KR20230016471A - Fever detection system and method for detecting fever thereof - Google Patents

Fever detection system and method for detecting fever thereof Download PDF

Info

Publication number
KR20230016471A
KR20230016471A KR1020210098008A KR20210098008A KR20230016471A KR 20230016471 A KR20230016471 A KR 20230016471A KR 1020210098008 A KR1020210098008 A KR 1020210098008A KR 20210098008 A KR20210098008 A KR 20210098008A KR 20230016471 A KR20230016471 A KR 20230016471A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
temperature
region
heat source
fever
divided
Prior art date
Application number
KR1020210098008A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR102655953B1 (en
Inventor
진국
백정우
Original Assignee
주식회사 에스원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 에스원 filed Critical 주식회사 에스원
Priority to KR1020210098008A priority Critical patent/KR102655953B1/en
Publication of KR20230016471A publication Critical patent/KR20230016471A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102655953B1 publication Critical patent/KR102655953B1/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J5/00—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry
    • G01J5/02—Constructional details
    • G01J5/06—Arrangements for eliminating effects of disturbing radiation; Arrangements for compensating changes in sensitivity
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J5/00—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry
    • G01J5/0022—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry for sensing the radiation of moving bodies
    • G01J5/0025—Living bodies
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J5/00—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry
    • G01J5/02—Constructional details
    • G01J5/06—Arrangements for eliminating effects of disturbing radiation; Arrangements for compensating changes in sensitivity
    • G01J5/064—Ambient temperature sensor; Housing temperature sensor; Constructional details thereof
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J5/00—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry
    • G01J5/80—Calibration
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11—Region-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J5/00—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry
    • G01J2005/0077—Imaging

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Radiation Pyrometers (AREA)

Abstract

Provided is a method for detecting fever in a fever detection system using a thermal imaging camera. The fever detection method includes the steps of: receiving a temperature distribution image of a subject to be measured from a thermal imaging camera; extracting a face region from the temperature distribution image; removing a region of an abnormal heat source existing in the face region by using a temperature dispersion value of the face region; and calculating a maximum temperature from the temperature distribution image from which the region of the abnormal heat source is removed.

Description

발열 감지 시스템 및 그의 발열 감지 방법{FEVER DETECTION SYSTEM AND METHOD FOR DETECTING FEVER THEREOF}Fever detection system and its method for detecting fever {FEVER DETECTION SYSTEM AND METHOD FOR DETECTING FEVER THEREOF}

본 발명은 발열 감지 시스템 및 그의 발열 감지 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 열화상 카메라를 이용한 발열 감지 시스템에서 배경 내 이상 열원체를 제거할 수 있는 발열 감지 시스템 및 그의 발열 감지 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a fever detection system and a fever detection method thereof, and more particularly, to a fever detection system capable of removing an abnormal heat source in a background in a fever detection system using a thermal imaging camera and a fever detection method thereof.

열화상 카메라는 방사되는 열을 감지하여 사람의 피부 체온을 측정한다. 이러한 열화상 카메라를 이용한 발열 감지 시스템은 사람뿐만 아니라 배경의 다른 열원체에 의해 원하지 않는 온도 값이 표출될 수 있다. A thermal imaging camera measures the body temperature of a person's skin by detecting radiated heat. In the fever detection system using such a thermal imaging camera, unwanted temperature values may be expressed not only by humans but also by other heat sources in the background.

이러한 문제점을 보완하기 위해 발열 감지 시스템은 여러 가지 방식으로 사람의 얼굴 부분을 추출하고 있지만, 낮은 화소로 인해 얼굴 영역의 완벽한 추출이 어렵다. In order to compensate for this problem, the fever detection system extracts the human face part in various ways, but it is difficult to perfectly extract the face area due to low pixels.

또한 얼굴 영역 근처에 고온의 열원체가 존재하는 경우, 열원체의 온도가 확산되면서 낮아지고, 열원체 근처의 얼굴 영역에 영향을 주게 된다. 이에 따라 얼굴 영역의 온도가 실제 정상 체온임에도 불구하고 열원체의 온도 확산에 의해 얼굴 영역의 온도는 정상 체온보다 높은 온도(예를 들면, 40도)로 측정될 수 있다. 이때 사람에게서 발생하는 체온으로 볼 수 없는 온도(예를 들면, 42도)를 기준으로 고온 열원체를 제거하는 방법으로는 얼굴 영역 근처에 존재하는 열원체를 제거하기가 어렵다. In addition, when a high-temperature heat source exists near the face region, the temperature of the heat source is diffused and lowered, and affects the face region near the heat source. Accordingly, although the temperature of the face region is actually normal body temperature, the temperature of the face region may be measured as a temperature higher than the normal body temperature (eg, 40 degrees) due to the temperature diffusion of the heat source. At this time, it is difficult to remove the heat source present near the face region in a method of removing the high-temperature heat source based on a temperature (eg, 42 degrees) that cannot be seen as body temperature generated by a person.

