KR20240058385A - Computer device equipped with various algorithms for judging febrile disease and method of the same - Google Patents

Computer device equipped with various algorithms for judging febrile disease and method of the same Download PDF

Info

Publication number
KR20240058385A
KR20240058385A KR1020220139056A KR20220139056A KR20240058385A KR 20240058385 A KR20240058385 A KR 20240058385A KR 1020220139056 A KR1020220139056 A KR 1020220139056A KR 20220139056 A KR20220139056 A KR 20220139056A KR 20240058385 A KR20240058385 A KR 20240058385A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
computer device
facial expression
processor
camera module
Prior art date
Application number
KR1020220139056A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
석종원
김윤수
박수창
이수인
Original Assignee
국립창원대학교 산학협력단
박수창
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 국립창원대학교 산학협력단, 박수창 filed Critical 국립창원대학교 산학협력단
Priority to KR1020220139056A priority Critical patent/KR20240058385A/en
Publication of KR20240058385A publication Critical patent/KR20240058385A/en

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/01Measuring temperature of body parts ; Diagnostic temperature sensing, e.g. for malignant or inflamed tissue
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/117Identification of persons
    • A61B5/1171Identification of persons based on the shapes or appearances of their bodies or parts thereof
    • A61B5/1176Recognition of faces
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/048Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/161Detection; Localisation; Normalisation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/174Facial expression recognition
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/20ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for handling medical images, e.g. DICOM, HL7 or PACS

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

본 개시는 발열성 질병을 판단하기 위한 다양한 알고리즘들이 탑재된 컴퓨터 장치 및 그의 방법에 관한 것으로, 적어도 하나의 카메라 모듈을 통해 영상을 획득하고, 다수의 알고리즘들을 함께 사용하여, 영상 내의 적어도 하나의 객체의 발열성 질병을 판단하도록 구성될 수 있다. The present disclosure relates to a computer device equipped with various algorithms for determining febrile illness and a method thereof, which acquires an image through at least one camera module and uses a plurality of algorithms together to identify at least one object in the image. It can be configured to determine febrile illness.

Description

발열성 질병을 판단하기 위한 다양한 알고리즘들이 탑재된 컴퓨터 장치 및 그의 방법{COMPUTER DEVICE EQUIPPED WITH VARIOUS ALGORITHMS FOR JUDGING FEBRILE DISEASE AND METHOD OF THE SAME}Computer device equipped with various algorithms for determining febrile illness and method thereof {COMPUTER DEVICE EQUIPPED WITH VARIOUS ALGORITHMS FOR JUDGING FEBRILE DISEASE AND METHOD OF THE SAME}

본 개시는 발열성 질병을 판단하기 위한 다양한 알고리즘들이 탑재된 컴퓨터 장치 및 그의 방법에 관한 것이다. The present disclosure relates to a computer device equipped with various algorithms for determining febrile illness and a method thereof.

발열성 질병은 밀집 공간에서 감염력이 증가되는 문제가 있으므로 최근 열화상 카메라를 활용한 체온 측정이 중요하다. 체온 측정에 있어 정확한 측정을 위해 피부가 노출된 부위를 측정하고 일반적으로 얼굴 영역이 주 측정 부위로 활용된다. 측정 결과, 발열이 발생된 경우 즉각적인 조치가 필요하지만 숨긴다면 집단 감염의 원인이 될 수 있고, 특히 소아 및 영유아의 경우 의사 표현이 어려워 보호자, 교사, 또는 담당자에게 이상 증상을 알리기에 늦어지는 경우가 많다. Since febrile diseases have the problem of increasing infectiousness in crowded spaces, it is important to measure body temperature using thermal imaging cameras. When measuring body temperature, the exposed skin area is measured for accurate measurement, and the face area is generally used as the main measurement area. As a result of the measurement, if a fever occurs, immediate action is required, but if it is hidden, it can become a cause of group infection. In particular, in the case of children and infants, it is difficult to express their opinions, so there may be a delay in reporting abnormal symptoms to guardians, teachers, or people in charge. many.

본 개시는 단순 체온 측정만으로 탐지가 어려운 발열성 질병을 효과적으로 판단하기 위해서는 다양한 알고리즘들이 운용되어야 하므로, 다양한 알고리즘들이 탑재된 컴퓨터 장치 및 그의 방법을 제안한다. Since various algorithms must be operated to effectively determine febrile diseases that are difficult to detect by simply measuring body temperature, the present disclosure proposes a computer device equipped with various algorithms and a method thereof.

본 개시의 컴퓨터 장치의 방법은, 적어도 하나의 카메라 모듈을 통해 영상을 획득하는 단계, 및 다수의 알고리즘들을 함께 사용하여, 상기 영상 내의 적어도 하나의 객체의 발열성 질병을 판단하는 단계를 포함할 수 있다.The method of the computer device of the present disclosure may include acquiring an image through at least one camera module, and determining febrile illness of at least one object in the image using a plurality of algorithms together. there is.

본 개시의 컴퓨터 장치는, 적어도 하나의 카메라 모듈, 메모리, 및 상기 카메라 모듈 및 상기 메모리와 연결되고, 상기 카메라 모듈을 통해 영상을 획득하며, 상기 메모리에 저장된 적어도 하나의 명령을 실행하도록 구성된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 다수의 알고리즘들을 함께 사용하여, 상기 영상 내의 적어도 하나의 객체의 발열성 질병을 판단하도록 구성될 수 있다.The computer device of the present disclosure includes at least one camera module, a memory, and a processor connected to the camera module and the memory, acquiring an image through the camera module, and executing at least one command stored in the memory. and the processor may be configured to determine febrile illness of at least one object in the image using a plurality of algorithms together.

본 개시에 따르면, 컴퓨터 장치가 다양한 알고리즘들을 사용하여 발열성 질병을 보다 정확하게 판단할 수 있다. 따라서, 컴퓨터 장치는 단순 체온 측정만으로 탐지가 어려운 발열성 질병을 효과적으로 판단할 수 있다. 이 때, 컴퓨터 장치는 그래픽 유저 인터페이스(graphic user interface; GUI)를 통해 영상 또는 알고리즘 결과 중 적어도 하나를 표시함으로써, 발열성 질병에 대한 탐지 결과를 알릴 수 있다. 이는, 발열성 질병에 대한 즉각적인 조치를 가능하게 할 것이다. 예를 들면, 소아 및 영유아와 같이 의사 표현이 어려운 경우에도, 발열성 질병을 보다 높은 정확도로 탐지할 수 있어, 즉각적인 조치가 가능할 것이다. According to the present disclosure, a computer device can more accurately determine febrile illness using various algorithms. Therefore, the computer device can effectively determine febrile diseases that are difficult to detect by simply measuring body temperature. At this time, the computer device may inform the detection result of the febrile illness by displaying at least one of an image or an algorithm result through a graphic user interface (GUI). This will enable immediate action against febrile illnesses. For example, even in cases where it is difficult for children and infants to express their opinions, febrile diseases can be detected with higher accuracy, allowing immediate action.

도 1은 다양한 실시예들에 따른 컴퓨터 장치를 개략적으로 도시하는 도면이다.
도 2는 다양한 실시예들에 따른 컴퓨터 장치에서 카메라 모듈과 연결될 때 표시되는 연결 화면을 예시적으로 도시하는 도면이다.
도 3a, 도 3b, 도 3c, 및 도 3d는 다양한 실시예들에 따른 컴퓨터 장치에서 발열성 질병을 판단할 때 표시되는 표시 화면을 예시적으로 도시하는 도면들이다.
도 4는 다양한 실시예들에 따른 컴퓨터 장치의 방법을 개략적으로 도시하는 도면이다.
1 is a diagram schematically showing a computer device according to various embodiments.
FIG. 2 is a diagram illustrating an exemplary connection screen displayed when a computer device is connected to a camera module according to various embodiments.
FIGS. 3A, 3B, 3C, and 3D are diagrams illustrating display screens displayed when determining a febrile illness in a computer device according to various embodiments.
4 is a diagram schematically showing a method of using a computer device according to various embodiments.

이하, 본 개시의 다양한 실시예들이 첨부된 도면을 참조하여 설명된다. Hereinafter, various embodiments of the present disclosure are described with reference to the attached drawings.

본 개시는 발열성 질병을 판단하기 위한 다양한 알고리즘들이 탑재된 컴퓨터 장치(도 1의 컴퓨터 장치(100)) 및 그의 방법을 제공한다. 컴퓨터 장치(100)는 적어도 하나의 카메라 모듈(도 1의 카메라 모듈(110))을 포함할 수 있다. 이 때, 카메라 모듈(110)은 미리 정해진 장소에 설치될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 컴퓨터 장치(100)는 해당 장소에서 카메라 모듈(110)과 결합되어 구동할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 컴퓨터 장치(100)는 해당 장소로부터 이격된 다른 장소에 배치되어, 카메라 모듈(110)과 원격으로 통신하면서 구동할 수 있다. 이를 통해, 컴퓨터 장치(100)는 지능형 카메라 장치로서 구동할 수 있다. 일 예로, 카메라 모듈(110)이 스탠드형으로 구현되는 경우, 컴퓨터 장치(100)는 카메라 모듈(110)을 통해 획득되는 영상으로부터 단일 객체에 대해 발열성 질병을 판단할 수 있다. 다른 예로, 카메라 모듈(110)이 벽걸이형으로 구현되는 경우, 컴퓨터 장치(100)는 카메라 모듈(110)을 통해 획득되는 영상으로부터 다수의 객체들에 대해 발열성 질병을 판단할 수 있다. The present disclosure provides a computer device (computer device 100 of FIG. 1) equipped with various algorithms for determining febrile illness and a method thereof. The computer device 100 may include at least one camera module (camera module 110 in FIG. 1). At this time, the camera module 110 may be installed in a predetermined location. According to one embodiment, the computer device 100 may be driven in combination with the camera module 110 at the corresponding location. According to another embodiment, the computer device 100 may be placed in another location away from the corresponding location and operated while remotely communicating with the camera module 110. Through this, the computer device 100 can operate as an intelligent camera device. For example, when the camera module 110 is implemented as a stand type, the computer device 100 can determine a febrile illness for a single object from an image acquired through the camera module 110. As another example, when the camera module 110 is implemented as a wall-mounted type, the computer device 100 may determine febrile illness for multiple objects from images acquired through the camera module 110.

