KR102302183B1 - 자녀 출입기록 및 체온 통보 기능이 추가된 스마트패스 시스템 - Google Patents

자녀 출입기록 및 체온 통보 기능이 추가된 스마트패스 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 자녀들이 등록된 기관에 출입하는 경우에 얼굴 이미지를 촬영 및 체온을 츨정하고 이를 분석하여 자녀의 신분을 인식하고 해당 자녀의 부모에게 자녀의 출입기록 및 체온 상태를 알려주는 스마트패스 시스템을 제공하는 것이 목적이다. 이를 위해서, 자녀들이 등록된 기관에 출입하는 경우에, 상기 자녀들의 얼굴 이미지를 촬영하고 분석하여 해당 자녀의 신분을 인식하고 체온을 측정하여 해당 자녀의 부모에게 통보하는 자녀 출입기록 및 체온 통보 스마트패스 시스템에 있어서, 상기 자녀들의 얼굴 이미지를 촬영하고 체온을 측정하는 스마트 출입 장치; 및 상기 자녀들의 얼굴 이미지 및 그에 상응하는 신분이 등록되어 있으며, 상기 스마트 출입 장치로부터 수신한 상기 얼굴 이미지를 분석하여 상기 자녀들의 출입기록을 생성하고 상기 체온과 상기 출입기록을 상기 자녀들의 부모에게 통보하는 출입기록 통보 서버;를 포함하는 자녀 출입기록 및 체온 통보 스마트패스 시스템을 제공한다.

Description

자녀 출입기록 및 체온 통보 기능이 추가된 스마트패스 시스템{Smart Pass System with Child Access Record and Body Temperature Notification Functions}
본 발명은 자녀들이 학교나 학원에 등교하는 경우에, 해당 자녀들의 출입기록 및 측정된 체온을 보호자에게 통보하는 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 자녀를 촬영한 이미지를 통해 자녀의 신분을 인식하고 체온을 산출하여, 해당 자녀의 출입기록을 생성하고 출입기록 및 체온을 해당 자녀의 부모에게 통보하는 스마트패스 시스템에 관한 것이다.
출입통제 시스템은 건물, 연구소, 공장, 사무실, 보안구역 등 접근자의 통제가 요구되는 특정 장소의 인명, 재산, 정보 등을 안전하게 보호하기 위하여 설치되고 있다.
일반적으로 건물이나 건물 내 사무실 등에서 접근자의 통제가 요구되는 출입통제는 출입 관리인, 출입카드 판독, 지문이나 홍채 등의 생체 인식을 통해 이루어지고 있으며, 출입 관리인에 의한 출입통제 방식은 방문자들이 일일이 출입 정보를 기록하여야 하므로 매우 번거로운 문제점이 있다.
특히, 병원, 학교, 대기업, 관공서, 교도소 또는 군대 등의 공간에서는 다양한 사람이 단체 생활하게 되는데, 이러한 공간에는 다양한 사람이 함께 생활하기 때문에 소수의 인원이 특정한 질병에 감염될 경우 단체 생활하는 모든 사람에게 해당 질병이 전염될 우려가 있다.
이와 같은 출입 통제 시스템의 관련 기술로는 대한민국 공개특허공보 1999-0073948호(1999. 10. 05 공개, 발명의 명칭: 화상을 이용한 출입통제 시스템)이 있다.
그러나, 기존의 출입통제 시스템은 출입하고자 하는 사람을 촬영한 화상에만 기초하여 출입 가부를 결정하는 방식으로 운영되었고, 그로 인해 특정 공간에 출입할 수 있는 권한이 있는 사람은 질병에 감염되더라도 자유롭게 해당 공간으로 출입하고 있다.
따라서, 많은 사람이 함께 생활하는 공간으로 출입하고자 하는 사람의 질병 감염 여부를 판단하기 위하여 체온이 정상인 출입자만이 출입 가능하도록 통제하는 기술이 필요하다.
특히, 최근에 전염병의 유행으로 면역력이 약한 어린이들이 단체 생활을 하는 학교나 학원에서의 질병 감염 우려를 많은 부모들이 하고 있어, 이러한 기관에서 자녀들이 출입하는 경우에 자녀들이 안전을 위해서 자녀들의 출입기록 및 건강 상태(체온)을 측정하여 부모에게 통보해주는 시스템이 필요한 실정이다.
또한, 자녀들이 다니는 학원은 쇼규모의 학원들이 대부분이라 많은 비용을 투자하여 자녀들의 신분을 인식하고 측정된 체온을 부모에게 통보하는 시스템을 갖추기는 어려운 실정이다.
본 발명은 자녀들이 등록된 기관에 출입하는 경우에 얼굴 이미지를 촬영 및 체온을 츨정하고 이를 분석하여 자녀의 신분을 인식하고 해당 자녀의 부모에게 자녀의 출입기록 및 체온 상태를 알려주는 스마트패스 시스템을 제공하는 것이 목적이다.
본 발명은 적은 비용으로 자녀들의 얼굴 이미지를 분석하여 빠르게 자녀들의 신분을 인식하여 출입기록을 생성하고 동시에 측정한 체온을 부모에게 통보하는 스마트패스 시스템을 제공하는 것이 목적이다.