본 발명이 해결하려는 과제는 사람의 얼굴 영역 근처에 존재하는 이상 열원체를 제거할 수 있는 발열 감지 시스템 및 그의 발열 감지 방법을 제공하는 것이다.An object to be solved by the present invention is to provide a fever detection system capable of removing an abnormal heat source existing near a human face region and a fever detection method thereof.

본 발명의 한 실시 예에 따르면, 열화상 카메라를 이용한 발열 감지 시스템에서 발열을 감지하는 방법이 제공된다. 발열 감지 방법은 열화상 카메라로부터 측정 대상자의 온도 분포 영상을 수신하는 단계, 상기 온도 분포 영상으로부터 얼굴 영역을 추출하는 단계, 상기 얼굴 영역의 온도 분산 값을 이용하여 상기 얼굴 영역에 존재하는 이상 열원체의 영역을 제거하는 단계, 그리고 상기 이상 열원체의 영역이 제거된 온도 분포 영상으로부터 최대 온도를 계산하는 단계를 포함한다. According to one embodiment of the present invention, a method for detecting fever in a fever detection system using a thermal imaging camera is provided. The fever detection method includes the steps of receiving a temperature distribution image of a subject to be measured from a thermal imaging camera, extracting a face region from the temperature distribution image, and an abnormal heat source present in the face region using a temperature dispersion value of the face region. and calculating a maximum temperature from the temperature distribution image from which the region of the ideal heat source is removed.

상기 제거하는 단계는 상기 얼굴 영역을 복수 개의 분할 영역으로 나누는 단계, 상기 복수 개의 분할 영역의 픽셀별 온도값을 이용하여 각 분할 영역의 온도 분산 값을 계산하는 단계, 그리고 상기 각 분할 영역의 온도 분산 값을 토대로 상기 이상 열원체의 영역을 검출하는 단계를 포함할 수 있다. The removing step may include dividing the face area into a plurality of divided regions, calculating temperature variance values of each divided region using temperature values of pixels of the plurality of divided regions, and temperature variance of each divided region. A step of detecting a region of the abnormal heat source based on the value may be included.

상기 검출하는 단계는 상기 각 분할 영역의 온도 분산 값을 설정된 임계값과 비교하는 단계, 그리고 상기 임계값보다 큰 온도 분산 값을 가지는 분할 영역을 상기 이상 열원체의 영역으로 판단하는 단계를 포함할 수 있다. The detecting may include comparing a temperature variance value of each divided region with a set threshold value, and determining a divided region having a temperature variance value greater than the threshold value as the region of the abnormal heat source. there is.

본 발명의 다른 한 실시 예에 따르면, 열화상 카메라를 이용하여 발열을 감지하는 발열 감지 시스템이 제공된다. 발열 감지 시스템은 얼굴 영역 검출부, 그리고 온도 감지부를 포함한다. 상기 얼굴 영역 검출부는 상기 열화상 카메라로부터 수신되는 측정 대상자의 온도 분포 영상으로부터 얼굴 영역을 추출한다. 상기 온도 감지부는 상기 얼굴 영역을 복수 개의 분할 영역으로 나누고, 상기 복수 개의 분할 영역의 픽셀별 온도값을 이용하여 계산된 각 분할 영역의 온도 분산 값을 토대로 상기 상기 얼굴 영역에서 이상 열원체의 영역을 제거한다. According to another embodiment of the present invention, a fever detection system for detecting fever using a thermal imaging camera is provided. The fever detection system includes a face area detection unit and a temperature detection unit. The face region detection unit extracts a face region from a temperature distribution image of a subject to be measured received from the thermal image camera. The temperature sensing unit divides the face area into a plurality of divided areas, and determines an area of an ideal heat source in the face area based on a temperature dispersion value of each divided area calculated using temperature values of each pixel of the plurality of divided areas. Remove.

상기 온도 감지부는 설정된 임계값보다 큰 온도 분산 값을 가지는 분할 영역을 상기 이상 열원체의 영역으로 검출할 수 있다. The temperature detector may detect a divided region having a temperature dispersion value greater than a set threshold value as the region of the abnormal heat source.

상기 온도 감지부는 상기 이상 열원체의 영역이 제거된 온도 분포 영상으로부터 최대 온도를 계산할 수 있다. The temperature sensor may calculate a maximum temperature from the temperature distribution image from which the region of the abnormal heat source is removed.

본 발명의 실시 예에 의하면, 열화상 카메라를 이용한 발열 감지 시스템에서 사람의 얼굴 영역 근처에 존재하는 다른 열원체의 영역을 제거함으로써, 고열 검출에 대한 신뢰를 높일 수 있다. According to an embodiment of the present invention, in a fever detection system using a thermal imaging camera, reliability of high fever detection can be increased by removing regions of other heat sources existing near a human face region.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 발열 감지 시스템을 나타낸 도면이다.
도 2는 얼굴 영역 근처의 온도 분포 영상에 존재하는 다른 열원체의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 발열 감지 시스템의 발열 감지 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 4는 얼굴 영역의 온도 분포 영상을 분할하는 일 예를 나타낸 도면이다.
도 5는 분할 영역별 계산된 분산값의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 발열 감지 시스템을 나타낸 도면이다. 1 is a diagram illustrating a fever detection system according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram illustrating an example of another heat source present in a temperature distribution image near a face region.
3 is a flowchart illustrating a method for detecting fever in a fever detection system according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating an example of segmenting a temperature distribution image of a face region.
5 is a diagram illustrating an example of variance values calculated for each divided region.
6 is a diagram illustrating a fever detection system according to another embodiment of the present invention.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, embodiments of the present invention will be described in detail so that those skilled in the art can easily carry out the present invention. However, the present invention may be implemented in many 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 및 청구범위 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Throughout the specification and claims, when a certain component is said to "include", it means that it may further include other components without excluding other components unless otherwise stated.

이제 본 발명의 실시 예에 따른 발열 감지 시스템 및 그의 발열 감지 방법에 대하여 도면을 참고로 하여 상세하게 설명한다.Now, a fever detection system and a fever detection method according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 발열 감지 시스템을 나타낸 도면이고, 도 2는 얼굴 영역 근처의 온도 분포 영상에 존재하는 다른 열원체의 일 예를 나타낸 도면이다. 1 is a diagram showing a fever detection system according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a diagram showing an example of another heat source present in a temperature distribution image near a face region.

도 1을 참고하면, 발열 감지 시스템(100)은 열화상 카메라(110), 얼굴 영역 검출부(120) 및 온도 감지부(130)를 포함한다. Referring to FIG. 1 , a fever detection system 100 includes a thermal imaging camera 110 , a face region detection unit 120 and a temperature detection unit 130 .

열화상 카메라(110)는 온도(열) 분포를 측정하는 카메라로, 측정 대상자의 온도 분포 영상을 촬영하고, 온도 분포 영상을 온도 감지부(130)로 전달한다. The thermal imaging camera 110 is a camera that measures temperature (heat) distribution, captures a temperature distribution image of a subject to be measured, and transmits the temperature distribution image to the temperature sensor 130 .

얼굴 영역 검출부(120)는 온도 분포 영상으로부터 얼굴 영역을 추출한다. The face region detection unit 120 extracts a face region from the temperature distribution image.

온도 감지부(130)는 얼굴 영역 검출부(120)에서 추출된 얼굴 영역의 온도 분포 영상에 근거하여 측정 대상자의 체온을 산출하며, 산출된 체온들로부터 최대 체온을 검출한다. 이때 도 2에 도시한 바와 같이, 온도 감지부(130)에 의해 추출된 얼굴 영역(20)의 근처에 존재하는 이상 열원체(예를 들면, 히터)의 영역에 의해 원하지 않는 온도 값이 표시될 수 있고, 이로 인해 검출하고자 하는 최대 체온에 대한 신뢰도가 저하될 수 있다. The temperature sensor 130 calculates the body temperature of the subject based on the temperature distribution image of the face region extracted by the facial region detector 120, and detects the maximum body temperature from the calculated body temperatures. At this time, as shown in FIG. 2, an unwanted temperature value may be displayed due to an abnormal heat source (eg, heater) region existing near the face region 20 extracted by the temperature sensor 130. As a result, reliability of the maximum body temperature to be detected may decrease.

