CN112232186A - 防疫监测方法与*** - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种防疫监测方法与***，防疫监测方法，包括：获取可见光图像与对应的热成像图像；根据可见光图像与热成像图像，获取可见光图像中多个人脸的检测信息，检测信息包括人脸温度和/或是否佩戴口罩；对多个人脸进行人脸识别，获取多个人脸的注册信息；将多个人脸的注册信息与对应的检测信息进行关联，输出监测结果。本申请可以进行多目标人脸识别与体温、口罩检测，不需要人员特意配合，监测全程无感，减少人员集聚。

Description

防疫监测方法与***

技术领域

本申请涉及公共卫生技术领域，具体涉及一种防疫监测方法与***。

背景技术

公共场所人员密集且人流量大，而病毒主要通过空气飞沫和物理接触传播，使得公共场所具有较高的病毒传播风险。为防止病毒传播，人员在公共区域须戴口罩，并且体温不能超过正常体温，为此，很多人脸识别与体温检测相关产品投入应用，但现有的产品每次只能对一个人进行检测，并且需要人员主动配合，站在设备面前进行体温检测与人脸识别，效率低、速度慢，容易造成人员聚集，增加病毒传播风险。

发明内容

针对上述技术问题，本申请提供一种防疫监测方法与***，可以进行多目标人脸识别与体温、口罩检测，不需要人员特意配合，监测全程无感，减少人员集聚。

为解决上述技术问题，本申请提供一种防疫监测方法，包括：

获取可见光图像与对应的热成像图像；

根据所述可见光图像与所述热成像图像，获取所述可见光图像中多个人脸的检测信息，所述检测信息包括人脸温度和/或是否佩戴口罩；

对所述多个人脸进行人脸识别，获取所述多个人脸的注册信息；

将所述多个人脸的注册信息与对应的检测信息进行关联，输出监测结果。

其中，所述根据所述可见光图像与所述热成像图像，获取所述可见光图像中多个人脸的检测信息，包括：

检测所述可见光图像中的人脸；

若有未绑定人脸温度的人脸，则根据目标人脸在所述可见光图像的位置，获取所述热成像图像里对应位置的最高温度作为所述目标人脸的人脸温度；

将所述人脸温度与所述目标人脸绑定；

检测所述目标人脸是否戴口罩；

对所述目标人脸是否佩戴口罩的结果进行标记，得到所述目标人脸的检测信息，所述检测信息包括人脸温度和是否佩戴口罩。

其中，所述对所述多个人脸进行人脸识别，获取所述多个人脸的注册信息，包括：

赋予所述可见光图像中的每个人脸不同的人脸标识；

判断所述可见光图像中是否有在当前帧未进行人脸识别的人脸；

若有在当前帧未进行人脸识别的人脸，则判断对应的人脸标识是否在注册人脸标识数组或未注册人脸标识数组里；

若不在注册人脸标识数组或未注册人脸标识数组里，则进行人脸识别，获取对应人脸的注册信息。

其中，所述进行人脸识别，获取对应人脸的注册信息，包括：

将待识别人脸的人脸数据放入待识别人脸数组；

当所述待识别人脸数组中有人脸数据时，执行人脸识别子线程；

若待识别人脸佩戴口罩，则将待识别人脸的人脸数据提取出戴口罩的人脸特征，并分别与所有注册人员戴口罩的人脸特征进行比较，得到最大相似值以及最大相似值对应的人脸特征的注册信息，若待识别人脸未佩戴口罩，则将待识别人脸的人脸数据提取无口罩的人脸特征，并分别与所有注册人员无口罩的人脸特征进行比较，得到最大相似值以及最大相似值对应的人脸特征的注册信息；