본 발명은 열화상 이미지센서와 거리측정을 통해 비접촉 방식으로 자녀들의 체온을 측정하고, 측정된 체온에 따라 출입을 통제할 수 있으며, 보다 구체적으로 비접촉 방식으로 자녀의 체온을 측정하는 데 있어서, 열화상 이미지센서를 통해 자녀의 체온을 감지하고, 카메라를 이용하여 자녀의 측정 영역을 감지하여, 관리자의 요구에 따라 열화상 이미지센서와 카메라의 데이터를 맵핑(mapping)하여 제공함으로써 비접촉 방식으로 체온을 정확히 측정할 수 있는 시스템을 제공하는 것이 목적이다.
본 발명은 피사체로부터 반사되는 감지 마크의 왜곡을 분석한 인공지능 딥러닝을 이용해 자녀에게 조사되는 적외선 각도와 조사 시간을 조절하여 자녀의 얼굴을 인식해서 출입문에 대해 출입 통제하는 시스템을 제공하는 것이 목적이다.
본 발명은 학교, 학원등에 출입하는 자녀들의 건강 상태를 측정할 수 있고, 전염성이 높은 질병의 확산을 방지할 수 있는 인공지능을 이용한 얼굴 인식 및 체온 측정을 이용한 시스템을 제공하는 것이 목적이다.
본 발명은 자녀들이 등록된 기관에 출입하는 경우에, 상기 자녀들의 얼굴 이미지를 촬영하고 분석하여 해당 자녀의 신분을 인식하고 체온을 측정하여 해당 자녀의 부모에게 통보하는 자녀 출입기록 및 체온 통보 스마트패스 시스템에 있어서, 상기 자녀들의 얼굴 이미지를 촬영하고 체온을 측정하는 스마트 출입 장치; 및 상기 자녀들의 얼굴 이미지 및 그에 상응하는 신분이 등록되어 있으며, 상기 스마트 출입 장치로부터 수신한 상기 얼굴 이미지를 분석하여 상기 자녀들의 출입기록을 생성하고 상기 체온과 상기 출입기록을 상기 자녀들의 부모에게 통보하는 출입기록 통보 서버;를 포함하는 자녀 출입기록 및 체온 통보 스마트패스 시스템을 제공한다.
여기서, 상기 스마트 출입 장치는, 상기 자녀의 체온을 감지하여 비접촉 방식으로 열화상 이미지를 생성하는 열화상 이미지 센서;와 상기 자녀에게 적외선을 출력하는 적외선 출력부;와 상기 자녀의 움직임에 따라 상기 적외선 출력부의 각도를 조절하는 각도 조절부;와 상기 적외선이 조사된 시간을 조절하여 자녀를 촬영하여 촬영 얼굴 이미지를 생성하는 촬영부;와 상기 열화상 이미지와 상기 촬영된 이미지를 맵핑하여 상기 자녀의 체온을 산출하는 체온 산출부;와 상기 산출된 체온에 기초하여 관리자의 기설정된 요구에 따라 상기 자녀의 출입 여부 또는 출입 범위를 판단하는 출입 판단부;를 포함하고, 상기 출입기록 통보 서버는, 상기 자녀들의 얼굴 이미지에 대응하는 신분 정보가 저장되어 있는 인공지능 딥러닝 데이터베이스(DB : DATABASE);와 상기 자녀로부터 반사되는 감지 마크의 왜곡을 분석한 결과에 기초하여 상기 자녀의 신분을 인식하고 출입기록을 생성하는 제어부; 및 감지된 상기 자녀의 신분에 따라 해당 자녀의 부모에게 상기 출입기록 및 체온을 통보하는 통보부;를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
여기서, 상기 제어부는 상기 인공지능 딥러닝 데이터베이스에 저장된 데이터를 이용해 상기 자녀의 노출된 얼굴 또는 마스크를 쓴 얼굴을 분석하여 상기 자녀의 신분을 감지하고, 상기 체온 산출부는 상기 인공지능 딥러닝 데이터베이스에 기초하여 분석한 자녀의 이미지 데이터를 참조하고 상기 자녀의 노출된 얼굴 또는 마스크를 쓴 얼굴의 체온을 산출하는 것을 특징으로 할 수 있다.
여기서, 상기 스마트 출입 장치는, 상기 자녀와의 거리를 산출하여 상기 체온 산출부의 체온 산출을 위한 정보를 제공하는 거리측정 센서부; 및 상기 출입 판단부의 판단 결과에 따라 도어의 개폐를 제어하는 출입 통제 장치;를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
여기서, 상기 인공지능 딥러닝 데이터베이스에는 상기 자녀들의 얼굴 이미지가 영역별로 구분되어 저장되어 있으며, 상기 출입기록 통보 서버는, 상기 자녀의 마스킹 부분이 포함된 촬영 얼굴 이미지를 영역별로 구분하여 각 영역별로 추출 영역 이미지를 생성하는 추출 영역 이미지 생성부;와 상기 추출 영역 이미지를 상기 인공지능 딥러닝 데이터베이스에 저장된 자녀의 해당 영역 이미지와 비교 분석하여 근접하는 자녀의 저장 영역 이미지를 서치하여 추출하는 영역 이미지 인식부;와 각 영역별로 추출된 상기 저장 영역 이미지를 이용하여 제1 샘플 얼굴 이미지를 생성하는 제1 샘플 얼굴 이미지 생성부; 및 상기 제1 샘플 얼굴 이미지에 상기 촬영 얼굴 이미지로부터 추출한 마스킹 부분을 적용하여 제2 샘플 얼굴 이미지를 생성하는 제2 샘플 얼굴 이미지 생성부;를 더 포함하고 있으며, 상기 제어부는 상기 자녀들의 얼굴 이미지를 영역별로 구분하고 해당 영역에 대등하는 각 자녀의 특징을 구분하여 상기 인공지능 딥러닝 데이터베이스에 저장하고, 상기 촬영 얼굴 이미지와 상기 제2 샘플 얼굴 이미지를 비교 분석하여 상기 자녀의 신분을 인식하는 것을 특징으로 할 수 있다.