본 발명의 실시 예에 따른 온도 감지부(130)는 최대 체온 검출에 대한 신뢰를 높이기 위해 얼굴 영역 근처에 존재하는 이상 열원체의 영역을 제거한다. 온도 감지부(130)는 얼굴 영역의 온도 분포 영상을 복수 개의 분할 영역으로 나누고, 각 분할 영역의 픽셀별 온도값을 이용하여 각 분할 영역의 온도 분산 값을 계산하여 얼굴 영역 근처에 존재하는 이상 열원체의 영역을 제거한다. 온도 감지부(130)는 이상 열원체의 영역이 제거된 얼굴 영역의 온도 분포 영상으로부터 온도(체온)를 산출하고, 최대 온도를 검출한다. The temperature sensor 130 according to an embodiment of the present invention removes the region of the abnormal heat source existing near the face region in order to increase the reliability of detecting the maximum body temperature. The temperature sensor 130 divides the temperature distribution image of the face region into a plurality of divided regions, and calculates the temperature variance value of each divided region using the temperature value of each pixel of each divided region to determine the abnormal heat present in the vicinity of the face region. Remove an area of the original body. The temperature sensor 130 calculates the temperature (body temperature) from the temperature distribution image of the face region from which the abnormal heat source region is removed, and detects the maximum temperature.

본 발명의 실시 예에 따르면, 이상 열원체는 사람에게 측정될 수 있는 온도보다 높은 온도의 열원체를 의미할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the ideal heat source may mean a heat source having a temperature higher than a temperature that can be measured by a human.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 발열 감지 시스템의 발열 감지 방법을 나타낸 흐름도이다. 3 is a flowchart illustrating a method for detecting fever in a fever detection system according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참고하면, 발열 감지 시스템의 얼굴 영역 검출부(120)는 열화상 카메라(110)로부터 측정 대상자의 온도 분포 영상을 수신한다(S310). Referring to FIG. 3 , the facial area detection unit 120 of the fever detection system receives a temperature distribution image of the measurement subject from the thermal imaging camera 110 (S310).

얼굴 영역 검출부(120)는 측정 대상자의 온도 분포 영상으로부터 얼굴 영역을 추출한다(S320). 추출된 얼굴 영역의 온도 분포 영상은 발열 감지 시스템의 온도 감지부(130)로 전달된다. The face region detection unit 120 extracts a face region from the temperature distribution image of the measurement subject (S320). The extracted temperature distribution image of the facial region is transmitted to the temperature sensor 130 of the fever detection system.

온도 감지부(130)는 얼굴 영역의 온도 분포 영상을 복수 개의 분할 영역으로 나눈다(S330). 예를 들면, 온도 감지부(130)는 얼굴 영역의 온도 분포 영상을 n x m개의 분할 영역의 영상으로 나눌 수 있다. The temperature sensor 130 divides the temperature distribution image of the face region into a plurality of divided regions (S330). For example, the temperature sensor 130 may divide the temperature distribution image of the face region into images of n x m divided regions.

온도 감지부(130)는 각 분할 영역의 픽셀별 온도값을 이용하여 각 분할 영역의 분산 값을 계산한다(S340). 분할 영역 내 픽셀별 온도값을 이용하여 분할 영역의 온도 평균값이 계산되고, 온도 평균값을 기준으로 픽셀별 온도값과 온도 평균값과의 차이로부터 픽셀별 편차가 계산된다. 다음, 픽셀별 편차를 제곱하고 픽셀별 편차 제곱값을 모두 더한 후 평균을 구하면, 해당 분할 영역의 분산 값이 계산된다. The temperature sensor 130 calculates a variance value of each divided region using the temperature value of each pixel of each divided region (S340). An average temperature value of each divided area is calculated using the temperature value per pixel within the divided area, and a deviation per pixel is calculated from a difference between the temperature value per pixel and the average temperature value based on the average temperature value. Next, by squaring the pixel-by-pixel deviations, summing all the pixel-by-pixel deviation squares, and then obtaining an average, a variance value of the corresponding segmented area is calculated.

온도 감지부(130)는 각 분할 영역의 분산 값을 설정된 임계값과 비교한다(S350). The temperature sensor 130 compares the variance value of each divided area with a set threshold value (S350).

온도 감지부(130)는 임계값보다 큰 분산 값을 가지는 분할 영역을 제거한다(S360). The temperature sensor 130 removes a divided region having a variance value greater than the threshold value (S360).

온도 감지부(130)는 임계값 이하의 분산 값을 가지는 분할 영역의 온도 분포 영상을 토대로 최대 온도를 계산한다(S370). 온도 감지부(130)는 임계값 이하의 분산 값을 가지는 분할 영역의 온도 분포 영상을 토대로 픽셀별 온도를 계산하고, 계산된 픽셀별 온도 중에서 최대 온도를 추출할 수 있다. The temperature sensor 130 calculates the maximum temperature based on the temperature distribution image of the divided area having the variance value below the threshold value (S370). The temperature sensor 130 may calculate the temperature of each pixel based on the temperature distribution image of the divided area having a variance value less than or equal to the threshold value, and extract the maximum temperature from the calculated temperature of each pixel.

