KR20210103913A - Fever Suspect Detection Apparatus And Method Thereof - Google Patents
Fever Suspect Detection Apparatus And Method Thereof Download PDFInfo
- Publication number
- KR20210103913A KR20210103913A KR1020200112066A KR20200112066A KR20210103913A KR 20210103913 A KR20210103913 A KR 20210103913A KR 1020200112066 A KR1020200112066 A KR 1020200112066A KR 20200112066 A KR20200112066 A KR 20200112066A KR 20210103913 A KR20210103913 A KR 20210103913A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- value
- temperature
- face
- module
- fever
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/01—Measuring temperature of body parts ; Diagnostic temperature sensing, e.g. for malignant or inflamed tissue
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
- A61B5/0077—Devices for viewing the surface of the body, e.g. camera, magnifying lens
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
- A61B5/7275—Determining trends in physiological measurement data; Predicting development of a medical condition based on physiological measurements, e.g. determining a risk factor
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N5/00—Details of television systems
- H04N5/30—Transforming light or analogous information into electric information
- H04N5/33—Transforming infrared radiation
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Surgery (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physiology (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Radiation Pyrometers (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 발열이 나는 사람을 검지 및 그 방법에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은 별도의 흑체 또는 온도 보정 프로세스를 준비하지 않아도 신뢰도 높은 검지(檢知)가 가능한 발열 의심자 검지 장치 및 발열 의심자 검징 방법에 관한 것이다.The present invention relates to detecting a person with a fever and a method therefor. More specifically, the present invention relates to an apparatus for detecting a person suspected of having a fever and a method for detecting a person suspected of having a fever, which can perform high-reliability detection without preparing a separate blackbody or temperature correction process.
열화상카메라는 비 접촉 온도 측정 장치이다. 열화상카메라는 절대온도 0도 이상의 온도에서 모든 물질에 의하여 방사, 전송 또는 반사되는 적외선 에너지를 감지한다. 그리고 감지된 적외선 에너지를 온도로 전환하며 출력한다. 더욱이 열화상카메라는 하나의 객체에서 전체적인 열 이미지를 출력 모듈을 통해 출력하도록 한다.A thermal imaging camera is a non-contact temperature measurement device. A thermal imaging camera detects infrared energy radiated, transmitted, or reflected by all materials at temperatures above absolute zero. It then converts the sensed infrared energy into temperature and outputs it. Moreover, the thermal imaging camera outputs the entire thermal image from one object through the output module.
이러한 점에 기초하여 열화상카메라는 공공장소에서 발열환자를 검출하는 목적으로 주요하게 사용되고 있다. 예컨대, 공항, 여객터미널, 국가 주요 시설 등과 같이 특정한 장소나 특정한 분위기에서 다수 객체의 체온을 신속하게 측정하며 다수 객체의 건강 상태를 빠르게 판별할 수 있다.Based on this point, thermal imaging cameras are mainly used for the purpose of detecting fever patients in public places. For example, it is possible to quickly measure the body temperature of multiple objects in a specific place or a specific atmosphere, such as an airport, a passenger terminal, or a major national facility, and quickly determine the health status of a plurality of objects.
그러나, 열화상카메라는 객체의 주변 온도 분위기에 따라 약 2℃ 정도의 오차를 발생시켜, 신뢰성이 높지 못한 문제가 있다.However, the thermal imaging camera generates an error of about 2°C depending on the ambient temperature and atmosphere of the object, so there is a problem that the reliability is not high.
이와 같은 열화상카메라가 갖는 문제를 해결하기 위해, 대한민국 공개특허 10-2015-0129937호에는 촬영 시 별도로 흑체를 준비하여 열화상 카메라를 통해 하나의 객체와 하나의 흑체를 포함한 열화상을 획득한다. 그리고, 열화상에서 얼굴 인식을 통해 적어도 하나의 객체의 얼굴온도를 검출하고, 열화상 내 상기 흑체의 측정 온도와 흑체의 기 설정 온도의 차이를 토대로 얼굴온도를 보정하는 방법 및 시스템이 개시되어 있다.In order to solve the problem of such a thermal imaging camera, in Korean Patent Laid-Open No. 10-2015-0129937, a black body is separately prepared for photographing, and a thermal image including one object and one black body is acquired through the thermal imaging camera. A method and system for detecting the face temperature of at least one object in a thermal image through face recognition and correcting the face temperature based on a difference between the measured temperature of the black body and a preset temperature of the black body in the thermal image are disclosed.
그러나 시스템 및 방법은 신뢰도를 향상시키기 위해, 촬영범위 내에 별도로 흑체를 준비해야 하는 불편함을 가지고 있다.However, the system and method have the inconvenience of having to separately prepare a black body within the imaging range in order to improve reliability.
본 발명은 흑체(모든 파장의 전자기파를 완전히 흡수하는 물체)를 준비하는 번거로움을 해결하고, 주변 환경의 변화에 대한 오차 값이 발생됨에 따라 발열 의심환자를 정확하게 감지할 수 없는 문제를 해결하는데 있다.The present invention solves the trouble of preparing a black body (an object that completely absorbs electromagnetic waves of all wavelengths), and solves the problem that a patient suspected of having a fever cannot be accurately detected due to an error value for a change in the surrounding environment .
본 발명의 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems to be solved by the present invention are not limited to the problems mentioned above, and other technical problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
상기 해결하고자 하는 과제를 달성하기 위한 하나의 발열 의심자 검지 장치는,One device for detecting a suspected fever for achieving the above problem to be solved,
객체를 열화상으로 촬영하는 열화상카메라부; 및a thermal imaging camera unit for photographing an object as a thermal image; and
상기 열화상카메라부로부터 열화상이미지를 획득하고, 상기 열화상이미지로부터 얼굴을 감지하고 얼굴온도를 검출하고, 복수 개의 얼굴온도에 기 설정된 차이값을 연산하여 보정얼굴온도값을 산출하고, 복수 개의 보정얼굴온도값의 얼굴온도평균값을 산출하고, 상기 얼굴온도평균값과 보정얼굴온도값을 비교하여, 비교값이 기 설정된 오차값 이상 차이가 나는 경우 해당 얼굴온도를 갖는 객체를 발열 의심 환자로 분류하는 제어부를 포함한다.A thermal image is obtained from the thermal imaging camera unit, a face is detected from the thermal image, a face temperature is detected, a preset difference value is calculated for a plurality of face temperatures, and a corrected face temperature value is calculated. Calculating the average face temperature of the corrected face temperature value, comparing the average face temperature value with the corrected face temperature value, and classifying the object having the face temperature as a suspected fever patient if the comparison value differs by more than a preset error value includes a control unit.