여기서, 상기 제어부는 상기 자녀들의 얼굴 이미지를 영역별로 구분하되, 해당 영역에 대등하는 각 자녀의 특징을 가중치를 두어 구분하여 저장하고, 상기 영역 이미지 인식부는 상기 자녀의 영역별 가중치 특징을 고려하여 가중치가 가장 높은 특징이 일치하는 순서대로 상기 자녀의 각 영역별 저장 영역 이미지를 추출하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명은 자녀들이 등록된 기관에 출입하는 경우에 출입기록과 출입시의 체온을 측정하여 부모에게 통보함으로써 부모가 자녀들의 출입상태 및 건강상태를 실시간으로 알 수 있는 효과가 있다.
본 발명은 열화상 카메라를 이용하여 출입시의 자녀를 카메라로 촬영하고, 피사체인 자녀로부터 반사되는 적외선을 카메라로 촬영하여 출입시의 자녀의 얼굴을 인식하고, 열화상 이미지센서를 통해 체온에 따른 출입이 가능하도록 하여, 경제성이 우수한 자녀 출입기록 및 체온 통보 시스템을 제공한다.
본 발명은 등록된 기관에 출입하는 자녀의 얼굴 영상의 일부분이 가려져 있는 경우에도 빠르고 정확하게 자녀의 얼굴을 인식할 수 있다.
본 발명은 신분 인식이 필요한 자녀의 얼굴을 해당 자녀의 특징이 잘 나타나는 특징에 가중치를 두어 저장 및 분석함으로써 출입시의 자녀의 신분을 보다 빠르고 정확하게 인식할 수 있다.
도 1은 본 발명의 자녀 출입기록 및 체온 통보 스마트패스 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 출입 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 출입기록 통보 서버의 구성을 도시한 도면이다.
도 4와 도 5는 발명의 일실시예에 따른 자녀의 얼굴 인식 및 체온 측정을 이용한 자녀 출입기록 및 체온 통보 스마트패스 시스템의 자녀의 얼굴을 인식하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예로 자녀의 얼굴 이미지를 영역별로 구분하고 해당 영역별 자녀의 특징을 고려하여 해당 영역에 따라 저장 영역 이미지로 저장하는 것을 나타낸 도면이다.
도 7 및 도 8은 본 발명의 일실시예로 자녀의 촬영 열굴 이미지와 자녀의 저장 영역 이미지를 비교 분석하여 제1 얼굴 샘플 이미지를 생성하고 여기에 마스킹 부분을 적용하여 제2 얼굴 샘플 이미지를 생성하여 자녀의 신분을 인식하는 방법을 나타낸 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되는 실시 예를 참조하면 명확해질 것이다.
그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예로 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이다.
본 명세서에서 본 실시 예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다.
그리고 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
따라서, 몇몇 실시 예에서, 잘 알려진 구성 요소, 잘 알려진 동작 및 잘 알려진 기술들은 본 발명이 모호하게 해석되는 것을 피하기 위하여 구체적으로 설명되지 않는다.
또한, 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭하고, 본 명세서에서 사용된(언급된) 용어들은 실시 예를 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다.
본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함하며, '포함(또는, 구비)한다'로 언급된 구성 요소 및 동작은 하나 이상의 다른 구성요소 및 동작의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다.
또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 정의되어 있지 않은 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참고로 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 설명한다.
도 1은 본 발명의 자녀 출입기록 및 체온 통보 스마트패스 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
본 발명의 자녀 출입기록 및 체온 통보 스마트패스 시스템은 스마트 출입 장치(100)와 출입기록 통보 서버(200)를 포함하여 구성된다.
스마트 출입 장치(100)는 자녀(10)들이 등록된 학원이나 학교등과 같은 기관의 출입장소에 설치되어 자녀(10)들을 촬영하여 얼굴 이미지를 생성하고 동시에 체온을 측정한다. 이후 생성한 얼굴 이미지와 체온을 출입기록 통보 서버(200)로 전송한다.
출입기록 통보 서버(200)는 스마트 출입 장치(100)로부터 수신한 자녀의 얼굴 이미지를 분석하여 자녀(10)의 신분을 인식하여 출입 기록을 생성하고 등록된 자녀(10)의 정보를 참조하여 해당 자녀의 보호자인 부모(20)에게 자녀의 출입기록 및 측정한 자녀의 체온을 통보한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 출입 장치의 구성을 도시한 도면이다.
본 발명의 스마트 출입 장치(100)는 열화상 이미지 센서(110), 얼굴 감지부(120), 적외선 출력부(130), 각도 조절부(140), 촬영부(150), 거리측정 센서부(160), 체온 산출부(170), 출입 판단부(180) 및 출입통제 장치(190)를 포함하여 구성될 수 있다.
열화상 이미지 센서(110)는 출입하는 자녀(10)의 체온을 감지하여 열화상 이미지를 생성한다.
