CN111583593A - 一种双波段自适应智慧测温人脸识别方法 - Google Patents
一种双波段自适应智慧测温人脸识别方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111583593A CN111583593A CN202010374803.9A CN202010374803A CN111583593A CN 111583593 A CN111583593 A CN 111583593A CN 202010374803 A CN202010374803 A CN 202010374803A CN 111583593 A CN111583593 A CN 111583593A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- temperature
- face
- temperature measurement
- image
- visible light
- Prior art date
- Legal status (The legal status 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 status listed.)
- Pending
Links
- 238000009529 body temperature measurement Methods 0.000 title claims abstract description 58
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 16
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 claims abstract description 17
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 15
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 10
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims description 10
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 10
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- 230000004927 fusion Effects 0.000 abstract description 5
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 abstract description 5
- 230000003616 anti-epidemic effect Effects 0.000 abstract 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 12
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 5
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 206010011409 Cross infection Diseases 0.000 description 2
- 206010029803 Nosocomial infection Diseases 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 2
- 241000251468 Actinopterygii Species 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 1
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 210000001061 forehead Anatomy 0.000 description 1
- 208000015181 infectious disease Diseases 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
- G08B21/18—Status alarms
- G08B21/182—Level alarms, e.g. alarms responsive to variables exceeding a threshold
-
- 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
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/25—Fusion techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
- G06V10/757—Matching configurations of points or features
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
- G06V40/166—Detection; Localisation; Normalisation using acquisition arrangements