상기 제어부는,The control unit is
상기 열화상카메라부로부터 열화상이미지를 획득하는 획득모듈과,an acquisition module for acquiring a thermal image from the thermal imaging camera unit;
상기 열화상이미지에서 객체의 얼굴을 인식하는 얼굴인식모듈과,a face recognition module for recognizing the face of an object in the thermal image;
상기 열화상이미지의 얼굴에서 온도를 검출하는 얼굴온도검출모듈과,a face temperature detection module for detecting a temperature in the face of the thermal image;
복수 개의 얼굴온도로부터 얼굴온도평균값을 산출하는 평균값산출모듈과,an average value calculation module for calculating an average facial temperature from a plurality of facial temperatures;
상기 얼굴온도평균값에 기 설정된 차이값을 가산 연산하여 상기 보정얼굴온도값을 산출하는 보정모듈과,a correction module for calculating the corrected face temperature value by adding a preset difference value to the average face temperature;
상기 보정모듈에서 출력되는 상기 보정얼굴온도값과 상기 평균값산출모듈에서 출력된 얼굴온도평균값을 연산하여, 연산값이 기 설정된 오차값 이상일 경우, 해당 보정얼굴온도값을 갖는 객체를 발열 의심 환자로 분류하는 환자분류모듈을 포함할 수 있다.The corrected face temperature value output from the correction module and the average face temperature output from the average value calculation module are calculated. It may include a patient classification module that
상기 제어부는,The control unit is
상기 객체에서 나타나는 열화상을 획득하기 전에, 체온계를 통해 복수의 표본객체에서 직접 측정된 체온값을 수신하는 체온계수신모듈과,a body temperature reception module for receiving body temperature values directly measured from a plurality of sample objects through a thermometer before acquiring a thermal image appearing on the object;
상기 체온계수신모듈에서 수신된 온도값과 상기 얼굴온도검출모듈에서 검출된 온도값 간 차이를 연산하며 차이값을 산출하는 차이값모듈과, 상기 오차값이 설정되는 오차모듈을 더 포함할 수 있다.The method may further include a difference value module for calculating a difference between the temperature value received by the body temperature reception module and the temperature value detected by the face temperature detection module and calculating the difference value, and an error module for setting the error value.
상기 체온계수신모듈은,The body temperature reception module,
정상체온값이 설정되어, 상기 체온계에서 상기 정상체온값 보다 큰 값은 수신하지 않고, 상기 정상체온값 보다 작은 값 만을 수신할 수 있다.Since a normal body temperature value is set, a value larger than the normal body temperature value is not received from the thermometer, and only a value smaller than the normal body temperature value can be received.
또 하나의 상기 해결하고자 하는 과제를 달성하기 위한 하나의 발열 의심자 검지 방법은,Another method for detecting a suspected fever to achieve the above-mentioned problem is,
(A) 제어부가 열화상카메라부로부터 객체에서 나타나는 열화상이미지를 획득하는 단계;(A) obtaining, by the controller, a thermal image appearing on the object from the thermal imaging camera unit;
(B) 제어부가 열화상이미지에서 객체의 얼굴을 감지해 온도를 검출하는 단계;(B) detecting, by the controller, the temperature by detecting the face of the object in the thermal image;
(C) 제어부가 검출된 얼굴온도에 기 설정된 차이값 보정하며 보정얼굴온도값을 산출하는 하는 단계;(C) calculating, by the controller, a preset difference value to the detected face temperature and calculating a corrected face temperature value;
(D) 제어부가 상기 (A)내지 (C)단계를 반복하며 보정된 얼굴온도에 대한 평균값을 산출하며 얼굴온도평균값을 산출하는 단계;(D) calculating, by the controller, repeating steps (A) to (C) to calculate an average value for the corrected face temperature and calculating an average face temperature;
(E) 제어부가 상기 보정얼굴온도값에 상기 얼굴온도평균값을 감산 연산하는 단계; 및(E) calculating, by a controller, subtracting the average face temperature value from the corrected face temperature value; and
(F) 제어부가 상기 (E)단계에서 감산 연산된 값이 기 설정된 오차값 미만인 경우에는, 상기 보정얼굴온도값에 해당하는 객체를 정상인으로 분류하고, 상기 (E)단계에서 산출된 비교값이 기 설정된 오차값 이상 차이가 나는 경우, 상기 보정얼굴온도값에 해당하는 객체를 발열 의심 환자로 분류하는 단계를 포함한다.(F) If the value subtracted in step (E) is less than the preset error value, the controller classifies the object corresponding to the corrected face temperature value as a normal person, and the comparison value calculated in step (E) is and classifying the object corresponding to the corrected face temperature value as a patient with fever when there is a difference by more than a preset error value.
상기 (A)단계는,The step (A) is,
상기 열화상이미지를 획득하기 전에, 체온계수신모듈이 체온계를 통해 복수의 표본객체에서 측정된 체온값을 수신하는 (A-1)단계를 더 포함하고,The method further includes (A-1) receiving, by the body temperature reception module, body temperature values measured from a plurality of sample objects through a thermometer before acquiring the thermal image,
상기 (D)단계는,The step (D) is,
차이값모듈이 상기 체온계수신모듈에서 수신된 온도값과 상기 얼굴온도검출모듈에서 검출된 온도값 간 차이를 연산하며 차이값을 산출하는 (D-1)단계,(D-1) step of calculating, by a difference value module, a difference between the temperature value received by the body temperature counting module and the temperature value detected by the face temperature detection module, and calculating the difference value;
차이값모듈이 상기 보정모듈에서 산출된 차이값을 상기 얼굴온도검출모듈에서 측정된 온도값에 가산 연산하며 보정얼굴온도값을 산출하는 (D-2)단계를 더 포함할 수 있다.The method may further include a step (D-2) in which the difference value module calculates a corrected face temperature value by adding the difference value calculated by the correction module to the temperature value measured by the face temperature detection module.