얼굴 감지부(120)는 자녀(10)를 촬영한 이미지 중에서 얼굴에 해당하는 부분만을 감지할 수 있으며, 보다 상세하게는 출입기록 통보 서버(200)의 인공지능 딥러닝 데이터베이스(210)에 저장된 인공지능 딥러닝을 이용해 출입하는 자녀(10)의 얼굴 부분만을 분석하여 감지할 수 있다.
이때, 얼굴 감지부(120)는 피사체인 자녀(10)로부터 반사되는 감지 마크의 왜곡을 분석하여 구성한 인공지능 딥러닝을 이용하여, 자녀(10)의 얼굴 또는 마스크를 쓴 얼굴을 감지할 수 있다.
적외선 출력부(130)는 출입하는 자녀(10)에게 적외선을 출력하며, 각도 조절부(140)는 출입기록 통보 서버(200)의 인공지능 딥러닝 데이터 베이스(210)에 저장된 인공지능 딥러닝을 이용하여, 출입하는 자녀(10)의 움직임에 따라 적외선 출력부(130)의 각도를 조절할 수 있다.
그에 따라, 촬영부(150)는 상기 적외선이 조사된 출입하는 자녀(10)를 촬영하여 이미지를 생성할 수 있다.
또한, 거리측정 센서부(160)는 출입하는 자녀(10)와의 거리를 산출하여 체온 산출부(170)에서의 체온 산출을 위한 데이터로 제공할 수 있다.
체온 산출부(170)는 열화상 이미지 센서(110)에서 생성된 열화상 이미지와, 촬영부(150)에서 생성된 이미지를 맵핑하여 출입하는 자녀(10)의 체온을 산출한다.
이때, 체온 산출부(170)는 출입기록 통보 서버(200)의 인공지능 딥러닝 데이터 베이스(210)에 저장된 인공지능 딥러닝을 이용해 분석한 출입자의 이미지 데이터를 참조하여, 출입하는 자녀(10)의 얼굴 또는 마스크를 쓴 얼굴의 체온을 산출할 수 있다.
이후, 출입 판단부(180)는 상기 산출된 체온에 따라 출입하는 자녀(10)의 출입 여부 또는 출입 범위를 판단할 수 있다.
여기서 도면에 도시되어 있지는 않으나, 출입하는 자녀(10)의 측정된 체온, 출입 여부 또는 출입 범위를 표시할 수 있는 정보 표시부가 더 포함될 수 있다.
출입 통제 장치(190)는 출입 판단부(140)의 판단 결과에 따라 도어의 개폐를 제어할 수 있다.
한편, 열화상 이미지 센서(110), 촬영부(150) 및 체온 산출부(170)는 적외선 센서에서 출입자의 인체에서 발산하는 적외선을 감지하고, 적외선어레이센서를 구동하여 적외선 센서에서의 측정값을 전기적 신호로 변환할 수 있다.
이때, 적외선 센서는 적외선 어레이 센서로 구성되어, 열화상 픽셀로 이루어진 출입자(자녀)의 열화상 정보를 획득할 수 있으며, 열전대에 의한 신호에 의해 적외선의 출력 전압을 산출할 수 있다.
즉, 피사체(자녀)의 열화상 픽셀들의 열화상 정보를 취득하여, 적외선 센서는 사람의 피부를 통해 방사되는 적외선을 전기로 변환할 수 있다.
그에 따라, 아래의 수학식 1에 의해 적외선 센서의 출력 전압
Figure 112021023251167-pat00001
을 산출할 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112021023251167-pat00002
이때,
Figure 112021023251167-pat00003
는 상수 장치 계수,
Figure 112021023251167-pat00004
는 물체 방사율,
Figure 112021023251167-pat00005
는 물체 온도,
Figure 112021023251167-pat00006
는 주변 온도,
Figure 112021023251167-pat00007
는 센서 온도, n은 신호 전압의 온도 종속성을 설명하는 지수이다.
즉, 센서 출력 전압은 물체 온도 및 방사율과 센서 칩 온도 및 주변 온도를 이용해 상기 수학식 1에 의해 계산할 수 있다.
또한, 주변 외부 환경의 온도에 따라 적외선 센서에서의 측정값을 하기의 수학식 2에 의해 보정할 수도 있다.
[수학식 2]
Figure 112021023251167-pat00008
이때,
Figure 112021023251167-pat00009
는 상수 장치 계수,
Figure 112021023251167-pat00010
는 물체 방사율,
Figure 112021023251167-pat00011
는 물체의 온도,
Figure 112021023251167-pat00012
는 주변 온도,
Figure 112021023251167-pat00013
는 증폭된 온도, n은 신호 전압의 온도 종속성을 설명하는 지수이다.
즉, 증폭된 온도 기준 전압과 별도의 보정된 센서 전압을 통해 주변 온도에 따른 보상을 수행할 수 있으며, 주변 환경에 따라 수동으로도 온도 보상의 값을 증감시킬 수도 있다.
또한, 전달된 온도를 분석하여 전달된 온도와 설정된 기준온도 범위를 벗어나는 비정상에 해당하는 경우 다시 온도 측정 명령을 전달하여 온도 측정을 다시 수행하도록 제어할 수도 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 출입기록 통보 서버의 구성을 도시한 도면이다.
출입기록 통보 서버(200)는 인공지능 딥러닝 데이터 베이스(210), 추출영역 이미지 생성부(220), 영역 이미지 인식부(230), 제1 샘플 얼굴 이미지 생성부(240), 제2 샘플 얼굴 이미지 생성부(250), 제어부(260) 및 통보부(270)를 포함하여 구성될 수 있다.