이상 열원체의 경우, 중심 온도가 예를 들어 100도일 경우라도 중심에서 멀어지면서 온도가 점차적으로 낮아지게 된다. 이러한 현상으로 인해 열원체가 있는 분할 영역의 영상에서는 분산 값이 높게 나타나게 된다. 반면, 사람의 경우, 얼굴 영역의 온도 값은 얼굴 영역 내 어디를 측정하더라도 일정한 값을 가지므로, 분산 값이 작게 나타난다. 따라서, 본 발명의 실시 예에서는 분할 영역의 온도 분산 값을 이용하여 이상 열원체 즉, 고온 열원체를 제거한다. In the case of an ideal heat source, even if the center temperature is, for example, 100 degrees, the temperature gradually decreases as it moves away from the center. Due to this phenomenon, the dispersion value appears high in the image of the divided area where the heat source is located. On the other hand, in the case of a human, since the temperature value of the face region has a constant value no matter where in the face region it is measured, the variance value appears small. Therefore, in an embodiment of the present invention, an abnormal heat source, that is, a high-temperature heat source is removed using the temperature dispersion value of the divided area.

예를 들어, 얼굴 영역 근처에 이상 열원체가 있다고 가정하면, 이상 열원체로부터의 온도 확산으로 인해, 얼굴 영역 근처의 온도는 정상 온도보다 조금 높은 온도(예를 들면, 39도)로 측정될 가능성이 있다. 이때, 사람의 체온이라 볼 수 없는 온도(예를 들면, 42도)를 기준으로 얼굴 영역 근처의 이상 열원체를 제거하고자 한다면, 얼굴 영역 근처에 있는 열원체는 제거되지 않는다. For example, assuming that there is an ideal heat source near the face area, the temperature near the face area is likely to be measured as a temperature slightly higher than the normal temperature (eg, 39 degrees) due to the temperature diffusion from the ideal heat source. there is. At this time, if it is desired to remove an abnormal heat source near the face area based on a temperature (eg, 42 degrees) that cannot be regarded as a person's body temperature, the heat source near the face area is not removed.

반면, 본 발명의 실시 예와 같이, 얼굴 영역을 분할하고, 분할된 영역의 분산 값을 이용하는 경우, 얼굴 영역 근처 이상 열원체의 적어도 일부가 포함되는 분할 영역은 이상 열원체로부터 확산된 온도, 배경 온도 및 얼굴 피부 온도가 혼합되어 있으므로, 해당 분할 영역의 분산 값은 높게 나타난다. 따라서, 분산 값을 이용하면 얼굴 영역 근처에 있는 이상 열원체를 제거할 수 있게 된다. On the other hand, when the face area is divided and the variance value of the divided area is used, as in the embodiment of the present invention, the divided area including at least a part of the ideal heat source near the face area has the temperature diffused from the ideal heat source, the background Since the temperature and facial skin temperature are mixed, the variance value of the divided area appears high. Therefore, by using the dispersion value, it is possible to remove an abnormal heat source near the face area.

도 4는 얼굴 영역의 온도 분포 영상을 분할하는 일 예를 나타낸 도면이고, 도 5는 분할 영역별 계산된 분산값의 일 예를 나타낸 도면이다. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of segmenting a temperature distribution image of a face region, and FIG. 5 is a diagram illustrating an example of variance values calculated for each segmented region.

도 4 및 도 5에 도시한 바와 같이, 온도 감지부(130)는 얼굴 영역의 온도 분포 영상(400)을 복수 개의 분할 영역(410)으로 나누고, 각 분할 영역(410)의 픽셀별 온도값을 이용하여 각 분할 영역(410)의 온도 값에 대한 분산 값을 계산한다. As shown in FIGS. 4 and 5 , the temperature sensor 130 divides the temperature distribution image 400 of the facial region into a plurality of divided regions 410 and calculates the temperature value for each pixel of each divided region 410. A variance value for the temperature value of each divided region 410 is calculated using the

온도 감지부(130)는 각 분할 영역의 온도 값에 대한 분산 값을 기 설정된 임계값(Var)과 비교한다. 이때 이상 열원체의 적어도 일부가 포함되는 분할 영역(A)은 이상 열원체로부터 확산된 온도, 배경 온도 및 얼굴 피부 온도가 혼합되어 있으므로, 해당 분할 영역(A)의 분산 값은 높게 나타나게 된다. 온도 감지부(130)는 기 설정된 임계값(Var)보다 큰 분산 값을 가지는 분할 영역(A)을 이상 열원체의 영역으로 판단하고, 기 설정된 임계값(Var)보다 큰 분산 값을 가지는 분할 영역(A)을 제거한다. The temperature sensor 130 compares the variance of the temperature values of each divided area with a preset threshold value Var. At this time, since the temperature diffused from the ideal heat source, the background temperature, and the facial skin temperature are mixed in the divided region A including at least a part of the ideal heat source, the variance value of the divided region A appears high. The temperature sensor 130 determines the divided region A having a variance value greater than the preset threshold value Var as the region of the ideal heat source, and the divided region having a variance value greater than the preset threshold value Var. (A) is removed.

