建物の出入口のように多数の人が入退場を繰り返す場所においては、熱画像中における測定対象の位置が一定とならず、サーモグラフィカメラの測定精度を低下させる要因となる。

また、上記体温測定システムでは、サーモグラフィカメラの視野内に基準熱源面を配置する必要があり、その配置の自由度が制限されるし、手間もかかるので、非効率である。

本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、測定対象の表面温度を高精度かつ効率的に測定することが可能な非接触体温測定装置、方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明の第１の態様に係る非接触体温測定装置は、測定対象から可視光線の波長域の光を受光して可視画像を撮像する可視画像カメラと、測定対象から放出される赤外線量を可視化した熱画像を撮像するための熱画像カメラと、可視画像から顔領域を検出し、熱画像中の顔領域から顔温度を検出する顔温度検出部と、可視画像から測定対象の輪郭の外部の背景領域を特定し、背景領域に対応する熱画像中の領域の温度を、測定対象の存する空間の環境温度として求め、環境温度に基づいて顔温度を補正する顔温度補正部とを備える。

本発明の第２の態様に係る非接触体温測定装置は、第１の態様において、顔温度補正部は、熱画像の背景領域内の複数の測定点における温度の代表値又は中央値を環境温度として求める。

本発明の第３の態様に係る非接触体温測定装置は、第２の態様において、顔温度補正部は、複数の測定点のうち、測定点の温度の平均値からの差分絶対値が閾値以上の測定点を除外して代表値を求める。

本発明の第４の態様に係る非接触体温測定装置は、第１から第３の態様のいずれかにおいて、顔温度補正部は、複数フレームの可視画像からそれぞれ背景領域を特定し、複数フレームの可視画像にそれぞれ対応する複数フレームの熱画像において背景領域に対応する領域の温度の時間的な代表値を、環境温度として求める。

本発明の第５の態様に係る非接触体温測定装置は、第１から第４の態様のいずれかにおいて、顔温度補正部は、可視画像カメラと測定対象の顔との間の測定距離と、顔領域のサイズとの間の対応関係を示すテーブルを用いて、顔領域の測定距離の推定値を算出し、推定値が閾値以上の場合に顔温度に補正値を加算する。

本発明の第６の態様に係る非接触体温測定装置は、第１から第５の態様のいずれかにおいて、顔温度補正部は、測定対象が存する空間の環境温度、湿度及び気圧のうちの少なくとも１つの情報を取得し、情報に基づいて顔温度を補正する。

本発明の第７の態様に係る非接触体温測定方法は、可視画像カメラにより、測定対象から可視光線の波長域の光を受光して可視画像を撮像する工程と、熱画像カメラにより、測定対象から放出される赤外線量を可視化した熱画像を撮像する工程と、可視画像から顔領域を検出し、熱画像中の顔領域から顔温度を検出する工程と、可視画像から測定対象の輪郭の外部の背景領域を特定し、背景領域に対応する熱画像中の領域の温度を、測定対象の存する空間の環境温度として求め、環境温度に基づいて顔温度を補正する工程とを含む。

本発明の第８の態様に係る非接触体温測定プログラムは、可視画像カメラにより、測定対象から可視光線の波長域の光を受光して可視画像を撮像する機能と、熱画像カメラにより、測定対象から放出される赤外線量を可視化した熱画像を撮像する機能と、可視画像から顔領域を検出し、熱画像中の顔領域から顔温度を検出する機能と、可視画像から測定対象の輪郭の外部の背景領域を特定し、背景領域に対応する熱画像中の領域の温度を、測定対象の存する空間の環境温度として求め、環境温度に基づいて顔温度を補正する機能とをコンピュータに実現させる。

本発明によれば、背景領域から求めた環境温度に基づいて温度補正を行うことにより、測定対象の表面温度を高精度かつ効率的に測定することができる。

図１は、本発明の第１の実施形態に係る非接触体温測定装置を示すブロック図である。図２は、本発明の第１の実施形態に係る非接触体温測定装置を汎用の操作端末により実現した例を示すブロック図である。図３は、本発明の第１の実施形態に係る非接触体温測定方法の処理の流れを示すデータフローである。図４は、可視画像の例を示す図である。図５は、熱画像の例を示す図である。図６は、入出力装置への出力の例を示す図である。図７は、本発明の第２の実施形態に係る非接触体温測定装置を示すブロック図である。図８は、本発明の第２の実施形態に係る非接触体温測定装置を入退出管理システムに適用した場合における処理の流れを示すフローチャートである。図９は、図８の人物検出工程を示すフローチャートである。

以下、添付図面に従って本発明に係る非接触体温測定装置、方法及びプログラムの実施の形態について説明する。

［第１の実施形態］
（非接触体温測定装置の構成例）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る非接触体温測定装置を示すブロック図である。

図１に示すように、本実施形態に係る非接触体温測定装置１０は、演算装置１２、電源１４、可視画像カメラ１６及び熱画像カメラ１８を含んでいる。非接触体温測定装置１０は、可視画像カメラ１６及び熱画像カメラ１８を用いて撮像された画像から、測定対象の人の体温を非接触で測定するための装置である。

演算装置１２は、非接触体温測定装置１０の各部の動作を制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）を含んでいる。演算装置１２は、非接触体温測定装置１０の各部との間で制御信号及びデータの送受信が可能となっている。演算装置１２は、入出力装置２０を介してユーザからの指示入力を受け付け、この指示入力に応じた制御信号を非接触体温測定装置１０の各部に送信して各部の動作を制御する。

また、演算装置１２は、ＥＥＰＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable Read Only Memory）、各種演算のための作業領域として使用されるＲＡＭ（Random Access Memory）、及び入出力装置２０に出力される画像データを一時記憶するため領域として使用されるＶＲＡＭ（Video Random Access Memory）を含んでいる。

さらに、演算装置１２は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の磁気ディスク、若しくはＳＳＤ（Solid State Drive）又はｅＭＭＣ（embedded Multi Media Card）等のフラッシュメモリ等を含む記憶装置（ストレージデバイス）を含んでいる。この記憶装置には、各種演算のための制御プログラム及び非接触体温測定プログラム等を含むデータが格納される。