인공지능 딥러닝 데이터 베이스(210)에는 등록된 자녀들의 신분정보 및 얼굴 이미지가 영역별로 구분되어 저장되어 있다.
추출영역 이미지 생성부(220)는 자녀(10)의 촬영 얼굴 이미지를 영역별로 구분하여 각 영역별로 추출 영역 이미지를 생성한다.
여기서, 1영역은 얼굴의 상단부에 해당하는 특징(이마 모양, 머리카락의 길이 색 및 헤어 스타일 등)을 포함하는 이미지의 영역을 의미한다.
여기서, 2영역은 얼굴의 눈부분에 해당하는 특징(눈썹 모양, 눈동자 크기 및 색 등)을 포함하는 이미지의 영역을 의미한다.
여기서, 3영역은 얼굴의 코부분에 해당하는 특징(코 모양, 크기 등)을 포함하는 이미지의 영역을 의미한다.
여기서, 4영역은 얼굴의 하단부에 해당하는 특징(입술 모양, 크기 등)을 포함하는 이미지의 영역을 의미한다.
여기서, 5영역은 얼굴의 귀부분에 해당하는 특징(귀 모양, 크기 및 위치 등)을 포함하는 이미지의 영역을 의미한다.
또한, 자녀(10) 마스크와 같은 마스킹 부분을 착용하고 있는 경우에는 마스킹 부분이 포함된 촬영 얼굴 이미지를 영역별로 구분하여 각 영역별로 추출 영역 이미지를 생성한다.
영역 이미지 인식부(230)는 자녀(10)의 추출 영역 이미지를 딥러닝 데이터 베이스(210)에 저장된 자녀(10)의 해당 영역 이미지와 비교 분석하여 근접하는 자녀(10)의 저장 영역 이미지를 서치하여 추출한다.
여기서, 영역 이미지 인식부(230)는 자녀(10)의 얼굴 이미지 중에서 특징적인 부분을 잘 나타내는 영역별 가중치 특징을 고려하여 가중치가 가장 높은 특징이 일치하는 순서대로 자녀(10)의 얼굴의 각 영역별 저장 영역 이미지를 추출할 수 있다.
제1 샘플 얼굴 이미지 생성부(240)는 각 영역별로 추출된 저장 영역 이미지를 이용하여 제1 샘플 얼굴 이미지를 생성한다.
제2 샘플 얼굴 이미지 생성부(250)는 제1 샘플 얼굴 이미지에 방문자(10)의 촬영 얼굴 이미지로부터 추출한 마스킹 부분을 적용하여 제2 샘플 얼굴 이미지를 생성한다.
제어부(260)는 자녀들의 얼굴 이미지를 영역별로 구분하고 해당 영역에 대등하는 각 자녀의 특징을 구분하여 딥러닝 데이터 베이스(210)에 저장한다.
여기서, 제어부(260)는 자녀들의 얼굴 이미지를 영역별로 구분하되, 해당 영역에 대등하는 각 자녀의 얼굴 특징을 가중치를 두어 구분하여 저장할 수 있다.
또한, 제어부(260)는 자녀(10)의 촬영 얼굴 이미지와 제2 샘플 얼굴 이미지를 비교 분석하여 자녀(10)의 신분을 인식한다.
여기서, 제어부(260)는 자녀(10)의 방문자의 키, 체격, 걸음 걸이 중 하나 이상의 특징을 더 포함하여 자녀(10)의 신분을 인식할 수 있다.
여기서, 제어부(260)는 인공 지능의 딥러닝 방법을 이용하여 상기의 과정을 반복 학습하여 자녀의 신분을 적은 비용 및 보다 빠르고 정확하게 인식할 수 있다.
여기서, 제어부(260)는 자녀의 신분을 인식하고 신분이 인식된 자녀의 출입 기록을 생성한다.
통보부(270)는 생성된 자녀의 출입 기록 및 출입시의 측정된 체온을 해당하는 자녀의 보호자(부모)에게 통보한다. 이를 위해서 통보부(270)는 부모의 무선 단말기(스마트폰)와 연동하여 해당 정보를 전송할 수 있다.
또한, 제어부(260)는 자녀의 얼굴 위치를 특정한 이후에 식별 가능한 세부 얼굴 구성요소들인 눈썹의 모양 및 개수, 주름의 형태와 개수 등을 조합한 경우의 수로 분석해서 서로 다른 얼굴을 인식하도록 한다. 기타 다른 구성요소들은 이마 면적의 크기, 눈의 모양 차이, 코의 길이/모양, 입술의 형태, 귀의 모양 등 여러 변수를 포함하여 출입시의 자녀 얼굴을 인식할 수 있다.
한편, 본 발명의 일실시예에 따르면, 딥러닝 데이터 베이스(210)에는 상기 출입하는 자녀(10)의 체온 정보 및 체온 측정 시간을 저장하여 자녀(10)의 건강 상태를 저장함으로써 전염성이 높은 질병의 확산을 위한 데이터로 활용할 수 있다.
도 4와 도 5는 발명의 일실시예에 따른 자녀의 얼굴 인식 및 체온 측정을 이용한 자녀 출입기록 및 체온 통보 스마트패스 시스템의 자녀의 얼굴을 인식하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
이후부터는 도 4 및 도 5를 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 출입시의 자녀 얼굴 인식 및 체온 측정을 이용한 자녀 출입기록 및 체온 통보 스마트패스 시스템의 자녀의 얼굴을 인식하는 방법을 설명하기로 한다.