若所述最大相似值大于或等于预设阈值，则将所述注册信息写入所述待识别人脸数组的识别结果数组中，得到对应人脸的注册信息；

若所述最大相似值小于所述预设阈值，则将未注册的结果写入所述待识别人脸数组的识别结果数组中，得到对应人脸的注册信息。

其中，所述对所述多个人脸进行人脸识别，获取所述多个人脸的注册信息，还包括：

赋予所述可见光图像中的每个人脸不同的人脸标识之后，删除所述注册人脸标识数组中在当前帧图像未出现的人脸标识；

删除所述未注册人脸标识数组中在当前帧图像未出现的人脸标识；

删除待定人脸数组中在当前帧图像未出现的人脸标识，记录删除的人脸标识对应的人脸信息；

进入所述判断所述可见光图像中是否有在当前帧未进行人脸识别的人脸的步骤。

其中，所述对所述多个人脸进行人脸识别，获取所述多个人脸的注册信息之后，还包括：

获取人脸识别结果；

当人脸为注册人员时，将对应的人脸标识添加到所述注册人脸标识数组，并记录识别结果，删除对应人脸标识在所述未注册人脸标识数组和待定人脸数组里中的记录；

当人脸不是注册人员时，若人脸成像质量符合条件，则将对应的人脸标识添加到所述未注册人脸标识数组，并记录识别结果，若人脸成像质量不符合条件，则根据预设更新规则在所述待定人脸数组更新记录对应的人脸标识及人脸信息；

若所有人脸识别结果均已处理，则开始下一帧图像的处理，进入所述获取可见光图像与对应的热成像图像的步骤。

其中，所述检测信息还包括人脸的成像质量，所述根据所述可见光图像与所述热成像图像，获取所述可见光图像中多个人脸的检测信息，还包括：

根据所述可见光图像分析每个人脸的成像质量，所述成像质量包括图像清晰度和/或人脸姿态角度。

其中，所述方法，还包括：

获取间隔预设帧数的可见光图像的人脸差异比例；

根据所述人脸差异比例调整采集所述可见光图像和所述热成像图像的频率。

其中，所述将所述多个人脸的注册信息与对应的检测信息进行关联，输出监测结果，包括：

将人脸识别的结果和对应的检测信息映射到所述可见光图像中的对应人脸上，得到监测结果图像；

将所述监测结果图像发送到远程监控端进行显示。

其中，所述将所述多个人脸的注册信息与对应的检测信息进行关联之后，还包括：

对监测结果中符合监测异常条件的结果进行提示，所述监测异常条件包括未注册人员、人脸温度大于或等于预设温度阈值、未佩戴口罩、人脸成像质量不符合条件中的至少一种。

本申请还提供一种防疫监测***，包括：

至少一可见光图像采集装置；

至少一热成像图像采集装置；

至少一个处理器；

至少一个存储器，所述至少一个存储器被耦合到所述至少一个处理器并且存储用于由所述至少一个处理器执行的指令，所述指令当由所述至少一个处理器执行时，使得所述***执行如上所述的防疫监测方法。

其中，所述防疫监测***，还包括提示装置与显示装置；

所述提示装置，用于对监测结果中符合监测异常条件的结果进行提示，所述监测异常条件包括未注册人员、人脸温度大于或等于预设温度阈值、未佩戴口罩、人脸成像质量不符合条件中的至少一种；

所述显示装置，用于显示监测结果。

本申请的防疫监测方法与***，防疫监测方法，包括：获取可见光图像与对应的热成像图像；根据可见光图像与热成像图像，获取可见光图像中多个人脸的检测信息，检测信息包括人脸温度和/或是否佩戴口罩；对多个人脸进行人脸识别，获取多个人脸的注册信息；将多个人脸的注册信息与对应的检测信息进行关联，输出监测结果。本申请可以进行多目标人脸识别与体温、口罩检测，不需要人员特意配合，监测全程无感，减少人员集聚。

附图说明

图1是根据第一实施例示出的防疫监测方法的流程示意图；

图2是图1中步骤130的详细流程示意图；

图3是图1中步骤150的详细流程示意图；

图4是根据第一实施例示出的防疫监测方法的详细流程示意图；

图5是根据第二实施例示出的防疫监测***的结构示意图。

具体实施方式

以下由特定的具体实施例说明本申请的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本申请的其他优点及功效。

在下述描述中，参考附图，附图描述了本申请的若干实施例。应当理解，还可使用其他实施例，并且可以在不背离本申请的精神和范围的情况下进行机械组成、结构、电气以及操作上的改变。下面的详细描述不应该被认为是限制性的，这里使用的术语仅是为了描述特定实施例，而并非旨在限制本申请。

虽然在一些实例中术语第一、第二等在本文中用来描述各种元件，但是这些元件不应当被这些术语限制。这些术语仅用来将一个元件与另一个元件进行区分。

再者，如同在本文中所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文中有相反的指示。应当进一步理解，术语“包含”、“包括”表明存在所述的特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组，但不排除一个或多个其他特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组的存在、出现或添加。此处使用的术语“或”和“和/或”被解释为包括性的，或意味着任一个或任何组合。因此，“A、B或C”或者“A、B和/或C”意味着“以下任一个：A；B；C；A和B；A和C；B和C；A、B和C”。仅当元件、功能、步骤或操作的组合在某些方式下内在地互相排斥时，才会出现该定义的例外。

第一实施例

图1是根据第一实施例示出的防疫监测方法的流程示意图。如图1所示，本实施例的防疫监测方法，包括：

步骤110，获取可见光图像与对应的热成像图像；

步骤130，根据可见光图像与热成像图像，获取可见光图像中多个人脸的检测信息，检测信息包括人脸温度和/或是否佩戴口罩；

步骤150，对多个人脸进行人脸识别，获取多个人脸的注册信息；

步骤170，将多个人脸的注册信息与对应的检测信息进行关联，输出监测结果。

其中，本实施例在获取可见光图像与对应的热成像图像后，先根据可见光图像与热成像图像，获取可见光图像中多个人脸的检测信息，检测信息包括人脸温度和/或是否佩戴口罩，再对多个人脸进行人脸识别，获取多个人脸的注册信息，最后，将多个人脸的注册信息与对应的检测信息进行关联，输出监测结果。如此，可以进行多目标人脸识别与体温、口罩检测，不需要人员特意配合，监测全程无感，减少人员集聚，同时，监测结果可以将人员的注册信息和检测信息进行关联，便于管理人员获取和管理大量特定人员的信息，可用于写字楼入口、工厂出入口、小区出入口等人流量大且具有特定人员出入的场所的防疫。

在步骤110中，通过可见光摄像头与热成像摄像头分别拍摄可见光图像与对应的热成像图像，热成像摄像头通过接收物体发出的红外电磁波，生成一幅二维图像，图像里每个像素点的值与物体表面温度成正比关系，可见光摄像头接收物体表面发出的或者反射的可见光，生成一幅二维彩色图像。可见光图像与热成像图像同时采集，使得可见光图像的人脸和热成像图像中的人脸温度位置对应。

可见光图像与热成像图像可以采用固定的频率进行采集，比如间隔1秒采集一次。可见光图像与热成像图像还可以采用可调整的频率进行采集，例如，可以获取间隔预设帧数的可见光图像的人脸差异比例，根据人脸差异比例调整采集可见光图像和热成像图像的频率，其中，预设帧数可以是0帧、1帧、2帧或多帧，人脸差异比例是指两帧图像之间不同的人脸的数量占先采集的那张图像中的人脸数量的比例，可以反映当前人流的流动情况，人员流动越快，则人脸差异比例越大，此时可以提高图像采集的频率，避免漏检，人员流动越慢，则人脸差异比例越小，此时可以降低图像采集的频率，从而降低计算负荷。

在步骤130中，请一并参考图2，先对可见光图像进行人脸检测，得到各人脸的位置。接着，判断可见光图像中是否有未绑定人脸温度的人脸，也即是否有未测温的人脸。若有未绑定人脸温度的人脸，则根据人脸在可见光图像的位置，映射到热成像图像里对应位置，统计该位置的人脸温度，得到该位置的最高温度作为人脸温度，也即根据目标人脸在可见光图像的位置，获取热成像图像里对应位置的最高温度作为目标人脸的人脸温度。之后，将人脸温度与目标人脸绑定，继续检测目标人脸是否戴口罩，对目标人脸是否佩戴口罩的结果进行标记，也即，在检测到目标人脸戴口罩时，标记该目标人脸佩戴口罩，在检测到目标人脸未戴口罩时，标记目标人脸未佩戴口罩。最后，得到目标人脸的检测信息，检测信息包括人脸温度和是否佩戴口罩。

在本实施例中，检测信息还包括人脸的成像质量，步骤130还包括：根据可见光图像分析每个人脸的成像质量，成像质量包括图像清晰度和/或人脸姿态角度。人脸的成像质量影响人脸识别的准确性，因此，人脸的成像质量用于在后续步骤中判断目标人脸是否需要继续进行人脸识别，降低漏检、错检的概率。

在步骤150中，对多个人脸进行人脸识别，获取多个人脸的注册信息，具体过程可包括：

赋予可见光图像中的每个人脸不同的人脸标识；

判断可见光图像中是否有在当前帧未进行人脸识别的人脸；

若有在当前帧未进行人脸识别的人脸，则判断对应的人脸标识是否在注册人脸标识数组或未注册人脸标识数组里；

若不在注册人脸标识数组或未注册人脸标识数组里，则进行人脸识别，获取对应人脸的注册信息。

其中，对可见光图像进行人脸检测后，赋予可见光图像中的每个人脸不同的人脸标识(FID)，组成人脸标识数组(FIDArray)，人脸标识用于标识不同人脸，也就是说，当前帧可见光图像中的不同人脸的标识不同，帧与帧之间不同人脸的标识也不同。接着，开始对每一帧可见光图像中的人脸进行人脸识别，如果当前帧有未进行人脸识别的人脸，判断对应的人脸标识是否在注册人脸标识数组(RegistedFIDArray)或未注册人脸标识数组(UnregistedFIDArray)里，若不在注册人脸标识数组或未注册人脸标识数组里，则进行人脸识别，获取对应人脸的注册信息，若在注册人脸标识数组或未注册人脸标识数组里，则不再进行人脸识别。注册人脸标识数组用于存放经过人脸识别后确认为注册人员的人脸标识，未注册人脸标识数组用于存放经过人脸识别后确认为非注册人员的人脸标识，在这两个数组里的人脸标识，均可认为识别结果准确，不再进行人脸识别，也就是说，在每一帧图像，仅对人脸标识不在注册人脸标识数组和未注册人脸标识数组里的人脸进行识别，提高识别效率。此外，本实施例还设置待定人脸数组(PendingFaceArray)用于存放经过人脸识别后，未被确认为注册人员且需要再次识别确认身份的人脸信息及对应的人脸标识，比如不清晰的人脸，人脸识别失败，对应的人脸信息及人脸标识记录在待定人脸数组中。

在监测过程中，跟踪并更新各数组中的人脸标识，提高人脸识别的效率和实时性，本实施例中，在赋予可见光图像中的每个人脸不同的人脸标识之后，先删除注册人脸标识数组中在当前帧图像未出现的人脸标识，表示人脸已经离开画面，停止跟踪，以及，删除未注册人脸标识数组中在当前帧图像未出现的人脸标识，表示人脸已经离开画面，停止跟踪，同时，删除待定人脸数组中在当前帧图像未出现的人脸标识，记录删除的人脸标识对应的人脸信息，标记为陌生人，之后，再进入判断可见光图像中是否有在当前帧未进行人脸识别的人脸的步骤。

步骤150中，在进行人脸识别，获取对应人脸的注册信息时，具体过程可包括：将待识别人脸的人脸数据放入待识别人脸数组；当待识别人脸数组中有人脸数据时，执行人脸识别子线程；若待识别人脸佩戴口罩，则将待识别人脸的人脸数据提取戴口罩的人脸特征，并分别与所有注册人员戴口罩的人脸特征进行比较，得到最大相似值以及最大相似值对应的人脸特征的注册信息，若待识别人脸未佩戴口罩，则将待识别人脸的人脸数据提取无口罩的人脸特征，并分别与所有注册人员无口罩的人脸特征进行比较，得到最大相似值以及最大相似值对应的人脸特征的注册信息；若最大相似值大于或等于预设阈值，则将注册信息写入待识别人脸数组的识别结果数组中，得到对应人脸的注册信息；若最大相似值小于预设阈值，则将未注册的结果写入待识别人脸数组的识别结果数组中，得到对应人脸的注册信息。

具体地，待识别人脸数组(WaitToVerifyFaceArray)用于存放需要进行人脸识别的人脸数据。请一并参考图3，在开始人脸识别时，初始化人脸识别器，在有人脸需要识别时，根据线程ID及线程总数，计算要处理的人脸的索引，也即要处理的人脸在待识别人脸数组中的位置，判断索引位置是否有人脸，若有，则取出索引位置的人脸信息，之后，先确定人脸是否戴口罩，若有戴口罩，将待识别人脸的人脸数据对应的人脸特征分别与所有注册人员戴口罩的人脸特征进行比较，得到最大相似值以及最大相似值对应的人脸特征的注册信息，例如注册ID，若没有佩戴口罩，则将待识别人脸的人脸数据对应的人脸特征分别与所有注册人员无口罩的人脸特征进行比较，得到最大相似值以及最大相似值对应的人脸特征的注册信息，例如注册ID。比对结束后，判断当前人脸对应的最大相似值是否大于阈值，如果大于阈值，将上述注册信息写入待识别人脸数组的结果数组中对应位置，如果小于阈值，将数值-1写入结果数组对应位置，表明未注册。最后，将人脸索引写入结果数组里，与识别结果关联。

通过上述人脸识别的过程，可以通过多个子线程对佩戴口罩的人脸和未佩戴口罩的人脸进行多目标人脸识别，确认人员的身份，获得人员的注册信息，识别准确性高。

在本实施例中，在步骤150对多个人脸进行人脸识别，获取多个人脸的注册信息之后，还包括：

获取人脸识别结果；

当人脸为注册人员时，将对应的人脸标识添加到注册人脸标识数组，并记录识别结果，删除对应人脸标识在未注册人脸标识数组和待定人脸数组里中的记录；

当人脸不是注册人员时，若人脸成像质量符合条件，则将对应的人脸标识添加到未注册人脸标识数组，并记录识别结果，若人脸成像质量不符合条件，则根据预设更新规则在待定人脸数组更新记录对应的人脸标识及人脸信息；

若所有人脸识别结果均已处理，则开始下一帧图像的处理，进入获取可见光图像与对应的热成像图像的步骤。

此过程用于生成前述步骤150中的注册人脸标识数组、未注册人脸标识数组以及待定人脸数组中的数据，将人脸的识别结果反馈作为人脸识别前的数据处理条件，实现多目标人脸识别以及识别的效率、准确性。具体地，在人脸识别后，获取人脸识别结果，当人脸为注册人员时，将对应的人脸标识添加到注册人脸标识数组，并记录识别结果，删除对应人脸标识在未注册人脸标识数组和待定人脸数组里中的记录，此时，注册人脸标识数组、未注册人脸标识数组中的数据更新。当人脸不是注册人员时，根据人脸成像质量对人脸标识及人脸信息进行处理，其中，若人脸成像质量符合条件，如人脸清晰或视角在合适范围，则将对应的人脸标识添加到未注册人脸标识数组，并记录识别结果，标记为陌生人，若人脸成像质量不符合条件，如人脸不清晰或视角不在合适范围，则根据预设更新规则在待定人脸数组更新记录对应的人脸标识及人脸信息，此时，未注册人脸标识数组、待定人脸数组中的数据更新。待定人脸数组的预设更新规则可以是，判断当前对应的人脸标识是否在待定人脸数组里，若是，则进一步判断人脸质量是否比待定人脸数组里相同人脸标识的人脸质量高，如果比待定人脸数组里相同人脸标识的人脸质量高，则删除待定人脸数组里对应的人脸标识及人脸信息，将当前的人脸标识及人脸信息保存到待定人脸数组里，替换原有的人脸信息，反之，若当前对应的人脸标识不在待定人脸数组里，则将当前的人脸标识及人脸信息直接保存到待定人脸数组里。最后，判断所有人脸识别结果是否均已处理，也即是否均进行数组归类，若都已进行处理，则进入步骤110获取可见光图像与对应的热成像图像，开始下一帧图像的处理。

通过上述步骤，可以实现多目标人脸识别、体温检测及口罩检测，并且，多目标人脸识别的效率及准确性更高，降低计算负载。

在进行人脸识别、体温检测及口罩检测后，执行步骤170，将多个人脸的注册信息与对应的检测信息进行关联，输出监测结果。步骤170具体可包括：

将人脸识别的结果和对应的检测信息映射到可见光图像中的对应人脸上，得到监测结果图像；

将监测结果图像发送到远程监控端进行显示。

其中，人脸识别的结果包括注册信息、未注册、待定人脸，每个人脸均对应有检测信息，也即人脸温度及是否佩戴口罩，通过将人脸识别的结果和对应的检测信息映射到可见光图像中的对应人脸上，可以得到监测结果图像，在监测结果图像中，可以反映出实时的现场状况，同时清楚地看到每个人脸的信息，便于远程管理。除此之外，根据业务需求，人脸识别的结果和对应的检测信息也可以以各种图标方式进行展示，方便管理人员快速获取关键信息。