入出力装置２０は、画像を表示するための表示装置と、ユーザからの指示入力を受け付ける入力装置とを含んでいる。具体的には、入出力装置２０は、表示装置としての液晶モニタ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）と、入力装置として液晶モニタの表面に設けられたタッチパネルとを含んでいる。なお、入力装置としては、タッチパネルに代えて、文字入力等のためのキーボード及びポインティングデバイス（例えば、マウス又はトラックボール等）等を備えてもよい。

電源１４は、非接触体温測定装置１０の各部に電力を供給する装置である。電源１４としては、例えば、商用電源から入力された交流電流を変換して所定の直流電流を出力するＡＣ（Alternating Current）アダプタ、又は非接触体温測定装置１０に取り付け可能なバッテリ（例えば、充電式）を用いることができる。

可視画像カメラ１６は、撮像領域の物体から、可視光線の波長域（一例で波長３６０ｎｍ～８００ｎｍ程度）の光を受光して画像（例えば、動画）を撮像する装置である。可視画像カメラ１６は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラ又はＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）カメラである。

熱画像カメラ１８は、撮像領域の物体から放出される赤外線量を可視化（例えば、動画に）するための装置である。熱画像カメラ１８は、撮像領域の物体から放出される赤外線を電気信号に変換して赤外線量を測定する赤外線撮像素子（量子型又は非冷却型）を含んでいる。

可視画像カメラ１６と熱画像カメラ１８とは、互いの撮像範囲（画角）は略同一になるように配置されている。ここで、可視画像カメラ１６と熱画像カメラ１８の撮像範囲は厳密に同一である必要はない。可視画像カメラ１６と熱画像カメラ１８の撮像範囲は厳密に同一でなくても、画像処理（例えば、パターンマッチング等）により一致させることができる。

可視画像カメラ１６と熱画像カメラ１８とは、略同一画角の画像を略同期して撮像可能となっている。ここで、可視画像カメラ１６と熱画像カメラ１８の撮像タイミングが完全に同期している必要はなく、測定精度に影響を与えない程度のずれは許容される。また、可視画像ＩＭＧ１又は熱画像ＩＭＧ２のフレームを補間することにより撮像タイミングが相互に同期したフレーム画像を生成してもよい。なお、以下の説明では、説明の簡略化のため、可視画像カメラ１６と熱画像カメラ１８の撮像タイミングが同期しているものとして説明する（図４～図６参照）。

可視画像カメラ１６は、測定対象の人の判別（人の顔又は瞳の検出）を行うのに十分な解像度の画像を所定のフレームレートで撮像可能となっている。可視画像カメラ１６の解像度は、一例で８００ｐｉｘｅｌ×６００ｐｉｘｅｌ程度である。

熱画像カメラ１８は、可視画像カメラ１６により撮像された可視画像からの測定対象の検出結果に基づいて、測定対象の人と、測定対象以外の背景領域（例えば、壁等）とを分離可能な程度の解像度の画像を所定のフレームレートで撮像可能となっている。熱画像カメラ１８の解像度は、一例で可視画像カメラ１６の解像度の１０分の１程度であり、８０ｐｉｘｅｌ×６０ｐｉｘｅｌ程度である。本実施形態では、熱画像カメラ１８として、可視画像カメラ１６よりも低解像度のものを用いることにより、低コストかつ高精度な測定を実現することができる。

なお、熱画像カメラ１８の解像度はこれに限定されるものではなく、可視画像カメラ１６と同等の解像度であってもよい。この場合、測定精度のさらなる向上を実現することができる。

本実施形態では、可視画像カメラ１６及び熱画像カメラ１８を用いて撮像範囲内の人の可視画像及び熱画像をそれぞれ撮像する。演算装置１２は、可視画像を処理して撮像範囲内の人の顔又は瞳を検出する。そして、演算装置１２は、可視画像からの人の顔又は瞳の検出結果に基づいて、熱画像に含まれる測定対象の人の領域を背景領域から分離して、測定対象の人の体温の推定値を算出する。

センサ２２は、測定対象の人が存在する場所の気温（環境温度）、湿度又は圧力（気圧）等を測定するための装置である。センサ２２は、可視画像カメラ１６及び熱画像カメラ１８の撮像範囲内の任意の場所に設置可能である。センサ２２は、可視画像カメラ１６及び熱画像カメラ１８と測定対象との間の距離が短い場合には、可視画像カメラ１６及び熱画像カメラ１８からなるモジュールに設けられていてもよい。

演算装置１２は、センサ２２による環境温度、湿度又は気圧の測定結果に基づいて、測定対象の人の体温の推定値を補正することが可能である。

なお、センサ２２は、非接触体温測定装置１０に含まれていてもよいし、非接触体温測定装置１０とは別の装置から測定結果を取得する構成としてもよい。例えば、演算装置１２が、インターネット上に公開されている気象庁発表の地域の気象データ、又はＩｏＴ（Internet of Things）気象センサによる気象データ（温湿度、気圧等）等の情報を取得するようにしてもよい。この場合、演算装置１２は、測定範囲に関する位置情報を取得して、この位置情報を用いて、インターネット上の気象データを検索するようにしてもよい。測定範囲の位置情報は、例えば、演算装置１２に手動入力してもよいし、演算装置のＩＰ（Internet Protocol）アドレス又は無線ＬＡＮ（Local Area Network）等に関する情報から自動取得してもよい。また、センサ２２は、非接触体温測定装置１０に必須のものではなく、省略することも可能である。

また、センサ２２による測定結果は、例えば、１又は複数の非接触体温測定装置１０を管理装置により遠隔操作する場合には（第２の実施形態参照）、各非接触体温測定装置１０に対応するセンサ２２の測定結果を管理装置に送信するようにしてもよい。