본 발명의 발열 의심자 검지 장치는, 열화상카메라로 검출된 얼굴온도의 절대값이 아닌, 축적되어 있는 얼굴온도의 데이터의 평균값을 기저값으로 하여 새롭게 측정되는 얼굴온도값을 연산하여 연산값과 기 설정된 기준값 간 편차로 발열 의심자를 검출함으로써, 발열 의심자를 정확하게 검출할 수 있다.The apparatus for detecting a person suspected of having a fever of the present invention calculates a newly measured face temperature value using the average value of accumulated face temperature data as a base value, not the absolute value of the face temperature detected by a thermal imaging camera, By detecting a person suspected of having a fever with a deviation between preset reference values, it is possible to accurately detect a person suspected of having a fever.
이와 같은 본 발명은 흑체를 준비하는 번거로움을 해소함으로써, 발열 의심자를 검출하는 과정을 간편하게 진행할 수 있도록 한다. 아울러, 주변 환경의 변화에 대한 오차값 발생을 제거해 발열 의심자 즉, 환자 검지에 대해 높은 신뢰도를 나타낼 수 있다.As described above, the present invention eliminates the hassle of preparing a black body, thereby simplifying the process of detecting a person suspected of having a fever. In addition, it is possible to indicate high reliability for the detection of a fever suspect, that is, a patient by eliminating the occurrence of error values for changes in the surrounding environment.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 발열 의심자 검지 장치를 나타낸 도면이다.
도 2는 도 1의 열화상카메라부가 촬영한 열화상이미지를 나타낸 도면이다.
도 3은 도 1의 열화상카메라부 및 제어부에 포함되는 복수 개의 모듈을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 발열 의심자 검지 방법의 순서도이다.
도 5는 체온계를 통해 표본객체의 온도를 측정하는 도면이다.
도 6은 제어부가 수신한 복수의 표본객체에 대한 온도값을 나타낸 도면이다.
도 7은 차이값모듈을 통해 체온계에서 측정된 온도와 얼굴온도검출모듈에서 검출된 온도차를 나타낸 도면이다.
도 8은 도 7에 나타난 보정얼굴온도값의 평균값을 산출한 얼굴온도평균값을 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 발열 의심자 검지 장치의 사용상태도이다.
도 10은 본 발명의 발열 의심자 검지 장치가 발열 의심자와 정상인을 구분한 상태를 나타낸 도면이다.1 is a view showing an apparatus for detecting a person suspected of having a fever according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a view showing a thermal image image taken by the thermal imaging camera unit of FIG. 1 .
FIG. 3 is a view showing a plurality of modules included in the thermal imaging camera unit and the control unit of FIG. 1 .
4 is a flowchart of a method for detecting a person suspected of having a fever according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram for measuring the temperature of a sample object through a thermometer.
6 is a diagram illustrating temperature values for a plurality of sample objects received by the controller.
7 is a diagram illustrating a temperature difference between the temperature measured by the thermometer and the temperature detected by the face temperature detection module through the difference value module.
FIG. 8 is a view showing an average face temperature value obtained by calculating an average value of the corrected face temperature values shown in FIG. 7 .
9 is a state diagram of the use of the device for detecting a person suspected of having a fever according to the present invention.
10 is a diagram illustrating a state in which the device for detecting a person suspected of having a fever according to the present invention distinguishes between a person suspected of having a fever and a normal person.
본 발명의 장치 및 방법은 첨부되는 도면과 도면을 바탕으로 상세하게 설명된 내용으로부터 명확해질 수 있다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되지 않고, 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있다. 본 명세서 상에서 기술되는 실시 예는 본 발명의 개시가 완전하도록 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐이다. 오로지 본 발명의 청구범위는 청구항에 의해 정의될 수 있다. 아울러, 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조부호는 동일 구성요소를 지칭한다.The apparatus and method of the present invention may become apparent from the detailed description based on the accompanying drawings and drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, and may be implemented in various different forms. The embodiments described in this specification are only provided to completely inform those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains so that the disclosure of the present invention is complete. Only the claims of the invention can be defined by the claims. In addition, like reference numerals refer to like elements throughout the specification.
이하, 도 1 내지 도 10을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 의한 발열 의심자 검지 장치 및 발열 의심자 검지 방법에 대해 상세히 설명한다.Hereinafter, an apparatus for detecting a suspected fever and a method for detecting a suspected fever according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 1 to 10 .
다만, 본 발명에 대한 설명이 간결하고 명확해질 수 있도록 발열 의심자 검지 장치에 대해 상세히 설명한 후, 이를 바탕으로 발열 의심자 검지 방법에 대해 설명한다. 이때, 본 명세서에 전체에 걸쳐 기술되는 발열 의심자 검지 장치에 대한 설명은 발열 의심자 검지 방법에 그대로 적용될 수 있다.However, the device for detecting a suspected fever will be described in detail so that the description of the present invention may be concise and clear, and based on this, a method for detecting a suspected fever will be described. In this case, the description of the device for detecting a person suspected of having a fever described throughout this specification may be directly applied to the method for detecting a person suspected of having a fever.
먼저, 도 1을 참조하여, 발열 의심자 검지 장치에 대해 개괄적으로 설명한다.First, with reference to FIG. 1, the apparatus for detecting a person suspected of having a fever will be described in general.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 발열 의심자 검지 장치를 나타낸 도면이다.1 is a view showing an apparatus for detecting a person suspected of having a fever according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 발열 의심자 검지 장치(1)는 열화상카메라부(10)에서 촬영된 객체의 열화상을 기반으로 하여, 제어부(20)에서 객체의 얼굴온도를 추출하고, 추출된 얼굴온도에 보정얼굴온도값을 더해 보정된 값과 설정된 오차값을 연산한다. 그리고 이러한 연산값을 통해 객체가 발열을 하는 환자인지 아니면 정상인 인지를 정확하게 판별한다. 이러한 발열 의심자 검지 장치(1)는 열화상카메라부(10) 및 제어부(20)를 구성요소로 포함한다.Based on the thermal image of the object photographed by the thermal
이와 같은 발열 의심자 검지 장치(1)는 제어부(20)가 열화상카메라부(10)로부터 객체에서 나타나는 열화상이미지(B)를 획득하는 (A)단계, 제어부(20)가 열화상이미지에서 객체의 얼굴을 감지해 온도를 검출하는 (B)단계, 제어부(20)가 검출된 얼굴온도에 기 설정된 차이값 보정하며 보정얼굴온도값을 산출하는 하는 (C)단계, 제어부(20)가 (A)내지 (C)단계를 반복하며 보정된 얼굴온도에 대한 평균값을 산출하며 얼굴온도평균값을 산출하는 (D)단계로 진행된다. 이후, 제어부(20)가 보정얼굴온도값에 얼굴온도평균값을 감산 연산하는 (E)단계 및 제어부(20)가 (E)단계에서 감산 연산된 값이 기 설정된 오차값 미만인 경우에는, 보정얼굴온도값에 해당하는 객체를 정상인으로 분류하고, (E)단계에서 산출된 비교값이 기 설정된 오차값 이상 차이가 나는 경우에는 보정얼굴온도값에 해당하는 객체를 발열 의심 환자로 분류하는 (F)단계로 진행될 수 있다.In such a fever-suspected
본 발명의 발열 의심자 검지 장치(1)는 (A)단계 내지 (F)단계를 일련의 단계로 진행되며 기존의 열화상카메라로 객체의 온도를 정확하게 측정하는데 필요한 흑체 없이, 발열 의심자와 정상인을 정확하게 판별할 수 있다. 즉, 본 발명은 흑체를 준비하는 번거로움 없이, 간편한 방법으로 발열 의심자를 검출할 수 있다.The device for detecting a suspected fever (1) of the present invention proceeds in a series of steps (A) to (F), and without a black body necessary to accurately measure the temperature of an object with a conventional thermal imaging camera, a person suspected of having a fever and a normal person can be accurately identified. That is, according to the present invention, a suspected fever can be detected in a simple way without the hassle of preparing a black body.
이하, 도 2 및 도 3을 참조하여 본 발명을 구성하는 구성요소에 대해 구체적으로 설명한다.Hereinafter, components constituting the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 2 and 3 .
도 2는 도 1의 열화상카메라부가 촬영한 열화상이미지를 나타낸 도면이고, 도 3은 도 1의 열화상카메라부 및 제어부에 포함되는 복수 개의 모듈을 나타낸 도면이다.FIG. 2 is a view showing a thermal image image taken by the thermal imaging camera unit of FIG. 1 , and FIG. 3 is a view showing a plurality of modules included in the thermal imaging camera unit and the control unit of FIG. 1 .
열화상카메라부(10)는 객체에서 방출하는 열복사를 감지하는 카메라이다. 더욱이, 열화상카메라부(10)는 빛의 유무와 상관없이 객체에서 발생되는 열에 따라 제어부(20)에 서로 다른 색상으로 나타낼 수 있다. 이와 같은 열화상카메라부(10)는 열을 감지하여 도 2의 오른쪽에 도시된 바와 같은 다양한 색깔의 이미지를 제어부(20)의 화면에 나타낼 수 있다.The thermal
제어부(20)는 열화상카메라부(10)로부터 객체(C)에서 나타나는 열화상이미지(B)를 획득해 출력하고, 열화상이미지(B)를 활용해 발열 의심 환자를 판별해낼 수 있다. 제어부(20)는 획득모듈(220), 얼굴인식모듈(230), 얼굴온도검출모듈(240), 평균값산출모듈(250), 보정모듈(270)과 환자분류모듈(280)을 포함한다. 아울러, 제어부(20)는 체온계수신모듈(210)과 차이값모듈(260) 및 오차모듈(2801) 등을 더 포함할 수 있다.The
이와 같은 복수 개의 모듈은 컴퓨터에 포함되는 연산처리 장치가 될 수 있다. 그리고 이러한 모듈을 포함하는 제어부(20)는 컴퓨터가 될 수 있다. 여기서, 체온계수신모듈(210)은 체온계(30)에서 측정된 복수의 표본객체(C)의 체온값을 수신한다. 이때, 체온계수신모듈(210)은 객체(C)에서 나타나는 열화상을 획득하기 전에 체온계(30)로부터 표본객체(C)의 체온값을 수신한다.Such a plurality of modules may be an arithmetic processing unit included in a computer. And the
아울러, 체온계수신모듈(210)은 내부에 정상체온값이 설정되어 있어, 체온계(30)에서 정상체온값 즉, 일례로 36.5℃ 보다 큰 온도값은 수신하지 않고, 정상체온값 보다 작은 온도값을 수신할 수 있다.In addition, since the body
획득모듈(220)은 열화상카메라부(10)로부터 객체(C)에서 나타나는 열화상을 획득한다. 즉, 열화상카메라부(10)로부터 데이터를 수신한다. 얼굴인식모듈(230)은 열화상이미지(B)로부터 객체의 얼굴을 인식한다. 이때, 얼굴인식모듈(230)은 외부와 객체 사이에서, 설정 넓이에 속하는 객체의 최상단을 객체의 얼굴로 인식할 수 있다. 일례로, 얼굴인식모듈(230)은 외부와 객체 간 시작선을 기준으로 가로 20cm, 세로 30cm의 사각형을 형성하며 사각형 내에 객체의 최상단이 포함되도록 하며 객체의 얼굴을 감지할 수 있다.The
