基于红外检测的群体体温筛查方法及其设备技术

本公开提供了一种基于红外检测的群体体温筛查方法及其设备。基于红外检测的群体体温筛查方法包括：基于温度数据集合中多个温度数据的分布特性，确定温度阈值；分别获取第一红外热像图中各被采集对象的温度数据；以及基于所述温度阈值和各被采集对象的温度数据，分别对各被采集对象进行筛查。

Group body temperature screening method and equipment based on infrared detection

【技术实现步骤摘要】
基于红外检测的群体体温筛查方法及其设备
本公开涉及红外温度检测
，尤其涉及一种基于红外检测的群体体温筛查方法及其设备。
技术介绍
红外线辐射是存在于自然界中最广泛的电磁波辐射，它在电磁波连续频谱中波长为0.75～1000μm。物体表面温度如果超过绝对零度即会辐射出红外线。红外热成像技术即是运用光电技术检测物体热辐射的红外线特定波段信号，将该信号转换成可供人类视觉分辨的图像和图形，并可以进一步计算出温度值。红外热成像技术使人类超越了视觉障碍，由此人们可以“看到”物体表面的温度分布状况。目前，红外热成像技术由于具有非接触检测、测温范围宽等优势，已被广泛应用于需要进行体温检测、筛查等场所。如通过红外摄像机同时对场所内的多人进行热成像，并基于热像图显示的内容进行体温测量。这种方式虽然具有测量速度快、效率高等优点，但由于测得的温度会受到若干因素影响，如红外摄像机机芯温度、大气温度、被采集对象之间距离等因素，造成较大的测量误差，从而降低筛查的正确率。
技术实现思路
本公开的目的在于提供一种基于红外检测的群体体温筛查方法及其设备，至少在一定程度上克服相关技术中通过红外检测来进行温度筛查准确度低的问题。本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。根据本公开的一个方面，提供一种基于红外检测的群体体温筛查方法，包括：基于温度数据集合中多个温度数据的分布特性，确定温度阈值；分别获取第一红外热像图中各被采集对象的温度数据；以及基于所述温度阈值和各被采集对象的温度数据，分别对各被采集对象进行筛查。在本公开一个实施例中，基于温度数据集合中多个温度数据的分布特性，确定温度阈值，包括：分别确定所述温度数据集合中多个温度数据的第一分布特征值和第二分布特征值；以及基于所述第一分布特征值和所述第二分布特征值，确定所述温度阈值。在本公开一个实施例中，所述第一分布特征值包括：均值或中位值；所述第二分布特征值包括：方差；基于所述第一分布特征值和所述第二分布特征值，确定所述温度阈值，包括：根据下述公式，确定所述温度阈值T：T＝U+K*A；其中，U为所述第一分布特征值，A为所述第二分布特征值，K为预设系数。在本公开一个实施例中，所述温度数据集合中的多个温度数据与各被采集对象的温度数据是在同一预设环境下采集到的。在本公开一个实施例中，在基于所述温度阈值和各被采集对象的温度数据，分别对各被采集对象进行筛查之后，所述方法还包括：将各被采集对象的温度数据添加到所述温度数据集合中。在本公开一个实施例中，基于温度数据集合中多个温度数据的分布特性，确定温度阈值，包括：当检测到所述温度数据集合中的温度数据被更新时，基于所述温度数据集合中更新后的温度数据的分布特性，重新确定所述温度阈值。在本公开一个实施例中，所述温度数据集合中的多个温度数据和各被采集对象的温度数据，是基于各被采集对象身体的同一预设部位采集的。在本公开一个实施例中，分别获取第一红外热像图中各被采集对象的温度数据，包括：在所述第一红外热像图中分别识别各被采集对象的所述预设部位，获取各被采集对象的所述预设部位的所述温度数据。在本公开一个实施例中，所述温度数据集合中的多个温度数据和各被采集对象的温度数据，是在各被采集对象进入所述预设环境后的预设时间之后采集的。在本公开一个实施例中，所述方法还包括：获取第二红外热像图中各被采集对象的温度数据；以及将各被采集对象的温度数据添加到温度数据集合中。根据本公开的另一个方面，提供一种基于红外检测的群体体温筛查装置，包括：阈值确定模块，用于基于温度数据集合中多个温度数据的分布特性，确定温度阈值；数据获取模块，用于分别获取第一红外热像图中各被采集对象的温度数据；以及对象筛查模块，用于基于所述温度阈值和各被采集对象的温度数据，分别对各被采集对象进行筛查。根据本公开的再一个方面，提供一种基于红外检测的群体体温筛查设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述的基于红外检测的群体体温筛查方法。根据本公开的又一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的基于红外检测的群体体温筛查方法。根据本公开的又一个方面，提供一种基于红外检测的群体体温筛查系统，包括：红外采集设备，用于采集被采集对象的红外辐射，并将所述被采集对象的红外辐射转换为电信号，形成红外热像图；以及上述的基于红外检测的群体体温筛查设备，用于对由所述电信号形成的红外热像图进行处理。在本公开一个实施例中，所述系统还包括：检测通道，包括：入口和出口；所述红外采集设备被置于所述检测通道的出口位置。本公开实施例提供的基于红外检测的群体体温筛查方法，基于采集到的大量温度数据的分布特性，确定用于进行异常温度筛查的温度阈值，通过使用具有统计特性的相对阈值来替代相关技术中绝对阈值，可以克服因为红外采集设备采集到的温度数据不准确而导致的体温筛查虚警率和漏检率高的问题，增加体温筛查的准确度。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本公开一个示例性实施例提供的基于红外检测的群体体温筛查系统的结构示意图。图2示出本公开实施例中一种基于红外检测的群体体温筛查方法的流程图。图3示出本公开实施例中另一种基于红外检测的群体体温筛查方法的流程图。图4是根据一示例示出的温度数据集合中温度数据的分布示意图。图5示出本公开实施例中再一种基于红外检测的群体体温筛查方法的流程图。图6示出本公开实施例中再一种基于红外检测的群体体温筛查方法的流程图。图7示出本公开实施例中再一种基于红外检测的群体体温筛查方法的流程图。图8示出本公开实施例中一种基于红外检测的群体体温筛查装置的示意图。图9示出本公开实施例中一种电子设备的示意图。图10示出本公开实施例中一种计算机可读存储介质的示意图。具体实施方式现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于红外检测的群体体温筛查方法，其特征在于，包括：/n基于温度数据集合中多个温度数据的分布特性，确定温度阈值；/n分别获取第一红外热像图中各被采集对象的温度数据；以及/n基于所述温度阈值和各被采集对象的温度数据，分别对各被采集对象进行筛查。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于红外检测的群体体温筛查方法，其特征在于，包括：
基于温度数据集合中多个温度数据的分布特性，确定温度阈值；
分别获取第一红外热像图中各被采集对象的温度数据；以及
基于所述温度阈值和各被采集对象的温度数据，分别对各被采集对象进行筛查。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于温度数据集合中多个温度数据的分布特性，确定温度阈值，包括：
分别确定所述温度数据集合中多个温度数据的第一分布特征值和第二分布特征值；以及
基于所述第一分布特征值和所述第二分布特征值，确定所述温度阈值。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一分布特征值包括：均值或中位值；所述第二分布特征值包括：方差；基于所述第一分布特征值和所述第二分布特征值，确定所述温度阈值，包括：根据下述公式，确定所述温度阈值T：
T＝U+K*A；
其中，U为所述第一分布特征值，A为所述第二分布特征值，K为预设系数。


4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述温度数据集合中的多个温度数据与各被采集对象的温度数据是在同一预设环境下采集到的。


5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，在基于所述温度阈值和各被采集对象的温度数据，分别对各被采集对象进行筛查之后，所述方法还包括：
将各被采集对象的温度数据添加到所述温度数据集合中。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于温度数据集合中多个温度数据的分布特性，确定温度阈值，包括：
当检测到所述温度数据集合中的温度数据被更新时，基于所述温度数据集合中更新后的温度数据的分布特性，重新确定所述温度阈值。


7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述温度数据集合中的多个温度数据和各被采集对象的温度数据，是基于各被采集对象身体的同一预设部位采集的。


8.根据权利要求7所...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔忠伟，
申请(专利权)人：北京领邦智能装备股份公司，
类型：发明
国别省市：北京;11