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
- G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Multimedia (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Radiation Pyrometers (AREA)
Abstract
一种双波段自适应智慧测温人脸识别***,通过图像融合技术将可见光图像与红外图像精准匹配,并针对口罩佩戴状态优化识别算法,可智能检测有效区域温度。当发现有人员体温异常时,可自动告警。如果该人员在人脸库中,则辅助识别该人员姓名并记录。是一款融合可见光波段、红外波段、测温功能、人脸检测功能、人脸识别功能以及戴口罩情况下的人脸识别功能的智能化安全防疫监控***,从而达到非接触,低误差,高效率的免黑体超精度体温检测应用。
Description
技术领域
本发明属于人工智能领域,涉及一种智能影像人脸识别与交互硬件装置及软件处理智 能监控设备。
背景技术
如何在公共场所大范围的用更加严格的防控措施保证测温准确的同时提高测温效率 并避免交叉感染将是针对人口流动压力倍增的有效防控准备。现在市场上涌现出各种各样 的架设款红外测温仪,从数千元到几十万元,可谓“鱼龙混杂”,绝大多数的廉价的红外 热像仪测温装置并不具有人脸识别功能,造成虚警率非常高,无法有效应用,而且测温数 值误差较大,±0.5℃的标定温度精度实际上会带来1℃的温度跨度,导致体温测量极其不 准确,而且视场非常小,需要对人员的行动路线进行规定,无法实现大范围的无感测温能 力。比较高端的是依托“红外+可见光”双目摄像头,通过实时显示真彩画面,实现多人同时检测,可以做到识别误差在±0.5℃到±0.3℃之间,但由于环境温度的变化,测温结果也会随之改变,一方面的原因是红外热像仪过于廉价测温精度低、有效测温位置不准确,另一方面是由于红外热像仪测温结果会随着环境温度的变化而变化,因此无法在不同的温度环境下得到准确的结果。
发明内容
本发明通过图像融合技术将可见光图像与红外图像精准匹配,并针对口罩佩戴状态优 化识别算法,可智能检测有效区域温度,并可获得环境温度值,通过公式计算出自适应环 境温度后的温度修正值,从而得到在不同环境下测温的准确值。当发现有人员体温异常时, 可自动告警。如果该人员与人脸库中的人脸匹配成功,则辅助识别该人员姓名并记录。是 一款融合可见光波段、红外波段、测温功能、人脸检测功能、人脸识别功能以及戴口罩情 况下的人脸识别功能的智能化安全防疫监控***。
值得一提的是,创新提出的根据不同环境温度下的自适应偏移值调节,只需机器在出 厂时用恒温物体标定得到计算公式所需要的参数,则在使用中便无需黑体亦可高精准测 温。
一种双波段自适应智慧测温人脸识别方法,包括以下步骤:
第一步:录入已知人员人脸图像信息到数据库中;
第二步:***采集红外图像和可见光图像;
第三步:通过温度传感器采集环境温度,根据不同环境温度下的自适应偏移值调节, 对测温值进行修正,从而得到在不同环境下测温的准确值
第四步:自动识别图像中的人脸轮廓,判断是否为可测人脸;
第五步:自动识别图像中人脸的测温有效区域;
第六步:根据偏移值,高精度检测测温有效区域温度;
第七步:实时抓拍有效测温人脸图像;
第八步:将测温人脸图像匹配人脸数据库,高于阈值的最佳匹配人脸作为正确匹配结果;
第九步:实时输出呈现采集到的测温温度并匹配人脸信息;
第十步:如匹配成功则显示此被测人员信息;
第十一步:当有效测温区域温度异常时自动告警;
第十二步:将被测所有人员信息及体温内容保持至***。
步骤3所述根据不同环境温度下的自适应偏移值调节,只需机器在出厂时用恒温物体标定 得到计算公式所需要的参数,算法公式中所涉及的参数T1,T2,..Ti需要在出厂前对不同的 环境温度值C1,C2,…Ci下的恒温物体B进行采集,公示算法如下:
设:
T为检测温度;B为黑体温度,为固定值,如36.5℃;C为环境温度
则有:
则当:
Ci<Cp<Ci+1
进一步的,步骤3所述自适应温度偏移值可手工校准。
进一步的,根据用户设定,对相关告警信息可选择设定,包括体温异常数值及人员信 息。
进一步的,步骤2所述采集红外图像和可见光图像的设备为红外测温仪和可见光相机。
有益效果:
“双波段自适应智慧测温人脸识别***”是用非接触式的红外相机结合AI技术,智能分辨锁定每人有效测温区域温度(额头),通过自适应偏移值测定算法,来保证测温精准、高效。实现体温异常智能告警、多人大范围同时测温,搭配采用的航空级红外热像仪,可使测温精度稳定在±0.2℃以内(免黑体),最佳测温距离为2到6米远距离非接触式测温,单人体温检测速度<0.1秒,人脸检测速度<0.1秒,1名工作人员操作高精度测温系 统设备便可实现准确可靠的快速体温筛查。
此“双波段自适应智慧测温人脸识别***”是针对疫情特殊时期对体温检测的实际需 要,用远程无感测温融合光学技术、结合AI人脸检测、AI自适应温度偏移值调节,从而达到非接触,低误差,高效率的免黑体超精度体温检测应用。从而可以有效减少由现有手持式温度检测方式引起的排查效率低,交叉感染几率高等疫情防控痛点。
此***可便捷部署在医院、住宅区、机关单位、学校、企业工厂、交通枢纽、商超、银行等各类人流密集场所,完成大范围、高精度的体温快速筛查,配合高精度测温设备的少量复核,可有效提升效率,避免排队群聚,减少传染风险。
附图说明:
图1为***架构图。
具体实施方式
一种双波段自适应智慧测温人脸识别***主要包括以下模块,请参阅图1。具体包括 ***运行主机,红外测温仪,可见光相机,电源线。