在本实施例中，将多个人脸的注册信息与对应的检测信息进行关联之后，还包括：

对监测结果中符合监测异常条件的结果进行提示，监测异常条件包括未注册人员、人脸温度大于或等于预设温度阈值、未佩戴口罩、人脸成像质量不符合条件中的至少一种。

其中，在生成监测结果后，分析监测结果中是否有符合监测异常条件的结果，包括但不限于未注册人员、人脸温度大于或等于预设温度阈值、未佩戴口罩、人脸成像质量不符合条件等监测结果，在分析出有异常结果时，进行提示，例如采用声光告警，使管理人员及时了解异常信息。

以下结合图4对本实施例的防疫监测方法的详细流程进行说明。

如图4所示，在防疫监测***启动后，先判断监测程序是否结束，若未结束，获取可见光图像及热成像图像，进行人脸检测，并计算各人脸属性，人脸属性也即人脸的检测信息，包括人脸温度、是否佩戴口罩、人脸成像质量等。在此之前，读取存储模块里所有人的戴口罩人脸特征与不戴口罩人脸特征与ID值，开启多个人脸识别子线程，初始化注册人脸标识数组、未注册人脸标识数组、待定人脸数组，之后再判断监测程序是否结束。监测程序结束时，给子线程发送线程结束消息，在子线程结束后，监测结束。

在获取可见光图像及热成像图像，进行人脸检测，并计算各人脸属性后，判断可见光图像是否有人脸，若有，对当前图像每个人脸进行人脸跟踪分析，每个人脸得到一个人脸标识，组成人脸标识数组，之后，对于注册人脸标识数组的每个人脸标识，若人脸标识不在人脸标识数组里，则在注册人脸标识数组里删除该人脸标识，停止跟踪，对于未注册人脸数组的每个人脸标识，若人脸标识不在人脸标识数组里，则在未注册人脸数组里删除该人脸标识，停止跟踪，对于待定人脸数组的每个人脸标识，若人脸标识不在人脸标识数组里，则在待定人脸数组里，删除该人脸标识，并记录该人脸信息记录到数据库，实现数据跟踪更新。

数据跟踪更新后，判断当前帧可见光图像是否有人脸未识别，若否，返回判断监测程序是否结束的步骤。若是，判断人脸标识是否在注册人脸数组里或者在未注册人脸数组里，若在注册人脸数组里或者在未注册人脸数组里，返回判断当前帧可见光图像是否有人脸未识别的步骤，若不在注册人脸数组里或者在未注册人脸数组里，将人脸信息放入待识别人脸数组里，开始人脸识别。

开始人脸识别时，先判断待识别人脸数组是否有人脸数据，若有，标记有人脸，让子线程进行人脸特征提取与比对，得到人脸的注册信息，也即得到人脸识别结果。若待识别人脸数组没有人脸数据，则返回监测程序是否结束的步骤。

子线程开始人脸特征提取与比对后，判断子线程是否处理结束，若结束，进一步判断待识别人脸数组里是否有人脸识别结果未处理，也即人脸识别结果是否有进行数组归类。若有人脸识别结果未处理，取出一个人脸识别结果并判断该人脸是否为注册人员。若为注册人员，将该人脸标识添加到注册人脸标识数组，并将该人脸信息发送到存储模块，记录该次识别，同时在注册人脸标识数组和未注册人脸标识数组里删除人脸标识及对应信息，更新数组数据。反之，若不为注册人员，则先判断人脸质量是否较高，若人脸质量高，则在未注册人脸标识数组记录该人脸标识，标记为陌生人，并将人脸信息发送到存储模块。之后，对于注册人脸标识数组和未注册人脸标识数组对应的监测结果，判断是否人脸温度异常和/或未戴口罩，若人脸温度异常和/或未戴口罩，进行异常告警，之后返回判断待识别人脸数组里有人脸识别结果未处理的步骤，获取下一个人脸识别结果进行处理。

若不为注册人员且人脸质量不高，则判断人脸标识是否在待定人脸数组里，若是，则进一步判断人脸质量是否比待定人脸数组里对应人脸标识的人脸质量高，若人脸质量比待定人脸数组里对应人脸标识的人脸质量高，则删除待定人脸数组里的人脸标识及人脸信息，将人脸标识及人脸信息保存到待定人脸数组里。反之，若人脸标识不在待定人脸数组里，则将人脸标识及人脸信息直接保存到待定人脸数组里，如此，在显示监测结果时，图像更加清晰，便于辨认。之后，返回判断待识别人脸数组里有人脸识别结果未处理的步骤，获取下一个人脸识别结果进行处理。