먼저, 열화상 이미지 센서가 출입자의 체온을 감지하여 열화상 이미지를 생성한다(S110).
이후, 스마트 출입 장치(100)가 출입시의 자녀(10)를 촬영하여 이미지를 생성한다(S120).
보다 상세하게 설명하면, 얼굴 감지부(120)가 피사체인 자녀(10)로부터 반사되는 감지 마크의 왜곡을 분석하여 구성한 인공지능 딥러닝을 이용하여, 상기 출입시의 자녀 얼굴을 감지하며, 이때, 얼굴 감지부(120)가 인공지능 딥러닝을 이용해 출입시의 자녀의 얼굴 또는 마스크를 쓴 얼굴을 분석하여 출입하는 자녀를 감지할 수 있다.
또한, 적외선 출력부(130)가 출입시의 자녀에게 적외선을 출력하고, 각도 조절부(140)가 인공지능 딥러닝을 이용하여, 출입시의 자녀의 움직임에 따라 적외선 출력부(130)의 각도를 조절한 후, 촬영부(150)가 적외선이 조사된 자녀를 촬영하여 이미지를 생성할 수 있다.
즉, 도 5의 (a)와 같이 얼굴 감지부(120)가 출입시의 자녀의 얼굴이 모두 노출된 상태(체온이 정상 범위를 벗어나는 경우)를 감지하거나, (b)와 같이 얼굴 감지부(120)가 출입시의 자녀의 얼굴이 모두 노출된 상태(마스크 미착용의 경우)를 감지할 수 있으며, 도 5의 (c)에서와 같이 마스크에 의해 출입시의 자녀의 얼굴의 일부만이 노출된 상태를 감지하거나, 도 5의 (d)에서와 같이 마스크에 의해 출입시의 자녀의 얼굴에서 눈 윗부분을 제외한 대부분의 영역의 가려진 상태를 감지할 수 있다.
따라서, 본 발명의 일실시예에 다르면, 출입시의 자녀가 마스크를 쓰지 않거나, 마스크를 턱이나 입에만 걸친 경우에는 정보 표시부 또는 스피커를 통해 '마스크를 착용해주세요'와 같은 문구를 표시하거나 안내 음성을 출력할 수 있다.
이와 같은 자녀의 얼굴이 감지된 이미지를 생성한 이후에는, 체온 산출부(170)가 열화상 이미지와 얼굴 이미지를 맵핑하여 출입시의 자녀의 체온을 산출할 수 있다(S330). 이때, 출입시의 자녀의 마스크 착용 유무도 체크할 수 있다.
이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 체온 산출부(170)가 인공지능 딥러닝을 이용해 분석한 자녀의 이미지 데이터를 참조하여, 출입시의 자녀의 얼굴 또는 마스크를 쓴 얼굴의 체온을 산출할 수 있다.
그에 따라, 출입 판단부(180)는 산출된 체온에 따라 출입시의 자녀의 출입 여부 또는 출입 범위를 판단할 수 있으며(S340), 출입 통제 장치(190)가 출입 판단부(180)의 판단 결과에 따라 도어의 개폐를 제어할 수 있다(S350).
여기서, 정보 표시부를 추가로 구성하여 출입시의 자녀의 측정된 체온, 출입 여부 또는 출입 범위를 표시할 수 있으며, 출입시의 자녀의 체온이 정상 범위를 벗어나는 경우에는 체온 이상을 자동으로 감지하여 도어가 오픈되지 않도록 함과 동시에, 음향과 정보 표시를 통해 체온의 이상을 통보할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일실시예로 자녀의 얼굴 이미지를 영역별로 구분하고 해당 영역별 자녀의 특징을 고려하여 해당 영역에 따라 저장 영역 이미지로 저장하는 것을 나타낸 도면이다.
제어부(260)는 등록된 자녀들의 얼굴 이미지를 스캔하여 영역별로 구분하고 이를 저장 영역 이미지로 저장한다.
여기서 각 영역은 다음과 같이 구분할 수 있다.
제1 영역은 머리(머리 형상, 헤어 스타일 등)와 관련된 특징을 포함하는 영역이고, 제2 영역은 눈(눈의 크기, 눈동자 색깔, 눈썹 모양 등)과 관련된 특징을 포함하는 영역이고, 제3 영역은 코(코의 모양, 크기 등)와 관련된 특징을 포함하는 영역이고, 제4 영역은 하관(입술 모양, 입술 크기, 턱의 형상 등)과 관련된 특징을 포함하는 영역이고, 제5 영역은 귀(귀의 모양. 귀의 위치 등)와 관련된 특징을 포함하는 영역이다.
여기서, 자녀의 얼굴 중 해당 자녀의 특징이 가장 잘 나타나 있는 영역의 이미지를 가중치를 두어 저장할 수 있다.
예를 들어 도시된 바와 같이 A라는 자녀의 오른쪽 눈 옆에 점이 있는 경우에 해당 A 자녀는 제2 영역에 가중치를 두어 A 자녀의 얼굴 이미지를 저장한다.
예를 들어 도시된 바와 같이 B라는 자녀가 큰 코를 가진 경우에 해당 B 자녀는 제3 영역에 가중치를 두어 B 자녀의 얼굴 이미지를 저장한다.
도 7 및 도 8은 본 발명의 일실시예로 자녀의 촬영 열굴 이미지와 자녀의 저장 영역 이미지를 비교 분석하여 제1 얼굴 샘플 이미지를 생성하고 여기에 마스킹 부분을 적용하여 제2 얼굴 샘플 이미지를 생성하여 자녀의 신분을 인식하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 6에 도시한 바와 같이 출입기록 통보 서버(200)는 스마트 출입 장치(100)로부터 수신한 자녀의 얼굴 이미지를 영역별로 구분하고 복수의 추출 영역 이미지로 생성한다.
이때, 출입시의 자녀가 마스크를 한 경우에 제4 영역은 얼굴의 특징이 아닌 마스킹 부분인 마스크의 특징만 포함하게 된다.
자녀의 추출 영역 이미지를 인공지능 딥러닝 데이터베이스(210)에 저장된 자녀의 저장 영역 이미지와 비교 분석을 하는 경우에 자녀의 촬영 얼굴 이미지 중 제2 영역의 동일한 위치에 점이 있는 자녀인 경우에 A 자녀인 확률이 매우 높다. 따라서 다른 얼굴 영역을 모두 고려하되 가중치가 가장 높은 영역의 특징이 일치하는 경우에는 해당 자녀의 얼굴 이미지와 출입시의 자녀의 얼굴 이미지를 우선적으로 분석한다.
즉, 다른 얼굴 영역도 A 자녀의 저장 영역 이미지를 이용하여 제1 얼굴 샘플 이미지를 생성한다.
이후 출입시의 자녀의 얼굴 이미지 중에 마스킹 부분이 위치하는 영역에 해당 마스킹 부분을 적용하여 제1 얼굴 샘플 이미지를 생성한다. 그리고 출입시의 자녀의 촬영된 얼굴 이미지와 제2 얼굴 샘플 이미지를 비교 분석한다.
이때 제2 얼굴 샘플 이미지와 출입시의 자녀의 얼굴 이미지가 동일하지 않다고 판단되는 경우에는 다음 가중치를 가지는 영역이 일치하는 자녀의 저장 영역 이미지를 이용하여 제1 얼굴 샘플 이미지를 생성하고 마스킹 부분을 적용하여 동일한 방법으로 출입시의 자녀의 신원을 판단한다. 또는, 모든 영역별 저장 영역 이미지를 고려하여 제1 얼굴 샘플 이미지를 생성하고 마스킹 부분을 적용하여 가장 많은 영역이 일치하는 자녀를 출입시의 자녀의 신원으로 판단한다.
여기서, 본 발명은 인공 지능의 딥러닝 방법을 이용하여 상기의 과정을 반복 학습하여 출입시의 자녀의 신원을 보다 빠르고 정확하게 인식할 수 있다.
본 발명은 상기한 특정의 바람직한 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 범위 내에 있게 되는 것임은 자명하다.
10 : 자녀
20 : 부모
100 : 스마트 출입 장치
110 : 열화상 이미지 센서
120 : 얼굴 감지부
130 : 적외선 출력부
140 : 각도 조절부
150 : 촬영부
160 : 거리측정 센서부
170 : 체온 산출부
180 : 출입 판단부
190 : 출입통제 장치
200 : 출입기록 통보 서버
210 ; 인공지능 딥러닝 데이터 베이스
220 : 추출영역 이미지 생성부
230 : 영역 이미지 인식부
240 : 제1 샘플 얼굴 이미지 생성부
250 : 제2 샘플 얼굴 이미지 생성부
260 : 제어부
270 : 통보부

Claims (7)

  1. 자녀들이 등록된 기관에 출입하는 경우에, 상기 자녀들의 얼굴 이미지를 촬영하고 분석하여 해당 자녀의 신분을 인식하고 체온을 측정하여 해당 자녀의 부모에게 기록을 통보하는 자녀 출입기록 및 체온 통보 스마트패스 시스템에 있어서,
    상기 자녀들의 얼굴 이미지를 촬영하고 체온을 측정하는 스마트 출입 장치; 및
    상기 자녀들의 얼굴 이미지 및 그에 상응하는 신분이 등록되어 있으며, 상기 스마트 출입 장치로부터 수신한 상기 얼굴 이미지를 분석하여 상기 자녀들의 출입기록을 생성하고 상기 측정된 체온과 상기 출입기록을 상기 자녀들의 부모에게 통보하는 출입기록 통보 서버;를 포함하고,
    상기 출입기록 통보 서버는, 상기 자녀들의 얼굴 이미지에 대응하는 신분 정보가 저장되어 있는 인공지능 딥러닝 데이터베이스(DB); 상기 자녀로부터 반사되는 감지 마크의 왜곡을 분석한 결과에 기초하여 상기 자녀의 신분을 인식하고 출입기록을 생성하는 제어부; 및 감지된 상기 자녀의 신분에 대응하는 해당 자녀의 부모에게 상기 출입기록 및 체온을 통보하는 통보부;를 포함하고,
    상기 제어부는 상기 인공지능 딥러닝 데이터베이스에 저장된 데이터를 이용해 상기 자녀의 노출된 얼굴 또는 마스크를 쓴 얼굴을 분석하여 상기 자녀의 신분을 감지하고,
    상기 스마트 출입 장치는 상기 인공지능 딥러닝 데이터베이스에 기초하여 분석한 자녀의 이미지 데이터를 참조하고 상기 자녀의 노출된 얼굴 또는 마스크를 쓴 얼굴의 체온을 산출하며,
    상기 인공지능 딥러닝 데이터베이스에는 상기 자녀들의 얼굴 이미지가 영역별로 구분되어 저장되어 있으며,
    상기 출입기록 통보 서버는, 상기 자녀의 마스킹 부분이 포함된 촬영 얼굴 이미지를 영역별로 구분하여 각 영역별로 추출 영역 이미지를 생성하는 추출 영역 이미지 생성부; 상기 추출 영역 이미지를 상기 인공지능 딥러닝 데이터베이스에 저장된 자녀의 해당 영역 이미지와 비교 분석하여 근접하는 자녀의 저장 영역 이미지를 서치하여 추출하는 영역 이미지 인식부; 각 영역별로 추출된 상기 저장 영역 이미지를 이용하여 제1 샘플 얼굴 이미지를 생성하는 제1 샘플 얼굴 이미지 생성부; 및 상기 제1 샘플 얼굴 이미지에 상기 촬영 얼굴 이미지로부터 추출한 마스킹 부분을 적용하여 제2 샘플 얼굴 이미지를 생성하는 제2 샘플 얼굴 이미지 생성부;를 더 포함하고 있으며,
    상기 제어부는 상기 자녀들의 얼굴 이미지를 영역별로 구분하고 해당 영역에 대응하는 각 자녀의 특징을 구분하여 상기 인공지능 딥러닝 데이터베이스에 저장하고, 상기 촬영 얼굴 이미지와 상기 제2 샘플 얼굴 이미지를 비교 분석하여 상기 자녀의 신분을 인식하는 것을 특징으로 하는 자녀 출입기록 및 체온 통보 스마트패스 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 스마트 출입 장치는,
    상기 자녀의 체온을 감지하여 비접촉 방식으로 열화상 이미지를 생성하는 열화상 이미지 센서;
    상기 자녀에게 적외선을 출력하는 적외선 출력부;
    상기 자녀의 움직임에 따라 상기 적외선 출력부의 각도를 조절하는 각도 조절부;
    상기 적외선이 조사된 시간을 조절하여 자녀를 촬영하여 촬영 얼굴 이미지를 생성하는 촬영부;
    상기 열화상 이미지와 상기 촬영된 이미지를 맵핑하여 상기 자녀의 체온을 산출하는 체온 산출부;
    상기 산출된 체온에 기초하여 관리자의 기설정된 요구에 따라 상기 자녀의 출입 여부 또는 출입 범위를 판단하는 출입 판단부;를 포함하는 자녀 출입기록 및 체온 통보 스마트패스 시스템.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 스마트 출입 장치는,
    상기 자녀와의 거리를 산출하여 상기 체온 산출부의 체온 산출을 위한 정보를 제공하는 거리측정 센서부; 및
    상기 출입 판단부의 판단 결과에 따라 도어의 개폐를 제어하는 출입 통제 장치;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자녀 출입기록 및 체온 통보 스마트패스 시스템.
  4. 삭제
  5. 청구항 3에 있어서,
    상기 제어부는 상기 자녀들의 얼굴 이미지를 영역별로 구분하되, 해당 영역에 대응하는 각 자녀의 특징을 가중치를 두어 구분하여 저장하고,
    상기 영역 이미지 인식부는 상기 자녀의 영역별 가중치 특징을 고려하여 가중치가 가장 높은 특징이 일치하는 순서대로 상기 자녀의 각 영역별 저장 영역 이미지를 추출하는 것을 특징으로 하는 자녀 출입기록 및 체온 통보 스마트패스 시스템.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 체온 산출부는,
    하기의 수학식 1에 의해 상기 적외선의 출력 전압을 산출하는 것을 특징으로 하는 자녀 출입기록 및 체온 통보 스마트패스 시스템.
    [수학식 1]
    Figure 112021023251167-pat00014

    (
    Figure 112021023251167-pat00015
    는 적외선의 센서 출력 전압,
    Figure 112021023251167-pat00016
    는 상수 장치 계수,
    Figure 112021023251167-pat00017
    는 물체 방사율,
    Figure 112021023251167-pat00018
    는 물체 온도,
    Figure 112021023251167-pat00019
    는 주변 온도,
    Figure 112021023251167-pat00020
    는 센서 온도, n은 신호 전압의 온도 종속성 지수)
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 체온 산출부는,
    상기 적외선의 측정된 값을 하기의 수학식 2에 의해 보정하는 것을 특징으로 하는 자녀 출입기록 및 체온 통보 스마트패스 시스템.
    [수학식 2]
    Figure 112021023251167-pat00021

    (
    Figure 112021023251167-pat00022
    는 보정된 센서 전압,
    Figure 112021023251167-pat00023
    는 상수 장치 계수,
    Figure 112021023251167-pat00024
    는 물체 방사율,
    Figure 112021023251167-pat00025
    는 물체 온도,
    Figure 112021023251167-pat00026
    는 주변 온도,
    Figure 112021023251167-pat00027
    는 증폭된 온도, n은 신호 전압의 온도 종속성 지수)
KR1020210025952A 2021-02-25 2021-02-25 자녀 출입기록 및 체온 통보 기능이 추가된 스마트패스 시스템 KR102302183B1 (ko)

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR101968101B1 (ko) * 2018-07-12 2019-04-11 천재두 딥러닝을 이용한 객체 인식 카메라 모듈 및 이를 포함한 객체 인식 시스템

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