얼굴온도검출모듈(240)은 얼굴인식모듈(230)에서 검출한 열화상 이미지의 얼굴에서 온도를 검출한다. 이러한 얼굴온도검출모듈(240)은 -10℃ ~ 50℃ 범위 내에서 촘촘하게 온도를 측정할 수 있다. 이를 통해 얼굴온도검출모듈(240)은 열화상 이미지로부터 얼굴의 온도를 정교하게 측정할 수 있다. 아울러, 검출된 얼굴에서 이마 부분의 온도를 측정할 수 있다.The face temperature detection module 240 detects a temperature from the face of the thermal image detected by the
평균값산출모듈(250)은 측정된 복수 개의 얼굴온도로부터 평균값을 산출한다. 즉, 얼굴온도평균값을 산출한다. 이때, 산출되는 얼굴온도평균값은 측정된 사람의 온도가 정상온도인지 아닌지를 판별하는 값이 될 수 있다.The average
차이값모듈(260)은 전술 한 체온계수신모듈(210)에서 수신된 온도값과 얼굴온도검출모듈(240)에서 검출된 온도값 간 차이를 연산하며 차이값을 산출한다.The
보정모듈(270)은 얼굴온도평균값에 차이값 모듈에서 산출된 차이값을 가산 연산하여 보정얼굴온도값을 산출한다. 여기서, 차이값은 최소 10명 이상의 미리 설정된 인원에서 추출된 값으로 계산된 값이 될 수 있다.The
환자분류모듈(280)은 보정모듈(270)에서 출력되는 보정얼굴온도값과 평균값산출모듈(250)에서 출력된 얼굴온도평균값을 연산한다. 이후, 연산값이 기 설정된 오차값 이상일 경우, 해당 보정얼굴온도값을 갖는 객체를 발열 의심 환자로 분류한다. 반면, 연산값이 기 설정된 오차값 미만일 경우, 해당 보정얼굴온도값을 갖는 객체를 정상인으로 판별한다.The
이와 같은 환자분류모듈(280)은 오차값이 설정되는 오차모듈(2801)을 더 포함할 수 있다. 여기서, 오차모듈(2801)은 오차값이 사용자에 의해 조정되거나, 오차값이 고정되어 발열 의심 및 정상인 구분의 정밀도가 변경될 수 있도록 한다.Such a
피드백모듈(290)은 환자분류모듈(380)에서 정상인으로 판별된 사람의 정상체온을 누적하고, 통계 값으로 나타내며 시간에 따라 조금씩 증가하거나 감소하는 추세 값을 구하여 보정모듈(270)에 전달한다. 보정모듈(270)은 피드백모듈(290)에서 받은 시간의(Temporal) 보정값으로 얼굴온도 평균값에 가산 연산하여 보정얼굴온도값을 산출한다.The
이를 통해, 발열 의심자 검지 장치(1)는 객체(C)로부터 얼굴을 정확하게 감지하여 객체의 얼굴온도를 검출하고, 복수 개의 얼굴온도의 평균값을 산출한다. 이후, 산출된 얼굴온도평균값과 검출된 얼굴온도를 비교하여, 비교값이 기 설정된 오차값 이상 차이가 나는 경우 해당 얼굴온도를 갖는 객체를 발열 의심 환자로 신속하고 정확하게 판정할 수 있다.Through this, the device for detecting a person suspected of having a
이하, 지금까지 설명한 발열 의심자 검사 장치(1)에 대한 설명을 바탕으로, 본 발명의 일 실시예에 의한 발열 의심자 검지 방법에 대해 상세히 설명한다. 발열 의심자 검지 방법은 도 4의 순서도를 기준으로 한다.Hereinafter, based on the description of the
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 발열 의심자 검지 방법의 순서도이다.4 is a flowchart of a method for detecting a person suspected of having a fever according to an embodiment of the present invention.
발열 의심자 검지 방법(S10)은 열화상 이미지를 획득하는 단계(S110), 획득된 열화상이미지(B)로부터 얼굴을 감지해, 감지된 얼굴에서 온도를 검출하는 단계(S120), 검출된 얼굴온도에 기 설정된 차이값 보정하는 단계(S130), 보정된 얼굴온도값의 평균값을 산출하는 단계(S140) 및 보정된 얼굴온도값에 얼굴온도평균값을 감산 연산하는 단계 (S150) 및 감산 연산된 값과 오차값을 대비하여 발열 의심자 또는 정상인으로 구별하는 단계(S160)를 포함한다.The method for detecting a person suspected of having a fever (S10) includes the steps of acquiring a thermal image (S110), detecting a face from the acquired thermal image (B), and detecting a temperature from the detected face (S120), the detected face Correcting a preset difference in temperature (S130), calculating an average value of the corrected face temperature value (S140), and subtracting and calculating the average face temperature value from the corrected face temperature value (S150) and the subtracted value and a step (S160) of distinguishing a person suspected of having a fever or a normal person in comparison with the error value.
아울러, 발열 의심자 검지 방법(S10)은 열화상카메라부(10)를 통해 열화상이미지(B)을 획득하기 전에, 체온계수신모듈(210)이 체온계를 통해 전달되는 복수의 표본객체(A)의 체온값을 수신하는 (A-1)단계와 차이값모듈(260)이 체온계수신모듈(210)에서 수신된 온도값과 얼굴온도검출모듈(240)에서 검출된 온도값 간 차이를 연산하며 차이값을 산출하는 (D-1)단계, 차이값모듈(260)이 보정모듈(270)에서 산출된 차이값을 얼굴온도검출모듈(240)에서 측정된 온도값에 가산 연산하며 보정얼굴온도값을 산출하는 (D-2)단계 및 평균값산출모듈(250)이 차이값모듈(260)에서 산출된 차이값의 평균값을 산출하는 (D-3)단계를 더 포함한다.In addition, the method for detecting a suspected fever (S10) includes a plurality of sample objects (A) that the body
아울러, 발열 의심자 검지 방법(S10)은 피드백모듈(290)이 환자분류모듈(380)에서 정상인으로 판별된 사람의 정상체온을 누적하고, 통계 값으로 나타내며 시간에 따라 조금씩 증가하거나 감소하는 추세 값을 구하여 보정모듈(270)에 전달하는 단계를 더 포함한다. 이를 통해, 발열 의심자 검지 방법(S10)은 피드백모듈(290)에서 받은 시간의(Temporal) 보정값으로 얼굴온도 평균값에 가산 연산하여 보정얼굴온도값을 보다 정확하게 산출할 수 있도록 한다.In addition, in the method for detecting a suspected fever (S10), the
이하, 도 5 내지 도 10을 참조하여, 도 4에 도시된 각 단계에 대해 구체적으로 설명한다.Hereinafter, each step shown in FIG. 4 will be described in detail with reference to FIGS. 5 to 10 .