다음, 온도 감지부(130)는 복수 개의 분할 영역 중 기 설정된 임계값(Var)보다 큰 분산 값을 가지는 분할 영역(A)이 제거된 분할 영역의 온도 분포 영상으로부터 최대 온도를 계산한다. Next, the temperature sensor 130 calculates the maximum temperature from the temperature distribution image of the divided region from which the divided region A having a variance value greater than the predetermined threshold value Var among the plurality of divided regions is removed.

이렇게 함으로써, 발열 감지 시스템은 얼굴 영역의 근처에 존재하는 이상 열원체의 영역을 제거함으로써, 고열 검출에 대한 신뢰를 높일 수 있다.By doing this, the fever detection system can increase reliability of high fever detection by removing the region of the abnormal heat source existing near the face region.

도 6은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 발열 감지 시스템을 나타낸 도면이다. 6 is a diagram illustrating a fever detection system according to another embodiment of the present invention.

도 6을 참고하면, 발열 감지 시스템(600)은 앞에서 설명한 발열 감지 방법이 구현된 컴퓨팅 장치를 나타낼 수 있다. Referring to FIG. 6 , the fever detection system 600 may represent a computing device in which the aforementioned fever detection method is implemented.

발열 감지 시스템(600)은 프로세서(610), 메모리(620), 입력 인터페이스 장치(630), 출력 인터페이스 장치(640) 및 저장 장치(650) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 각각의 구성 요소들은 공통 버스(bus)(660)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다. 또한, 각각의 구성 요소들은 공통 버스(660)가 아니라, 프로세서(610)를 중심으로 개별 인터페이스 또는 개별 버스를 통하여 연결될 수도 있다.The fever detection system 600 may include at least one of a processor 610 , a memory 620 , an input interface device 630 , an output interface device 640 and a storage device 650 . Each component may be connected by a common bus 660 to communicate with each other. In addition, each component may be connected through an individual interface or individual bus centered on the processor 610 instead of the common bus 660 .

프로세서(610)는 AP(Application Processor), CPU(Central Processing Unit), GPU(Graphic　Processing　Unit) 등과 같은 다양한 종류들로 구현될 수 있으며, 메모리(620) 또는 저장 장치(650)에 저장된 명령을 실행하는 임의의 반도체 장치일 수 있다. 프로세서(610)는 메모리(620) 및 저장 장치(650) 중에서 적어도 하나에 저장된 프로그램 명령(program command)을 실행할 수 있다. 이러한 프로세서(610)는 1에서 설명한 얼굴 영역 검출부(120) 및 온도 감지부(130)의 적어도 일부 기능을 구현하기 위한 프로그램 명령을 메모리(620)에 저장하여, 도 1 내지 도 5를 토대로 설명한 동작이 수행되도록 제어할 수 있다. The processor 610 may be implemented in various types such as an application processor (AP), a central processing unit (CPU), a graphic processing unit (GPU), and the like, and executes commands stored in the memory 620 or the storage device 650. It may be any semiconductor device that The processor 610 may execute a program command stored in at least one of the memory 620 and the storage device 650 . The processor 610 stores program commands for implementing at least some functions of the face region detection unit 120 and the temperature detection unit 130 described in 1 in the memory 620, and the operations described based on FIGS. 1 to 5 are stored in the memory 620. You can control this to happen.

메모리(620) 및 저장 장치(650)는 다양한 형태의 휘발성 또는 비 휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(620)는 ROM(read-only memory)(621) 및 RAM(random access memory)(622)를 포함할 수 있다. 본 발명의 실시 예에서 메모리(620)는 프로세서(610)의 내부 또는 외부에 위치할 수 있고, 메모리(620)는 이미 알려진 다양한 수단을 통해 프로세서(610)와 연결될 수 있다. The memory 620 and the storage device 650 may include various types of volatile or non-volatile storage media. For example, the memory 620 may include read-only memory (ROM) 621 and random access memory (RAM) 622 . In an embodiment of the present invention, the memory 620 may be located inside or outside the processor 610, and the memory 620 may be connected to the processor 610 through various known means.

