红外体温检测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种红外体温检测方法及系统，其中，红外体温检测方法包括：通过可见光采样设备实时获取目标区域的可见光图像，并通过目标检测算法模型确定可见光图像中的目标边界框；通过红外热成像设备实时获取目标区域的热红外图像；从可见光图像中提取可见光特征点，从热红外图像中提取热红外特征点，并根据可见光特征点和热红外特征点，分别计算可见光图像和热红外图像的变换矩阵，以完成可见光图像和热红外图像的配准；根据可见光图像和热红外图像的配准结果，创建温度测量模板；根据温度测量模板和目标边界框的位置，获取人脸体温数据；基于外置的恒温源，对人脸体温数据进行校正，以得到体温检测结果。本发明专利技术能够提高人脸体温检测的效率。体温检测的效率。体温检测的效率。

【技术实现步骤摘要】
红外体温检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及红外测温
，尤其涉及一种红外体温检测方法及系统。

技术介绍

[0002]目前用于测量人体体温的装置主要有三种，分别是水银体温计、电子体温计与红外线体温计。水银体温计是目前广泛使用的测量人体体温的装置。在测量操作规范时，水银体温计的测量值是比较可靠的，并且水银温度计的成本低。但水银体温计也有局限。由于水银体温计的测温方式的限制，使其无法智能化，并无法自动、自主测量体温，并且需要使水银体温计长时间接触式待测部位才能测出准确温度。
[0003]电子体温计相对水银体温计，测量方式有很大改观。电子体温计的读数可以直观体现其测量的温度值。其测温时间也短，准确性也较高。但是电子体温计也存局限。和水银体温计一样，电子体温计为接触式测温(必须接触待测部位方能测量温度)，在多人群场所，接触式测温可能间接传染疾病，这样需要有专人定时对电子体温计进行维护处理，以消毒。同时，无论是采用水银体温计还是采用电子体温计其检测效率低，测温时只能对一个测试对象进行测试，无法实现大范围内的多人体温检测。

技术实现思路

[0004]为解决上述问题，本专利技术提供的红外体温检测方法及系统，通过将可见光图像与热红外图像相结合获取待测目标的体温数据，并在在通过所述目标检测算法模型在学习待测目标特征的过程中，通过聚类分析确定最接近所述目标边界框的先验边界框，并将最接近所述目标边界框的先验边界框作为所述目标边界框，如此能够加快目标检测算法模型的收敛速度，提高待测目标位置检测精度，从而能够提高体温检测效率和体温检测精度。
[0005]第一方面，本专利技术提供一种红外体温检测方法，包括：
[0006]通过可见光采样设备实时获取目标区域的可见光图像，并通过目标检测算法模型确定可见光图像中的目标边界框，其中，一个目标边界框内包含一个待测目标的区域，在通过所述目标检测算法模型在学习待测样本特征的过程中，通过聚类分析确定最接近所述样本边界框的先验边界框，并将最接近所述样本边界框的先验边界框作为所述样本边界框；
[0007]通过红外热成像设备实时获取所述目标区域的热红外图像；
[0008]从所述可见光图像中提取可见光特征点，从所述热红外图像中提取热红外特征点，并根据所述可见光特征点和所述热红外特征点，分别计算所述可见光图像和所述热红外图像的变换矩阵，以完成所述可见光图像和所述热红外图像的配准；
[0009]根据所述可见光图像和所述热红外图像的配准结果，创建温度测量模板；
[0010]根据所述温度测量模板和所述目标边界框的位置，获取待测目标的体温数据；
[0011]基于外置的恒温源，对所述待测目标的体温数据进行校正，以得到体温检测结果。
[0012]可选地，所述通过聚类分析确定最接近所述样本边界框的先验边界框，并将最接近所述样本边界框的先验边界框作为所述样本边界框，包括：
[0013]对所述目标检测算法模型中的训练集的先验边界框做聚类分析，以确定多个适合于待测样本的候选边界框；
[0014]根据所述多个候选边界框的置信度大小，对所述多个候选边界框进行排序；
[0015]将置信度最高的候选边界框分别与其他的候选边界框进行对比，若对比的两个候选边界框之间的交叉面积大于预设的阈值，则将与置信度最高的候选边界框对比的候选边界框从所述多个候选边界框中剔除，并将保留下来的候选边界框作为样本边界框。
[0016]可选地，所述从所述可见光图像中提取可见光特征点，从所述热红外图像中提取热红外特征点，并根据所述可见光特征点和所述热红外特征点，分别计算所述可见光图像和所述热红外图像的变换矩阵，以完成所述可见光图像和所述热红外图像的配准，包括：
[0017]采用角点检测算法分别对所述可见光图像和所述热红外图像进行特征点提取，得到所述可见光特征点和所述热红外特征点；
[0018]对所述可见光图像和所述热红外图像，分别以所述可见光特征点和所述热红外特征点为中心进行灰度窗归一化互相关，以对所述可见光特征点和所述热红外特征点进行初步特征匹配，得到初步匹配点；
[0019]采用随机抽样一致算法，并根据预设的允许误差范围将所有的初步匹配点分为内点和外点；
[0020]剔除所述外点；
[0021]根据所述内点，计算所述可见光图像和所述热红外图像的变换矩阵；
[0022]通过图像配准算法，计算所述目标边界框在所述热红外图像中所对应的位置。
[0023]可选地，所述基于外置的恒温源，对所述待测目标的体温数据进行校正，以得到体温检测结果，包括：
[0024]根据所述恒温源设定的理论绝对温度和由所述红外热成像设备测得的所述恒温源的实际绝对温度，确定温度校正系数；
[0025]根据所述温度校正系数，对所述待测目标的体温数据进行校正，以得到体温检测结果。
[0026]可选地，所述方法还包括：
[0027]根据预设的报警温度阈值范围，对所测得的人体体温进行报警温度判断；
[0028]当所述体温检测温度结果大于或小于报警温度阈值范围时，进行报警并保存可见光图像至本地。
[0029]第二方面，本专利技术提供一种红外体温检测系统，包括：
[0030]第一获取模块，被配置为通过可见光采样设备实时获取目标区域的可见光图像，并通过目标检测算法模型确定可见光图像中的目标边界框，其中，一个目标边界框内包含一个待测目标的区域，在通过所述目标检测算法模型在学习待测样本特征的过程中，通过聚类分析确定最接近所述样本边界框的先验边界框，并将最接近所述样本边界框的先验边界框作为所述样本边界框；
[0031]第二获取模块，被配置为通过红外热成像设备实时获取所述目标区域的热红外图像；
[0032]提取模块，被配置为从所述可见光图像中提取可见光特征点，从所述热红外图像中提取热红外特征点，并根据所述可见光特征点和所述热红外特征点，分别计算所述可见
光图像和所述热红外图像的变换矩阵，以完成所述可见光图像和所述热红外图像的配准；
[0033]创建模块，被配置为根据所述可见光图像和所述热红外图像的配准结果，创建温度测量模板；
[0034]第三获取模块，被配置为根据所述温度测量模板和所述目标边界框的位置，获取待测目标的体温数据；
[0035]校正模块，被配置为基于外置的恒温源，对所述待测目标的体温数据进行校正，以得到体温检测结果。
[0036]可选地，所述第一获取模块包括：
[0037]分析子模块，被配置为对所述目标检测算法模型中的训练集的先验边界框做聚类分析，以确定多个适合于待测样本的候选边界框；
[0038]排序子模块，被配置为根据所述多个候选边界框的置信度大小，对所述多个候选边界框进行排序；
[0039]对比子模块，被配置为将置信度最高的候选边界框分别与其他的候选边界框进行对比，若对比的两个候选边界框之间的交叉面积大于预设的阈值，则将与置信度最高的候选边界本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种红外体温检测方法，其特征在于，包括：通过可见光采样设备实时获取目标区域的可见光图像，并通过目标检测算法模型确定可见光图像中的目标边界框，其中，一个目标边界框内包含一个待测目标的区域，在通过所述目标检测算法模型在学习待测样本特征的过程中，通过聚类分析确定最接近所述样本边界框的先验边界框，并将最接近所述样本边界框的先验边界框作为所述样本边界框；通过红外热成像设备实时获取所述目标区域的热红外图像；从所述可见光图像中提取可见光特征点，从所述热红外图像中提取热红外特征点，并根据所述可见光特征点和所述热红外特征点，分别计算所述可见光图像和所述热红外图像的变换矩阵，以完成所述可见光图像和所述热红外图像的配准；根据所述可见光图像和所述热红外图像的配准结果，创建温度测量模板；根据所述温度测量模板和所述目标边界框的位置，获取待测目标的体温数据；基于外置的恒温源，对所述待测目标的体温数据进行校正，以得到体温检测结果。2.根据权利要求1所述的红外体温检测方法，其特征在于，所述通过聚类分析确定最接近所述样本边界框的先验边界框，并将最接近所述样本边界框的先验边界框作为所述样本边界框，包括：对所述目标检测算法模型中的训练集的先验边界框做聚类分析，以确定多个适合于待测样本的候选边界框；根据所述多个候选边界框的置信度大小，对所述多个候选边界框进行排序；将置信度最高的候选边界框分别与其他的候选边界框进行对比，若对比的两个候选边界框之间的交叉面积大于预设的阈值，则将与置信度最高的候选边界框对比的候选边界框从所述多个候选边界框中剔除，并将保留下来的候选边界框作为样本边界框。3.根据权利要求1所述的红外体温检测方法，其特征在于，所述从所述可见光图像中提取可见光特征点，从所述热红外图像中提取热红外特征点，并根据所述可见光特征点和所述热红外特征点，分别计算所述可见光图像和所述热红外图像的变换矩阵，以完成所述可见光图像和所述热红外图像的配准，包括：采用角点检测算法分别对所述可见光图像和所述热红外图像进行特征点提取，得到所述可见光特征点和所述热红外特征点；对所述可见光图像和所述热红外图像，分别以所述可见光特征点和所述热红外特征点为中心进行灰度窗归一化互相关，以对所述可见光特征点和所述热红外特征点进行初步特征匹配，得到初步匹配点；采用随机抽样一致算法，并根据预设的允许误差范围将所有的初步匹配点分为内点和外点；剔除所述外点；根据所述内点，计算所述可见光图像和所述热红外图像的变换矩阵；通过图像配准算法，计算所述目标边界框在所述热红外图像中所对应的位置。4.根据权利要求1所述的红外体温检测方法，其特征在于，所述基于外置的恒温源，对所述待测目标的体温数据进行校正，以得到体温检测结果，包括：根据所述恒温源设定的理论绝对温度和由所述红外热成像设备测得的所述恒温源的实际绝对温度，确定温度校正系数；
根据所述温度校正系数，对所述待测目标的体温数据进行校正，以得到体温检测结果。5.根据权利要求1至4任一项所述的红外体温检测方法，其特征在于，所述方法还包括：根据预设的报警温度阈值范围，对所测得的人体体温进行报警温度判断；当所述体温检测温度结果大于或小于报警温度阈值范围时，进行报警并保存可见光图像至本地。6.一种红外体温检测...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴志威，冯宝宁，邓远志，聂庆文，刘志永，
申请(专利权)人：研祥智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：