所述的***运行主机,是***软件运行载体,运行红外测温与可见光融合算法、自适 应温度偏移值测定、人工智能技术锁定测温有效区域、显示测温数值功能、告警异常体温 功能、人脸识别匹配功能、存储抓拍图像功能、人机交互功能。
所述的红外测温仪,是红外图像信息采集端,也是根据***确定的有效测温区域进行 测温并回馈测温结果部分。
所述可见光相机,是可见光图像信息采集端,也根据***抓怕人脸图像。
所述的电源线,是给***运行主机,红外测温仪,可见光相机供电部分。
用户测温实施步骤:
第一步:多人戴口罩并行进入测温区域。
第二步:***实施人脸识别无感测温。
第三步:发现体温异常人员实时告警。
下面根据具体实施例,对所述发明进行进一步的阐述:
本发明至少包括以下步骤:
第一步:将硬件设备之间正确连线并接通电源
具体地,将红外相机、可见光相机、数据传输串口和温度传感器连接至***主机,将 红外相机和可见光相机接通电源,将***主机接通电源。
第二步:打开***运行主机并加载***软件
具体地,可通过开机自启动和程序自加载来实现开机后***的自动运行,无需人工操 作干预,也可通过主机上软件图标人为开启软件。
第三步:操作***运行主机初始化数据
具体地,软件进行初始化,把变量赋为默认值,把控件设为默认状态,把需要使用的 相关内容置为准备完成状态,加载人脸检测等功能所需要的AI模型和算法。
第四步:启动***,***加载数据信息,加载红外、可见光相机
具体地,***通过与红外、可见光相机的数据交互,采集相关的图像至***界面显示, 加载配置数据,包括相机名称和视频流地址、初始温度偏移值、超温报警门限值、人脸识 别灵敏度、数据串口位置等***基本信息。
第五步:***运行主机显示***测温界面
具体地,红外相机开始进行现场温度采集,可见光相机开始进行现场图像采集,相关 图像通过***的融合和标定后输出到软件界面,***界面上通过按键和提示文字与用户进 行交互,令用户进行控制、校准、记录和删除等操作。
第六步:***自动运行根据环境温度的偏移值测定程序,确定偏移值
具体地,将温度传感器悬空放置,***实时地从温度传感器获取当前环境的温度,根 据红外测温仪的温度特性曲线和当前温度确定检测温度值的修正量,软件输出数据是所测 温度经修正后的值,以此修正红外测温仪随着温度变化而产生的误差。
根据不同环境温度下的自适应偏移值调节,只需机器在出厂时用恒温物体标定得到计 算公式所需要的参数,算法公式中所涉及的参数T1,T2,..Ti需要在出厂前对不同的环境温 度值C1,C2,…Ci下的恒温物体B进行采集,公示算法如下:
设:
T为检测温度;B为黑体温度,为固定值,如36.5℃;C为环境温度
则有:
则当:
Ci<Cp<Ci+1
第七步:当***发现环境人脸特征后自动识别有效测温区域进行测温
具体地,可见光相机优先采集环境信息并抓拍人脸图像,***运行主机进行识别运算, 确定有效测温区域,控制红外测温仪对有效测温区域进行精准测温,并反馈数据给运行主 机,运行主机将人脸抓拍图像与测温结果匹配显示在***界面。
第八步:人脸识别功能同时启用,如识别人脸特征与数据库人脸数据匹配,则界面显 示人脸数据库中照片,代表匹配成功。
具体地,通过当前人脸特征和预存的人脸特征进行比对,可以识别特定的人脸数据, 一旦识别到匹配的人脸,***软件就能够通过预先设定的动作来进行反馈,如设定特定人 员的欢迎语,进行人脸考勤,对特殊人员进行标示和提醒等等。
第九步:当测温结果超过***内设定值,则***告警,告警方式可以是界面显示弹窗、 声光效果等。
第十步:***告警后将体温异常人员抓拍的可见光图像标注显示。
进一步地,用户可以在***界面上查看到这些信息。
第十一步:返回第七步
本发明所述的***运行主机可以是台式机电脑、笔记本电脑、集成一体机等,但需要 鼠标键盘或触屏模式进行人机交互操作,并且主机要能支持***软件运行。所述红外测温 仪可以是各类品牌型号设备,但不同设备会引起测温识别精准度差异。所述的可见光相机 可以是各类品牌型号设备,但不同设备会引起有效测温区域识别准确度、人脸识别精度不 同。
本领域内的技术人员应该还可以进一步意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各 示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、计算机软件二者结合方式来实现,为了清楚地 说明硬件和软件的可互换性,在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及 步骤。这些功能具体的数据表现取决于技术方案的特定硬件应用和设计约束条件。专业技 术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认 为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以用硬件、处理器执行的软件 模块,或者二者的结合来实施,或集成在手机中完成。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、 或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或 者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表 述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可 以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外,在不相互矛盾的情况下,本 领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特 征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的, 不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例 进行变化、修改、替换和变型。