입력 인터페이스 장치(630)는 데이터를 프로세서(610)로 제공하도록 구성된다. 입력 인터페이스 장치(630)는 열화상 카메라(110)로부터의 온도 분포 영상을 프로세서(610)로 제공할 수 있다. Input interface device 630 is configured to provide data to processor 610 . The input interface device 630 may provide the temperature distribution image from the thermal imaging camera 110 to the processor 610 .

출력 인터페이스 장치(640)는 프로세서(610)로부터의 데이터를 출력하도록 구성된다. 출력 인터페이스 장치(640)는 계산된 최고 온도를 외부로 출력할 수 있다. Output interface device 640 is configured to output data from processor 610 . The output interface device 640 may output the calculated maximum temperature to the outside.

또한 본 발명의 실시 예에 따른 발열 감지 방법 중 적어도 일부는 컴퓨팅 장치에서 실행되는 프로그램 또는 소프트웨어로 구현될 수 있고, 프로그램 또는 소프트웨어는 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 저장될 수 있다.In addition, at least some of the fever detection methods according to embodiments of the present invention may be implemented as a program or software executed on a computing device, and the program or software may be stored in a computer-readable medium.

또한 본 발명의 실시 예에 따른 발열 감지 방법 중 적어도 일부는 컴퓨팅 장치와 전기적으로 접속될 수 있는 하드웨어로 구현될 수도 있다.In addition, at least some of the heat sensing methods according to embodiments of the present invention may be implemented as hardware that can be electrically connected to a computing device.

이상에서 본 발명의 실시 예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리 범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리 범위에 속하는 것이다.Although the embodiments of the present invention have been described in detail above, the scope of the present invention is not limited thereto, and various modifications and improvements of those skilled in the art using the basic concept of the present invention defined in the following claims are also included in the scope of the present invention. that fall within the scope of the right.

Claims (6)

열화상 카메라를 이용한 발열 감지 시스템에서 발열을 감지하는 방법에서,
열화상 카메라로부터 측정 대상자의 온도 분포 영상을 수신하는 단계,
상기 온도 분포 영상으로부터 얼굴 영역을 추출하는 단계,
상기 얼굴 영역의 온도 분산 값을 이용하여 상기 얼굴 영역에 존재하는 이상 열원체의 영역을 제거하는 단계, 그리고
상기 이상 열원체의 영역이 제거된 온도 분포 영상으로부터 최대 온도를 계산하는 단계
를 포함하는 발열 감지 방법. In a method for detecting fever in a fever detection system using a thermal imaging camera,
Receiving a temperature distribution image of a subject to be measured from a thermal imaging camera;
extracting a face region from the temperature distribution image;
removing a region of an abnormal heat source existing in the face region by using a temperature dispersion value of the face region; and
Calculating a maximum temperature from the temperature distribution image from which the region of the ideal heat source is removed
Fever detection method comprising a. 제1항에서,
상기 제거하는 단계는
상기 얼굴 영역을 복수 개의 분할 영역으로 나누는 단계,
상기 복수 개의 분할 영역의 픽셀별 온도값을 이용하여 각 분할 영역의 온도 분산 값을 계산하는 단계, 그리고
상기 각 분할 영역의 온도 분산 값을 토대로 상기 이상 열원체의 영역을 검출하는 단계를 포함하는 발열 감지 방법.In paragraph 1,
The step of removing
Dividing the face area into a plurality of divided areas;
Calculating a temperature variance value of each divided region using temperature values of each pixel of the plurality of divided regions; and
and detecting a region of the abnormal heat source based on a temperature dispersion value of each divided region. 제2항에서,
상기 검출하는 단계는
상기 각 분할 영역의 온도 분산 값을 설정된 임계값과 비교하는 단계, 그리고
상기 임계값보다 큰 온도 분산 값을 가지는 분할 영역을 상기 이상 열원체의 영역으로 판단하는 단계를 포함하는 발열 감지 방법.In paragraph 2,
The step of detecting
Comparing the temperature dispersion value of each divided area with a set threshold value, and
and determining a divided region having a temperature dispersion value greater than the threshold value as the region of the abnormal heat source. 열화상 카메라를 이용하여 발열을 감지하는 발열 감지 시스템에서,
상기 열화상 카메라로부터 수신되는 측정 대상자의 온도 분포 영상으로부터 얼굴 영역을 추출하는 얼굴 영역 검출부, 그리고
상기 얼굴 영역을 복수 개의 분할 영역으로 나누고, 상기 복수 개의 분할 영역의 픽셀별 온도값을 이용하여 계산된 각 분할 영역의 온도 분산 값을 토대로 상기 상기 얼굴 영역에서 이상 열원체의 영역을 제거하는 온도 감지부
를 포함하는 발열 감지 시스템. In a fever detection system that detects fever using a thermal imaging camera,
A face region detector extracting a face region from the temperature distribution image of the subject to be measured received from the thermal image camera; and
Dividing the facial region into a plurality of divided regions, and detecting temperature to remove the region of the abnormal heat source from the face region based on the temperature dispersion value of each divided region calculated using the temperature value of each pixel of the plurality of divided regions wealth
Fever detection system comprising a. 제4항에서,
상기 온도 감지부는 설정된 임계값보다 큰 온도 분산 값을 가지는 분할 영역을 상기 이상 열원체의 영역으로 검출하는 발열 감지 시스템.In paragraph 4,
The heat detection system of claim 1 , wherein the temperature detection unit detects a divided region having a temperature dispersion value greater than a set threshold as the region of the abnormal heat source. 제5항에서,
상기 온도 감지부는 상기 이상 열원체의 영역이 제거된 온도 분포 영상으로부터 최대 온도를 계산하는 발열 감지 시스템. In paragraph 5,
The temperature detection unit calculates a maximum temperature from the temperature distribution image from which the region of the abnormal heat source is removed.
KR1020210098008A 2021-07-26 2021-07-26 Fever detection system and method for detecting fever thereof KR102655953B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210098008A KR102655953B1 (en) 2021-07-26 2021-07-26 Fever detection system and method for detecting fever thereof