다만, 발열 의심자 검지 방법(S10)에 대한 설명이 간결하고 명확해질 수 있도록, 발열 의심자 검지 방법(S10)의 진행 순서에 맞춰 설명하도록 한다.However, in order to make the description of the method for detecting a person suspected of having a fever ( S10 ) concise and clear, it will be described in accordance with the procedure of the method for detecting a person with a fever ( S10 ).
도 5는 체온계를 통해 표본객체의 온도를 측정하는 도면이고, 도 6은 제어부가 수신한 복수의 표본객체에 대한 온도값을 나타낸 도면이고, 도 7은 차이값모듈을 통해 체온계에서 측정된 온도와 얼굴온도검출모듈에서 검출된 온도차를 나타낸 도면이다. 그리고 도 8은 도 7에 나타난 보정얼굴온도값의 평균값을 산출한 얼굴온도평균값을 나타낸 도면이고, 도 9는 본 발명의 발열 의심자 검지 장치의 사용상태도이다. 그리고 도 10은 본 발명의 발열 의심자 검지 장치가 발열 의심자와 정상인을 구분한 상태를 나타낸 도면이다.FIG. 5 is a diagram of measuring the temperature of a sample object through a thermometer, FIG. 6 is a diagram illustrating temperature values for a plurality of sample objects received by the controller, and FIG. 7 is a diagram showing the temperature measured by the thermometer through the difference value module and It is a diagram showing the temperature difference detected by the face temperature detection module. And Fig. 8 is a view showing the average face temperature obtained by calculating the average value of the corrected face temperature values shown in Fig. 7, and Fig. 9 is a diagram showing the use of the device for detecting a person suspected of having a fever according to the present invention. And FIG. 10 is a view showing a state in which the device for detecting a person suspected of having a fever according to the present invention distinguishes a person suspected of having a fever and a normal person.
발열 의심자 검지 방법(S10)은 도 5에 도시된 바와 같이, 체온계(30)를 통해 표본객체(A)의 이마, 볼 등과 같은 곳을 측정하며 표본객체(A)의 실제온도를 측정하는 단계 그리고 측정된 값을 제어부(20)에 전송하는 단계로 시작될 수 있다. 즉, (A-1)단계로 시작될 수 있다. 이때, 제어부(20)에 전송되는 표본객체(A)의 온도값은 도 6에 도시된 바와 같은 값이 될 수 있다.As shown in FIG. 5, the method for detecting a suspected fever (S10) is a step of measuring the forehead, cheeks, etc. of the sample object A through the
이후, 발열 의심자 검지 방법(S10)은 제어부(20)가 열화상카메라부(10)로부터 열화상 이미지를 획득하는 단계(S110)로 진행될 수 있다. 이후, 획득된 열화상이미지(B)로부터 얼굴을 감지해, 감지된 얼굴에서 온도를 검출하는 단계(S120)로 진행될 수 있다. 이후, 도 7에 도시된 바와 같이, 차이값모듈(260)을 통해 체온계(30)에서 측정된 온도와 얼굴온도검출모듈(240)에서 검출된 온도 간 차이를 산출하는 단계로 진행될 수 있다. 이후, 도 8에 도시된 바와 같이 검출된 얼굴온도에 차이값 보정하여 보정값을 산출 단계(S130)로 진행될 수 있다. 이후 보정된 얼굴온도값의 평균값을 산출하는 단계(S140)로 진행될 수 있다.Thereafter, the method of detecting a suspected fever ( S10 ) may proceed to a step ( S110 ) of the
발열 의심자 검지 방법(S10)은 도 9에 도시된 바와 같이, 새로운 객체(C)가 발열 의심자 검지 장치(1)에 의해 검지 될 경우, 평균값산출모듈(250)을 통해 산출된 평균차이값을 얼굴온도검출모듈(240)에서 검출된 온도에 가산연산 하여 보정얼굴온도값을 산출하는 단계로 진행된다. 이후, 새로운 객체의 보정얼굴온도값에 설정된 얼굴온도평균값을 감산 연산하는 단계로 진행된다. 이후, 보정얼굴온도값과 얼굴온도평균값을 감산 연산한 값과 오차값을 대비하여, 감산 연산된 값이 오차값 미만인 경우에는, 보정얼굴온도값에 해당하는 객체를 정상인으로 분류하는 단계 또는 감산 연산된 값이 오차값 이상일 경우에는, 보정얼굴온도값에 해당하는 객체를 발열 의심 환자로 분류하는 단계로 진행될 수 있다. 일례로, 도 10에 도시된 바와 같이, 제1새로운 객체가 열화상카메라부(10)에 의해 촬영되고, 제어부(20)에 의해 보정얼굴온도값이 38.3℃이면, 제어부(20)는 보정얼굴온도값에 설정된 얼굴온도평균값인 36.3℃를 감산 연산하고, 감산연산된 2.0℃를 기 설정된 오차값에 대비한다. 이때, 제어부(20)는 감산 연산된 값이 오차값인 0.2 보다 커, 이렇게 연산되는 보정얼굴온도값을 갖는 객체를 발열이 발생되는 의심자로 판별할 수 있다. 또한, 제2새로운 객체가 열화상카메라부(10)에 의해 촬영되고, 제어부(20)에 의해 보정얼굴온도값이 36.1℃이면, 제어부(20)는 보정얼굴온도값에 설정된 얼굴온도평균값인 36.3℃를 감산 연산하고, 감산 연산된 0.2℃를 기 설정된 오차값에 대비한다. 이때, 제어부(20)는 감산 연산된 값이 오차값인 0.2 이하가 됨으로, 이러한 보정얼굴온도값을 갖는 객체를 정상인으로 판별할 수 있다.As shown in FIG. 9 , in the method for detecting a suspected fever ( S10 ), when a new object C is detected by the
발열 의심자 검지 방법(S10)은 사람에게 발열 여부를 판별하는 단계를 끝으로 종료될 수 있다.The method of detecting a person suspected of having a fever ( S10 ) may end with the step of determining whether a person has a fever.
이와 같이 진행된 발열 의심자 검지 방법(S10)을 통해 기존의 열화상카메라로 객체의 온도를 정확하게 측정하는데 필요한 흑체 없이도 발열 의심자와 정상인을 정확하게 판별할 수 있게 된다.Through the method of detecting a suspected fever person (S10) as described above, it is possible to accurately identify a person suspected of having a fever and a normal person without a black body required to accurately measure the temperature of an object with an existing thermal imaging camera.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야 한다.Although the embodiments of the present invention have been described above with reference to the accompanying drawings, those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains can realize that the present invention can be embodied in other specific forms without changing the technical spirit or essential features thereof. you will be able to understand Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive.
1: 발열 의심자 검지 장치
10: 열화상카메라부
20: 제어부
30: 체온계
210: 체온도계수신모듈
220: 획득모듈
230: 얼굴인식모듈
240: 얼굴온도검출모듈
250: 평균값산출모듈
260: 차이값모듈
270: 보정모듈
280: 환자분류모듈
2801: 오차모듈
A: 표본객체
B: 열화상이미지
C: 객체1: Detecting device for suspected fever
10: thermal imaging camera unit
20: control unit 30: thermometer
210: body temperature reception module
220: acquisition module
230: face recognition module 240: face temperature detection module
250: average value calculation module 260: difference value module
270: correction module
280: patient classification module 2801: error module
A: Sample object B: Thermal image
C: object
Claims (6)
상기 열화상카메라부(10)로부터 열화상이미지(B)를 획득하고, 상기 열화상이미지(B)로부터 얼굴을 감지하고 얼굴온도를 검출하고, 복수 개의 얼굴온도에 기 설정된 차이값을 연산하여 보정얼굴온도값을 산출하고, 복수 개의 보정얼굴온도값의 얼굴온도평균값을 산출하고, 상기 얼굴온도평균값과 보정얼굴온도값을 비교하여, 비교값이 기 설정된 오차값 이상 차이가 나는 경우 해당 얼굴온도를 갖는 객체를 발열 의심 환자로 분류하는 제어부(20)를 포함하는, 발열 의심자 검지 장치.a thermal imaging camera unit 10 for photographing an object as a thermal image; and
A thermal image (B) is obtained from the thermal image camera unit (10), a face is detected from the thermal image (B), a face temperature is detected, and a preset difference value is calculated for a plurality of face temperatures and corrected. The face temperature value is calculated, the face temperature average value of a plurality of corrected face temperature values is calculated, the face temperature average value is compared with the corrected face temperature value, and if the comparison value differs by more than a preset error value, the corresponding face temperature is calculated A device for detecting a suspected fever, including a control unit 20 for classifying an object having a fever as a suspected patient.
상기 열화상카메라부(10)로부터 열화상이미지를 획득하는 획득모듈(220)과,
상기 열화상이미지(B)에서 객체의 얼굴을 인식하는 얼굴인식모듈(230)과,
상기 열화상이미지의 얼굴에서 온도를 검출하는 얼굴온도검출모듈(240)과,
복수 개의 얼굴온도로부터 얼굴온도평균값을 산출하는 평균값산출모듈(250)과,
상기 얼굴온도평균값에 기 설정된 차이값을 가산 연산하여 상기 보정얼굴온도값을 산출하는 보정모듈(270)과,
상기 보정모듈(270)에서 출력되는 상기 보정얼굴온도값과 상기 평균값산출모듈(250)에서 출력된 얼굴온도평균값을 연산하여, 연산값이 기 설정된 오차값 이상일 경우, 해당 보정얼굴온도값을 갖는 객체를 발열 의심 환자로 분류하는 환자분류모듈(280)을 포함하는, 발열 의심자 검지 장치.According to claim 1, wherein the control unit 20,
an acquisition module 220 for acquiring a thermal image from the thermal imaging camera unit 10;
a face recognition module 230 for recognizing the face of an object in the thermal image (B);
a face temperature detection module 240 for detecting a temperature in the face of the thermal image;
an average value calculation module 250 for calculating an average facial temperature from a plurality of facial temperatures;
a correction module 270 for calculating the corrected face temperature value by adding a preset difference value to the average face temperature;
The corrected face temperature value output from the correction module 270 and the average facial temperature average value output from the average value calculation module 250 are calculated. If the calculated value is greater than or equal to a preset error value, the object having the corrected face temperature Including a patient classification module 280 for classifying a patient with a suspected fever, a fever-suspected detection device.
상기 객체(C)에서 나타나는 열화상을 획득하기 전에, 체온계(30)를 통해 복수의 표본객체(A)에서 직접 측정된 체온값을 수신하는 체온계수신모듈(210)과,
상기 체온계수신모듈(210)에서 수신된 온도값과 상기 얼굴온도검출모듈(240)에서 검출된 온도값 간 차이를 연산하며 차이값을 산출하는 차이값모듈(260)과,
상기 오차값이 설정되는 오차모듈(2801)을 더 포함하는, 발열 의심자 검지 장치.According to claim 2, wherein the control unit 20,
a body temperature reception module 210 for receiving body temperature values directly measured from a plurality of sample objects A through a thermometer 30 before acquiring a thermal image appearing on the object C;
a difference value module 260 for calculating the difference between the temperature value received by the body temperature reception module 210 and the temperature value detected by the face temperature detection module 240;
Further comprising an error module 2801 in which the error value is set, the device for detecting a suspected fever.
정상체온값이 설정되어, 상기 체온계에서 상기 정상체온값 보다 큰 값은 수신하지 않고, 상기 정상체온값 보다 작은 값 만을 수신하는, 발열 의심자 검지 장치.According to claim 3, wherein the body temperature reception module 210,
and a normal body temperature value is set, and the thermometer receives only a value smaller than the normal body temperature value without receiving a value larger than the normal body temperature value.
(B) 제어부(20)가 열화상이미지에서 객체의 얼굴을 감지해 온도를 검출하는 단계;
(C) 제어부(20)가 검출된 얼굴온도에 기 설정된 차이값 보정하며 보정얼굴온도값을 산출하는 하는 단계;
(D) 제어부(20)가 상기 (A)내지 (C)단계를 반복하며 보정된 얼굴온도에 대한 평균값을 산출하며 얼굴온도평균값을 산출하는 단계;
(E) 제어부(20)가 상기 보정얼굴온도값에 상기 얼굴온도평균값을 감산 연산하는 단계; 및
(F) 제어부(20)가 상기 (E)단계에서 감산 연산된 값이 기 설정된 오차값 미만인 경우에는, 상기 보정얼굴온도값에 해당하는 객체를 정상인으로 분류하고, 상기 (E)단계에서 산출된 비교값이 기 설정된 오차값 이상 차이가 나는 경우, 상기 보정얼굴온도값에 해당하는 객체를 발열 의심 환자로 분류하는 단계를 포함하는, 발열 의심자 검지 방법.(A) obtaining, by the controller 20, a thermal image appearing on the object from the thermal imaging camera unit 10;
(B) step of the controller 20 detecting the temperature by detecting the face of the object in the thermal image;
(C) calculating, by the controller 20, a preset difference value to the detected face temperature and calculating a corrected face temperature value;
(D) the control unit 20 repeating steps (A) to (C) to calculate an average value for the corrected face temperature and calculating an average face temperature;
(E) calculating, by the controller 20, subtracting the average face temperature value from the corrected face temperature value; and
(F) when the value calculated by subtraction in step (E) is less than the preset error value, the controller 20 classifies the object corresponding to the corrected face temperature value as a normal person, and calculates the calculated value in step (E). When the comparison value differs by more than a preset error value, classifying the object corresponding to the corrected facial temperature value as a fever-suspecting patient.
상기 (A)단계는,
상기 열화상이미지를 획득하기 전에, 체온계수신모듈(210)이 체온계를 통해 복수의 표본객체(A)에서 측정된 체온값을 수신하는 (A-1)단계를 더 포함하고,
상기 (D)단계는,
차이값모듈(260)이 상기 체온계수신모듈(210)에서 수신된 온도값과 상기 얼굴온도검출모듈(240)에서 검출된 온도값 간 차이를 연산하며 차이값을 산출하는 (D-1)단계,
차이값모듈(260)이 상기 보정모듈(270)에서 산출된 차이값을 상기 얼굴온도검출모듈(240)에서 측정된 온도값에 가산 연산하며 보정얼굴온도값을 산출하는 (D-2)단계를 더 포함하는, 발열 의심자 검지 방법.6. The method of claim 5,
The step (A) is,
Before acquiring the thermal image, the method further includes the step (A-1) of receiving, by the body temperature reception module 210, the body temperature values measured from the plurality of sample objects (A) through a thermometer,
The step (D) is,
(D-1) step, in which the difference value module 260 calculates the difference between the temperature value received from the body temperature reception module 210 and the temperature value detected by the face temperature detection module 240 and calculates the difference value;
Step (D-2) in which the difference value module 260 adds the difference value calculated by the correction module 270 to the temperature value measured by the face temperature detection module 240 and calculates the corrected face temperature value Further comprising, a method for detecting a suspected fever.
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020200017542 | 2020-02-13 | ||
KR20200017542 | 2020-02-13 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20210103913A true KR20210103913A (en) | 2021-08-24 |
KR102467927B1 KR102467927B1 (en) | 2022-11-17 |
Family
ID=77507000
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020200112066A KR102467927B1 (en) | 2020-02-13 | 2020-09-03 | Fever Suspect Detection Apparatus And Method Thereof |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR102467927B1 (en) |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20150129937A (en) | 2014-05-12 | 2015-11-23 | (주)유틸리온 | System and Method for Determining Health Status of Object |
KR20180058293A (en) * | 2016-11-24 | 2018-06-01 | 한국 한의학 연구원 | Apparatus and method for correcting thermal image data |
-
2020
- 2020-09-03 KR KR1020200112066A patent/KR102467927B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20150129937A (en) | 2014-05-12 | 2015-11-23 | (주)유틸리온 | System and Method for Determining Health Status of Object |
KR20180058293A (en) * | 2016-11-24 | 2018-06-01 | 한국 한의학 연구원 | Apparatus and method for correcting thermal image data |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR102467927B1 (en) | 2022-11-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR101355946B1 (en) | Device and method for measuring temperature using infrared array sensors | |
KR101806400B1 (en) | A surveillance system for body heat by the dual camera using the black body | |
KR101754154B1 (en) | Fever Patient Monitering Syatem at Public Place by Using Multiple Band Camera and Statistical Sampling and Method thereof | |
CN108353128B (en) | Imaging system, object detection device, and method for operating object detection device | |
CN111458039B (en) | Augmented reality body temperature measurement method and device based on infrared temperature measurement camera | |
KR20150129937A (en) | System and Method for Determining Health Status of Object | |
US20160234489A1 (en) | Method for measuring performance parameters and detecting bad pixels of an infrared focal plane array module | |
KR101998639B1 (en) | Intelligent system for ignition point surveillance using composite image of thermal camera and color camera | |
CN111579083A (en) | Body temperature measurement method and device based on infrared image face detection | |
KR102212773B1 (en) | Apparatus for video surveillance integrated with body temperature measurement and method thereof | |
CN111938606A (en) | Body temperature detection method and system based on infrared thermal imaging | |
CN112067139A (en) | Thermal imaging temperature measuring device and thermal imaging temperature measuring method | |
US11326956B2 (en) | Face and inner canthi detection for thermographic body temperature measurement | |
US20220132052A1 (en) | Imaging method and device | |
CN112504463A (en) | Temperature measurement system and temperature measurement method thereof | |
JP2007510152A (en) | Infrared camera methods, uses and systems for determining the risk of condensation | |
CN111784894B (en) | Access control data processing method and device and medium | |
CN111623882A (en) | Infrared body temperature monitoring method based on gun-ball linkage system | |
CN112113671A (en) | Infrared detector quality detection method and device | |
KR102251307B1 (en) | Thermal camera system with distance measuring function | |
KR102467927B1 (en) | Fever Suspect Detection Apparatus And Method Thereof | |
CN112418251A (en) | Infrared body temperature detection method and system | |
Rao et al. | F 3 s: Free flow fever screening | |
KR102487590B1 (en) | Method for measuring of object based on face-recognition | |
KR102195072B1 (en) | Thermal camera system and driving method thereof |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E90F | Notification of reason for final refusal | ||
E701 | Decision to grant or registration of patent right |