以上所述本发明的具体实施方式,并不构成对本发明保护范围的限定。任何根据本发 明的技术构思所做出的各种其他相应的改变与变形,均应包含在本发明权利要求的保护范 围内。
Claims (5)
1.一种双波段自适应智慧测温人脸识别方法,其特征在于:包括以下步骤:
第一步:录入已知人员人脸图像信息到数据库中;
第二步:***采集红外图像和可见光图像;
第三步:通过温度传感器采集环境温度,根据不同环境温度下的自适应偏移值调节,对测温值进行修正,从而得到在不同环境下测温的准确值
第四步:自动识别图像中的人脸轮廓,判断是否为可测人脸;
第五步:自动识别图像中人脸的测温有效区域;
第六步:根据偏移值,高精度检测测温有效区域温度;
第七步:实时抓拍有效测温人脸图像;
第八步:将测温人脸图像匹配人脸数据库,高于阈值的最佳匹配人脸作为正确匹配结果;
第九步:实时输出呈现采集到的测温温度并匹配人脸信息;
第十步:如匹配成功则显示此被测人员信息;
第十一步:当有效测温区域温度异常时自动告警;
第十二步:将被测所有人员信息及体温内容保持至***。
3.根据权利要求1所述的一种双波段自适应智慧测温人脸识别方法,其特征在于:步骤3所述自适应温度偏移值可手工校准。
4.根据权利要求1所述的一种双波段自适应智慧测温人脸识别方法,其特征在于:进一步的,根据用户设定,对相关告警信息可选择设定,包括体温异常数值及人员信息。
5.根据权利要求1所述的一种双波段自适应智慧测温人脸识别方法,其特征在于:步骤2所述采集红外图像和可见光图像的设备为红外测温仪和可见光相机。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010374803.9A CN111583593A (zh) | 2020-05-06 | 2020-05-06 | 一种双波段自适应智慧测温人脸识别方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010374803.9A CN111583593A (zh) | 2020-05-06 | 2020-05-06 | 一种双波段自适应智慧测温人脸识别方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111583593A true CN111583593A (zh) | 2020-08-25 |
Family
ID=72117026
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010374803.9A Pending CN111583593A (zh) | 2020-05-06 | 2020-05-06 | 一种双波段自适应智慧测温人脸识别方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111583593A (zh) |
Cited By (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111915686A (zh) * | 2020-09-18 | 2020-11-10 | 深圳市商汤科技有限公司 | 标定方法及装置、测温人脸识别装置 |
CN112197218A (zh) * | 2020-09-23 | 2021-01-08 | 国网冀北电力有限公司技能培训中心 | 一种综合能源智慧路灯及其疫情防控方法 |
CN112380938A (zh) * | 2020-11-04 | 2021-02-19 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种人脸识别及测温方法、装置、设备及介质 |
CN112461374A (zh) * | 2020-11-13 | 2021-03-09 | 上海优加利健康管理有限公司 | 一种红外测温设备 |
CN112784703A (zh) * | 2021-01-04 | 2021-05-11 | 长春理工大学 | 一种基于多光谱的人员行动轨迹确定方法 |
CN112816074A (zh) * | 2021-03-26 | 2021-05-18 | 深圳证面智联科技有限公司 | 户外适用的人脸识别测温*** |
CN113108919A (zh) * | 2021-04-09 | 2021-07-13 | 重庆中科云从科技有限公司 | 人体温度检测方法、装置和存储介质 |
CN113140092A (zh) * | 2021-04-13 | 2021-07-20 | 云南云能科技有限公司 | 一种公共场所人员监控***及方法 |
CN113283337A (zh) * | 2020-10-01 | 2021-08-20 | 黑芝麻智能科技(上海)有限公司 | 红外访问方法、非暂时性计算机可读介质 |
CN113297941A (zh) * | 2021-05-18 | 2021-08-24 | 宁波书写芯忆科技有限公司 | 远距离ai智慧测温人脸识别*** |
CN113313866A (zh) * | 2021-04-02 | 2021-08-27 | 上海安威士科技股份有限公司 | 一种远程体温检测与身份识别方法及其*** |
CN113749623A (zh) * | 2020-11-23 | 2021-12-07 | 田海中 | 一种非接触式即速精准测量口腔体温的方法、***及装置 |
CN113807329A (zh) * | 2021-11-18 | 2021-12-17 | 深圳市沃特沃德软件技术有限公司 | 融合监控方法、装置和计算机设备 |
CN114235165A (zh) * | 2021-12-15 | 2022-03-25 | 浙江富视云智能科技有限公司 | 一体化智能巡检多人测温装置 |
CN114708673A (zh) * | 2022-06-07 | 2022-07-05 | 深圳市海清视讯科技有限公司 | 考勤设备的校温方法、装置、设备及可读存储介质 |
JP7538732B2 (ja) | 2021-01-28 | 2024-08-22 | 株式会社フジタ | 体表面温度測定システム |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000217788A (ja) * | 1999-02-01 | 2000-08-08 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 放射体温計 |
CN201352153Y (zh) * | 2008-09-03 | 2009-11-25 | 袁剑敏 | 一种人体及物体表面非接触红外测温仪 |
CN104215335A (zh) * | 2014-09-29 | 2014-12-17 | 中国计量学院 | 一种无线红外测温装置 |
CN106289532A (zh) * | 2016-08-05 | 2017-01-04 | 西安西拓电气股份有限公司 | 一种红外热图像的温度提取方法及装置 |
CN107591207A (zh) * | 2017-08-24 | 2018-01-16 | 深圳市华盛昌科技实业股份有限公司 | 一种疫情排查方法、装置、***及设备 |
CN109916517A (zh) * | 2017-12-12 | 2019-06-21 | 纬创资通股份有限公司 | 热影像处理***及方法 |
CN110411570A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-11-05 | 武汉高德智感科技有限公司 | 基于人体检测和人体跟踪技术的红外人体温度筛查方法 |
-
2020
- 2020-05-06 CN CN202010374803.9A patent/CN111583593A/zh active Pending
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000217788A (ja) * | 1999-02-01 | 2000-08-08 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 放射体温計 |
CN201352153Y (zh) * | 2008-09-03 | 2009-11-25 | 袁剑敏 | 一种人体及物体表面非接触红外测温仪 |
CN104215335A (zh) * | 2014-09-29 | 2014-12-17 | 中国计量学院 | 一种无线红外测温装置 |
CN106289532A (zh) * | 2016-08-05 | 2017-01-04 | 西安西拓电气股份有限公司 | 一种红外热图像的温度提取方法及装置 |
CN107591207A (zh) * | 2017-08-24 | 2018-01-16 | 深圳市华盛昌科技实业股份有限公司 | 一种疫情排查方法、装置、***及设备 |
CN109916517A (zh) * | 2017-12-12 | 2019-06-21 | 纬创资通股份有限公司 | 热影像处理***及方法 |
CN110411570A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-11-05 | 武汉高德智感科技有限公司 | 基于人体检测和人体跟踪技术的红外人体温度筛查方法 |
Cited By (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111915686A (zh) * | 2020-09-18 | 2020-11-10 | 深圳市商汤科技有限公司 | 标定方法及装置、测温人脸识别装置 |
CN112197218A (zh) * | 2020-09-23 | 2021-01-08 | 国网冀北电力有限公司技能培训中心 | 一种综合能源智慧路灯及其疫情防控方法 |
CN113283337A (zh) * | 2020-10-01 | 2021-08-20 | 黑芝麻智能科技(上海)有限公司 | 红外访问方法、非暂时性计算机可读介质 |
CN112380938A (zh) * | 2020-11-04 | 2021-02-19 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种人脸识别及测温方法、装置、设备及介质 |
CN112380938B (zh) * | 2020-11-04 | 2024-05-03 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种人脸识别及测温方法、装置、设备及介质 |
CN112461374A (zh) * | 2020-11-13 | 2021-03-09 | 上海优加利健康管理有限公司 | 一种红外测温设备 |
CN113749623B (zh) * | 2020-11-23 | 2023-11-03 | 田海中 | 一种非接触式即速精准测量口腔体温的方法、***及装置 |