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210098008A KR102655953B1 (en) 2021-07-26 2021-07-26 Fever detection system and method for detecting fever thereof

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20230016471A true KR20230016471A (en) 2023-02-02
KR102655953B1 KR102655953B1 (en) 2024-04-08

Family

ID=85225474

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210098008A KR102655953B1 (en) 2021-07-26 2021-07-26 Fever detection system and method for detecting fever thereof

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102655953B1 (en)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101350922B1 (en) * 2013-10-14 2014-01-14 브이씨에이 테크놀러지 엘티디 Method and apparatus for object tracking based on thermo-graphic camera

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101350922B1 (en) * 2013-10-14 2014-01-14 브이씨에이 테크놀러지 엘티디 Method and apparatus for object tracking based on thermo-graphic camera

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
김덕연 외 2인, ‘열 영상에서 핫 스팟 영역을 이용한 휴먼 보행자 검출 기법, 한국컴퓨터종합학술대회 논문집’, DBpia, 2012* *
이예인 외 1인, ‘열화상 카메라로 측정한 피부온도 기잔 한서감 추정법’, 대한기계학회, DBpia, 2019* *

Also Published As

Publication number Publication date
KR102655953B1 (en) 2024-04-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10739226B2 (en) Gas leak position estimation device, gas leak position estimation method and gas leak position estimation program
US9189685B2 (en) Object detection device
JP7131692B2 (en) SURFACE ANOMALY DETECTION DEVICE AND SYSTEM
CN111639522A (en) Living body detection method, living body detection device, computer equipment and storage medium
US20180307896A1 (en) Facial detection device, facial detection system provided with same, and facial detection method
JP2017227606A (en) Defect detection device and defect detection method
US20220155149A1 (en) Object Recognition Device and Object Recognition Method
CN110211021B (en) Image processing apparatus, image processing method, and storage medium
KR20230016471A (en) Fever detection system and method for detecting fever thereof
US20230177886A1 (en) Biometric determination device and biometric determination method
JP6072088B2 (en) Radiation imaging system, radiation imaging method and program
CN111881905A (en) Method for adjusting region of interest and computing device thereof
KR101756352B1 (en) Method for estimating age of face in image using extended local binary pattern
KR101911860B1 (en) Method and Apparatus for Detecting Road Using Camera Model and Filter in Depth Image
JP2001023055A (en) Flame detector and flame detection method
KR20190072643A (en) A face detecting apparatus, a control method therefor, and a program
KR102106468B1 (en) Apparatus and method for image processing
JP3912358B2 (en) Threshold setting device and threshold setting method
JP2019534083A (en) Automatic pan / tilt / zoom adjustments to improve vital sign acquisition
JP6482816B2 (en) Biological detection device, system, method and program
JP6656453B2 (en) Reading system, reading device, program, and storage medium
JP6510451B2 (en) Device, method and program for specifying the pupil area of a person in an image
JP7457460B2 (en) Fire detection system and fire detection program
KR102642733B1 (en) System for detecting temperature using thermal imaging camera
US20230137225A1 (en) Human detection system, human detection method, and recording medium

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant