KR20220036418A - Apparatus, method and computer program for correcting temperature of object - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 객체의 온도를 보정하는 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다. The present invention relates to an apparatus, method and computer program for correcting the temperature of an object.
근래에 들어 사스(SARS), 메르스(MERS), 코비드-19(COVID-19)와 같은 코로나 바이러스의 대유행이 종종 발생되고 있다. 코로나 바이러스의 대표적인 증상은 발열과 기침이 있으며, 코로나 바이러스의 확산을 막기 위해서는 증상이 발현된 감염자를 검출하여 격리 및 치료를 받게 함으로써, 다른 사람에게 전염되지 않도록 해야 한다. In recent years, pandemics of coronaviruses such as SARS, MERS, and COVID-19 are often occurring. The typical symptoms of the coronavirus are fever and cough, and in order to prevent the spread of the corona virus, it is necessary to detect an infected person who has developed symptoms, isolate and treat them, so that they do not spread it to others.
코로나 바이러스의 감염자를 검출하는 방법으로는 열화상 카메라를 이용하여 대상자의 체온을 측정하고, 측정된 체온이 기준 온도인 36.5℃ 이상인지에 따라 발열의 발생 여부를 판단하는 방법이 있다. As a method of detecting a person infected with the corona virus, there is a method of measuring the body temperature of a subject using a thermal imaging camera, and determining whether a fever occurs depending on whether the measured body temperature is 36.5 ° C or higher, a reference temperature.
이러한 열화상 카메라를 이용하여 대상자의 체온을 측정하는 기술과 관련하여, 선행기술인 한국등록특허 제 10-1112125호는 방문자 체온 측정 장치 및 방법을 개시하고 있다. Regarding the technology of measuring a subject's body temperature using such a thermal imaging camera, Korean Patent Registration No. 10-1112125, which is a prior art, discloses an apparatus and method for measuring the body temperature of a visitor.
그러나 열화상 카메라를 이용하여 대상자의 체온을 측정하는 경우, 대상자의 피부 표면 상태에 따라 방사율이 다르고, 동일한 체온이라고 하더라도 대상자의 체질에 따라 방사율이 높아짐에 따라 체온 측정에 오차가 발생한다는 단점을 가지고 있다. However, when measuring a subject's body temperature using a thermal imaging camera, the emissivity is different depending on the skin surface condition of the subject, and even at the same body temperature, the emissivity increases according to the subject's constitution, which causes an error in body temperature measurement. there is.
또한, 실내에서 체온을 측정하는 경우, 실내 온도에 따라 체온이 다르게 측정되고, 실내 환경에 따라 체온이 변함으로써, 정확한 체온을 측정하기 어렵다는 단점을 가지고 있다. In addition, when body temperature is measured indoors, the body temperature is measured differently depending on the room temperature, and the body temperature changes according to the indoor environment, so it is difficult to accurately measure the body temperature.
실화상 카메라로부터 촬영된 실화상 영상을 수신하여 실화상 영상으로부터 객체를 인식하고, 열화상 카메라로부터 촬영된 열화상 영상을 수신하여 열화상 영상에 포함된 온도값에 기초하여 객체의 온도를 추출하는 객체 온도 보정 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램을 제공하고자 한다. Receiving a real image taken from a real image camera, recognizing an object from a real image, receiving a thermal image taken from a thermal imaging camera, and extracting the temperature of an object based on a temperature value included in the thermal image An object temperature compensation apparatus, method, and computer program are provided.
객체와 실화상 카메라 간의 거리를 도출하고, 도출된 거리 및 객체가 위치한 실내 온도에 기초하여 도출된 온도 보정 상수를 이용하여 객체의 온도를 보정하는 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램을 제공하고자 한다. An object, a method, and a computer program are provided for deriving a distance between an object and a real image camera, and correcting the temperature of the object using a temperature correction constant derived based on the derived distance and the room temperature where the object is located.
다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다. However, the technical problems to be achieved by the present embodiment are not limited to the technical problems described above, and other technical problems may exist.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 수단으로서, 본 발명의 일 실시예는, 실화상 카메라로부터 촬영된 실화상 영상을 수신하고, 열화상 카메라로부터 촬영된 열화상 영상을 수신하는 영상 수신부, 상기 수신한 실화상 영상으로부터 객체를 인식하는 객체 인식부, 상기 수신한 열화상 영상에 포함된 온도값에 기초하여 상기 객체의 온도를 추출하는 온도 추출부, 상기 인식된 객체와 상기 실화상 카메라 간의 거리를 도출하는 거리 도출부 및 상기 도출된 거리 및 온도 보정 상수에 기초하여 상기 추출된 객체의 온도를 보정하는 온도 보정부를 포함하고, 상기 온도 보정 상수는 상기 객체가 위치한 실내 온도에 기초하여 도출되는 것인 온도 보정 장치를 제공할 수 있다. As a means for achieving the above-described technical problem, an embodiment of the present invention provides an image receiving unit for receiving a real image photographed from a real image camera, and receiving a thermal image photographed from a thermal image camera, the received An object recognition unit for recognizing an object from a real image image, a temperature extraction unit for extracting a temperature of the object based on a temperature value included in the received thermal image, and a distance between the recognized object and the real image camera a temperature correction unit for correcting the temperature of the extracted object based on a distance derivation unit and the derived distance and temperature correction constant, wherein the temperature correction constant is derived based on the room temperature at which the object is located A correction device may be provided.
본 발명의 다른 실시예는, 실화상 카메라로부터 촬영된 실화상 영상을 수신하는 단계, 열화상 카메라로부터 촬영된 열화상 영상을 수신하는 단계, 상기 수신한 실화상 영상으로부터 객체를 인식하는 단계, 상기 수신한 열화상 영상에 포함된 온도값에 기초하여 상기 객체의 온도를 추출하는 단계, 상기 인식된 객체와 상기 실화상 카메라 간의 거리를 도출하는 단계 및 상기 도출된 거리 및 온도 보정 상수에 기초하여 상기 추출된 객체의 온도를 보정하는 단계를 포함하고, 상기 온도 보정 상수는 상기 객체가 위치한 실내 온도에 기초하여 도출되는 것인 온도 보정 방법을 제공할 수 있다. Another embodiment of the present invention includes the steps of receiving a real image photographed from a real image camera, receiving a thermal image photographed from a thermal imaging camera, recognizing an object from the received real image image, the extracting the temperature of the object based on a temperature value included in the received thermal image, deriving a distance between the recognized object and the real image camera, and based on the derived distance and temperature correction constant Comprising the step of correcting the temperature of the extracted object, the temperature correction constant may provide a temperature correction method that is derived based on the room temperature in which the object is located.
본 발명의 또 다른 실시예는, 컴퓨터 프로그램은 컴퓨팅 장치에 의해 실행될 경우, 실화상 카메라로부터 촬영된 실화상 영상을 수신하고, 열화상 카메라로부터 촬영된 열화상 영상을 수신하고, 상기 수신한 실화상 영상으로부터 객체를 인식하고, 상기 수신한 열화상 영상에 포함된 온도값에 기초하여 상기 객체의 온도를 추출하고, 상기 인식된 객체와 상기 실화상 카메라 간의 거리를 도출하고, 상기 도출된 거리 및 온도 보정 상수에 기초하여 상기 추출된 객체의 온도를 보정하고, 상기 온도 보정 상수는 상기 객체가 위치한 실내 온도에 기초하여 도출되도록 하는 명령어들의 시퀀스를 포함하는 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다. Another embodiment of the present invention, when a computer program is executed by a computing device, receives a real image image taken from a real image camera, receives a thermal image image taken from the thermal image camera, and the received real image Recognizes an object from an image, extracts a temperature of the object based on a temperature value included in the received thermal image, derives a distance between the recognized object and the real image camera, and the derived distance and temperature It is possible to provide a computer program stored in a medium including a sequence of instructions to correct the temperature of the extracted object based on the correction constant, and to derive the temperature correction constant based on the room temperature in which the object is located.
상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본 발명을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 기재된 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.The above-described problem solving means are merely exemplary, and should not be construed as limiting the present invention. In addition to the exemplary embodiments described above, there may be additional embodiments described in the drawings and detailed description.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 실화상 카메라 및 열화상 카메라을 이용하여 실화상 영상으로부터 사람의 얼굴을 인식하고, 열화상 영상으로부터 인식된 사람의 얼굴 영역의 온도를 측정하고, 얼굴 영역의 온도를 보정하여 정확한 온도를 제공할 수 있도록 하는 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다. According to any one of the above-described problem solving means of the present invention, a human face is recognized from a real image image using a real image camera and a thermal image camera, and the temperature of the human face region recognized from the thermal image is measured, It is possible to provide an apparatus, method and computer program for correcting the temperature of a face region to provide an accurate temperature.
종래에는 열화상 카메라를 이용하여 측정된 온도를 흑체(Black Body)를 이용하여 보정함에 따라 고비용이 발생되었으나, 실화상 카메라 및 열화상 카메라를 함께 이용함으로써, 흑체를 이용하지 않고도 온도를 보정할 수 있도록 하여 온도 보정의 범용화를 제공하는 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.Conventionally, a high cost was incurred by correcting the temperature measured using a thermal imaging camera using a black body. Thus, it is possible to provide an apparatus, method and computer program that provides generalization of temperature correction.
보정된 온도에 기초하여 기준 온도를 초과하는 대상자를 감염자로 구분하여, 감염자가 검출되었음을 알리는 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.An apparatus, method, and computer program for notifying that an infected person is detected may be provided by classifying a subject exceeding the reference temperature as an infected person based on the corrected temperature.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 온도 보정 장치의 구성도이다.
도 2a 및 도 2b는 본 발명의 일 실시예에 따른 실화상 영상 및 열화상 영상을 도시한 예시적인 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 객체와 실화상 카메라 간의 거리에 기초하여 객체의 온도를 보정하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 열화상 카메라의 기기 온도 및 주변 온도에 기초하여 객체의 온도를 보정하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 보정된 객체의 온도가 표시되는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 온도 보정 장치에서 객체의 온도를 보정하는 방법의 순서도이다. 1 is a block diagram of a temperature compensating device according to an embodiment of the present invention.
2A and 2B are exemplary views showing a real image and a thermal image according to an embodiment of the present invention.
3 is an exemplary diagram for explaining a process of correcting the temperature of an object based on a distance between the object and a real image camera according to an embodiment of the present invention.
4 is an exemplary view for explaining a process of correcting the temperature of an object based on the device temperature and the ambient temperature of the thermal imaging camera according to an embodiment of the present invention.
5 is an exemplary view for explaining a process of displaying the temperature of the corrected object according to an embodiment of the present invention.
6 is a flowchart of a method of correcting the temperature of an object in the temperature compensating apparatus according to an embodiment of the present invention.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those of ordinary skill in the art can easily implement them. However, the present invention may be embodied in several different forms and is not limited to the embodiments described herein. And in order to clearly explain the present invention in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and similar reference numerals are attached to similar parts throughout the specification.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. Throughout the specification, when a part is "connected" with another part, this includes not only the case of being "directly connected" but also the case of being "electrically connected" with another element interposed therebetween. . In addition, when a part "includes" a certain component, it means that other components may be further included, rather than excluding other components, unless otherwise stated, and one or more other features However, it is to be understood that the existence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof is not precluded in advance.
본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다.In this specification, a "part" includes a unit realized by hardware, a unit realized by software, and a unit realized using both. In addition, one unit may be implemented using two or more hardware, and two or more units may be implemented by one hardware.
본 명세서에 있어서 단말 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.Some of the operations or functions described as being performed by the terminal or device in this specification may be instead performed by a server connected to the terminal or device. Similarly, some of the operations or functions described as being performed by the server may also be performed in a terminal or device connected to the server.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 일 실시예를 상세히 설명하기로 한다. Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 온도 보정 장치의 구성도이다. 도 1을 참조하면, 온도 보정 장치(100)는 영상 수신부(110), 객체 인식부(120), 온도 추출부(130), 거리 도출부(140), 온도 보정부(150), 표시부(160), 판별부(170) 및 학습부(180)를 포함할 수 있다. 1 is a block diagram of a temperature compensating device according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1 , the
영상 수신부(110)는 실화상 카메라로부터 촬영된 실화상 영상을 수신하고, 열화상 카메라로부터 촬영된 열화상 영상을 수신할 수 있다. 여기서, 실화상 영상 및 열화상 영상에 대해서는 도 2a 및 도 2b를 통해 상세히 설명하도록 한다. The
도 2a 및 도 2b는 본 발명의 일 실시예에 따른 실화상 영상 및 열화상 영상을 도시한 예시적인 도면이다. 2A and 2B are exemplary views showing a real image and a thermal image according to an embodiment of the present invention.
도 2a를 참조하면, 영상 수신부(110)는 실내의 특정 위치에 설치된 실화상 카메라로부터 적어도 하나의 객체를 촬영한 실화상 영상을 수신할 수 있다. Referring to FIG. 2A , the
도 2b를 참조하면, 영상 수신부(110)는 실내에서 실화상 카메라와 동일한 위치에 설치된 열화상 카메라로부터 적어도 하나의 객체를 촬영한 열화상 영상을 수신할 수 있다. Referring to FIG. 2B , the
열화상 카메라는 비접촉식 방식을 통해 대상 물체의 온도분포도를 촬영하는 장비로, 대상 물체의 표면 온도에 따라 방출되는 적외선이 변화하는 원리를 이용하여 열화상 영상으로 촬영할 수 있다. 적외선의 세기는 대상 물체의 온도에 비례하고, 방사율과 관련이 있다는 특징을 가지고 있다. 방사율은 대상 물체가 외부 적외선 에너지를 흡수/투과/반사하는 비율을 나타내며, 대상 물체의 표면 상태(예를 들어, 광택, 거칠기 등)에 따라 흡수 및 반사하는 에너지량이 변화한다는 특징을 가지고 있다. A thermal imaging camera is a device that takes a temperature distribution diagram of a target object through a non-contact method, and can take a thermal image by using the principle that infrared radiation emitted according to the surface temperature of the target object changes. The intensity of infrared rays is proportional to the temperature of the target object and has a characteristic that it is related to the emissivity. Emissivity refers to the ratio at which a target object absorbs/transmits/reflects external infrared energy, and has a characteristic that the amount of energy absorbed and reflected varies depending on the surface state (eg, gloss, roughness, etc.) of the target object.
이러한 열화상 영상은 객체의 열이 높을수록 붉게 표현되고, 객체의 열이 낮을수록 파랗게 표현될 수 있다.Such a thermal image may be expressed in red as the heat of the object is high, and may be expressed in blue as the heat of the object is low.
다시 도 1로 돌아와서, 객체 인식부(120)는 수신한 실화상 영상으로부터 객체를 인식할 수 있다. 예를 들어, 객체 인식부(120)는 실화상 영상으로부터 객체의 얼굴 영역을 인식할 수 있다. Returning to FIG. 1 again, the
온도 추출부(130)는 수신한 열화상 영상에 포함된 온도값에 기초하여 객체의 온도를 추출할 수 있다. 예를 들어, 온도 추출부(130)는 열화상 영상에 포함된 온도값 및 객체의 얼굴 영역의 위치를 매칭시켜 객체의 얼굴에 대한 최고 온도값을 추출할 수 있다. The
거리 도출부(140)는 인식된 객체와 실화상 카메라 간의 거리를 도출할 수 있다. 예를 들어, 거리 도출부(140)는 인식된 얼굴 영역 중 객체의 얼굴 크기 및 안간(眼間) 거리에 기초하여 객체와 실화상 카메라 간의 거리를 도출할 수 있다. The
온도 보정부(150)는 도출된 거리 및 온도 보정 상수에 기초하여 추출된 객체의 온도를 보정할 수 있다. 여기서, 온도 보정 상수는 객체가 위치한 실내 온도에 기초하여 도출되는 것일 수 있다. 예를 들어, 온도 보정부(150)는 도출된 거리, 거리에 따라 변화되는 온도의 기울기값, 온도값 및 온도 보정 상수 중 적어도 하나를 고려하여 객체의 얼굴에 대한 최고 온도값을 보정할 수 있다. 거리 및 온도 보정 상수에 기초하여 객체의 온도를 보정하는 과정에 대해서는 도 3을 통해 상세히 설명하도록 한다. The
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 객체와 실화상 카메라 간의 거리에 기초하여 객체의 온도를 보정하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다. 도 3을 참조하면, 실화상 카메라(300)가 실내의 특정 위치에 설치되고, 실화상 카메라(300)로부터 기준 위치(예를 들어, 1m)에서 측정한 객체의 측정 온도가 가장 정확한 온도값이 보장됨을 가정하여 설명하도록 한다. 3 is an exemplary diagram for explaining a process of correcting the temperature of an object based on a distance between the object and a real image camera according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 3 , the
이를 위한 사전 작업으로, 실화상 카메라(300)로부터 기준 위치(1m)의 이전 위치(예를 들어, 50cm)에 대한 온도를 측정하여 기준 위치(1m)와 이전 위치(50cm) 간의 온도 차이를 도출하고, 실화상 카메라(300)로부터 기준 위치(1m)의 이후 위치(예를 들어, 1m50cm)에 대한 온도를 측정하여 기준 위치(1m)와 이후 위치(1m50cm) 간의 온도 차이를 도출하는 작업이 선행되어야 한다.As a preliminary work for this, the temperature difference between the reference position (1m) and the previous position (50cm) is derived by measuring the temperature for the previous position (eg, 50cm) of the reference position (1m) from the
여기서, 객체의 온도는 실화상 카메라(300)로부터 객체가 수직 위치 또는 수평 위치에 위치하였는지 여부에 따라 측정된 객체의 온도가 달라질 수 있다. Here, the temperature of the object measured by the
이하에서는, 실내 위치 중 객체가 위치한 수직 위치에 따라 달라지는 객체의 온도를 설명하도록 한다. 예를 들어, 객체가 실내 위치 중 2번 위치에 위치한 경우, 객체의 온도가 36.2℃로 측정되고, 2번 위치와 수직적으로 50cm의 차이가 나는 5번 위치에 위치한 경우, 객체의 온도가 35.3℃로 측정되고, 5번 위치와 수직적으로 50cm의 차이가 나는 8번 위치의 경우, 객체의 온도가 34.8℃로 측정될 수 있다. 이 때, 측정된 객체의 온도는 실내의 문열림(320) 또는 문닫힘(321)과 같은 실내 환경의 변화에 따라 달라지는 실내 온도 변화에 영향받을 수 있다. Hereinafter, a temperature of an object that varies according to a vertical position in which the object is located among indoor positions will be described. For example, if the object is located at position 2 among indoor locations, the temperature of the object is measured as 36.2 °C, and if it is located at position 5 with a vertical difference of 50 cm from position 2, the temperature of the object is 35.3 °C In the case of
이 경우, 2번 위치 및 5번 위치 간의 객체의 온도 차이가 -0.9℃가 발생되고, 5번 위치 및 8번 위치 간의 객체의 온도 차이가 -0.5℃가 발생됨으로써, 2번 위치으로부터 8번 위치까지 객체의 온도 차이가 최대 -1.4℃까지 발생되는 것을 확인할 수 있다. 즉, 실화상 카메라와 동일 위치에 설치된 열화상 카메라를 이용하여 객체의 온도를 추출하는 경우, 객체가 위치한 거리에 따라 객체의 온도값이 직선적으로 감소하는 것을 확인할 수 있다. In this case, the temperature difference of the object between the 2nd position and the 5th position is -0.9°C, and the temperature difference of the object between the 5th and 8th position is -0.5°C, so that the 8th position from the 2nd position is generated. It can be confirmed that the temperature difference of the object occurs up to -1.4°C. That is, when the temperature of an object is extracted using a thermal imaging camera installed at the same location as the real image camera, it can be confirmed that the temperature value of the object decreases linearly according to the distance where the object is located.
이하에서는, 실내 위치 중 객체가 위치한 수평 위치에 따라 달라지는 객체의 온도를 설명하도록 한다. 예를 들어, 객체의 온도가 7번 위치 및 8번 위치의 경우, 0.4℃의 온도 차이가 발생되지만, 8번 위치 및 9번 위치의 경우, -0.4℃의 온도 차이가 발생되는 것을 확인할 수 있다. 이 때, 측정된 객체의 온도는 실내의 문열림(820) 또는 문닫힘(821)과 같은 실내 환경의 변화에 따라 달라지는 실내 온도 변화에 영향받을 수 있다. Hereinafter, the temperature of an object that varies according to a horizontal position in which the object is located among indoor positions will be described. For example, in the case of the object's temperature at the 7th and 8th positions, a temperature difference of 0.4°C occurs, but in the case of the 8th and 9th positions, it can be confirmed that a temperature difference of -0.4°C occurs. . In this case, the measured temperature of the object may be affected by a change in the indoor temperature that varies according to a change in the indoor environment, such as the door opening 820 or the door closing 821 in the room.
예를 들어, 기준 위치(301)로부터 50cm씩 측정 시, 온도가 0.7℃의 차이가 발생하였다고 가정하자. For example, it is assumed that a difference of 0.7°C occurs in temperature when measuring 50 cm from the reference position 301 by 50 cm.
거리 도출부(140)는 실화상 카메라(300)로부터 인식된 객체의 얼굴 영역의 크기 및 안간 거리를 이용하여 객체와 실화상 카메라의 거리를 도출할 수 있다. 여기서, 기준 위치(예를 들어, 1m)의 경우, 객체의 얼굴 영역의 크기는 200px가 될 수 있다. The
온도 보정부(150)는 실화상 카메라(300) 및 객체 간의 거리에 따라 발생되는 온도 차이에 기초하여 측정된 객체의 온도를 보정할 수 있다. 온도 보정부(150)는 다음의 수학식 1을 이용하여 객체의 온도를 보정할 수 있다.The
수학식 1을 참조하면, a는 거리에 따라 변화되는 온도의 감소 기울기값을 나타내고, x는 객체 및 실화상 카메라 간의 도출된 거리(예를 들어, -0.7도/0.5m)를 나타내고, b는 열화상 카메라에서 측정된 객체의 최고 온도값을 나타내고, c는 실내 온도에 따른 상수를 나타낼 수 있다. Referring to
다시 도 1로 돌아와서, 온도 보정부(150)는 객체가 위치한 실내 온도, 열화상 카메라의 기기 온도 및 주변 온도 중 적어도 하나에 기초하여 온도 보정 상수를 도출할 수 있다. 온도 보정 상수를 도출하는 과정에 대해서는 도 4를 통해 상세히 설명하도록 한다. Returning to FIG. 1 again, the
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 열화상 카메라의 기기 온도 및 주변 온도에 기초하여 객체의 온도를 보정하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다. 4 is an exemplary view for explaining a process of correcting the temperature of an object based on the device temperature and the ambient temperature of the thermal imaging camera according to an embodiment of the present invention.
일반적으로 열화상 카메라는 최초로 기기가 부팅된 이후부터 약 30 여분간 측정되는 온도가 정확하지 않다. 이는, 열화상 카메라에 내장된 열화상 센서가 일정 온도로 예열되어야만, 제조사에서 흑체(Blackbody)를 이용하여 세팅한 기준 상태가 되고, 이 시점부터 정확한 온도의 측정이 가능해진다. 여기서, 흑체란 외부 에너지를 흡수만하고, 반사를 하지 않는 물체를 의미한다. In general, the temperature measured for about 30 minutes after the device is first booted by a thermal imaging camera is not accurate. This becomes the reference state set by the manufacturer using a blackbody only when the thermal image sensor built into the thermal imager is preheated to a certain temperature, and from this point on, accurate temperature measurement becomes possible. Here, a black body refers to an object that only absorbs external energy and does not reflect it.
도 4를 참조하면, 온도 보정부(150)는 열화상 카메라를 통해 추출된 온도(400)와 실내 온도(410) 간의 차이(411)를 통해 온도 보정 상수를 도출할 수 있다. 예를 들어, 9시30분에 열화상 카메라를 통해 추출된 온도(400)가 '25.7℃'이고, 실내 온도(410)가 '15.6℃'인 경우, '10.1℃'의 온도 차이가 발생될 수 있다. 이후, 오후 3시 54분에 열화상 카메라를 통해 추출된 온도(400)가 '29.8℃'이고, 실내 온도(410)가 '20.0℃'인 경우, '9.8℃'의 온도 차이가 발생될 수 있다. Referring to FIG. 4 , the
이와 같이, 온도 보정부(150)는 열화상 카메라를 이용하여 측정되는 온도(400)와 실내 온도(410) 간의 온도 차이가 시간의 흐름에도 약 '10℃'로 일정하므로, 온도 보정 상수를 '10'으로 도출할 수 있다. 이는, 열화상 카메라가 실내와 같은 온도로 온도가 높아지면서, 열화상 센서의 측정치가 높아지는 특성을 이용한 것일 수 있다. 여기서, 온도 보정 상수를 도출하기 위해서는 실내 온도 센서를 열화상 카메라에 부착하거나, 열화상 센서 자체의 온도를 측정하는 과정이 필요하다. As such, the
다시 도 1로 돌아와서, 표시부(160)는 실화상 영상으로부터 인식된 객체의 얼굴 상에 보정된 객체의 최고 온도값을 표시할 수 있다. 보정된 객체의 온도를 표시하는 과정에 대해서는 도 5를 통해 상세히 설명하도록 한다. Returning to FIG. 1 again, the
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 보정된 객체의 온도가 표시되는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다. 도 5를 참조하면, 객체 인식부(120)에서 실화상 영상으로부터 객체가 인식된 경우, 인식된 객체의 이름(예를 들어, 김철수)을 표시할 수 있다. 만약, 실화상 카메라가 직장과 같이 특정 장소에 설치된 경우, 객체의 이름과 함께 객체가 소속된 부서 및 사번 등을 함께 표시할 수도 있다. 5 is an exemplary view for explaining a process of displaying the temperature of the corrected object according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 5 , when the
표시부(160)는 인식된 객체에 대해 실화상 영상(500)으로부터 인식된 객체의 얼굴 영역(510) 상에 객체와의 거리와 관련하여 보정된 객체의 최고 온도값(520)인 '36.2℃'를 표시할 수 있다. 또한, 표시부(160)는 온도가 측정된 객체에 대한 인식 정보를 화면의 우측 상단에 표시할 수 있다. 이를 통해, 본 발명은 특정 장소에 설치된 실화상 카메라 및 열화상 카메라를 통해 해당 장소를 출입하는 객체에 대한 정보를 수집하여 관리할 수 있다. The
만약, 기준 체온 온도값이 '36.5℃'로 설정된 경우, 객체의 최고 온도값(520)인 '36.2℃'가 기준 체온 온도값보다 낮으므로, 표시부(160)는 객체의 실내 출입 허가 알림을 표시할 수 있다. 이 때, 객체의 실내 출입이 허가된 경우, 제어부(미도시)는 객체가 실내에 출입할 수 있도록 출입 게이트가 열리도록 수 있다. If the reference body temperature temperature value is set to '36.5 °C', since '36.2 °C', which is the
이와 달리, 보정된 객체의 최고 온도값(520)이 '36.9℃'인 경우, 표시부(160)는 객체의 최고 온도값(520)인 '36.9℃'가 기준 체온 온도값보다 높으므로, 객체를 이상자로 판별하여 이상자 알림을 표시할 수 있으며, 객체의 실내 출입 불가 알림을 표시할 수 있다. 이 때, 객체의 실내 출입이 불허된 경우, 제어부(미도시)는 객체가 실내에 출입할 수 없도록 출입 게이트가 닫히도록 할 수 있다. On the other hand, when the corrected
다시 도 1로 돌아와서, 객체 인식부(120)는 실화상 영상으로부터 복수의 객체 및 복수의 객체 각각의 얼굴 영역을 인식할 수 있다. Returning to FIG. 1 again, the
온도 추출부(130)는 복수의 객체 각각의 얼굴 영역으로부터 최고 온도값을 각각 추출할 수 있다. The
거리 도출부(140)는 인식된 복수의 객체 각각의 얼굴 영역 및 실화상 카메라 간의 거리를 도출할 수 있다. The
온도 보정부(150)는 복수의 객체 각각의 얼굴 영역 및 실화상 카메라 간의 거리에 기초하여 추출된 복수의 객체 각각의 온도를 보정할 수 있다. 실내에 복수의 객체가 동시에 입장한 경우, 실화상 영상에 포함된 복수의 객체의 온도를 추출 시, 실화상 카메라와 복수의 객체 간의 온도 차이, 실내 온도, 좌우 편차, 객체별 체질에 따른 온도 차이로 인해 객체마다 다양한 온도가 측정됨으로써, 열화상 카메라로부터 추출된 객체별 온도가 부정확해진다는 단점을 가지고 있다. 따라서, 온도 보정부(150)는 온도 추출부(130)에서 추출된 복수의 객체 각각의 얼굴 영역으로부터 추출된 각각의 최고 온도값을 복수의 객체 간의 수직 거리와 실내 온도에 기초하여 보정할 수 있다. The
예를 들어, 온도 보정부(150)는 각각 추출된 최고 온도값으로부터 복수의 객체에 대한 온도 평균값을 산출하고, 산출된 온도 평균값을 이용하여 복수의 객체 중 기준 객체에 대한 최고 온도값을 보정할 수 있다. 여기서, 기준 객체는 실화상 카메라로부터 기준 위치(예를 들어, 1m의 중앙)에 위치한 객체일 수 있다. For example, the
이후, 온도 보정부(150)는 기준 객체를 중심으로 수직 거리에 위치한 다른 객체의 최고 온도값을 보정할 수 있다. Thereafter, the
판별부(170)는 산출된 온도 평균값 및 기준 체온 온도값(예를 들어, 37.5℃)에 기초하여 복수의 객체 중 적어도 하나를 이상자로 판별할 수 있다. 예를 들어, 판별부(170)는 복수의 객체 중 보정된 제 1 객체의 온도가 '38.1℃'인 경우, 제 1 객체를 이상자로 판별하고, 제 1 객체에 대해 고온 발생과 관련된 알림을 표시할 수 있다. The
학습부(180)는 추출된 객체의 온도, 보정된 객체의 온도 및 인식된 객체의 얼굴에 기초하여 온도 보정을 학습할 수 있다. 예를 들어, 온도 추출부(130)에서 객체 마다 추출된 온도를 데이터베이스에 저장하고, 저장된 객체의 온도, 보정된 객체의 온도 및 객체의 얼굴을 인공지능을 이용하여 온도 보정을 학습시킴으로써, 온도 보정 엔진의 성능을 향상시키고, 온도 보정의 정확도를 높일 수 있다는 효과를 제공할 수 있다. The
이러한 온도 보정 장치(100)는 객체의 온도를 보정하는 명령어들의 시퀀스를 포함하는 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 의해 실행될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 컴퓨팅 장치에 의해 실행될 경우, 실화상 카메라로부터 촬영된 실화상 영상을 수신하고, 열화상 카메라로부터 촬영된 열화상 영상을 수신하고, 수신한 실화상 영상으로부터 객체를 인식하고, 수신한 열화상 영상에 포함된 온도값에 기초하여 객체의 온도를 추출하고, 인식된 객체와 실화상 카메라 간의 거리를 도출하고, 도출된 거리 및 온도 보정 상수에 기초하여 추출된 객체의 온도를 보정하고, 온도 보정 상수는 객체가 위치한 실내 온도에 기초하여 도출되도록 하는 명령어들의 시퀀스를 포함할 수 있다. The
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 온도 보정 장치에서 객체의 온도를 보정하는 방법의 순서도이다. 도 6에 도시된 온도 보정 장치(100)에서 객체의 온도를 보정하는 방법은 도 1 내지 도 5에 도시된 실시예에 따라 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 도 1 내지 도 5에 도시된 실시예에 따른 온도 보정 장치(100)에서 객체의 온도를 보정하는 방법에도 적용된다. 6 is a flowchart of a method of correcting the temperature of an object in the temperature compensating apparatus according to an embodiment of the present invention. The method of correcting the temperature of an object in the
단계 S610에서 온도 보정 장치(100)는 실화상 카메라로부터 촬영된 실화상 영상을 수신할 수 있다. In operation S610, the
단계 S620에서 온도 보정 장치(100)는 열화상 카메라로부터 촬영된 열화상 영상을 수신할 수 있다. In step S620 , the
단계 S630에서 온도 보정 장치(100)는 수신한 실화상 영상으로부터 객체를 인식할 수 있다. In step S630, the
단계 S640에서 온도 보정 장치(100)는 수신한 열화상 영상에 포함된 온도값에 기초하여 객체의 온도를 추출할 수 있다. In operation S640, the
단계 S650에서 온도 보정 장치(100)는 인식된 객체와 실화상 카메라 간의 거리를 도출할 수 있다. In operation S650, the
단계 S660에서 온도 보정 장치(100)는 도출된 거리 및 온도 보정 상수에 기초하여 추출된 객체의 온도를 보정할 수 있다. 여기서, 온도 보정 상수는 객체가 위치한 실내 온도에 기초하여 도출되는 것일 수 있다. In operation S660, the
상술한 설명에서, 단계 S610 내지 S660은 본 발명의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 전환될 수도 있다.In the above description, steps S610 to S660 may be further divided into additional steps or combined into fewer steps according to an embodiment of the present invention. In addition, some steps may be omitted as needed, and the order between the steps may be switched.
도 1 내지 도 6을 통해 설명된 온도 보정 장치에서 객체의 온도를 보정하는 방법은 컴퓨터에 의해 실행되는 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 또는 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 또한, 도 1 내지 도 6을 통해 설명된 온도 보정 장치에서 객체의 온도를 보정하는 방법은 컴퓨터에 의해 실행되는 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램의 형태로도 구현될 수 있다. The method of correcting the temperature of an object in the temperature compensating device described through FIGS. 1 to 6 may be implemented in the form of a computer program stored in a medium executed by a computer or a recording medium including instructions executable by the computer. there is. Also, the method of correcting the temperature of an object in the temperature compensating apparatus described with reference to FIGS. 1 to 6 may be implemented in the form of a computer program stored in a medium executed by a computer.
컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. Computer-readable media can be any available media that can be accessed by a computer and includes both volatile and nonvolatile media, removable and non-removable media. Also, computer-readable media may include computer storage media. Computer storage media includes both volatile and nonvolatile, removable and non-removable media implemented in any method or technology for storage of information such as computer readable instructions, data structures, program modules or other data.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다. The above description of the present invention is for illustration, and those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains can understand that it can be easily modified into other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present invention. will be. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive. For example, each component described as a single type may be implemented in a dispersed form, and likewise components described as distributed may be implemented in a combined form.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다. The scope of the present invention is indicated by the following claims rather than the above detailed description, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalents should be interpreted as being included in the scope of the present invention. do.
100: 온도 보정 장치
110: 영상 수신부
120: 객체 인식부
130: 온도 추출부
140: 거리 도출부
150: 온도 보정부
160: 표시부
170: 판별부
180: 학습부100: temperature compensation device
110: video receiver
120: object recognition unit
130: temperature extraction unit
140: distance elicitation unit
150: temperature compensation unit
160: display unit
170: determination unit
180: study department
Claims (20)
실화상 카메라로부터 촬영된 실화상 영상을 수신하고, 열화상 카메라로부터 촬영된 열화상 영상을 수신하는 영상 수신부;
상기 수신한 실화상 영상으로부터 객체를 인식하는 객체 인식부;
상기 수신한 열화상 영상에 포함된 온도값에 기초하여 상기 객체의 온도를 추출하는 온도 추출부;
상기 인식된 객체와 상기 실화상 카메라 간의 거리를 도출하는 거리 도출부; 및
상기 도출된 거리 및 온도 보정 상수에 기초하여 상기 추출된 객체의 온도를 보정하는 온도 보정부를 포함하고,
상기 온도 보정 상수는 상기 객체가 위치한 실내 온도에 기초하여 도출되는 것인, 온도 보정 장치.
In the device for correcting the temperature of an object,
an image receiving unit for receiving the real image captured by the real image camera and receiving the thermal image photographed from the thermal imager;
an object recognition unit for recognizing an object from the received real image;
a temperature extractor configured to extract a temperature of the object based on a temperature value included in the received thermal image;
a distance derivation unit for deriving a distance between the recognized object and the real image camera; and
And a temperature correction unit for correcting the temperature of the extracted object based on the derived distance and temperature correction constant,
The temperature correction constant will be derived based on the room temperature in which the object is located, the temperature correction device.
상기 객체 인식부는 상기 실화상 영상으로부터 상기 객체의 얼굴 영역을 인식하고,
상기 거리 도출부는 상기 인식된 얼굴 영역 중 상기 객체의 얼굴 크기 및 안간(眼間) 거리에 기초하여 상기 객체와 상기 실화상 카메라 간의 거리를 도출하는 것인, 온도 보정 장치.
The method of claim 1,
The object recognition unit recognizes the face region of the object from the real image,
wherein the distance derivation unit derives a distance between the object and the real image camera based on a face size and an inter-ocular distance of the object among the recognized face regions.
상기 온도 추출부는 상기 열화상 영상에 포함된 온도값 및 상기 객체의 얼굴의 위치를 매칭시켜 상기 객체의 얼굴에 대한 최고 온도값을 추출하는 것인, 온도 보정 장치.
3. The method of claim 2,
wherein the temperature extractor extracts the highest temperature value for the face of the object by matching the temperature value included in the thermal image with the position of the face of the object.
상기 온도 보정부는 상기 도출된 거리, 상기 거리에 따라 변화되는 온도의 기울기값, 상기 온도값 및 상기 온도 보정 상수 중 적어도 하나를 고려하여 상기 객체의 얼굴에 대한 최고 온도값을 보정하는 것인, 온도 보정 장치.
4. The method of claim 3,
The temperature compensator corrects the highest temperature value for the face of the object in consideration of at least one of the derived distance, the gradient value of the temperature changed according to the distance, the temperature value, and the temperature correction constant, temperature correction device.
상기 온도 보정부는 상기 객체가 위치한 실내 온도, 상기 열화상 카메라의 기기 온도 및 주변 온도 중 적어도 하나에 기초하여 상기 온도 보정 상수를 도출하는 것인, 온도 보정 장치.
The method of claim 1,
Wherein the temperature compensator derives the temperature correction constant based on at least one of an indoor temperature in which the object is located, a device temperature of the thermal imaging camera, and an ambient temperature.
상기 객체 인식부는 상기 실화상 영상으로부터 복수의 객체 및 상기 복수의 객체 각각의 얼굴 영역을 인식하고,
상기 거리 도출부는 상기 인식된 복수의 객체 각각의 얼굴 영역 및 상기 실화상 카메라 간의 거리를 도출하는 것인, 온도 보정 장치.
The method of claim 1,
The object recognition unit recognizes a plurality of objects and a face region of each of the plurality of objects from the real image image,
wherein the distance derivation unit derives a distance between the face region of each of the recognized plurality of objects and the real image camera.
상기 온도 추출부는 상기 복수의 객체 각각의 얼굴 영역으로부터 최고 온도값을 각각 추출하고,
상기 온도 보정부는 상기 각각 추출된 최고 온도값으로부터 상기 복수의 객체에 대한 온도 평균값을 산출하고,
상기 산출된 온도 평균값을 이용하여 상기 복수의 객체 중 기준 객체에 대한 최고 온도값을 보정하고, 상기 기준 객체를 중심으로 수직 거리에 위치한 다른 객체의 최고 온도값을 보정하는 것인, 온도 보정 장치.
7. The method of claim 6,
The temperature extraction unit extracts the maximum temperature value from the face region of each of the plurality of objects,
The temperature correction unit calculates an average temperature value for the plurality of objects from the extracted maximum temperature value,
Correcting a maximum temperature value of a reference object among the plurality of objects by using the calculated average temperature value, and correcting a maximum temperature value of another object located at a vertical distance from the reference object.
상기 산출된 온도 평균값 및 기준 체온 온도값에 기초하여 상기 복수의 객체 중 적어도 하나를 이상자로 판별하는 판별부를 더 포함하는 것인, 온도 보정 장치.
8. The method of claim 7,
The temperature compensating device further comprising a determining unit that determines at least one of the plurality of objects as abnormal based on the calculated average temperature value and the reference body temperature value.
상기 추출된 객체의 온도, 상기 보정된 객체의 온도 및 상기 인식된 객체의 얼굴에 기초하여 온도 보정을 학습하는 학습부를 더 포함하는 것인, 온도 보정 장치.
3. The method of claim 2,
The temperature correction apparatus of claim 1, further comprising: a learning unit configured to learn temperature correction based on the extracted temperature of the object, the corrected temperature of the object, and the recognized face of the object.
상기 실화상 영상으로부터 인식된 객체의 얼굴 상에 상기 보정된 객체의 최고 온도값을 표시하는 표시부를 더 포함하는 것인, 온도 보정 장치.
5. The method of claim 4,
The temperature compensating device further comprising a display unit for displaying the highest temperature value of the corrected object on the face of the object recognized from the real image image.
실화상 카메라로부터 촬영된 실화상 영상을 수신하는 단계;
열화상 카메라로부터 촬영된 열화상 영상을 수신하는 단계;
상기 수신한 실화상 영상으로부터 객체를 인식하는 단계;
상기 수신한 열화상 영상에 포함된 온도값에 기초하여 상기 객체의 온도를 추출하는 단계;
상기 인식된 객체와 상기 실화상 카메라 간의 거리를 도출하는 단계; 및
상기 도출된 거리 및 온도 보정 상수에 기초하여 상기 추출된 객체의 온도를 보정하는 단계를 포함하고,
상기 온도 보정 상수는 상기 객체가 위치한 실내 온도에 기초하여 도출되는 것인, 온도 보정 방법.
In the method of compensating the temperature of the object in the temperature compensating device,
Receiving a real image image taken from the real image camera;
Receiving a thermal image taken from the thermal imaging camera;
recognizing an object from the received real image;
extracting the temperature of the object based on a temperature value included in the received thermal image;
deriving a distance between the recognized object and the real image camera; and
Comprising the step of correcting the temperature of the extracted object based on the derived distance and temperature correction constant,
Wherein the temperature correction constant is derived based on the room temperature in which the object is located, the temperature correction method.
상기 객체를 인식하는 단계는,
상기 실화상 영상으로부터 상기 객체의 얼굴 영역을 인식하는 단계를 포함하고,
상기 거리를 도출하는 단계는,
상기 인식된 얼굴 영역 중 상기 객체의 얼굴 크기 및 안간(眼間) 거리에 기초하여 상기 객체와 상기 실화상 카메라 간의 거리를 도출하는 단계를 포함하는 것인, 온도 보정 방법.
12. The method of claim 11,
Recognizing the object comprises:
Recognizing the face region of the object from the real image,
The step of deriving the distance is
and deriving a distance between the object and the real image camera based on a face size and an eye-to-eye distance of the object among the recognized face regions.
상기 객체의 온도를 추출하는 단계는,
상기 열화상 영상에 포함된 온도값 및 상기 객체의 얼굴의 위치를 매칭시켜 상기 객체의 얼굴에 대한 최고 온도값을 추출하는 단계를 포함하는 것인, 온도 보정 방법.
13. The method of claim 12,
The step of extracting the temperature of the object,
and extracting the highest temperature value for the face of the object by matching the temperature value included in the thermal image with the position of the face of the object.
상기 객체의 온도를 보정하는 단계는,
상기 도출된 거리, 상기 거리에 따라 변화되는 온도의 기울기값, 상기 온도값 및 상기 온도 보정 상수 중 적어도 하나를 고려하여 상기 객체의 얼굴에 대한 최고 온도값을 보정하는 단계를 포함하는 것인, 온도 보정 방법.
14. The method of claim 13,
The step of correcting the temperature of the object,
Compensating the maximum temperature value for the face of the object in consideration of at least one of the derived distance, the gradient value of the temperature changed according to the distance, the temperature value, and the temperature correction constant, temperature Calibration method.
상기 객체의 온도를 보정하는 단계는,
상기 객체가 위치한 실내 온도, 상기 열화상 카메라의 기기 온도 및 주변 온도 중 적어도 하나에 기초하여 상기 온도 보정 상수를 도출하는 단계를 포함하는 것인, 온도 보정 방법.
12. The method of claim 11,
The step of correcting the temperature of the object,
and deriving the temperature correction constant based on at least one of an indoor temperature in which the object is located, a device temperature of the thermal imaging camera, and an ambient temperature.
상기 객체를 인식하는 단계는,
상기 실화상 영상으로부터 복수의 객체 및 상기 복수의 객체 각각의 얼굴 영역을 인식하는 단계를 포함하고,
상기 거리를 도출하는 단계는,
상기 인식된 복수의 객체 각각의 얼굴 영역 및 상기 실화상 카메라 간의 거리를 도출하는 단계를 포함하는 것인, 온도 보정 방법.
12. The method of claim 11,
Recognizing the object comprises:
Recognizing a plurality of objects and face regions of each of the plurality of objects from the real image image,
The step of deriving the distance is
and deriving a distance between a face region of each of the recognized plurality of objects and the real image camera.
상기 객체의 온도를 추출하는 단계는,
상기 복수의 객체 각각의 얼굴 영역으로부터 최고 온도값을 각각 추출하는 단계를 포함하고,
상기 객체의 온도를 보정하는 단계는,
상기 각각 추출된 최고 온도값으로부터 상기 복수의 객체에 대한 온도 평균값을 산출하는 단계;
상기 산출된 온도 평균값을 이용하여 상기 복수의 객체 중 기준 객체에 대한 최고 온도값을 보정하는 단계; 및
상기 기준 객체를 중심으로 수직 거리에 위치한 다른 객체의 최고 온도값을 보정하는 단계를 포함하는 것인, 온도 보정 방법.
17. The method of claim 16,
The step of extracting the temperature of the object,
extracting the highest temperature value from the face region of each of the plurality of objects,
The step of correcting the temperature of the object,
calculating an average temperature value for the plurality of objects from the extracted maximum temperature value;
correcting a maximum temperature value of a reference object among the plurality of objects by using the calculated average temperature value; and
Comprising the step of correcting the highest temperature value of another object located at a vertical distance from the reference object, the temperature correction method.
상기 산출된 온도 평균값 및 기준 체온 온도값에 기초하여 상기 복수의 객체 중 적어도 하나를 이상자로 판별하는 단계를 더 포함하는 것인, 온도 보정 방법.
18. The method of claim 17,
The method further comprising the step of determining at least one of the plurality of objects as abnormal based on the calculated average temperature value and the reference body temperature temperature value.
상기 추출된 객체의 온도, 상기 보정된 객체의 온도 및 상기 인식된 객체의 얼굴에 기초하여 온도 보정을 학습하는 단계를 더 포함하는 것인, 온도 보정 방법.
13. The method of claim 12,
The method further comprising the step of learning temperature correction based on the extracted temperature of the object, the corrected temperature of the object, and the recognized face of the object.
상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨팅 장치에 의해 실행될 경우,
실화상 카메라로부터 촬영된 실화상 영상을 수신하고, 열화상 카메라로부터 촬영된 열화상 영상을 수신하고,
상기 수신한 실화상 영상으로부터 객체를 인식하고,
상기 수신한 열화상 영상에 포함된 온도값에 기초하여 상기 객체의 온도를 추출하고,
상기 인식된 객체와 상기 실화상 카메라 간의 거리를 도출하고,
상기 도출된 거리 및 온도 보정 상수에 기초하여 상기 추출된 객체의 온도를 보정하고,
상기 온도 보정 상수는 상기 객체가 위치한 실내 온도에 기초하여 도출되도록 하는 명령어들의 시퀀스를 포함하는, 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.A computer program stored in a medium comprising a sequence of instructions for correcting the temperature of an object, the computer program comprising:
When the computer program is executed by a computing device,
Receive the real image image taken from the real image camera, receive the thermal image image taken from the thermal image camera,
Recognizing an object from the received real image,
extracting the temperature of the object based on the temperature value included in the received thermal image,
deriving a distance between the recognized object and the real image camera,
Correcting the temperature of the extracted object based on the derived distance and temperature correction constant,
The computer program stored in the medium comprising a sequence of instructions such that the temperature correction constant is derived based on the room temperature in which the object is located.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020200117926A KR20220036418A (en) | 2020-09-14 | 2020-09-14 | Apparatus, method and computer program for correcting temperature of object |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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US20220163395A1 (en) * | 2020-11-20 | 2022-05-26 | Industrial Technology Research Institute | Thermal imaging apparatus and temperature calibration method of thermal imaging apparatus |
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2020
- 2020-09-14 KR KR1020200117926A patent/KR20220036418A/en active Search and Examination
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US20220163395A1 (en) * | 2020-11-20 | 2022-05-26 | Industrial Technology Research Institute | Thermal imaging apparatus and temperature calibration method of thermal imaging apparatus |
US11754446B2 (en) * | 2020-11-20 | 2023-09-12 | Industrial Technology Research Institute | Thermal imaging apparatus and temperature calibration method of thermal imaging apparatus |
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