도 1은 다양한 실시예들에 따른 컴퓨터 장치(100)를 개략적으로 도시하는 도면이다. 도 2는 다양한 실시예들에 따른 컴퓨터 장치(100)에서 카메라 모듈(110)과 연결될 때 표시되는 연결 화면(200)을 예시적으로 도시하는 도면이다. 도 3a, 도 3b, 도 3c, 및 도 3d는 다양한 실시예들에 따른 컴퓨터 장치(100)에서 발열성 질병을 판단할 때 표시되는 표시 화면(300)을 예시적으로 도시하는 도면들이다. FIG. 1 is a diagram schematically showing a computer device 100 according to various embodiments. FIG. 2 is a diagram illustrating a connection screen 200 displayed when the computer device 100 is connected to the camera module 110 according to various embodiments. FIGS. 3A, 3B, 3C, and 3D are diagrams illustrating a display screen 300 displayed when determining a febrile illness in the computer device 100 according to various embodiments.

도 1을 참조하면, 컴퓨터 장치(100)는 적어도 하나의 카메라 모듈(110), 입력 모듈(120), 출력 모듈(130), 메모리(140), 또는 프로세서(150) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서, 컴퓨터 장치(100)의 구성 요소들 중 적어도 하나가 생략될 수 있으며, 적어도 하나의 다른 구성 요소(예: 내부 열기 배출 모듈, 전원 모듈, 기타 장치 체결 모듈 등)가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서, 컴퓨터 장치(100)의 구성 요소들 중 적어도 두 개가 하나의 통합된 회로로 구현될 수 있다. Referring to FIG. 1, the computer device 100 may include at least one of at least one camera module 110, an input module 120, an output module 130, a memory 140, or a processor 150. there is. In some embodiments, at least one of the components of computer device 100 may be omitted, and at least one other component may be added (e.g., internal hot exhaust module, power module, other device engagement module, etc.) there is. In some embodiments, at least two of the components of computer device 100 may be implemented as one integrated circuit.

카메라 모듈(110)은 영상을 촬영할 수 있다. 카메라 모듈(110)은 일반 카메라 또는 열화상 카메라 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일반 카메라는 피사체에서 반사되는 빛으로부터 영상을 획득할 수 있다. 열화상 카메라는 피사체로부터 발산되는 열로부터 영상을 획득할 수 있다. 구체적으로, 카메라 모듈(110)은 일반 카메라만을 포함하거나, 일반 카메라와 열화상 카메라를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 카메라 모듈(110)은 컴퓨터 장치(100)에 대해 착탈 가능하게 구현될 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 카메라 모듈(110)은 컴퓨터 장치(100)에 결합되어 구현될 수 있다. The camera module 110 can capture images. The camera module 110 may include at least one of a general camera or a thermal imaging camera. A general camera can acquire images from light reflected from a subject. Thermal imaging cameras can acquire images from heat radiating from a subject. Specifically, the camera module 110 may include only a general camera, or may include a general camera and a thermal imaging camera. According to one embodiment, the camera module 110 may be implemented to be detachable from the computer device 100. According to another embodiment, the camera module 110 may be implemented by being coupled to the computer device 100.

입력 모듈(120)은 컴퓨터 장치(100)의 적어도 하나의 구성 요소에 사용될 신호를 입력할 수 있다. 입력 모듈(120)은, 사용자가 컴퓨터 장치(100)에 직접적으로 신호를 입력하도록 구성되는 입력 유닛, 주변의 변화를 감지하여 신호를 발생하도록 구성되는 센서 유닛, 또는 외부 장치로부터 신호를 수신하도록 구성되는 수신 유닛 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들면, 입력 유닛은 마이크로폰(microphone), 마우스(mouse) 또는 키보드(keyboard) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서, 입력 유닛은 터치를 감지하도록 설정된 터치 회로(touch circuitry) 또는 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 센서 회로 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. The input module 120 may input a signal to be used in at least one component of the computer device 100. The input module 120 is an input unit configured to allow the user to directly input a signal into the computer device 100, a sensor unit configured to generate a signal by detecting changes in the surroundings, or configured to receive a signal from an external device. It may include at least one of the receiving units. For example, the input unit may include at least one of a microphone, mouse, or keyboard. In some embodiments, the input unit may include at least one of touch circuitry configured to detect a touch or a sensor circuit configured to measure the intensity of force generated by the touch.

출력 모듈(130)은 컴퓨터 장치(100)의 외부로 정보를 출력할 수 있다. 출력 모듈(130)은, 정보를 시각적으로 출력하도록 구성되는 표시 유닛, 정보를 오디오 신호로 출력할 수 있는 오디오 출력 유닛, 또는 정보를 무선으로 송신할 수 있는 송신 유닛 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들면, 표시 유닛은 디스플레이, 홀로그램 장치 또는 프로젝터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 예로, 표시 유닛은 입력 모듈(120)의 터치 회로 또는 센서 회로 중 적어도 하나와 조립되어, 터치 스크린으로 구현될 수 있다. 예를 들면, 오디오 출력 유닛은 스피커 또는 리시버 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. The output module 130 may output information to the outside of the computer device 100. The output module 130 may include at least one of a display unit configured to visually output information, an audio output unit capable of outputting information as an audio signal, or a transmission unit capable of transmitting information wirelessly. . For example, the display unit may include at least one of a display, a hologram device, or a projector. As an example, the display unit may be implemented as a touch screen by being assembled with at least one of the touch circuit or the sensor circuit of the input module 120. For example, the audio output unit may include at least one of a speaker or a receiver.

일 실시예에 따르면, 수신 유닛과 송신 유닛은 통신 모듈로 구현될 수 있다. 통신 모듈은 컴퓨터 장치(100)에서 외부 장치와 통신을 수행할 수 있다. 통신 모듈은 컴퓨터 장치(100)와 외부 장치 간 통신 채널을 수립하고, 통신 채널을 통해, 외부 장치와 통신을 수행할 수 있다. 여기서, 외부 장치는 위성, 기지국, 또는 서버 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 통신 모듈은 유선 통신 모듈 또는 무선 통신 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 유선 통신 모듈은 외부 장치와 유선으로 연결되어, 유선으로 통신할 수 있다. 무선 통신 모듈은 근거리 통신 모듈 또는 원거리 통신 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 근거리 통신 모듈은 외부 장치와 근거리 통신 방식으로 통신할 수 있다. 예를 들면, 근거리 통신 방식은, 블루투스(Bluetooth), 와이파이 다이렉트(WiFi direct), 또는 적외선 통신(IrDA; infrared data association) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 원거리 통신 모듈은 외부 장치와 원거리 통신 방식으로 통신할 수 있다. 여기서, 원거리 통신 모듈은 네트워크를 통해 외부 장치와 통신할 수 있다. 예를 들면, 네트워크는 셀룰러 네트워크, 인터넷, 또는 LAN(local area network)이나 WAN(wide area network)과 같은 컴퓨터 네트워크 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the receiving unit and the transmitting unit may be implemented as communication modules. The communication module may perform communication with an external device in the computer device 100. The communication module may establish a communication channel between the computer device 100 and an external device and perform communication with the external device through the communication channel. Here, the external device may include at least one of a satellite, a base station, or a server. The communication module may include at least one of a wired communication module or a wireless communication module. The wired communication module is connected to an external device by wire and can communicate by wire. The wireless communication module may include at least one of a short-range communication module or a long-distance communication module. The short-range communication module can communicate with external devices using short-range communication. For example, the short-range communication method may include at least one of Bluetooth, WiFi direct, or infrared data association (IrDA). The long-distance communication module can communicate with external devices through long-distance communication. Here, the long-distance communication module can communicate with an external device through a network. For example, the network may include at least one of a cellular network, the Internet, or a computer network such as a local area network (LAN) or a wide area network (WAN).

메모리(140)는 컴퓨터 장치(100)의 적어도 하나의 구성 요소에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들면, 메모리(140)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 데이터는 적어도 하나의 프로그램 및 이와 관련된 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 프로그램은 메모리(140)에 적어도 하나의 명령을 포함하는 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 운영 체제, 미들 웨어 또는 어플리케이션 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. Memory 140 may store various data used by at least one component of computer device 100. For example, the memory 140 may include at least one of volatile memory and non-volatile memory. Data may include at least one program and input or output data related thereto. The program may be stored in the memory 140 as software including at least one command, and may include at least one of an operating system, middleware, or an application.

프로세서(150)는 메모리(140)의 프로그램을 실행하여, 컴퓨터 장치(100)의 적어도 하나의 구성 요소를 제어할 수 있다. 이를 통해, 프로세서(150)는 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 이 때, 프로세서(150)는 메모리(140)에 저장된 명령을 실행할 수 있다. The processor 150 may execute a program in the memory 140 to control at least one component of the computer device 100. Through this, the processor 150 can process data or perform calculations. At this time, the processor 150 may execute instructions stored in the memory 140.

다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(150)는 카메라 모듈(110)을 통해 영상을 획득할 수 있다. 이를 위해, 프로세서(150)는 카메라 모듈(110)과 연결될 수 있다. 카메라 모듈(110)과 연결될 때, 프로세서(150)는 도 2에 도시된 바와 같이 그래픽 유저 인터페이스(graphic user interface; GUI)를 통해 연결 화면(200)을 표시할 수 있다. 예를 들어, 연결 화면(200)은 연결 정보 입력 영역(210), 연결 버튼(220), 연결 과정 출력 영역(230), 미리보기 영역(240), 또는 설정 정보 입력 영역(250) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. According to various embodiments, the processor 150 may acquire an image through the camera module 110. For this purpose, the processor 150 may be connected to the camera module 110. When connected to the camera module 110, the processor 150 may display the connection screen 200 through a graphic user interface (GUI), as shown in FIG. 2. For example, the connection screen 200 includes at least one of a connection information input area 210, a connection button 220, a connection process output area 230, a preview area 240, or a settings information input area 250. may include.

연결 정보 입력 영역(210)은 카메라 모듈(110)에 대한 연결 정보를 입력하기 위한 것일 수 있다. 여기서, 연결 정보는 카메라 모듈(110)의 식별 정보(예: ID, 패스워드), 주소 정보(예: IP 주소), 또는 포트(port) 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 연결 버튼(220)은 카메라 모듈(110)에 대한 연결을 실행하기 위한 것일 수 있다. 연결 과정 출력 영역(230)은 카메라 모듈(110)에 대한 연결 과정을 표시하기 위한 것일 수 있다. The connection information input area 210 may be used to input connection information about the camera module 110. Here, the connection information may include at least one of identification information (eg, ID, password), address information (eg, IP address), or port information of the camera module 110. The connection button 220 may be used to connect to the camera module 110. The connection process output area 230 may be used to display the connection process for the camera module 110.

예를 들어, 프로세서(150)는 다음과 같은 일련의 연결 과정을 하기 [표 1]과 같은 메시지들로 연결 과정 출력 영역(230)에 표시할 수 있다. 프로세서(150)는 연결 정보 입력 영역(210)에 입력된 연결 정보가 있는지를 확인하고, 연결 정보가 있으면, 해당 연결 정보를 기반으로 카메라 모듈(110)에 연결 요청을 전송할 수 있다. 카메라(110)에 대한 연결이 성공하면, 프로세서(150)는 카메라 모듈(110)을 통해 획득되는 영상을 로드할 수 있다. 여기서, 프로세서(150)는 영상 획득을 위해 카메라 모듈(110)의 미디어 정보를 요청 및 획득하고, 프로파일, 토큰, URI 정보를 추가적으로 요청 및 획득하여, 카메라 모듈(110)로부터의 영상을 로드할 수 있다. For example, the processor 150 may display the following series of connection processes in the connection process output area 230 with messages as shown in [Table 1] below. The processor 150 may check whether there is connection information entered in the connection information input area 210 and, if there is connection information, may transmit a connection request to the camera module 110 based on the connection information. If the connection to the camera 110 is successful, the processor 150 can load the image acquired through the camera module 110. Here, the processor 150 may request and obtain media information of the camera module 110 to acquire an image, and additionally request and obtain profile, token, and URI information to load the image from the camera module 110. there is.

1One 입력된 정보 로드요청...Request to load entered information... 22 입력된 정보 로드완료...Completed loading of entered information... 33 입력된 정보를 기반으로 카메라에 연결요청 전송...Send a connection request to the camera based on the entered information... 44 입력된 정보를 기반으로 카메라에 연결 성공...Successfully connected to the camera based on the entered information... 55 카메라 Media 정보 요청...Request camera media information... 66 카메라 Media 정보 획득...Obtaining camera media information... 77 카메라 Profile 정보 요청...Request camera profile information... 88 카메라 Profile 정보 획득...Obtain camera profile information... 99 카메라 Token 정보 요청...Request camera token information... 1010 카메라 Token 정보 획득...Acquire camera token information... 1111 카메라 URI 정보 요청...Request camera URI information... 1212 카메라 URI 정보 획득...Obtain camera URI information...

미리보기 영역(240)은 카메라 모듈(110)의 연결 상태를 확인하기 위한 것이다. 미리보기 영역(140)은 프리뷰 온/오프(Preview On/Off) 버튼을 포함하며, 카메라 모듈(110)의 연결이 완료된 다음 프리뷰 온/오프 버튼이 선택되면, 카메라 모듈(110)을 통해 획득되는 영상이 미리보기 영역(240)에 표시될 수 있다. 설정 정보 입력 영역(250)은 카메라 모듈(110)의 내부 설정을 위한 설정 정보를 입력하기 위한 것일 수 있다. 즉, 설정 정보 입력 영역(150)에 설정 정보가 입력되면, 프로세서(150)는 카메라 모듈(110)의 내부 설정을 위해 설정 정보를 적용할 수 있다. 이 때, 설정 정보 입력 영역(150)에서는, 카메라 모듈(110)이 일반 카메라뿐만 아니라 열화상 카메라를 포함하는 경우, 열화상 카메라를 위한 설정 정보가 입력될 수 있다. 설정 정보 입력 영역(150)은 설정 버튼(Config Set) 및 로드 버튼(Config Get)을 포함하며, 설정 버튼이 선택되면, 프로세서(150)는 카메라 모듈(110)에 대해 입력된 설정 정보를 설정하고, 로드 버튼이 선택되면, 프로세서(150)는 설정된 설정 정보를 해당 카메라 모듈(110)에 로드할 수 있다. The preview area 240 is for checking the connection status of the camera module 110. The preview area 140 includes a preview on/off button, and when the preview on/off button is selected after the connection of the camera module 110 is completed, the image obtained through the camera module 110 is selected. An image may be displayed in the preview area 240. The setting information input area 250 may be used to input setting information for internal settings of the camera module 110. That is, when setting information is input into the setting information input area 150, the processor 150 can apply the setting information for internal setting of the camera module 110. At this time, in the setting information input area 150, if the camera module 110 includes a thermal imaging camera as well as a general camera, setting information for the thermal imaging camera may be input. The setting information input area 150 includes a setting button (Config Set) and a load button (Config Get). When the setting button is selected, the processor 150 sets the entered setting information for the camera module 110 and , When the load button is selected, the processor 150 can load the set setting information into the corresponding camera module 110.

예를 들어, 설정 정보는 측정 정보, 보정 거리, 주변 온도, 온도 보정, 주변 습도, 방출 속도, 지점 온도, 또는 구역 온도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 측정 모드에는 제 1 측정 모드(예: -20 ℃ 내지 180 ℃) 또는 제 2 측정 모드(예: 100 ℃ 내지 600 ℃)가 있으며, 라디오 버튼, 체크 박스, 콤보 박스, 버튼 등과 같은 선택 컨트롤러를 통해 제 1 측정 모드 또는 제 2 측정 모드가 선택될 수 있다. 보정 거리는 피사체로부터 카메라 모듈(110)까지의 거리에 따른 수신신호 값 보정 설정을 위한 것으로, 설정치에 따라 손실 보정률, 스펙트럼 범위/크기, 보간 수치 조정 등과 같은 수신되는 신호의 왜곡 보정과 정확도 향상을 위한 수치 설정이 가능하고, 센서 모듈 특성에 따라 소수 또는 정수 범위 값으로 설정이 가능하며, 센서 모듈 특성에 따라 최대 및 최소 범위가 상이할 수 있다. 주변 온도는 촬영중인 주변 환경 온도를 나타내고, 주변 온도를 적용함으로써 획득되는 피사체의 온도 보정이 가능하고, 카메라 모듈(110)에 탑재된 외부 온도 측정 모듈을 통해 주변온도를 측정 후 적용이 가능하며, 사용자가 직접 측정한 외부 온도를 적용하는 것도 가능하다. 온도 보정은 수신된 데이터로부터 획득된 온도 값을 보정할 때 가중치를 설정하기 위한 것으로, 센서 모듈 특성에 따라 소수 또는 정수 범위 값으로 설정 가능하고, 센서 모듈 특성에 따라 최대 및 최소 범위가 상이하며, 숫자가 높을수록 가중치 수준이 높을 수 있다. 주변 습도는 촬영중인 주변 환경습도를 설정하기 위한 것으로, 주변 습도를 적용함으로써 획득되는 피사체의 온도 보정에 활용하며, 카메라 모듈(110)에 탑재된 외부 습도 측정 모듈을 통해 주변 습도를 측정 후 적용 가능하며, 사용자가 직접 측정한 외부습도를 적용하는 것도 가능하다. 방출 속도는 온도 측정을 위해 신호를 송출하는 속도 및 강도를 나타낼 수 있다. 지점 온도는 열화상 영상에서 원하는 좌표를 설정하여 해당 위치를 고정하여 온도를 측정하기 위한 것으로, 설정 가능한 지점의 최대 수는 픽셀 수만큼 가능하며, 체크를 설정해야 해당 위치를 고정하여 측정이 진행될 수 있다. 구역 온도는 열화상 영상에서 원하는 좌표 두 곳을 선택하고 좌표 값 차이만큼 사각형 영역을 고정하여 온도를 측정하기 위한 것으로, 사각 영역 내의 가장 높은 지점을 표시하고, 설정 가능한 지점의 최대 3곳의 위치를 설정 가능하며, 체크를 설정해야 해당 위치를 고정하여 사각영역을 그린 뒤 측정이 진행될 수 있다. For example, the setting information may include at least one of measurement information, calibration distance, ambient temperature, temperature correction, ambient humidity, emission rate, spot temperature, or zone temperature. The measurement mode includes a first measurement mode (e.g. -20 ℃ to 180 ℃) or a second measurement mode (e.g. 100 ℃ to 600 ℃), and can be selected through selection controllers such as radio buttons, check boxes, combo boxes, buttons, etc. Either the first measurement mode or the second measurement mode can be selected. The correction distance is used to correct the value of the received signal according to the distance from the subject to the camera module 110. It corrects distortion and improves accuracy of the received signal, such as adjusting the loss correction rate, spectrum range/size, and interpolation value, depending on the setting value. It is possible to set a numerical value for, and depending on the characteristics of the sensor module, it can be set to a decimal or integer range value, and the maximum and minimum ranges may be different depending on the characteristics of the sensor module. The ambient temperature represents the temperature of the surrounding environment during filming, and the temperature of the subject obtained by applying the ambient temperature can be corrected. The ambient temperature can be measured and applied through the external temperature measurement module mounted on the camera module 110. It is also possible to apply external temperature measured directly by the user. Temperature correction is used to set a weight when correcting the temperature value obtained from received data. It can be set to a decimal or integer range value depending on the sensor module characteristics. The maximum and minimum ranges are different depending on the sensor module characteristics. The higher the number, the higher the weight level can be. Ambient humidity is used to set the surrounding environmental humidity during filming, and is used to correct the temperature of the subject obtained by applying the surrounding humidity. It can be applied after measuring the surrounding humidity through the external humidity measurement module mounted on the camera module 110. It is also possible to apply external humidity measured directly by the user. Emission rate can indicate the speed and intensity of sending out a signal for temperature measurement. Point temperature is used to measure temperature by setting the desired coordinates in the thermal image and fixing the position. The maximum number of points that can be set is as many as the number of pixels, and the check must be set to fix the position and proceed with measurement. there is. Zone temperature is used to measure temperature by selecting two desired coordinates in a thermal image and fixing a rectangular area by the difference in coordinate values. It displays the highest point within the rectangular area and shows the locations of up to three settable points. It can be set, and you must check it to fix the position, draw a square area, and then proceed with measurement.

다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(150)는 다수의 알고리즘들을 함께 사용하여, 영상 내의 적어도 하나의 객체의 발열성 질병을 판단할 수 있다. 여기서, 객체는 사람의 얼굴을 포함할 수 있다. 이 때, 알고리즘들은 객체 검출, 객체 인식, 객체 분류, 또는 객체 분석 중 적어도 하나를 위한 것일 수 있다. 객체 검출은 영상에서 객체라고 판단되는 것을 검출하는 것이고, 객체 인식은 영상에서 객체로 판단되어 검출된 것들이 어떤 객체인지 인식하는 것이고, 객체 분류는 검출 및 인식된 무분별한 결과를 정해진 카테고리 별 분류하는 것이고, 객체 분석은 검출, 인식, 분류 전/후에 있어서 해당 객체의 특징과 다른 객체와의 차이점, 채도, 명암, 왜곡율, 잡음 비율 등을 분석하는 것일 수 있다. 따라서, 프로세서(150)는 다수의 알고리즘들의 조합을 사용하여, 영상 내의 적어도 하나의 객체의 발열성 질병을 판단할 수 있다.According to various embodiments, the processor 150 may use multiple algorithms together to determine whether at least one object in the image has a febrile illness. Here, the object may include a human face. At this time, the algorithms may be for at least one of object detection, object recognition, object classification, or object analysis. Object detection is detecting what is judged to be an object in an image, object recognition is recognizing what objects are detected and judged to be objects in the image, object classification is classifying the indiscriminate results of detection and recognition into designated categories, Object analysis may be analyzing the characteristics of the object and its differences from other objects, saturation, contrast, distortion rate, noise ratio, etc. before and after detection, recognition, and classification. Accordingly, the processor 150 may determine the febrile illness of at least one object in the image using a combination of multiple algorithms.

구체적으로, 프로세서(150)는 영상에서 객체를 검출하고, 객체의 체온이 미리 정해진 기준값을 초과하면, 객체를 분석함으로써, 발열성 질병을 판단할 수 있다. 프로세서(150)는 일반 카메라로부터의 영상에서 객체를 검출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(150)는 적어도 하나의 알고리즘을 사용하여 일반 카메라로부터의 영상을 분석함으로써, 객체의 체온을 측정할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 카메라 모듈(110)이 일반 카메라뿐만 아니라 열화상 카메라를 포함하는 경우, 프로세서(150)는 적어도 하나의 알고리즘을 사용하여, 열화상 카메라로부터의 영상을 기반으로 객체의 체온을 측정할 수 있다. 객체의 체온이 기준값을 초과하면, 프로세서(150)는 적어도 하나의 다른 알고리즘을 사용하여 객체를 분석함으로써, 발열성 질병을 판단할 수 있다. Specifically, the processor 150 may determine a febrile illness by detecting an object in an image and analyzing the object when the body temperature of the object exceeds a predetermined reference value. The processor 150 can detect an object in an image from a general camera. According to one embodiment, the processor 150 may measure the body temperature of an object by analyzing an image from a general camera using at least one algorithm. According to another embodiment, when the camera module 110 includes a thermal imaging camera as well as a general camera, the processor 150 uses at least one algorithm to determine the body temperature of an object based on the image from the thermal imaging camera. It can be measured. If the body temperature of the object exceeds the reference value, the processor 150 may determine a febrile illness by analyzing the object using at least one other algorithm.

일 실시예에 따르면, 프로세서(150)는 객체의 표정을 분석하고, 객체의 표정을 기반으로, 발열성 질병을 판단할 수 있다. 이 때, 프로세서(150)는 표정이 부정적인 표정인지의 여부를 판단할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(150)는 객체에서 표정과 관련된 특징점들을 추출하고, 특징점들에 대한 특징량 분석을 통해, 눈꼬리 및 입꼬리에 대한 위치 정보를 확인할 수 있다. 프로세서(150)는 위치 정보를 기반으로, 눈꼬리 및 입꼬리의 형상을 검출하고, 형상에 따라, 표정이 부정적인 표정인지의 여부를 판단할 수 있다. 부정적인 표정이면, 프로세서(150)는 객체에 대해 발열성 질병이 발생된 것으로 결정할 수 있다.According to one embodiment, the processor 150 may analyze the facial expression of the object and determine a febrile illness based on the facial expression of the object. At this time, the processor 150 may determine whether the facial expression is a negative facial expression. For example, the processor 150 can extract feature points related to facial expressions from an object and confirm location information about the corners of the eyes and the corners of the mouth through feature quantity analysis of the feature points. The processor 150 may detect the shape of the corner of the eye and the corner of the mouth based on the location information, and determine whether the facial expression is a negative expression according to the shape. If the expression is negative, the processor 150 may determine that a febrile illness has occurred in the object.

다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(150)는 다수의 알고리즘들을 함께 사용하여, 영상 내의 적어도 하나의 객체의 발열성 질병을 판단하면서, 도 3a, 도 3b, 도 3c, 또는 도 3d에 도시된 바와 같이 그래픽 유저 인터페이스를 통해 적어도 하나의 표시 영역(310, 320)을 갖는 표시 화면(300)을 제공할 수 있다. 여기서, 표시 화면(300)은 표시 영역(310, 320)과 함께, 카메라 모듈(110)의 초당 프레임 수(FPS) 또는 해상도 중 적어도 하나를 표시할 수 있다. 표시 영역은 영상 표시 영역(310) 또는 적어도 하나의 결과 표시 영역(320) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 영상 표시 영역(310)은 카메라 모듈(110)로부터 획득되는 영상을 표시하거나, 영상을 표시하면서 영상 상에 알고리즘들 중 적어도 하나의 결과를 표시하기 위한 것일 수 있다. 결과 표시 영역(320)은 알고리즘들 중 적어도 하나의 결과를 표시하기 위한 것일 수 있다. According to various embodiments, processor 150 may use multiple algorithms together to determine febrile illness of at least one object in an image, as shown in Figures 3A, 3B, 3C, or 3D. Likewise, the display screen 300 having at least one display area 310 and 320 can be provided through a graphical user interface. Here, the display screen 300 may display at least one of the frames per second (FPS) or resolution of the camera module 110 along with the display areas 310 and 320. The display area may include at least one of an image display area 310 or at least one result display area 320. The image display area 310 may be used to display an image acquired from the camera module 110 or to display the result of at least one of the algorithms on the image while displaying the image. The result display area 320 may be used to display the result of at least one of the algorithms.

일 예로, 도 3a에 도시된 바와 같이, 표시 화면(300)이 영상 표시 영역(310)만을 포함하는 경우, 영상 표시 영역(310)에는 영상과 함께 영상 내의 객체의 발열성 질병 판단 결과가 표시될 수 있다. 다른 예로, 도 3b 또는 도 3c에 도시된 바와 같이, 표시 화면(300)이 영상 표시 영역(310)과 결과 표시 영역(320)을 포함하는 경우, 영상 표시 영역(310)에는 영상이 표시되고, 결과 표시 영역(320)에는 영상 내 객체의 체온의 분석 결과, 객체의 표정의 분석 결과, 또는 객체의 발열성 질병 판단 결과 중 적어도 하나가 각각 표시될 수 있다. 또 다른 예로, 도 3d에 도시된 바와 같이, 표시 화면(300)이 결과 표시 영역(320)을 포함하는 경우, 결과 표시 영역(320)에는 영상 내 객체의 체온의 분석 결과, 객체의 표정의 분석 결과, 또는 객체의 발열성 질병 판단 결과 중 적어도 하나가 각각 표시될 수 있다.For example, as shown in FIG. 3A, when the display screen 300 includes only the image display area 310, the image and the result of determining a febrile illness of an object in the image will be displayed in the image display area 310. You can. As another example, as shown in FIG. 3B or 3C, when the display screen 300 includes an image display area 310 and a result display area 320, an image is displayed in the image display area 310, In the result display area 320, at least one of an analysis result of the body temperature of the object in the image, an analysis result of the object's facial expression, or a determination result of the object's febrile illness may be displayed. As another example, as shown in FIG. 3D, when the display screen 300 includes a result display area 320, the result display area 320 includes the analysis result of the body temperature of the object in the image and the analysis of the object's facial expression. At least one of a result or a result of determining a febrile illness of an object may be displayed, respectively.

도 4는 다양한 실시예들에 따른 컴퓨터 장치(100)의 방법을 개략적으로 도시하는 도면이다. FIG. 4 is a diagram schematically showing a method of using the computer device 100 according to various embodiments.

도 4를 참조하면, 컴퓨터 장치(100)는 410 단계에서, 적어도 하나의 카메라 모듈(110)에 연결되어 있을 수 있다. 카메라 모듈(110)은 일반 카메라 또는 열화상 카메라 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일반 카메라는 피사체에서 반사되는 빛으로부터 영상을 획득할 수 있다. 열화상 카메라는 피사체로부터 발산되는 열로부터 영상을 획득할 수 있다. 구체적으로, 카메라 모듈(110)은 일반 카메라만을 포함하거나, 일반 카메라와 열화상 카메라를 포함할 수 있다. 카메라 모듈(110)과 연결될 때, 프로세서(150)는 도 2에 도시된 바와 같이 그래픽 유저 인터페이스를 통해 연결 화면(200)을 표시할 수 있다.Referring to FIG. 4, the computer device 100 may be connected to at least one camera module 110 in step 410. The camera module 110 may include at least one of a general camera or a thermal imaging camera. A general camera can acquire images from light reflected from a subject. Thermal imaging cameras can acquire images from heat radiating from a subject. Specifically, the camera module 110 may include only a general camera, or may include a general camera and a thermal imaging camera. When connected to the camera module 110, the processor 150 may display the connection screen 200 through a graphical user interface, as shown in FIG. 2.

다음으로, 컴퓨터 장치(100)는 420 단계에서, 카메라 모듈(110)을 통해 영상을 획득할 수 있다. 프로세서(150)는 카메라 모듈(110)로부터 영상을 획득할 수 있다. 그리고, 컴퓨터 장치(100)는 430 단계에서, 영상 내에서 적어도 하나의 객체를 검출할 수 있다. 프로세서(150)는 일반 카메라로부터의 영상에서 객체를 검출할 수 있다. Next, the computer device 100 may acquire an image through the camera module 110 in step 420. The processor 150 may acquire an image from the camera module 110. Then, the computer device 100 may detect at least one object in the image in step 430. The processor 150 can detect an object in an image from a general camera.

다음으로, 컴퓨터 장치(100)는 440 단계에서, 객체의 체온을 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(150)는 적어도 하나의 알고리즘을 사용하여 일반 카메라로부터의 영상을 분석함으로써, 객체의 체온을 측정할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 카메라 모듈(110)이 일반 카메라뿐만 아니라 열화상 카메라를 포함하는 경우, 프로세서(150)는 적어도 하나의 알고리즘을 사용하여, 열화상 카메라로부터의 영상을 기반으로 객체의 체온을 측정할 수 있다. 그리고, 컴퓨터 장치(100)는 450 단계에서, 객체의 체온이 미리 정해진 기준값을 초과하는지의 여부를 판단할 수 있다. 프로세서(150)는 객체의 체온을 기준값과 비교하여, 객체의 체온이 기준값을 초과하는지의 여부를 판단할 수 있다. Next, the computer device 100 may measure the body temperature of the object in step 440. According to one embodiment, the processor 150 may measure the body temperature of an object by analyzing an image from a general camera using at least one algorithm. According to another embodiment, when the camera module 110 includes a thermal imaging camera as well as a general camera, the processor 150 uses at least one algorithm to determine the body temperature of an object based on the image from the thermal imaging camera. It can be measured. And, in step 450, the computer device 100 may determine whether the body temperature of the object exceeds a predetermined reference value. The processor 150 may compare the body temperature of the object with a reference value and determine whether the body temperature of the object exceeds the reference value.

다음으로, 450 단계에서 객체의 체온이 기준값을 초과하는 것으로 판단되면, 컴퓨터 장치(100)는 460 단계에서, 객체를 분석할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(150)는 객체의 표정을 분석할 수 있다. 이 때, 프로세서(150)는 표정이 부정적인 표정인지의 여부를 판단할 수 있다. 여기서, 부정적인 표정은 슬픈 표정, 화난 표정, 고통스러운 표정 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(150)는 객체에서 표정과 관련된 특징점들을 추출하고, 특징점들에 대한 특징량 분석을 통해, 눈꼬리 및 입꼬리에 대한 위치 정보를 확인할 수 있다. 프로세서(150)는 위치 정보를 기반으로, 눈꼬리 및 입꼬리의 형상을 검출하고, 형상에 따라, 표정이 부정적인 표정인지의 여부를 판단할 수 있다. 이에 따라, 컴퓨터 장치(100)는 470 단계에서, 객체의 발열성 질병을 판단할 수 있다. 프로세서(150)는 객체의 표정을 기반으로, 발열성 질병을 판단할 수 있다. 부정적인 표정이면, 프로세서(150)는 객체에 대해 발열성 질병이 발생된 것으로 결정할 수 있다.Next, if it is determined in step 450 that the body temperature of the object exceeds the reference value, the computer device 100 may analyze the object in step 460. According to one embodiment, the processor 150 may analyze the facial expression of an object. At this time, the processor 150 may determine whether the facial expression is a negative facial expression. Here, the negative facial expression may include at least one of a sad facial expression, an angry facial expression, and a painful facial expression. For example, the processor 150 can extract feature points related to facial expressions from an object and confirm location information about the corners of the eyes and the corners of the mouth through feature quantity analysis of the feature points. The processor 150 may detect the shape of the corner of the eye and the corner of the mouth based on the location information, and determine whether the facial expression is a negative expression according to the shape. Accordingly, the computer device 100 may determine whether the object has a febrile illness in step 470. The processor 150 may determine a febrile illness based on the facial expression of the object. If the expression is negative, the processor 150 may determine that a febrile illness has occurred in the object.

한편, 450단계에서 객체의 체온이 기준값을 초과하지 않는 것으로 판단되면, 프로세서(150)는 객체에 대해 발열성 질병이 발생되지 않은 것으로 결정할 수 있다. Meanwhile, if it is determined in step 450 that the body temperature of the object does not exceed the reference value, the processor 150 may determine that a febrile illness has not occurred in the object.

다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(150)는 다수의 알고리즘들을 함께 사용하여, 영상 내의 적어도 하나의 객체의 발열성 질병을 판단하면서, 도 3a, 도 3b, 도 3c, 또는 도 3d에 도시된 바와 같이 그래픽 유저 인터페이스를 통해 적어도 하나의 표시 영역을 갖는 표시 화면(300)을 제공할 수 있다. 여기서, 표시 화면(300)은 표시 영역과 함께, 카메라 모듈(110)의 초당 프레임 수(FPS) 또는 해상도 중 적어도 하나를 표시할 수 있다. 표시 영역은 영상 표시 영역(310) 또는 적어도 하나의 결과 표시 영역(320) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 영상 표시 영역(310)은 카메라 모듈(110)로부터 획득되는 영상을 표시하거나, 영상을 표시하면서 영상 상에 알고리즘들 중 적어도 하나의 결과를 표시하기 위한 것일 수 있다. 결과 표시 영역(320)은 알고리즘들 중 적어도 하나의 결과를 표시하기 위한 것일 수 있다. According to various embodiments, processor 150 may use multiple algorithms together to determine febrile illness of at least one object in an image, as shown in Figures 3A, 3B, 3C, or 3D. Likewise, the display screen 300 having at least one display area can be provided through a graphical user interface. Here, the display screen 300 may display at least one of the frames per second (FPS) or resolution of the camera module 110 along with the display area. The display area may include at least one of an image display area 310 or at least one result display area 320. The image display area 310 may be used to display an image acquired from the camera module 110 or to display the result of at least one of the algorithms on the image while displaying the image. The result display area 320 may be used to display the result of at least one of the algorithms.

일 예로, 도 3a에 도시된 바와 같이, 표시 화면(300)이 영상 표시 영역(310)만을 포함하는 경우, 영상 표시 영역(310)에는 영상과 함께 영상 내의 객체의 발열성 질병 판단 결과가 표시될 수 있다. 다른 예로, 도 3b 또는 도 3c에 도시된 바와 같이, 표시 화면(300)이 영상 표시 영역(310)과 결과 표시 영역(320)을 포함하는 경우, 영상 표시 영역(310)에는 영상이 표시되고, 결과 표시 영역(320)에는 영상 내 객체의 체온의 분석 결과, 객체의 표정의 분석 결과, 또는 객체의 발열성 질병 판단 결과 중 적어도 하나가 각각 표시될 수 있다. 또 다른 예로, 도 3d에 도시된 바와 같이, 표시 화면(300)이 결과 표시 영역(320)을 포함하는 경우, 결과 표시 영역(320)에는 영상 내 객체의 체온의 분석 결과, 객체의 표정의 분석 결과, 또는 객체의 발열성 질병 판단 결과 중 적어도 하나가 각각 표시될 수 있다.For example, as shown in FIG. 3A, when the display screen 300 includes only the image display area 310, the image and the result of determining a febrile illness of an object in the image will be displayed in the image display area 310. You can. As another example, as shown in FIG. 3B or 3C, when the display screen 300 includes an image display area 310 and a result display area 320, an image is displayed in the image display area 310, In the result display area 320, at least one of an analysis result of the body temperature of the object in the image, an analysis result of the object's facial expression, or a determination result of the object's febrile illness may be displayed. As another example, as shown in FIG. 3D, when the display screen 300 includes a result display area 320, the result display area 320 includes the analysis result of the body temperature of the object in the image and the analysis of the object's facial expression. At least one of a result or a result of determining a febrile illness of an object may be displayed, respectively.

본 개시에 따르면, 컴퓨터 장치(100)가 다양한 알고리즘들을 사용하여 발열성 질병을 보다 정확하게 판단할 수 있다. 따라서, 컴퓨터 장치(100)는 단순 체온 측정만으로 탐지가 어려운 발열성 질병을 효과적으로 판단할 수 있다. 이 때, 컴퓨터 장치(100)는 그래픽 유저 인터페이스를 통해 영상 또는 알고리즘 결과 중 적어도 하나를 표시함으로써, 발열성 질병에 대한 탐지 결과를 알릴 수 있다. 이는, 발열성 질병에 대한 즉각적인 조치를 가능하게 할 것이다. 예를 들면, 소아 및 영유아와 같이 의사 표현이 어려운 경우에도, 발열성 질병을 보다 높은 정확도로 탐지할 수 있어, 즉각적인 조치가 가능할 것이다. According to the present disclosure, the computer device 100 can more accurately determine febrile illness using various algorithms. Therefore, the computer device 100 can effectively determine febrile diseases that are difficult to detect by simply measuring body temperature. At this time, the computer device 100 may notify the detection result of the febrile illness by displaying at least one of an image or an algorithm result through a graphical user interface. This will enable immediate action against febrile illnesses. For example, even in cases where it is difficult for children and infants to express their opinions, febrile diseases can be detected with higher accuracy, allowing immediate action.

요컨대, 본 개시는 발열성 질병을 판단하기 위한 다양한 알고리즘들이 탑재된 컴퓨터 장치(100) 및 그의 방법을 제공한다. In short, the present disclosure provides a computer device 100 equipped with various algorithms for determining febrile illness and a method thereof.

본 개시의 컴퓨터 장치(100)의 방법은, 적어도 하나의 카메라 모듈을 통해 영상을 획득하는 단계, 및 다수의 알고리즘들을 함께 사용하여, 영상 내의 적어도 하나의 객체의 발열성 질병을 판단하는 단계를 포함할 수 있다.The method of the computer device 100 of the present disclosure includes acquiring an image through at least one camera module, and determining febrile illness of at least one object in the image using a plurality of algorithms together. can do.

다양한 실시예들에 따르면, 발열성 질병을 판단하는 단계는, 영상에서 객체를 검출하는 단계, 및 객체의 체온이 미리 정해진 기준값을 초과하면, 객체를 분석함으로써, 발열성 질병을 판단하는 단계를 포함할 수 있다.According to various embodiments, determining a febrile illness includes detecting an object in an image, and determining a febrile illness by analyzing the object when the body temperature of the object exceeds a predetermined reference value. can do.

다양한 실시예들에 따르면, 객체는 사람의 얼굴을 포함할 수 있다.According to various embodiments, the object may include a human face.

다양한 실시예들에 따르면, 객체를 분석함으로써, 발열성 질병을 판단하는 단계는, 객체의 표정을 분석하는 단계, 및 표정을 기반으로, 발열성 질병을 판단하는 단계를 포함할 수 있다.According to various embodiments, determining a febrile illness by analyzing an object may include analyzing a facial expression of the object and determining a febrile illness based on the facial expression.

다양한 실시예들에 따르면, 객체의 표정을 분석하는 단계는, 객체에서 표정과 관련된 특징점들을 추출하는 단계, 특징점들에 대한 특징량 분석을 통해, 눈꼬리 및 입꼬리에 대한 위치 정보를 확인하는 단계, 위치 정보를 기반으로, 눈꼬리 및 입꼬리의 형상을 검출하는 단계, 및 형상에 따라, 표정이 부정적인 표정인지의 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.According to various embodiments, the step of analyzing the facial expression of an object includes extracting feature points related to the expression from the object, checking location information about the corners of the eyes and mouth through feature analysis of the feature points, and determining the location of the corners of the eyes and mouth. Based on the information, it may include detecting the shape of the corner of the eye and the corner of the mouth, and determining whether the facial expression is a negative facial expression according to the shape.

다양한 실시예들에 따르면, 컴퓨터 장치(100)의 방법은, 그래픽 유저 인터페이스를 통해 적어도 하나의 표시 영역(310, 320)을 갖는 표시 화면(300)을 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.According to various embodiments, the method of the computer device 100 may further include providing a display screen 300 having at least one display area 310 or 320 through a graphical user interface.

다양한 실시예들에 따르면, 표시 화면(300)은, 영상을 표시하거나, 영상을 표시하면서 영상 상에 알고리즘들 중 적어도 하나의 결과를 표시하기 위한 영상 표시 영역(310)을 포함할 수 있다.According to various embodiments, the display screen 300 may include an image display area 310 for displaying an image or displaying the result of at least one of the algorithms on the image while displaying the image.

다양한 실시예들에 따르면, 표시 화면(300)은, 알고리즘들 중 적어도 하나의 결과를 표시하기 위한 적어도 하나의 결과 표시 영역(320)을 포함할 수 있다. According to various embodiments, the display screen 300 may include at least one result display area 320 for displaying the result of at least one of the algorithms.

본 개시의 컴퓨터 장치(100)는 적어도 하나의 카메라 모듈(110), 메모리(140), 및 카메라 모듈(110) 및 메모리(140)와 연결되고, 카메라 모듈(110)을 통해 영상을 획득하며, 메모리(140)에 저장된 적어도 하나의 명령을 실행하도록 구성된 프로세서(150)를 포함하고, 프로세서(150)는, 다수의 알고리즘들을 함께 사용하여, 영상 내의 적어도 하나의 객체의 발열성 질병을 판단하도록 구성될 수 있다.The computer device 100 of the present disclosure is connected to at least one camera module 110, a memory 140, and the camera module 110 and the memory 140, and acquires an image through the camera module 110, and a processor 150 configured to execute at least one command stored in the memory 140, wherein the processor 150 is configured to determine the febrile illness of at least one object in the image by using a plurality of algorithms together. It can be.

다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(150)는, 영상에서 객체를 검출하고, 객체의 체온이 미리 정해진 기준값을 초과하면, 객체를 분석함으로써, 발열성 질병을 판단하도록 구성될 수 있다.According to various embodiments, the processor 150 may be configured to determine a febrile illness by detecting an object in an image and analyzing the object when the body temperature of the object exceeds a predetermined reference value.

다양한 실시예들에 따르면, 객체는 사람의 얼굴을 포함할 수 있다.According to various embodiments, the object may include a human face.

다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(150)는, 체의 표정을 분석하고, 표정을 기반으로, 발열성 질병을 판단하도록 구성될 수 있다.According to various embodiments, the processor 150 may be configured to analyze the body's facial expression and determine a febrile illness based on the facial expression.

다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(150)는, 객체에서 표정과 관련된 특징점들을 추출하고, 특징점들에 대한 특징량 분석을 통해, 눈꼬리 및 입꼬리에 대한 위치 정보를 확인하고, 위치 정보를 기반으로, 눈꼬리 및 입꼬리의 형상을 검출하고, 형상에 따라, 표정이 부정적인 표정인지의 여부를 판단하도록 구성될 수 있다.According to various embodiments, the processor 150 extracts feature points related to facial expressions from an object, checks location information about the corners of the eyes and mouth through feature analysis of the feature points, and based on the location information, It may be configured to detect the shapes of the corners of the eyes and the corners of the mouth, and determine whether the facial expression is a negative facial expression according to the shapes.

다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(150)는, 그래픽 유저 인터페이스를 통해 적어도 하나의 표시 영역(310, 320)을 갖는 표시 화면(300)을 제공하도록 구성될 수 있다.According to various embodiments, the processor 150 may be configured to provide a display screen 300 having at least one display area 310 or 320 through a graphical user interface.

다양한 실시예들에 따르면, 표시 화면(300)은, 영상을 표시하거나, 영상을 표시하면서 영상 상에 알고리즘들 중 적어도 하나의 결과를 표시하기 위한 영상 표시 영역(310)을 포함할 수 있다.According to various embodiments, the display screen 300 may include an image display area 310 for displaying an image or displaying the result of at least one of the algorithms on the image while displaying the image.

다양한 실시예들에 따르면, 표시 화면(300)은, 알고리즘들 중 적어도 하나의 결과를 표시하기 위한 적어도 하나의 결과 표시 영역(320)을 포함할 수 있다. According to various embodiments, the display screen 300 may include at least one result display area 320 for displaying the result of at least one of the algorithms.

상술한 방법은 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 제공될 수 있다. 매체는 컴퓨터로 실행 가능 한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수개 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록 수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 애플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다. The above-described method may be provided as a computer program stored in a computer-readable recording medium for execution on a computer. Media may be used to continuously store programs executable on a computer, or to temporarily store them for execution or download. Additionally, the medium may be a variety of recording or storage means in the form of a single or several pieces of hardware combined. It is not limited to a medium directly connected to a computer system and may be distributed over a network. Examples of media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, magneto-optical media such as floptical disks, And there may be something configured to store program instructions, including ROM, RAM, flash memory, etc. Additionally, examples of other media include recording or storage media managed by app stores that distribute applications, sites or servers that supply or distribute various other software, etc.

본 개시의 방법, 동작 또는 기법들은 다양한 수단에 의해 구현될 수도 있다. 예를 들어, 이러한 기법들은 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수도 있다. 본원의 개시와 연계하여 설명된 다양한 예시적인 논리적 블록들, 모듈들, 회로들, 및 알고리즘 단계들은 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 양자의 조합들로 구현될 수도 있음을 통상의 기술자들은 이해할 것이다. 하드웨어 및 소프트웨어의 이러한 상호 대체를 명확하게 설명하기 위해, 다양한 예시적인 구성요소들, 블록들, 모듈들, 회로들, 및 단계들이 그들의 기능적 관점에서 일반적으로 위에서 설명되었다. 그러한 기능이 하드웨어로서 구현되는지 또는 소프트웨어로서 구현되는 지의 여부는, 특정 애플리케이션 및 전체 시스템에 부과되는 설계 요구사항들에 따라 달라진다. 통상의 기술자들은 각각의 특정 애플 리케이션을 위해 다양한 방식들로 설명된 기능을 구현할 수도 있으나, 그러한 구현들은 본 개시의 범위로부터 벗어나게 하는 것으로 해석되어서는 안된다. The methods, operations, or techniques of this disclosure may be implemented by various means. For example, these techniques may be implemented in hardware, firmware, software, or a combination thereof. Those skilled in the art will understand that the various illustrative logical blocks, modules, circuits, and algorithm steps described in connection with the disclosure herein may be implemented in electronic hardware, computer software, or combinations of both. To clearly illustrate this interchange of hardware and software, various illustrative components, blocks, modules, circuits, and steps have been described above generally in terms of their functionality. Whether such functionality is implemented as hardware or software depends on the specific application and design requirements imposed on the overall system. Skilled artisans may implement the described functionality in varying ways for each particular application, but such implementations should not be interpreted as causing a departure from the scope of the present disclosure.

하드웨어 구현에서, 기법들을 수행하는 데 이용되는 프로세싱 유닛들은, 하나 이상의 ASIC들, DSP들, 디지털 신호 프로세싱 디바이스들(digital signal processing devices; DSPD들), 프로그램가능 논리 디바이스들(programmable logic devices; PLD들), 필드 프로그램가능 게이트 어레이들(field programmable gate arrays; FPGA들), 프로세서들, 제어기들, 마이크로제어기들, 마이크로프로세서들, 전자 디바이스들, 본 개시에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 다른 전자 유닛들, 컴퓨터, 또는 이들의 조합 내에서 구현될 수도 있다. In a hardware implementation, the processing units used to perform the techniques may include one or more ASICs, DSPs, digital signal processing devices (DSPDs), programmable logic devices (PLDs). ), field programmable gate arrays (FPGAs), processors, controllers, microcontrollers, microprocessors, electronic devices, and other electronic units designed to perform the functions described in this disclosure. , a computer, or a combination thereof.

따라서, 본 개시와 연계하여 설명된 다양한 예시적인 논리 블록들, 모듈들, 및 회로들은 범용 프로세서, DSP, ASIC, FPGA나 다른 프로그램 가능 논리 디바이스, 이산 게이트나 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 또는 본원에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 것들의 임의의 조합으로 구현되거나 수행될 수도 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수도 있지만, 대안으로, 프로세서는 임의의 종래의 프로세서, 제어기, 마이크로제어기, 또는 상태 머신일 수도 있다. 프로세서는 또한, 컴퓨팅 디바이스들의 조합, 예를 들면, DSP와 마이크로프로세서, 복수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 연계한 하나 이상의 마이크로프로세서들, 또는 임의의 다른 구성의 조합으로서 구현될 수도 있다. Accordingly, the various illustrative logical blocks, modules, and circuits described in connection with this disclosure may be general-purpose processors, DSPs, ASICs, FPGAs or other programmable logic devices, discrete gate or transistor logic, discrete hardware components, or It may be implemented or performed as any combination of those designed to perform the functions described in. A general-purpose processor may be a microprocessor, but in the alternative, the processor may be any conventional processor, controller, microcontroller, or state machine. A processor may also be implemented as a combination of computing devices, such as a DSP and a microprocessor, a plurality of microprocessors, one or more microprocessors in conjunction with a DSP core, or any other configuration.

펌웨어 및/또는 소프트웨어 구현에 있어서, 기법들은 랜덤 액세스 메모리(random access memory; RAM), 판독 전용 메모리(read-only memory; ROM), 비휘발성 RAM(non-volatile random access memory; NVRAM), PROM(programmable read-only memory), EPROM(erasable programmable read-only memory), EEPROM(electrically erasable PROM), 플래시 메모리, 컴팩트 디스크(compact disc; CD), 자기 또는 광학 데이터 스토리지 디바이스 등과 같은 컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장된 명령들로서 구현될 수도 있다. 명령들은 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행 가능할 수도 있고, 프로세서(들)로 하여금 본 개시에 설명된 기능의 특정 양태들을 수행하게 할 수도 있다. For firmware and/or software implementations, techniques include random access memory (RAM), read-only memory (ROM), non-volatile random access memory (NVRAM), and PROM ( on computer-readable media such as programmable read-only memory (EPROM), electrically erasable PROM (EEPROM), flash memory, compact disc (CD), magnetic or optical data storage devices, etc. It may also be implemented as stored instructions. Instructions may be executable by one or more processors and may cause the processor(s) to perform certain aspects of the functionality described in this disclosure.

이상 설명된 실시예들이 하나 이상의 독립형 컴퓨터 시스템에서 현재 개시된 주제의 양태들을 활용하는 것으로 기술되었으나, 본 개시는 이에 한정되 지 않고, 네트워크나 분산 컴퓨팅 환경과 같은 임의의 컴퓨팅 환경과 연계하여 구현될 수도 있다. 또 나아가, 본 개시에서 주제의 양상들은 복수의 프로세싱 칩들이나 장치들에서 구현될 수도 있고, 스토리지는 복수의 장치들에 걸쳐 유사하게 영향을 받게 될 수도 있다. 이러한 장치들은 PC들, 네트워크 서버들, 및 휴대용 장치들을 포함할 수도 있다. Although the above-described embodiments have been described as utilizing aspects of the presently disclosed subject matter in one or more standalone computer systems, the disclosure is not limited thereto and may also be implemented in conjunction with any computing environment, such as a network or distributed computing environment. there is. Furthermore, aspects of the subject matter of this disclosure may be implemented in multiple processing chips or devices, and storage may be similarly effected across the multiple devices. These devices may include PCs, network servers, and portable devices.

본 개시가 일부 실시예들과 관련하여 설명되었지만, 본 개시의 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자가 이해할 수 있는 본 개시의 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변형 및 변경이 이루어질 수 있다. 또한, 그러한 변형 및 변경은 본 명세서에 첨부된 청구범위 내에 속하는 것으로 생각되어야 한다.Although the present disclosure has been described in relation to some embodiments, various modifications and changes may be made without departing from the scope of the present disclosure as can be understood by those skilled in the art. Moreover, such modifications and changes should be considered to fall within the scope of the claims appended hereto.

Claims (15)

컴퓨터 장치의 방법에 있어서,
적어도 하나의 카메라 모듈을 통해 영상을 획득하는 단계; 및
다수의 알고리즘들을 함께 사용하여, 상기 영상 내의 적어도 하나의 객체의 발열성 질병을 판단하는 단계
를 포함하는,
컴퓨터 장치의 방법.
In the method of the computer device,
Acquiring an image through at least one camera module; and
Using multiple algorithms together, determining febrile illness of at least one object in the image
Including,
Methods of computer devices.
제 1 항에 있어서,
상기 발열성 질병을 판단하는 단계는,
상기 영상에서 상기 객체를 검출하는 단계; 및
상기 객체의 체온이 미리 정해진 기준값을 초과하면, 상기 객체를 분석함으로써, 상기 발열성 질병을 판단하는 단계
를 포함하는,
컴퓨터 장치의 방법.
According to claim 1,
The step of determining the febrile illness is,
detecting the object in the image; and
When the body temperature of the object exceeds a predetermined reference value, determining the febrile illness by analyzing the object
Including,
Methods of computer devices.
제 2 항에 있어서,
상기 객체는 사람의 얼굴을 포함하는,
컴퓨터 장치의 방법.
According to claim 2,
The object includes a human face,
Methods of computer devices.
제 3 항에 있어서,
상기 객체를 분석함으로써, 상기 발열성 질병을 판단하는 단계는,
상기 객체의 표정을 분석하는 단계; 및
상기 표정을 기반으로, 상기 발열성 질병을 판단하는 단계
를 포함하는,
컴퓨터 장치의 방법.
According to claim 3,
The step of determining the febrile illness by analyzing the object includes:
Analyzing the facial expression of the object; and
Based on the facial expression, determining the febrile illness
Including,
Methods of computer devices.
제 4 항에 있어서,
상기 객체의 표정을 분석하는 단계는,
상기 객체에서 상기 표정과 관련된 특징점들을 추출하는 단계;
상기 특징점들에 대한 특징량 분석을 통해, 눈꼬리 및 입꼬리에 대한 위치 정보를 확인하는 단계;
상기 위치 정보를 기반으로, 상기 눈꼬리 및 상기 입꼬리의 형상을 검출하는 단계; 및
상기 형상에 따라, 상기 표정이 부정적인 표정인지의 여부를 판단하는 단계
를 포함하는,
컴퓨터 장치의 방법.
According to claim 4,
The step of analyzing the facial expression of the object is,
extracting feature points related to the facial expression from the object;
Confirming location information about the corners of the eyes and mouth through feature analysis of the feature points;
Detecting the shapes of the corners of the eyes and the corners of the mouth based on the location information; and
Depending on the shape, determining whether the facial expression is a negative facial expression.
Including,
Methods of computer devices.
제 1 항에 있어서,
그래픽 유저 인터페이스를 통해 적어도 하나의 표시 영역을 갖는 표시 화면을 제공하는 단계
를 더 포함하는,
컴퓨터 장치의 방법.
According to claim 1,
providing a display screen having at least one display area through a graphical user interface.
Containing more,
Methods of computer devices.
제 6 항에 있어서,
상기 표시 화면은,
상기 영상을 표시하거나, 상기 영상을 표시하면서 상기 영상 상에 상기 알고리즘들 중 적어도 하나의 결과를 표시하기 위한 영상 표시 영역
을 포함하는,
컴퓨터 장치의 방법.
According to claim 6,
The display screen above is,
An image display area for displaying the image or displaying the results of at least one of the algorithms on the image while displaying the image
Including,
Methods of computer devices.
제 6 항에 있어서,
상기 표시 화면은,
상기 알고리즘들 중 적어도 하나의 결과를 표시하기 위한 적어도 하나의 결과 표시 영역
을 포함하는,
컴퓨터 장치의 방법.
According to claim 6,
The display screen above is,
At least one result display area for displaying the results of at least one of the algorithms
Including,
Methods of computer devices.
컴퓨터 장치에 있어서,
적어도 하나의 카메라 모듈;
메모리; 및
상기 카메라 모듈 및 상기 메모리와 연결되고, 상기 카메라 모듈을 통해 영상을 획득하며, 상기 메모리에 저장된 적어도 하나의 명령을 실행하도록 구성된 프로세서를 포함하고,
상기 프로세서는,
다수의 알고리즘들을 함께 사용하여, 상기 영상 내의 적어도 하나의 객체의 발열성 질병을 판단하도록 구성되는,
컴퓨터 장치.
In computer devices,
at least one camera module;
Memory; and
A processor connected to the camera module and the memory, acquiring an image through the camera module, and configured to execute at least one command stored in the memory,
The processor,
configured to use a plurality of algorithms together to determine febrile illness of at least one object in the image,
computer device.
제 9 항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 영상에서 상기 객체를 검출하고,
상기 객체의 체온이 미리 정해진 기준값을 초과하면, 상기 객체를 분석함으로써, 상기 발열성 질병을 판단하도록 구성되는,
컴퓨터 장치.
According to clause 9,
The processor,
Detecting the object in the image,
configured to determine the febrile illness by analyzing the object when the body temperature of the object exceeds a predetermined reference value,
computer device.
제 10 항에 있어서,
상기 객체는 사람의 얼굴을 포함하는,
컴퓨터 장치.
According to claim 10,
The object includes a human face,
computer device.
제 11 항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 객체의 표정을 분석하고,
상기 표정을 기반으로, 상기 발열성 질병을 판단하도록 구성되는,
컴퓨터 장치.
According to claim 11,
The processor,
Analyzing the facial expression of the object,
configured to determine the febrile illness based on the facial expression,
computer device.
제 12 항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 객체에서 상기 표정과 관련된 특징점들을 추출하고,
상기 특징점들에 대한 특징량 분석을 통해, 눈꼬리 및 입꼬리에 대한 위치 정보를 확인하고,
상기 위치 정보를 기반으로, 상기 눈꼬리 및 상기 입꼬리의 형상을 검출하고,
상기 형상에 따라, 상기 표정이 부정적인 표정인지의 여부를 판단하도록 구성되는,
컴퓨터 장치.
According to claim 12,
The processor,
Extracting feature points related to the facial expression from the object,
Through feature analysis of the feature points, location information about the corners of the eyes and mouth is confirmed,
Based on the location information, detect the shape of the corner of the eye and the corner of the mouth,
configured to determine, according to the shape, whether the facial expression is a negative facial expression,
computer device.
제 9 항에 있어서,
상기 프로세서는,
그래픽 유저 인터페이스를 통해 적어도 하나의 표시 영역을 갖는 표시 화면을 제공하도록 구성되는,
컴퓨터 장치.
According to clause 9,
The processor,
configured to provide a display screen having at least one display area through a graphical user interface,
computer device.
제 14 항에 있어서,
상기 표시 화면은,
상기 영상을 표시하거나, 상기 영상을 표시하면서 상기 영상 상에 상기 알고리즘들 중 적어도 하나의 결과를 표시하기 위한 영상 표시 영역, 또는
상기 알고리즘들 중 적어도 하나의 결과를 표시하기 위한 적어도 하나의 결과 표시 영역
중 적어도 하나를 포함하는,
컴퓨터 장치.
According to claim 14,
The display screen above is,
An image display area for displaying the image or displaying the result of at least one of the algorithms on the image while displaying the image, or
At least one result display area for displaying the results of at least one of the algorithms
Containing at least one of
computer device.
KR1020220139056A 2022-10-26 2022-10-26 Computer device equipped with various algorithms for judging febrile disease and method of the same KR20240058385A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220139056A KR20240058385A (en) 2022-10-26 2022-10-26 Computer device equipped with various algorithms for judging febrile disease and method of the same

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220139056A KR20240058385A (en) 2022-10-26 2022-10-26 Computer device equipped with various algorithms for judging febrile disease and method of the same

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20240058385A true KR20240058385A (en) 2024-05-03

Family

ID=91077751

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220139056A KR20240058385A (en) 2022-10-26 2022-10-26 Computer device equipped with various algorithms for judging febrile disease and method of the same

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20240058385A (en)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106352804B (en) Method for moving a sizing device using dynamic precision compatible with the NIST standard
US10796543B2 (en) Display control apparatus, display control method, camera system, control method for camera system, and storage medium
RU2533628C2 (en) Information processing device, information processing method and programme
US10404947B2 (en) Information processing apparatus, information processing method, camera system, control method for camera system, and storage medium
WO2011070871A1 (en) Information processing device, information processing method, and program
JP6094903B2 (en) Receiving apparatus and receiving side image processing method
WO2021259365A1 (en) Target temperature measurement method and apparatus, and temperature measurement system
JP2017162103A (en) Inspection work support system, inspection work support method, and inspection work support program
US12086978B2 (en) Defect detection of a component in an assembly
US11017544B2 (en) Communication terminal, communication system, communication control method, and recording medium
US11900666B2 (en) Defect detection and image comparison of components in an assembly
US20160054806A1 (en) Data processing apparatus, data processing system, control method for data processing apparatus, and storage medium
US20190128806A1 (en) Reflection characteristic measurement apparatus, machining system, reflection characteristic measurement method, object machining method, and non-transitory computer-readable storage medium
TWI468658B (en) Lens test device and method
CN108965525B (en) Detection method and device, terminal, computer equipment and readable storage medium
TWI773452B (en) Calibration method, electronic equipment and computer readable storage medium
CN110837322A (en) Projection touch control method, projection equipment, projection curtain and storage medium
US20210307619A1 (en) Fever detection
US20120044211A1 (en) Optical touch locating system and method thereof
KR20240058385A (en) Computer device equipped with various algorithms for judging febrile disease and method of the same
JP5445064B2 (en) Image processing apparatus and image processing program
TW201833510A (en) Item size calculation system capable of capturing the image through using two cameras for obtaining the actual size
JP6554820B2 (en) Image processing program, image processing apparatus, and image processing method
KR102358582B1 (en) Inspection apparatus for identifying an optical characteristic of a cover glass of mobile terminal and a method for the same
KR20160072055A (en) Apparatus and method for calibration and self-test of inertial sensors