通过上述过程，可以在多目标人脸识别的过程中，消除重复识别的数据，同时，提高多目标人脸识别的效率、准确性，监测结果更准确。

本申请的防疫监测方法，包括：获取可见光图像与对应的热成像图像；根据可见光图像与热成像图像，获取可见光图像中多个人脸的检测信息，检测信息包括人脸温度和/或是否佩戴口罩；对多个人脸进行人脸识别，获取多个人脸的注册信息；将多个人脸的注册信息与对应的检测信息进行关联，输出监测结果。本申请可以进行多目标人脸识别与体温、口罩检测，不需要人员特意配合，监测全程无感，减少人员集聚。

第二实施例

图5是根据第二实施例示出的防疫监测***的结构示意图。如图5所示，本实施例的防疫监测***，包括至少一可见光图像采集装置210、至少一热成像图像采集装置220、显示装置230、提示装置240、至少一个存储器250与至少一个处理器260。

可见光图像采集装置210包括但不限于可见光摄像头，热成像图像采集装置220包括但不限于热成像摄像头，可见光图像采集装置210与热成像图像采集装置220安装在监控现场，可见光图像采集装置210与热成像图像采集装置220成对设置在同一位置，每对可以设置在同一入口的多个角度，扩大采集范围，或者设置在同一条路上连续几个入口，连续多次反复的识别，避免漏检。

提示装置240，用于对监测结果中符合监测异常条件的结果进行提示，监测异常条件包括未注册人员、人脸温度大于或等于预设温度阈值、未佩戴口罩、人脸成像质量不符合条件中的至少一种。提示装置240包括但不限于声光告警器。

显示装置230，用于显示监测结果。显示装置230包括但不限于设置在监测现场的显示屏及设置在远程监控端的显示屏。

至少一个存储器260被耦合到至少一个处理器250并且存储用于由至少一个处理器250执行的指令，指令当由至少一个处理器250执行时，使得防疫监测***执行如第一实施例的防疫监测方法，防疫监测方法的具体实现过程详见第一实施例的描述，在此不再赘述。

本申请还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有计算机程序指令；所述计算机程序指令被处理器执行时实现如上第一实施例所述的防疫监测方法。

本申请的防疫监测***及计算机存储介质，防疫监测方法，包括：获取可见光图像与对应的热成像图像；根据可见光图像与热成像图像，获取可见光图像中多个人脸的检测信息，检测信息包括人脸温度和/或是否佩戴口罩；对多个人脸进行人脸识别，获取多个人脸的注册信息；将多个人脸的注册信息与对应的检测信息进行关联，输出监测结果。本申请可以进行多目标人脸识别与体温、口罩检测，不需要人员特意配合，监测全程无感，减少人员集聚。

上述实施例仅例示性说明本申请的原理及其功效，而非用于限制本申请。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本申请的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本申请所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本申请的权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种防疫监测方法，其特征在于，包括：

获取可见光图像与对应的热成像图像；

根据所述可见光图像与所述热成像图像，获取所述可见光图像中多个人脸的检测信息，所述检测信息包括人脸温度和/或是否佩戴口罩；

对所述多个人脸进行人脸识别，获取所述多个人脸的注册信息；

将所述多个人脸的注册信息与对应的检测信息进行关联，输出监测结果。

2.根据权利要求1所述的防疫监测方法，其特征在于，所述根据所述可见光图像与所述热成像图像，获取所述可见光图像中多个人脸的检测信息，包括：

检测所述可见光图像中的人脸；

若有未绑定人脸温度的人脸，则根据目标人脸在所述可见光图像的位置，获取所述热成像图像里对应位置的最高温度作为所述目标人脸的人脸温度；

将所述人脸温度与所述目标人脸绑定；

检测所述目标人脸是否戴口罩；

对所述目标人脸是否佩戴口罩的结果进行标记，得到所述目标人脸的检测信息，所述检测信息包括人脸温度和是否佩戴口罩。

3.根据权利要求1所述的防疫监测方法，其特征在于，所述对所述多个人脸进行人脸识别，获取所述多个人脸的注册信息，包括：

赋予所述可见光图像中的每个人脸不同的人脸标识；

判断所述可见光图像中是否有在当前帧未进行人脸识别的人脸；

若有在当前帧未进行人脸识别的人脸，则判断对应的人脸标识是否在注册人脸标识数组或未注册人脸标识数组里；

若不在注册人脸标识数组或未注册人脸标识数组里，则进行人脸识别，获取对应人脸的注册信息。

4.根据权利要求3所述的防疫监测方法，其特征在于，所述进行人脸识别，获取对应人脸的注册信息，包括：

将待识别人脸的人脸数据放入待识别人脸数组；

当所述待识别人脸数组中有人脸数据时，执行人脸识别子线程；

若待识别人脸佩戴口罩，则将待识别人脸的人脸数据提取戴口罩的人脸特征，并分别与所有注册人员戴口罩的人脸特征进行比较，得到最大相似值以及最大相似值对应的人脸特征的注册信息，若待识别人脸未佩戴口罩，则将待识别人脸的人脸数据提取无口罩的人脸特征，并分别与所有注册人员无口罩的人脸特征进行比较，得到最大相似值以及最大相似值对应的人脸特征的注册信息；

若所述最大相似值大于或等于预设阈值，则将所述注册信息写入所述待识别人脸数组的识别结果数组中，得到对应人脸的注册信息；

若所述最大相似值小于所述预设阈值，则将未注册的结果写入所述待识别人脸数组的识别结果数组中，得到对应人脸的注册信息。

5.根据权利要求3所述的防疫监测方法，其特征在于，所述对所述多个人脸进行人脸识别，获取所述多个人脸的注册信息，还包括：

赋予所述可见光图像中的每个人脸不同的人脸标识之后，删除所述注册人脸标识数组中在当前帧图像未出现的人脸标识；

删除所述未注册人脸标识数组中在当前帧图像未出现的人脸标识；

删除待定人脸数组中在当前帧图像未出现的人脸标识，记录删除的人脸标识对应的人脸信息；

进入所述判断所述可见光图像中是否有在当前帧未进行人脸识别的人脸的步骤。

6.根据权利要求3所述的防疫监测方法，其特征在于，所述对所述多个人脸进行人脸识别，获取所述多个人脸的注册信息之后，还包括：

获取人脸识别结果；

当人脸为注册人员时，将对应的人脸标识添加到所述注册人脸标识数组，并记录识别结果，删除对应人脸标识在所述未注册人脸标识数组和待定人脸数组里中的记录；

当人脸不是注册人员时，若人脸成像质量符合条件，则将对应的人脸标识添加到所述未注册人脸标识数组，并记录识别结果，若人脸成像质量不符合条件，则根据预设更新规则在所述待定人脸数组更新记录对应的人脸标识及人脸信息；

若所有人脸识别结果均已处理，则开始下一帧图像的处理，进入所述获取可见光图像与对应的热成像图像的步骤。

7.根据权利要求1所述的防疫监测方法，其特征在于，所述方法，还包括：

获取间隔预设帧数的可见光图像的人脸差异比例；

根据所述人脸差异比例调整采集所述可见光图像和所述热成像图像的频率。

8.根据权利要求1所述的防疫监测方法，其特征在于，所述将所述多个人脸的注册信息与对应的检测信息进行关联，输出监测结果，包括：

将人脸识别的结果和对应的检测信息映射到所述可见光图像中的对应人脸上，得到监测结果图像；

将所述监测结果图像发送到远程监控端进行显示。

9.根据权利要求1所述的防疫监测方法，其特征在于，所述将所述多个人脸的注册信息与对应的检测信息进行关联之后，还包括：

对监测结果中符合监测异常条件的结果进行提示，所述监测异常条件包括未注册人员、人脸温度大于或等于预设温度阈值、未佩戴口罩、人脸成像质量不符合条件中的至少一种。

10.一种防疫监测***，其特征在于，包括：

至少一可见光图像采集装置；

至少一热成像图像采集装置；

至少一个处理器；

至少一个存储器，所述至少一个存储器被耦合到所述至少一个处理器并且存储用于由所述至少一个处理器执行的指令，所述指令当由所述至少一个处理器执行时，使得所述***执行根据权利要求1至9任一项所述的防疫监测方法。

Images