CN113749623A (zh) * | 2020-11-23 | 2021-12-07 | 田海中 | 一种非接触式即速精准测量口腔体温的方法、***及装置 |
CN112784703A (zh) * | 2021-01-04 | 2021-05-11 | 长春理工大学 | 一种基于多光谱的人员行动轨迹确定方法 |
CN112784703B (zh) * | 2021-01-04 | 2024-01-16 | 长春理工大学 | 一种基于多光谱的人员行动轨迹确定方法 |
JP7538732B2 (ja) | 2021-01-28 | 2024-08-22 | 株式会社フジタ | 体表面温度測定システム |
CN112816074A (zh) * | 2021-03-26 | 2021-05-18 | 深圳证面智联科技有限公司 | 户外适用的人脸识别测温*** |
CN113313866A (zh) * | 2021-04-02 | 2021-08-27 | 上海安威士科技股份有限公司 | 一种远程体温检测与身份识别方法及其*** |
CN113108919A (zh) * | 2021-04-09 | 2021-07-13 | 重庆中科云从科技有限公司 | 人体温度检测方法、装置和存储介质 |
CN113140092A (zh) * | 2021-04-13 | 2021-07-20 | 云南云能科技有限公司 | 一种公共场所人员监控***及方法 |
CN113297941A (zh) * | 2021-05-18 | 2021-08-24 | 宁波书写芯忆科技有限公司 | 远距离ai智慧测温人脸识别*** |
CN113807329A (zh) * | 2021-11-18 | 2021-12-17 | 深圳市沃特沃德软件技术有限公司 | 融合监控方法、装置和计算机设备 |
CN114235165A (zh) * | 2021-12-15 | 2022-03-25 | 浙江富视云智能科技有限公司 | 一体化智能巡检多人测温装置 |
CN114708673A (zh) * | 2022-06-07 | 2022-07-05 | 深圳市海清视讯科技有限公司 | 考勤设备的校温方法、装置、设备及可读存储介质 |
CN114708673B (zh) * | 2022-06-07 | 2022-09-06 | 深圳市海清视讯科技有限公司 | 考勤设备的校温方法、装置、考勤设备及可读存储介质 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111583593A (zh) | 一种双波段自适应智慧测温人脸识别方法 | |
KR101754154B1 (ko) | 복수대역 카메라와 통계적 샘플링을 이용한 공공장소 발열환자 감지 시스템 및 이를 이용한 발열환자 감지 방법 | |
CN110196103A (zh) | 温度测量方法及相关设备 | |
KR20150129937A (ko) | 객체 건강 상태 판단 방법 및 시스템 | |
CN111325127A (zh) | 一种异常对象判断方法、***、机器可读介质及设备 | |
WO2021184854A1 (zh) | 图像处理的方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
CN111458037A (zh) | 一种体温筛查记录装置及体温筛查处理方法 | |
US11769330B2 (en) | System and method for video analytics for thermography procedure compliance | |
US20220011165A1 (en) | Elevated temperature screening using pattern recognition in thermal images | |
CN211696699U (zh) | 一种一体化智能人体测温终端和*** | |
CN115701297A (zh) | 热成像资产检查***和方法 | |
CN110794732A (zh) | 一种智能安全监控*** | |
CN213932837U (zh) | 一种具有激光测距仪的便携式热像仪*** | |
CN112539840A (zh) | 具有温湿度传感器的便携式热像仪***及热像检测方法 | |
CN112880838A (zh) | 红外体温检测方法、存储介质以及红外体温检测设备 | |
CN114001825A (zh) | 体温测试方法、电子设备及存储介质 | |
JP2008304972A (ja) | データ収集装置 | |
CN110727301B (zh) | 一种环境智能预警方法及*** | |
CN213543813U (zh) | 一种具有温湿度传感器的便携式热像仪*** | |
CN113297941A (zh) | 远距离ai智慧测温人脸识别*** | |
CN113405666A (zh) | 结合识别人脸的红外热成像人体温度差值检测方法及装置 | |
CN114646398A (zh) | 温度测量的方法和装置 | |
CN112539842A (zh) | 一种新型耳塞式人体体温检测方法及装置 | |
CN206573147U (zh) | 智能家庭安防报警数字时钟 | |
CN212208327U (zh) | 人脸识别测温*** |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |