[發(fā)明專利]人臉溫度檢測(cè)的方法、系統(tǒng)、裝置和計(jì)算機(jī)設(shè)備

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010338885.1
• 申請(qǐng)日: 2020-04-26
• 公開（公告）號(hào): CN111626125B
• 公開（公告）日: 2023-04-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李璐一;任洲甫
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江大華技術(shù)股份有限公司
• 主分類號(hào): G06V40/16
• 分類號(hào): G06V40/16;A61B5/01;G01J5/00;G06V40/10;G01J5/48;G01K13/00
• 代理公司: 杭州華進(jìn)聯(lián)浙知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 33250
• 代理人: 金無量

本申請(qǐng)涉及一種人臉溫度檢測(cè)的方法、系統(tǒng)、裝置和計(jì)算機(jī)設(shè)備，其中，該人臉溫度檢測(cè)的方法包括：獲取目標(biāo)的紅外圖像，通過人體檢測(cè)模型對(duì)該紅外圖像進(jìn)行人體識(shí)別，輸出人體目標(biāo)框，在該人體目標(biāo)框內(nèi)，通過人臉檢測(cè)模型度對(duì)該目標(biāo)進(jìn)行人臉識(shí)別，輸出人臉目標(biāo)框，根據(jù)人臉目標(biāo)框中的人臉區(qū)域的溫度信息，計(jì)算該目標(biāo)的人臉溫度，解決了從紅外圖像中進(jìn)行人臉識(shí)別的準(zhǔn)確度較低的問題，提高了人臉識(shí)別和測(cè)溫的準(zhǔn)確度。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及紅外檢測(cè)領(lǐng)域，特別是涉及人臉溫度檢測(cè)的方法、系統(tǒng)、裝置和計(jì)算機(jī)設(shè)備。

背景技術(shù)

在疫情防控的過程中，體溫檢測(cè)是對(duì)疑似感染人群最高效的確認(rèn)手段，因此在出現(xiàn)嚴(yán)重疫情時(shí)，需要工作人員對(duì)市民進(jìn)行體溫檢測(cè)，在體溫檢測(cè)通過的情況下，市民才能夠出行，否則會(huì)有發(fā)生交叉感染的風(fēng)險(xiǎn)。但是通過人工進(jìn)行體溫檢測(cè)費(fèi)時(shí)費(fèi)力，且夜間工作人員數(shù)量減少，導(dǎo)致夜間的防控力度遠(yuǎn)低于白天，為城市安全帶來了巨大的隱患。

在相關(guān)技術(shù)中，為了實(shí)現(xiàn)夜間的體溫檢測(cè)，研究人員通過自適應(yīng)分類算法實(shí)現(xiàn)對(duì)紅外圖像進(jìn)行人臉識(shí)別的訓(xùn)練和輸出，但是由于紅外圖像的對(duì)比度較低，人臉區(qū)域在整個(gè)圖像里所占比例較小，因此將人臉從紅外圖像中識(shí)別出來效果往往不佳，準(zhǔn)確度較低。

目前針對(duì)相關(guān)技術(shù)中從紅外圖像中進(jìn)行人臉識(shí)別的準(zhǔn)確度較低的問題，尚未提出有效的解決方案。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種人臉溫度檢測(cè)的方法、系統(tǒng)、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，以至少解決相關(guān)技術(shù)中從紅外圖像中進(jìn)行人臉識(shí)別的準(zhǔn)確度較低的問題。

第一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種人臉溫度檢測(cè)的方法，所述方法包括：

獲取目標(biāo)的紅外熱成像，通過人體檢測(cè)模型對(duì)所述紅外熱成像進(jìn)行人體識(shí)別，輸出人體目標(biāo)框；

在所述人體目標(biāo)框內(nèi)，通過人臉檢測(cè)模型對(duì)所述目標(biāo)進(jìn)行人臉識(shí)別，輸出人臉目標(biāo)框；

根據(jù)所述人臉目標(biāo)框中的人臉區(qū)域的溫度信息，計(jì)算所述目標(biāo)的人臉溫度。

在其中一些實(shí)施例中，所述根據(jù)所述人臉目標(biāo)框中的人臉區(qū)域的溫度信息，計(jì)算所述目標(biāo)的人臉溫度包括：

確定所述人臉目標(biāo)框中人臉的姿態(tài)角度；

從預(yù)存的人臉模板圖像庫(kù)中確定與所述姿態(tài)角度匹配的目標(biāo)人臉模板圖像，其中，所述預(yù)存的人臉模板圖像庫(kù)中包括人臉在多個(gè)姿態(tài)角度下的人臉模板圖像；

將所述人臉目標(biāo)框與所述目標(biāo)人臉模板圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，標(biāo)注所述人臉目標(biāo)框中的額頭區(qū)域，在所述額頭區(qū)域中，根據(jù)所述紅外熱成像中的溫度信息，計(jì)算所述目標(biāo)的人臉溫度。

在其中一些實(shí)施例中，在所述標(biāo)注所述人臉目標(biāo)框中的額頭區(qū)域之前，還包括：

獲取多種人體姿態(tài)下的紅外人臉圖像，在每個(gè)所述紅外人臉圖像中，標(biāo)注額頭區(qū)域和特征點(diǎn)坐標(biāo)位置。

在其中一些實(shí)施例中，在所述計(jì)算所述目標(biāo)的人臉溫度之后，所述方法還包括：

在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)，通過多目標(biāo)跟蹤算法對(duì)所述目標(biāo)進(jìn)行多次人臉溫度檢測(cè)，計(jì)算所述多次人臉溫度檢測(cè)結(jié)果的平均值；

在所述平均值大于溫度閾值的情況下，將所述目標(biāo)標(biāo)記為超溫人員，在所述超溫人員的數(shù)值大于警示閾值的情況下，發(fā)出警示信息。

在其中一些實(shí)施例中，生成所述人體檢測(cè)模型的方法包括：

獲取多個(gè)人體紅外熱成像，對(duì)所述人體紅外熱成像中的人體區(qū)域進(jìn)行標(biāo)注，通過深度學(xué)習(xí)卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，生成所述人體檢測(cè)模型。

在其中一些實(shí)施例中，生成所述人臉檢測(cè)模型的方法包括：