また、演算装置１２は、例えば、パーソナルコンピュータ、ワークステーション又はタブレット端末等の汎用の操作端末により実現することができる。この場合、入出力装置２０は、非接触体温測定装置１０に含まれていてもよい。

（非接触体温測定装置を汎用の操作端末により実現した例）
図２は、本発明の第１の実施形態に係る非接触体温測定装置を汎用の操作端末により実現した例を示すブロック図である。

図２に示す例では、非接触体温測定装置１０Ａは、操作端末３０及びカメラモジュール３２を含んでいる。

操作端末３０は、パーソナルコンピュータ、ワークステーション又はタブレット端末等の汎用の操作端末からなり、図１に示した演算装置１２、電源１４及び入出力装置２０として機能する。操作端末３０は、後述の画像処理、温度（体温、顔温度）検出、顔認証及び結果出力等のためのソフトウェアがインストールされている。

カメラモジュール３２は、図１に示した可視画像カメラ１６及び熱画像カメラ１８を含んでいる。カメラモジュール３２は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）等のインターフェイスを介して操作端末３０と接続されており、操作端末３０からの電力の供給を受けたり、操作端末３０との間で制御信号及びデータの伝送を行うことが可能となっている。

画像処理、温度（体温、顔温）検出、顔認証及び結果出力等の処理は、可視画像ＩＭＧ１及び熱画像ＩＭＧ２等のデータをカメラモジュール３２から操作端末３０に伝送して、操作端末３０により測定対象の温度を推定してもよい。また、カメラモジュール３２で温度の推定等の各種処理を行い、その結果を操作端末３０に伝送して結果を表示させてもよい。例えば、操作端末３０とカメラモジュール３２との間の伝送路の帯域が狭い場合等には、カメラモジュール３２で温度の推定等の各種処理を行うことにより、操作端末３０とカメラモジュール３２との間で伝送するデータ量を節約することができる。

（非接触体温測定方法）
次に、本発明の第１の実施形態に係る非接触体温測定方法について、図３から図５を参照して説明する。図３は、本発明の第１の実施形態に係る非接触体温測定方法の処理の流れを示すデータフローである。本実施形態では、可視画像カメラ１６及び熱画像カメラ１８は同期して撮像範囲の画像（動画）を取得し、演算装置１２は、図３に示す処理を動画のフレームごとに行う。

まず、演算装置１２は、可視画像カメラ１６及び熱画像カメラ１８からそれぞれ可視画像ＩＭＧ１及び熱画像ＩＭＧ２を取得する。そして、演算装置１２は、可視画像ＩＭＧ１及び熱画像ＩＭＧ２に対してそれぞれ前処理を行う（ステップＳ１０及びＳ２０）。なお、熱画像ＩＭＧ２に対する前処理Ｓ２０は、ステップＳ１０からＳ１６の後に行うようにしてもよいし、並行して行ってもよい。

可視画像ＩＭＧ１に対する前処理では（ステップＳ１０）、演算装置１２は、色情報等に基づいて測定範囲内の測定対象の人の概略形状（輪郭）を認識する。そして、演算装置１２は、可視画像ＩＭＧ１と熱画像ＩＭＧ２とを比較しながら、人の部分の位置調整を行う。具体的には、演算装置１２は、測定対象の人の部分の拡大縮小処理、平行移動等の処理を行う。ここで、拡大縮小率、移動量の設定は、画像認識の結果を踏まえて演算装置１２が自動で行ってもよいし、手動で行ってもよい。

また、演算装置１２は、可視画像ＩＭＧ１からの人の顔の検出（顔認識）を容易にするための画像調整を行う。具体的には、演算装置１２は、ホワイトバランス調整、ガンマ補正、コントラスト調整等を行う。

さらに、演算装置１２は、可視画像ＩＭＧ１のうち、熱画像ＩＭＧ２の撮像範囲外の部分を切り取るなどの処理も行ってもよい。

一方、熱画像ＩＭＧ２に対する前処理では（ステップＳ２０）、可視画像ＩＭＧ１における測定対象に対して、熱画像ＩＭＧ２における測定対象の大きさ及び位置（画角）を合わせる処理を行う。具体的には、可視画像ＩＭＧ１に対する前処理と同様に、演算装置１２は、拡大縮小処理、平行移動等の処理を行う。ここで、拡大縮小率、移動量の設定は、演算装置１２が画像認識の結果を踏まえて自動で行ってもよいし、手動で行ってもよい。

なお、ステップＳ１０及びＳ２０において、画像の位置調整を自動で行う場合、演算装置１２は、可視画像ＩＭＧ１及び熱画像ＩＭＧ２の各画像から輪郭線の抽出を行い、両画像から抽出した輪郭線に基づいて両画像の重ね合わせを行ってもよい。具体的には、演算装置１２は、それぞれの輪郭の相関が最も高くなるように両画像を重ね合わせてもよい。また、可視画像ＩＭＧ１及び熱画像ＩＭＧ２の各画像から人の瞳又はメガネを検出し、検出した瞳又はメガネを基準に両画像を重ね合わせてもよい。あるいは、演算装置１２は、各画像から照明装置等の特徴ある特異点を検出し、その特異点を基準に各画像を重ね合わせてもよい。

図４は可視画像ＩＭＧ１の例を示しており、図５は熱画像ＩＭＧ２の例を示している。また、図５に示す熱画像ＩＭＧ２では、熱画像カメラ１８によって検出された温度が色分けによって可視化されており、温度が高い方から順に赤（Ｒ）、橙（Ｏ）、黄（Ｙ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）となっている。図５では、赤（Ｒ）が縦縞、橙（Ｏ）が斜め格子、黄（Ｙ）が格子、緑（Ｇ）が斜め縞、青（Ｂ）が横縞で表されている。なお、図５の符号ＣＳは、色と検出温度の対応関係を示すカラースケールである。

図４に示す可視画像ＩＭＧ１には、測定対象の人Ｐ１が１人写っている。演算装置１２は、人Ｐ１と背景領域ＢＧ１との間の色（温度）の相違、又は人間の体型とのパターンマッチング等の処理を行って、人Ｐ１の輪郭を検出する。

一方、図５に示す熱画像ＩＭＧ２には、人Ｐ１に対応する領域Ｐ２が示されている。領域Ｐ２のうち、頭部Ｈ１に対応する領域Ｈ２のうち顔及び耳の部分（すなわち、皮膚が露出している部分）は高温（赤）となっており、頭部Ｈ１に対応する領域Ｈ２のうち頭髪部分、及び胴部Ｂ１に対応する領域Ｂ２は低温（青）となっている。また、メガネに対応する領域Ｇ２は顔よりも低温（緑）となっている。

なお、頭髪部分及び胴部の領域Ｂ２では、高温部である顔に近い領域ほど高温の領域として検出される。すなわち、実際の熱画像ＩＭＧ２では、顔に近づくにつれて、頭髪部分及び胴部の領域Ｂ２の色が青、青緑、緑、黄緑のように変化する。図５では、図示の制約上、頭髪部分及び胴部の領域Ｂ２のうち、顔に近い領域を緑としている。

演算装置１２は、熱画像ＩＭＧ２における領域Ｐ２と背景領域ＢＧ２との間の色（温度）の相違、又は人間の体型とのパターンマッチング等の処理を行って、人Ｐ１に対応する領域Ｐ２の輪郭を検出する。

次に、演算装置１２は、図３に示すように、可視画像ＩＭＧ１から測定対象の人の顔を検出する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２では、演算装置１２は、可視画像ＩＭＧ１から測定対象の人の顔の瞳又はメガネを含む瞳領域Ｇ１の検出を行って顔の有無を判定する。そして、可視画像ＩＭＧ１から人の顔が検出されなかった場合には（ステップＳ１４のＮｏ）、その可視画像ＩＭＧ１及びこれに対応する熱画像ＩＭＧ２に対する処理を中止し、次に取得した可視画像ＩＭＧ１に対してステップＳ１０及びＳ１２を繰り返す。

一方、可視画像ＩＭＧ１から人Ｐ１の顔が検出された場合には（ステップＳ１４のＹｅｓ）、演算装置１２は、瞳領域Ｇ１の検出結果に基づいて顔領域Ｆ１を抽出し、可視画像ＩＭＧ１における顔領域Ｆ１から顔温度（体温）の測定に用いる額領域Ａ１の抽出を行う（ステップＳ１６）。

具体的には、演算装置１２は、可視画像ＩＭＧ１における色情報又はパターンマッチングの結果に基づいて、測定対象の人Ｐ１の瞳領域Ｇ１（例えば、両目又はメガネを含む矩形領域）を検出する（ステップＳ１２）。ここで、瞳領域の検出は、例えば、Haar特徴ベースのCascade型分類器を用いた物体検出手法（例えば、越前功，“人間とデバイスの感度の違いを利用したプライバシー保護技術”，［online］，２０１２年１２月１２日，大学共同利用機関法人国立情報学研究所，［２０２０年９月２９日検索］，インターネット〈ＵＲＬ：https://www.nii.ac.jp/userimg/press_20121212.pdf〉参照）を適用可能である。

次に、演算装置１２は、可視画像ＩＭＧ１において瞳領域Ｇ１を縦横に所定の倍率で拡大した領域を、可視画像ＩＭＧ１における顔領域Ｆ１として抽出する（ステップＳ１６）。

図４に示すように、可視画像ＩＭＧ１における瞳領域Ｇ１の縦横のサイズをそれぞれＶ_Ｇ及びＨ_Ｇ、顔領域Ｆ１の縦横のサイズをそれぞれＶ_Ｆ及びＨ_Ｆとすると、瞳領域Ｇ１と顔領域Ｆ１の関係は下記の式により表される。なお、下記の式において、ｍ及びｎは、瞳領域Ｇ１からそれぞれ顔領域Ｆ１を求めるときに用いる縦横の倍率であり、倍率ｍ及びｎは実験的又は統計的に決定可能である。

Ｖ_Ｆ＝ｍ×Ｖ_Ｇ
Ｈ_Ｆ＝ｎ×Ｈ_Ｇ
なお、瞳領域Ｇ１は、一般的に横長の矩形領域になる。このため、顔領域Ｆ１の形状（例えば、正方形又は長方形）に近づけるために、倍率ｍとｎの関係は、一般的にｍ＞ｎとなる。一例で、縦方向の倍率ｍは８倍、横方向の倍率ｎは１．５倍である。

上記のように、本実施形態では、瞳領域Ｇ１を基準として顔領域Ｆ１を抽出するので、測定対象の人Ｐ１がマスクを着用している場合であっても、人の顔を検出することが可能になる。

次に、演算装置１２は、可視画像ＩＭＧ１における顔領域Ｆ１から体温の測定に用いる額領域Ａ１の抽出を行う（ステップＳ１６）。演算装置１２は、例えば、〔Ａ〕瞳領域Ｇ１の上辺より上で、かつ、〔Ｂ〕顔の輪郭上端（頭部Ｈ１の上端）より下の特定の比率）の領域を額領域Ａ１と推定する。額領域Ａ１を推定する際の条件としては、〔Ｃ〕肌色の領域、又は〔Ｄ〕色情報に基づいて頭髪を除いた領域という条件を付加してもよい。また、額領域Ａ１は、上記〔Ａ〕及び〔Ｂ〕の条件を満たす矩形領域として検出するようにしてもよいし、上記〔Ａ〕及び〔Ｂ〕の条件を満たす矩形領域を、〔Ｃ〕又は〔Ｄ〕の条件により変形した領域（例えば、楕円状の領域）としてもよい。なお、後述する顔領域の算出において、平均値からの差分絶対値が所定値以上の画素を除外する場合には、額領域Ａ１を厳密に検出する必要はないので、〔Ｃ〕及び〔Ｄ〕の条件は必須ではない。

次に、演算装置１２は、可視画像ＩＭＧ１における顔領域Ｆ１の抽出結果に基づいて、熱画像ＩＭＧ２において顔領域Ｆ１に対応する領域Ｆ２を特定し、額領域Ａ１に対応する領域Ａ２を特定する。そして、演算装置１２は、熱画像ＩＭＧ２に含まれる温度情報に基づいて、領域Ａ２の温度（以下、顔温度という。）を検出する（ステップＳ２２）。ここで、演算装置１２は、顔温度検出部として機能する。ステップＳ２２では、可視画像ＩＭＧ１における額領域Ａ１と位置及び大きさが同じ熱画像ＩＭＧ２中の領域Ａ２から顔温度を検出する。ここで、顔温度としては、領域Ａ２において温度が最高の画素の顔温度を採用してもよいし、領域Ａ２内の複数の測定点における温度の代表値（例えば、平均値又は中央値等）を採用してもよい。また、顔温度の代表値を算出する際には、領域Ａ２の画素のうち、平均値からの差分絶対値が所定値以上の画素を除外するようにしてもよい。

なお、上記の例では、熱画像ＩＭＧ２における複数の測定点の代表値（空間的な代表値）について説明したが、複数フレームの熱画像ＩＭＧ２において検出された領域Ａ２内の測定点における時間的な代表値を採用してもよい。

次に、演算装置１２は、ステップＳ２２で検出した顔温度の温度補正を行う（ステップＳ２４）。ここで、演算装置１２は、顔温度補正部として機能する。

〈Ａ〉額領域Ａ２と腋窩温の相関性に基づく顔温度の補正
ステップＳ２４では、例えば、額領域Ａ２と腋窩温の相関性に基づいて、ステップＳ２２で検出した顔温度を補正する。額領域Ａ２と腋窩温の相関性に基づく補正については、例えば、遠藤芳子，外３名，“電子体温計による腋窩体温と前額部深部温との比較検討”，［online］，２００９年１月，宮城大学，［２０２０年９月２９日検索］，インターネット〈ＵＲＬ：https://myu.repo.nii.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=225&item_no=1&attribute_id=19&file_no=1〉に記載の方法を適用可能である。

〈Ｂ〉環境温度（周囲温度）に基づく顔温度の補正
また、熱画像ＩＭＧ２から測定した顔温度には、測定対象の周囲の環境温度及び測定距離（人Ｐ１と熱画像カメラ１８との間の距離）に起因する誤差が含まれ得る。このため、ステップＳ２４では、環境温度及び測定距離に起因する誤差の補正を行うことが可能となっている。

一般に、環境温度の推定は、装置の筐体内部等に配置した温度センサを用いて行われるが、筐体内部に配置した温度センサは、筐体内部に配置された電子回路又はモニタ等の機器の発熱による影響を受ける。そこで、本実施形態では、熱画像ＩＭＧ２の背景領域ＢＧ２の検出温度から環境温度を推定する。

具体的には、演算装置１２は、可視画像ＩＭＧ１から推定された測定対象の人Ｐ１の輪郭の外部の背景領域ＢＧ１に基づいて、熱画像ＩＭＧ２中の背景領域ＢＧ２を特定する。そして、演算装置１２は、背景領域ＢＧ２（例えば、壁等）の温度を複数の測定点で測定し、その代表値（例えば、平均値又は中央値等）を、人Ｐ１が存する空間の環境温度として採用する。ここで、環境温度を算出する際には、背景領域ＢＧ２に写り込んだ窓及び照明器具等の影響を排除するため、代表値として中央値を採用してもよい。また、統計処理により他の測定点と比較して大きく温度が異なる（例えば、平均値からの差分絶対値が閾値以上の）測定点を除外した後の平均値又は中央値等を代表値として採用することもできる。

上記の例では、熱画像ＩＭＧ２における複数の測定点の代表値（空間的な代表値）について説明したが、複数フレームの熱画像ＩＭＧ２において検出された背景領域ＢＧ２内の測定点における時間的な代表値を採用してもよい。背景領域ＢＧ２内の測定点における時間的な代表値を採用する場合、可視画像ＩＭＧ１から人の顔が検出されなかった場合（ステップＳ１４のＮｏ）の可視画像ＩＭＧ１及び熱画像ＩＭＧ２についても、時間的な代表値の算出に使用してもよい。

なお、環境温度に基づく顔温度の補正には、例えば、田村照子，“サーモグラフィによる全身および区分別平均皮膚温の推定”，［online］，１９８０年，家政学雑誌，［２０２０年９月２９日検索］，インターネット〈ＵＲＬ：https://www.jstage.jst.go.jp/article/jhej1951/31/6/31_6_461/_pdf〉に記載の方法を適用可能である。

〈Ｃ〉測定距離に基づく顔温度の補正
さらに、熱画像カメラ１８と測定対象の人との間の距離については、装置に取り付けた構造物（例えば、指示標識等）によって一定距離での測定を促すもの、熱画像カメラ１８の前に指定位置に測定対象の人が立つように促し一定距離での測定を行うものがある。また、レーザー測距装置により距離を測定し補正を行うものもある。しかしながら、これらの装置は、移動中の測定対象の温度測定には不向きである。

そこで、本実施形態では、可視画像カメラ１６の画角と撮影した顔の輪郭から、測定対象の距離を推定し補正に用いることが可能となっている。具体的には、同じ画角のカメラで測定した場合、〔ａ〕顔領域の面積が大きければ距離が近くなること、〔ｂ〕測定対象の面積が小さい（距離が遠い）場合、測定対象の温度の測定値が低くなることが実験的にわかっている。〔ｂ〕について、測定対象の温度の測定値の誤差は１．０℃以上になることもある。

したがって、演算装置１２は、顔領域Ｆ１の面積が相対的に大きければ距離が近いと判断し、顔領域Ｆ１の面積が相対的に小さければ距離が遠いと判断して、顔温度の検出結果を所定の補正式にしたがって計算する。

具体的には、可視画像カメラ１６と測定対象の人の顔との間の測定距離と、顔領域Ｆ１のサイズ（例えば、面積、縦又は横の長さ等）との間の対応関係を示すテーブルを、演算装置１２の記憶装置にあらかじめ格納しておく。そして、演算装置１２は、可視画像ＩＭＧ１から顔領域Ｆ１のサイズを求め、このテーブルを用いて測定距離の推定値を算出する。

次に、演算装置１２は、測定距離の推定値が閾値以上の場合に、熱画像ＩＭＧ２から求められる顔温度に補正値を加算する。ここで、測定距離の閾値を複数設定して、測定距離が長くなるほど、補正値の値を大きくするようにしてもよい。

また、測定距離が所定の閾値以上となった場合に、その顔領域Ｆ１については、顔温度の測定の対象から除外するようにしてもよい。この場合、ステップＳ１４において、測定距離を推定し、測定距離が所定の閾値以上となった場合に、顔なしと判定するようにしてもよい。

なお、可視画像カメラ１６と測定対象の人の顔との間の距離については、可視画像カメラ１６のオートフォーカス機能を用いて求めてもよいし、測距センサを設けて直接測定してもよい。

〈Ｄ〉センサ２２による測定結果に基づく顔温度の補正
また、ステップＳ２４では、センサ２２による測定結果（例えば、測定対象の人が存在する場所の気温（環境温度）、湿度又は圧力（気圧）等）に基づく温度補正を行ってもよい。

上記のようにして補正された顔温度に関するデータは、顔温度データＤ１として、可視画像ＩＭＧ１及び熱画像ＩＭＧ２とともに演算装置１２の記憶装置に記憶される。

また、演算装置１２は、測定結果を入出力装置２０に出力する場合には、合成画像ＩＭＧ３を作成するようにしてもよい（ステップＳ３０）。合成画像ＩＭＧ３では、例えば、可視画像ＩＭＧ１と熱画像ＩＭＧ２とを並べて表示するようにしてもよいし、重畳表示してもよい。合成画像ＩＭＧ３を作成する場合、例えば、可視画像ＩＭＧ１と熱画像ＩＭＧ２の解像度又は画素数が同じになるように画像処理を行う。可視画像ＩＭＧ１よりも熱画像ＩＭＧ２の方が解像度が低い場合には、熱画像ＩＭＧ２について補間処理を行ってもよい。例えば、可視画像ＩＭＧ１の解像度が８００ｐｉｘｅｌ×６００ｐｉｘｅｌ、熱画像ＩＭＧ２の解像度が８０ｐｉｘｅｌ×６０ｐｉｘｅｌの場合には、補間処理により、熱画像ＩＭＧ２の解像度を１０倍にすればよい。また、出力先の表示装置の解像度が小さい場合等には、可視画像ＩＭＧ１に対して間引き処理を行って解像度を下げてもよいし、可視画像ＩＭＧ１の間引き処理と熱画像ＩＭＧ２の補間処理を両方行うようにしてもよい。

次に、演算装置１２は、合成画像ＩＭＧ３と測定結果を入出力装置２０に出力して表示装置に表示させる（ステップＳ３２）。ステップＳ３２では、可視画像ＩＭＧ１、熱画像ＩＭＧ２、顔温度及び環境温度等の情報が表示装置に出力される。

本実施形態によれば、背景領域ＢＧ２から求めた環境温度に基づいて温度補正を行うことにより、測定対象の人の体温を高精度かつ効率的に測定することができる。

なお、本実施形態に係る非接触体温測定装置１０は、例えば、建物の入退場ゲート等に設置して、演算装置１２からの信号によりドアの開錠、又は警報装置の作動などを行うようにしてもよい。

図６は、本実施形態に係る非接触体温測定装置１０を入退場ゲート等に適用した場合の入出力装置２０への出力（合成画像ＩＭＧ３）の例を示す図である。なお、図６における色の表現は図５と同様である。図６では、図４の人Ｐ１、頭部Ｈ１、胴部Ｂ１、瞳領域Ｇ１及び顔領域Ｆ１に対応する領域にそれぞれ符号Ｐ３、Ｈ３、Ｂ３、Ｇ３及びＦ３を付して領域の対応関係を示している。

図６に示す例では、可視画像ＩＭＧ１と熱画像ＩＭＧ２が重畳表示されており、重畳画像の右側にはカラースケールＣＳが表示されている。また、顔温度の測定結果と、顔温度の測定結果に基づく警報メッセージＭ１が表示されている。これにより、測定対象の人の体温の異常を操作者等に報知することができる。

［第２の実施形態］
図７は、本発明の第２の実施形態に係る非接触体温測定装置を示すブロック図である。本実施形態の非接触体温測定装置１０－１、１０－２は、第１の実施形態と同様の構成を有しており、複数の非接触体温測定装置を区別するために枝番を付している。なお、非接触体温測定装置１０－１、１０－２に共通する説明については、枝番を省略して説明する。

図７に示すように、本実施形態では、複数（図７の例では２個）の非接触体温測定装置１０－１、１０－２が設置されており、非接触体温測定装置１０－１、１０－２による測定結果は、管理装置５０により収集されて記憶可能となっている。ここで、管理装置５０と、非接触体温測定装置１０－１、１０－２とは、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、ＬＡＮ（Local Area Network）等の有線のインターフェイス、又は無線ＬＡＮ、ＷｉＦｉ、Bluetooth（登録商標）等の無線のインターフェイスを解して接続される。

管理装置５０は、パーソナルコンピュータ、ワークステーション又はタブレット端末等の汎用の操作端末からなる。管理装置５０は、ＣＰＵ、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＡＭ及びＶＲＡＭ等の各種メモリ、ストレージデバイス及び入出力装置を含んでいる。なお、管理装置５０は、演算装置１２と同様の構成とすることができる。

また、非接触体温測定装置１０－１、１０－２による測定結果等のデータは、例えば、インターネット回線を通じてクラウド上のサーバーで処理することも可能である。

本実施形態では、非接触体温測定装置１０を複数配置することで、例えば、学校、駅、遊興施設等、複数の出入り口を有し、多くの人が出入りするような施設に適用することが容易になる。例えば、すべての出入り口、入退場ゲートに非接触体温測定装置１０を配置することで、施設に出入りする人すべての健康状態及び入退場状況を管理することが可能となる。

また、非接触体温測定装置１０から、可視画像ＩＭＧ１及び熱画像ＩＭＧ２等のデータを管理装置５０（外部コンピュータ）に伝送し、第１の実施形態で説明した処理を管理装置５０で行うことも可能である。これにより、すべての採取データを同じ基準で推定することができる。例えば、温度推定と合わせて顔認証による測定対象の特定を行うなどして、個々の非接触体温測定装置１０により測定対象ごとの顔温度等の判定を繰り返した場合、機械学習などの状況により、顔温度の検出及び補正等の際の判定基準にばらつきが生じる可能性がある。しかし、個々の画像から同じ基準で推定を繰り返すことにより、機械学習の頻度が向上し推定精度の向上を図ることができる。また、この場合、採取した画像データを蓄積することも容易となる。

（入退出管理システムへの適用例）
以下、本実施形態を施設の入退出管理システムに適用した場合について説明する。一般的な入退出管理システムでは、事前に登録した識別情報（ＩＤ）と顔等の画像情報を用いて登録された人物かどうかを判定し、入退場ゲートの解錠等を行う。しかしながら、このようなシステムは、事前の登録が必要となるため、不特定多数の入退場の管理には適さない。

そこで、本実施形態では、可視画像カメラ１６等により採取したデータから同一人物と推定される情報に自動的に固有の識別情報（ＩＤ）を割り付け、そのＩＤを利用してその人が施設内に滞在中か、退場済みかの判定を行う。本実施形態によれば、入場時間及び退場時間を記録することで、各人の滞在時間を知ることができる。また、同時（近い時間）に入場した時間及び場所と退場した時間及び場所から、グループで来場した人たちの構成を推測することもできる。

また、可視画像カメラ１６等により採取したデータを、例えば、１か月等の一定期間保存することで、あとから感染症などの問題が発生した場合、管理装置５０に記憶されたその人の画像から行動記録を割り出し、その時近傍にいたであろう人の画像を抽出することも可能となる。このとき、管理装置５０に記憶された画像と、その人の連絡先等の個人情報とが紐づけられている場合には、必要に応じて簡単に連絡をとったり、検査の要請を行うことも可能になる。

上記のように、本実施形態では、個人情報を事前に登録する必要がなく、必要に応じて事後的に顔の可視画像ＩＭＧ１等のデータと個人情報とを紐づけることが可能である。例えば、このような設備を設置した施設で何らかの問題が発生した場合、何月何日にその施設でこのような問題が発生した旨を告知し、必要であればその当事者に自主的に申告してもらえれば、当事者の滞在時間、行動場所を割り出し接触情報の絞り込みを効率的に行うことが可能となる。

また、本実施形態に係るシステムは、健康状態に異常がある人を検知した場合、無線端末を通して係員に知らせたり、入退場ゲートを止める等のアクションに利用可能である。

また、介護施設や病院等、特定の人物、例えば、被介護者や入院患者、施設職員等が短い周期で複数回入退場する場合には、撮像された人物の体温をその都度測定することとなるため、体調変化の時期の履歴を振り返ることができ、異常発生時の対応を迅速に行うことができる。例えば、そのような人がたびたび通る動線上に非接触体温測定装置１０を複数台配置することでより正確に行動及び異常発生時点を検出することが可能となる。

本実施形態によれば、事前に識別情報を登録する必要がないので、例えば、遊園地等の遊興施設や、ショッピングモールなどの商業施設でも、異常が発生した場合、その個人の顔の画像をもとに行動記録、又はその異常を持った人物と接触した可能性の高い人物を後から顔の画像をもとに推定できる。必要に応じて後からその顔の画像に、氏名や連絡先などの個人情報を紐付けることも可能となる。

図８は、本発明の第２の実施形態に係る非接触体温測定装置を入退出管理システムに適用した場合における処理の流れを示すフローチャートであり、図９は、図８の人物検出工程を示すフローチャートである。図８及び図９に示す処理は、各非接触体温測定装置１０を用いて採取したデータ（可視画像ＩＭＧ１及び熱画像ＩＭＧ２等）に基づいて、管理装置５０において行うものとして説明する。

まず、管理装置５０により、各非接触体温測定装置１０に対して監視開始の指示が送信されると（ステップＳ５０）、各非接触体温測定装置１０の可視画像カメラ１６及び熱画像カメラ１８により、それぞれの測定範囲の撮像が行われる（ステップＳ５２）。

次に、管理装置５０により、人物の検出及び記録等の処理が行われる（ステップＳ５４及びＳ５６）。なお、ステップＳ５４及びＳ５６の処理は、各非接触体温測定装置１０から送信された画像ごとに行われる。

まず、ステップＳ５２において取得した可視画像ＩＭＧ１から人物の検出処理が行われる（ステップＳ５４）。なお、人物の検出処理は図３と同様である。ステップＳ５４において、可視画像ＩＭＧ１から人が検出されなかった場合には（ステップＳ５４のＮｏ）、ステップＳ５２に戻り、次のフレームの可視画像ＩＭＧ１について人物の検出が行われる。

一方、ステップＳ５４において、可視画像ＩＭＧ１から人が検出された場合には（ステップＳ５４のＹｅｓ）、人物検出工程が行われる（ステップＳ５６）。

そして、上記の工程は、管理装置５０により、各非接触体温測定装置１０に対して監視終了の指示が送信されるまで（ステップＳ５８のＹｅｓ）、繰り返し実行される。

次に、人物検出工程（ステップＳ５６）について説明する。ステップＳ５６では、まず、管理装置５０は、可視画像ＩＭＧ１から人物を検出し（ステップＳ７０）、管理装置５０のストレージデバイスに記憶されたデータの中に、ステップＳ７０で検出した人物と同一人物のデータがあるかどうか判断する（ステップＳ７２）。

ステップＳ７０で検出した人物と同一人物のデータがない場合には（ステップＳ７２のＮｏ）、管理装置５０は、新規ＩＤを発行し、可視画像ＩＭＧ１及びこれに対応する熱画像ＩＭＧ２と新規ＩＤとを関連付けてストレージデバイスに記憶させる（ステップＳ７４）。

一方、ステップＳ７０で検出した人物と同一人物のデータがある場合には（ステップＳ７２のＹｅｓ）、管理装置５０は、可視画像ＩＭＧ１及びこれに対応する熱画像ＩＭＧ２と同一人物のＩＤとを関連付けて管理装置５０のストレージデバイスに記憶させる（ステップＳ７６）。

次に、管理装置５０は、図３と同様の処理により、可視画像ＩＭＧ１を用いた顔領域Ｆ１及び額領域Ａ１の抽出と、熱画像ＩＭＧ２を用いた顔温度の検出及び補正を行う。これらの検出結果は、管理装置５０の入出力装置に出力可能としてもよいし、非接触体温測定装置１０の入出力装置２０に出力可能としてもよい。

そして、顔温度が基準値未満の場合には、管理装置５０は、その人に異常なしと判定して（ステップＳ７８のＮｏ）、図８のメインフローに戻る。

一方、顔温度が基準値以上の場合には、管理装置５０は、その人に異常ありと判定して（ステップＳ７８のＹｅｓ）、その人が写っている可視画像ＩＭＧ１を伝送した非接触体温測定装置１０に対して報知処理を行う（ステップＳ８０）。その結果、例えば、図６に示すような合成画像ＩＭＧ３と警報メッセージＭ１が報知処理の対象の非接触体温測定装置１０の入出力装置２０に出力される。また、非接触体温測定装置１０の近くにいる係員に無線等による通知を行ってもよい。これにより、顔温度に異常が検出された人を特定することができ、その入場をゲートで止めることが可能になる。

なお、上記の例では、図８及び図９に示す処理を管理装置５０において行うようにしたが、本発明はこれに限定されない。例えば、各非接触体温測定装置１０において、図８及び図９に示す処理を行い、その結果を管理装置５０に伝送して記憶させるようにしてもよい。

また、上記の各実施形態では、測定対象を人とした場合について説明したが、人以外の動物等の測定対象についても、その対象動物の体温を反映する体表上の特定の位置に基づく体温の推定を行うことにより、本発明を適用可能である。

１０、１０Ａ、１０－１、１０－２…非接触体温測定装置、１２、１２－１、１２－２…演算装置、１４、１４－１、１４－２…電源、１６、１６－１、１６－２…可視画像カメラ、１８、１８－１、１８－２…熱画像カメラ、２０、２０－１、２０－２…入出力装置、２２、２２－１、２２－２…センサ、３０…操作端末、３２…カメラモジュール、５０…管理装置

Claims

測定対象から可視光線の波長域の光を受光して可視画像を撮像する可視画像カメラと、
前記測定対象から放出される赤外線量を可視化した熱画像を撮像するための熱画像カメラと、
前記可視画像から顔領域を検出し、前記熱画像中の顔領域から顔温度を検出する顔温度検出部と、
前記可視画像から前記測定対象の輪郭の外部の背景領域を特定し、前記背景領域に対応する前記熱画像中の領域の温度を、前記測定対象の存する空間の環境温度として求め、前記環境温度に基づいて前記顔温度を補正する顔温度補正部と、
を備える非接触体温測定装置。
前記顔温度補正部は、前記熱画像の前記背景領域内の複数の測定点における温度の代表値又は中央値を前記環境温度として求める、請求項１に記載の非接触体温測定装置。
前記顔温度補正部は、前記複数の測定点のうち、前記測定点の温度の平均値からの差分絶対値が閾値以上の測定点を除外して、前記代表値を求める、請求項２に記載の非接触体温測定装置。
前記顔温度補正部は、複数フレームの可視画像からそれぞれ背景領域を特定し、前記複数フレームの可視画像にそれぞれ対応する複数フレームの熱画像において前記背景領域に対応する領域の温度の時間的な代表値を、前記環境温度として求める、請求項１から３のいずれか１項に記載の非接触体温測定装置。
前記顔温度補正部は、前記可視画像カメラと前記測定対象の顔との間の測定距離と、前記顔領域のサイズとの間の対応関係を示すテーブルを用いて、前記顔領域の測定距離の推定値を算出し、前記推定値が閾値以上の場合に前記顔温度に補正値を加算する、請求項１から４のいずれか１項に記載の非接触体温測定装置。
前記顔温度補正部は、前記測定対象が存する空間の環境温度、湿度及び気圧のうちの少なくとも１つの情報を取得し、前記情報に基づいて前記顔温度を補正する、請求項１から５のいずれか１項に記載の非接触体温測定装置。
可視画像カメラにより、測定対象から可視光線の波長域の光を受光して可視画像を撮像する工程と、
熱画像カメラにより、前記測定対象から放出される赤外線量を可視化した熱画像を撮像する工程と、
前記可視画像から顔領域を検出し、前記熱画像中の顔領域から顔温度を検出する工程と、
前記可視画像から前記測定対象の輪郭の外部の背景領域を特定し、前記背景領域に対応する前記熱画像中の領域の温度を、前記測定対象の存する空間の環境温度として求め、前記環境温度に基づいて前記顔温度を補正する工程と、
を含む非接触体温測定方法。
可視画像カメラにより、測定対象から可視光線の波長域の光を受光して可視画像を撮像する機能と、
熱画像カメラにより、前記測定対象から放出される赤外線量を可視化した熱画像を撮像する機能と、
前記可視画像から顔領域を検出し、前記熱画像中の顔領域から顔温度を検出する機能と、
前記可視画像から前記測定対象の輪郭の外部の背景領域を特定し、前記背景領域に対応する前記熱画像中の領域の温度を、前記測定対象の存する空間の環境温度として求め、前記環境温度に基づいて前記顔温度を補正する機能と、
をコンピュータに実現させるための非接触体温測定プログラム。