KR102467927B1

KR102467927B1 - 발열 의심자 검지 장치 및 그 방법

Info

Publication number: KR102467927B1
Application number: KR1020200112066A
Authority: KR
Inventors: 황태현; 백문기; 최환수
Original assignee: 오즈레이 주식회사
Priority date: 2020-02-13
Filing date: 2020-09-03
Publication date: 2022-11-17
Also published as: KR20210103913A

Abstract

본 발명은 별도의 흑체 또는 온도 보정 프로세스를 준비하지 않아도 신뢰도 높은 검지(檢知)가 가능한 발열 의심자 검지 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
먼저, 본 발명의 발열 의심자 검지 장치는 객체를 열화상으로 촬영하는 열화상카메라부 및 열화상카메라부로부터 열화상이미지를 획득하고, 열화상이미지로부터 얼굴을 감지하고 얼굴온도를 검출하고, 복수 개의 얼굴온도에 기 설정된 차이값을 연산하여 보정얼굴온도값을 산출하고, 복수 개의 보정얼굴온도값의 얼굴온도평균값을 산출하고, 얼굴온도평균값과 보정얼굴온도값을 비교하여, 비교값이 기 설정된 오차값 이상 차이가 나는 경우 해당 얼굴온도를 갖는 객체를 발열 의심 환자로 분류하는 제어부를 포함한다.
아울러, 본 발명의 발열 의심자 검지 방법은 제어부가 열화상카메라부로부터 객체에서 나타나는 열화상이미지를 획득하는 (A)단계, 제어부가 열화상이미지에서 객체의 얼굴을 감지해 온도를 검출하는 (B) 단계, 제어부가 검출된 얼굴온도에 기 설정된 차이값 보정하며 보정얼굴온도값을 산출하는 하는 (C)단계, 제어부가 (A)내지 (C)단계를 반복하며 보정된 얼굴온도에 대한 평균값을 산출하며 얼굴온도평균값을 산출하는 (D)단계, 제어부가 보정얼굴온도값에 얼굴온도평균값을 감산 연산하는 (E)단계 및 제어부가 (E)단계에서 감산 연산된 값이 기 설정된 오차값 미만인 경우에는, 보정얼굴온도값에 해당하는 객체를 정상인으로 분류하고, (E)단계에서 산출된 비교값이 기 설정된 오차값 이상 차이가 나는 경우, 보정얼굴온도값에 해당하는 객체를 발열 의심 환자로 분류하는 (F) 단계를 포함한다.

Description

발열 의심자 검지 장치 및 그 방법{Fever Suspect Detection Apparatus And Method Thereof}

본 발명은 발열이 나는 사람을 검지 및 그 방법에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은 별도의 흑체 또는 온도 보정 프로세스를 준비하지 않아도 신뢰도 높은 검지(檢知)가 가능한 발열 의심자 검지 장치 및 발열 의심자 검징 방법에 관한 것이다.

열화상카메라는 비 접촉 온도 측정 장치이다. 열화상카메라는 절대온도 0도 이상의 온도에서 모든 물질에 의하여 방사, 전송 또는 반사되는 적외선 에너지를 감지한다. 그리고 감지된 적외선 에너지를 온도로 전환하며 출력한다. 더욱이 열화상카메라는 하나의 객체에서 전체적인 열 이미지를 출력 모듈을 통해 출력하도록 한다.

이러한 점에 기초하여 열화상카메라는 공공장소에서 발열환자를 검출하는 목적으로 주요하게 사용되고 있다. 예컨대, 공항, 여객터미널, 국가 주요 시설 등과 같이 특정한 장소나 특정한 분위기에서 다수 객체의 체온을 신속하게 측정하며 다수 객체의 건강 상태를 빠르게 판별할 수 있다.

그러나, 열화상카메라는 객체의 주변 온도 분위기에 따라 약 2℃ 정도의 오차를 발생시켜, 신뢰성이 높지 못한 문제가 있다.

이와 같은 열화상카메라가 갖는 문제를 해결하기 위해, 대한민국 공개특허 10-2015-0129937호에는 촬영 시 별도로 흑체를 준비하여 열화상 카메라를 통해 하나의 객체와 하나의 흑체를 포함한 열화상을 획득한다. 그리고, 열화상에서 얼굴 인식을 통해 적어도 하나의 객체의 얼굴온도를 검출하고, 열화상 내 상기 흑체의 측정 온도와 흑체의 기 설정 온도의 차이를 토대로 얼굴온도를 보정하는 방법 및 시스템이 개시되어 있다.

그러나 시스템 및 방법은 신뢰도를 향상시키기 위해, 촬영범위 내에 별도로 흑체를 준비해야 하는 불편함을 가지고 있다.

대한민국 공개특허 제10-2015-0129937호(공개일자: 2015.11.23.)

본 발명은 흑체(모든 파장의 전자기파를 완전히 흡수하는 물체)를 준비하는 번거로움을 해결하고, 주변 환경의 변화에 대한 오차 값이 발생됨에 따라 발열 의심환자를 정확하게 감지할 수 없는 문제를 해결하는데 있다.

본 발명의 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기 해결하고자 하는 과제를 달성하기 위한 하나의 발열 의심자 검지 장치는, 복수의 서로 다른 객체 및 복수의 표본객체를 열화상으로 촬영하는 열화상카메라부; 및 복수의 서로 다른 객체 가운데 하나의 객체의 보정얼굴온도값과 복수의 표본객체의 얼굴온도의 평균값을 연산하여 연산값이 기 설정된 오차값 이상인 경우, 하나의 객체를 발열 의심 환자로 분류하는 제어부를 포함하고, 제어부는 열화상카메라부가 복수의 서로 다른 객체에서 나타나는 열화상을 획득하기 전에, 체온계를 통해 복수의 표본객체에서 측정된 체온값을 수신하고, 내부에 정상체온값이 설정되어 있어 정상체온값 보다 큰 온도값은 수신하지 않고, 정상체온값보다 작은 온도값은 수신하는 체온계수신모듈과, 열화상카메라부로부터 열화상이미지를 획득하는 획득모듈과, 열화상이미지에서 복수의 서로 다른 객체 및 복수의 표본객체의 얼굴을 인식하는 얼굴인식모듈과, 열화상이미지의 얼굴의 이마에서 온도를 측정하여, 얼굴온도를 검출하는 얼굴온도검출모듈과, 얼굴온도검출모듈에서 검출된 복수의 표본객체의 얼굴온도의 평균값 그리고 차이값모듈에서 산출된 차이값의 평균인 평균차이값을 산출하는 평균값산출모듈과, 체온계수신모듈에서 수신된 복수의 표본객체의 온도값과 얼굴온도검출모듈에서 검출된 온도값 간 차이를 연산하여 차이값을 산출하는 차이값모듈과, 복수의 표본객체의 얼굴온도의 평균값과 평균차이값을 가산 연산하여 보정얼굴온도값을 산출하는 보정모듈과, 오차값이 설정되는 오차모듈과 보정모듈에서 산출된 보정얼굴온도값과 평균값산출모듈에서 산출된 얼굴온도의 평균값을 연산하여 연산값이 오차모듈에 설정된 기 설정된 오차값 이상일 경우, 복수의 서로 다른 객체 가운데 보정모듈에서 산출된 보정얼굴온도값에 해당하는 보정얼굴온도값을 갖는 객체를 발열 의심 환자로 분류하는 환자분류모듈을 포함한다.

삭제

또 하나의 상기 해결하고자 하는 과제를 달성하기 위한 하나의 발열 의심자 검지 방법은, (A) 제어부가 열화상카메라부로부터 복수의 서로 다른 객체 및 복수의 표본객체에서 나타나는 열화상이미지를 획득하고, 열화상이미지를 획득하기 전, 체온계를 통해 복수의 표본객체에서 측정된 온도값을 수신하는 단계; (B) 제어부가 열화상카메라부로부터 열화상이미지를 획득하고, 열화상이미지에서 복수의 서로 다른 객체 및 복수의 표본객체의 얼굴을 인식하여, 열화상이미지의 얼굴의 이마에서 온도를 측정하여, 온도를 검출하는 단계; (C) 제어부가 수신된 복수의 표본객체의 온도값과 얼굴온도검출모듈에서 검출된 온도값 간 차이를 연산하여 차이값을 산출하는 단계; (D) 제어부가 얼굴온도검출모듈에서 검출된 복수의 표본객체의 얼굴온도의 평균값 그리고 차이값모듈에서 산출된 차이값의 평균인 평균차이값을 산출하는 단계; (E) 제어부가 복수의 표본객체의 얼굴온도의 평균값과 평균차이값을 가산 연산하여 보정얼굴온도값을 산출하는 단계; (F) 제어부가 (E)단계에서 산출된 보정얼굴온도값과 평균값산출모듈에서 산출된 얼굴온도의 평균값을 연산하여 연산값이 오차모듈에 설정된 기 설정된 오차값 이상일 경우, 복수의 서로 다른 객체 가운데 보정모듈에서 산출된 보정얼굴온도값에 해당하는 보정얼굴온도값을 갖는 객체를 발열 의심 환자로 분류하는 단계를 포함하고, 제어부는 열화상카메라부가 복수의 서로 다른 객체에서 나타나는 열화상을 획득하기 전에, 체온계를 통해 복수의 표본객체(A)에서 측정된 체온값을 수신하고, 내부에 정상체온값이 설정되어 있어 정상체온값 보다 큰 온도값은 수신하지 않고, 정상체온값보다 작은 온도값은 수신하는 체온계수신모듈과, 열화상카메라부로부터 열화상이미지를 획득하는 획득모듈과, 열화상이미지에서 복수의 서로 다른 객체 및 복수의 표본객체의 얼굴을 인식하는 얼굴인식모듈과, 열화상이미지의 얼굴의 이마에서 온도를 측정하여, 얼굴온도를 검출하는 얼굴온도검출모듈과, 얼굴온도검출모듈에서 검출된 복수의 표본객체의 얼굴온도의 평균값 그리고 차이값모듈에서 산출된 차이값의 평균인 평균차이값을 산출하하는 평균값산출모듈과, 체온계수신모듈에서 수신된 복수의 표본객체의 온도값과 얼굴온도검출모듈에서 검출된 온도값 간 차이를 연산하여 차이값을 산출하는 차이값모듈과, 복수의 표본객체의 얼굴온도의 평균값과 평균차이값을 가산 연산하여 보정얼굴온도값을 산출하는 보정모듈과, 오차값이 설정되는 오차모듈과 보정모듈에서 산출된 보정얼굴온도값과 평균값산출모듈에서 산출된 얼굴온도의 평균값을 연산하여 연산값이 오차모듈에 설정된 기 설정된 오차값 이상일 경우, 복수의 서로 다른 객체 가운데 보정모듈에서 산출된 보정얼굴온도값에 해당하는 보정얼굴온도값을 갖는 객체를 발열 의심 환자로 분류하는 환자분류모듈을 포함한다.

삭제

(A)단계는,

열화상이미지를 획득하기 전에, 체온계수신모듈이 체온계를 통해 복수의 표본객체에서 측정된 체온값을 수신하는 (A-1)단계를 더 포함하고,

(D)단계는,

차이값모듈이 체온계수신모듈에서 수신된 온도값과 상기 얼굴온도검출모듈에서 검출된 온도값 간 차이를 연산하며 차이값을 산출하는 (D-1)단계,

차이값모듈이 보정모듈에서 산출된 차이값을 상기 얼굴온도검출모듈에서 측정된 온도값에 가산 연산하며 보정얼굴온도값을 산출하는 (D-2)단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 발열 의심자 검지 장치는, 열화상카메라로 검출된 얼굴온도의 절대값이 아닌, 축적되어 있는 얼굴온도의 데이터의 평균값을 기저값으로 하여 새롭게 측정되는 얼굴온도값을 연산하여 연산값과 기 설정된 기준값 간 편차로 발열 의심자를 검출함으로써, 발열 의심자를 정확하게 검출할 수 있다.

이와 같은 본 발명은 흑체를 준비하는 번거로움을 해소함으로써, 발열 의심자를 검출하는 과정을 간편하게 진행할 수 있도록 한다. 아울러, 주변 환경의 변화에 대한 오차값 발생을 제거해 발열 의심자 즉, 환자 검지에 대해 높은 신뢰도를 나타낼 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 발열 의심자 검지 장치를 나타낸 도면이다.
도 2는 도 1의 열화상카메라부가 촬영한 열화상이미지를 나타낸 도면이다.
도 3은 도 1의 열화상카메라부 및 제어부에 포함되는 복수 개의 모듈을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 발열 의심자 검지 방법의 순서도이다.
도 5는 체온계를 통해 표본객체의 온도를 측정하는 도면이다.
도 6은 제어부가 수신한 복수의 표본객체에 대한 온도값을 나타낸 도면이다.
도 7은 차이값모듈을 통해 체온계에서 측정된 온도와 얼굴온도검출모듈에서 검출된 온도차를 나타낸 도면이다.
도 8은 도 7에 나타난 보정얼굴온도값의 평균값을 산출한 얼굴온도평균값을 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 발열 의심자 검지 장치의 사용상태도이다.
도 10은 본 발명의 발열 의심자 검지 장치가 발열 의심자와 정상인을 구분한 상태를 나타낸 도면이다.

본 발명의 장치 및 방법은 첨부되는 도면과 도면을 바탕으로 상세하게 설명된 내용으로부터 명확해질 수 있다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되지 않고, 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있다. 본 명세서 상에서 기술되는 실시 예는 본 발명의 개시가 완전하도록 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐이다. 오로지 본 발명의 청구범위는 청구항에 의해 정의될 수 있다. 아울러, 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조부호는 동일 구성요소를 지칭한다.

이하, 도 1 내지 도 10을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 의한 발열 의심자 검지 장치 및 발열 의심자 검지 방법에 대해 상세히 설명한다.

다만, 본 발명에 대한 설명이 간결하고 명확해질 수 있도록 발열 의심자 검지 장치에 대해 상세히 설명한 후, 이를 바탕으로 발열 의심자 검지 방법에 대해 설명한다. 이때, 본 명세서에 전체에 걸쳐 기술되는 발열 의심자 검지 장치에 대한 설명은 발열 의심자 검지 방법에 그대로 적용될 수 있다.

먼저, 도 1을 참조하여, 발열 의심자 검지 장치에 대해 개괄적으로 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 발열 의심자 검지 장치를 나타낸 도면이다.

본 발명의 발열 의심자 검지 장치(1)는 열화상카메라부(10)에서 촬영된 객체의 열화상을 기반으로 하여, 제어부(20)에서 객체의 얼굴온도를 추출하고, 추출된 얼굴온도에 보정얼굴온도값을 더해 보정된 값과 설정된 오차값을 연산한다. 그리고 이러한 연산값을 통해 객체가 발열을 하는 환자인지 아니면 정상인 인지를 정확하게 판별한다. 이러한 발열 의심자 검지 장치(1)는 열화상카메라부(10) 및 제어부(20)를 구성요소로 포함한다.

이와 같은 발열 의심자 검지 장치(1)는 제어부(20)가 열화상카메라부(10)로부터 객체에서 나타나는 열화상이미지(B)를 획득하는 (A)단계, 제어부(20)가 열화상이미지에서 객체의 얼굴을 감지해 온도를 검출하는 (B)단계, 제어부(20)가 검출된 얼굴온도에 기 설정된 차이값 보정하며 보정얼굴온도값을 산출하는 하는 (C)단계, 제어부(20)가 (A)내지 (C)단계를 반복하며 보정된 얼굴온도에 대한 평균값을 산출하며 얼굴온도평균값을 산출하는 (D)단계로 진행된다. 이후, 제어부(20)가 보정얼굴온도값에 얼굴온도평균값을 감산 연산하는 (E)단계 및 제어부(20)가 (E)단계에서 감산 연산된 값이 기 설정된 오차값 미만인 경우에는, 보정얼굴온도값에 해당하는 객체를 정상인으로 분류하고, (E)단계에서 산출된 비교값이 기 설정된 오차값 이상 차이가 나는 경우에는 보정얼굴온도값에 해당하는 객체를 발열 의심 환자로 분류하는 (F)단계로 진행될 수 있다.

본 발명의 발열 의심자 검지 장치(1)는 (A)단계 내지 (F)단계를 일련의 단계로 진행되며 기존의 열화상카메라로 객체의 온도를 정확하게 측정하는데 필요한 흑체 없이, 발열 의심자와 정상인을 정확하게 판별할 수 있다. 즉, 본 발명은 흑체를 준비하는 번거로움 없이, 간편한 방법으로 발열 의심자를 검출할 수 있다.

이하, 도 2 및 도 3을 참조하여 본 발명을 구성하는 구성요소에 대해 구체적으로 설명한다.

도 2는 도 1의 열화상카메라부가 촬영한 열화상이미지를 나타낸 도면이고, 도 3은 도 1의 열화상카메라부 및 제어부에 포함되는 복수 개의 모듈을 나타낸 도면이다.

열화상카메라부(10)는 객체에서 방출하는 열복사를 감지하는 카메라이다. 더욱이, 열화상카메라부(10)는 빛의 유무와 상관없이 객체에서 발생되는 열에 따라 제어부(20)에 서로 다른 색상으로 나타낼 수 있다. 이와 같은 열화상카메라부(10)는 열을 감지하여 도 2의 오른쪽에 도시된 바와 같은 다양한 색깔의 이미지를 제어부(20)의 화면에 나타낼 수 있다.

제어부(20)는 열화상카메라부(10)로부터 객체(C)에서 나타나는 열화상이미지(B)를 획득해 출력하고, 열화상이미지(B)를 활용해 발열 의심 환자를 판별해낼 수 있다. 제어부(20)는 획득모듈(220), 얼굴인식모듈(230), 얼굴온도검출모듈(240), 평균값산출모듈(250), 보정모듈(270)과 환자분류모듈(280)을 포함한다. 아울러, 제어부(20)는 체온계수신모듈(210)과 차이값모듈(260) 및 오차모듈(2801) 등을 더 포함할 수 있다.

이와 같은 복수 개의 모듈은 컴퓨터에 포함되는 연산처리 장치가 될 수 있다. 그리고 이러한 모듈을 포함하는 제어부(20)는 컴퓨터가 될 수 있다. 여기서, 체온계수신모듈(210)은 체온계(30)에서 측정된 복수의 표본객체(A)의 체온값을 수신한다. 이때, 체온계수신모듈(210)은 객체(C)에서 나타나는 열화상을 획득하기 전에 체온계(30)로부터 표본객체(A)의 체온값을 수신한다.

아울러, 체온계수신모듈(210)은 내부에 정상체온값이 설정되어 있어, 체온계(30)에서 정상체온값 즉, 일례로 36.5℃ 보다 큰 온도값은 수신하지 않고, 정상체온값 보다 작은 온도값을 수신할 수 있다.

획득모듈(220)은 열화상카메라부(10)에서 촬영된 객체(C)에서 나타나는 열화상을 획득한다. 즉, 열화상카메라부(10)로부터 데이터를 수신한다. 얼굴인식모듈(230)은 열화상이미지(B)로부터 객체의 얼굴을 인식한다. 이때, 얼굴인식모듈(230)은 외부와 객체 사이에서, 설정 넓이에 속하는 객체의 최상단을 객체의 얼굴로 인식할 수 있다. 일례로, 얼굴인식모듈(230)은 외부와 객체 간 시작선을 기준으로 가로 20cm, 세로 30cm의 사각형을 형성하며 사각형 내에 객체의 최상단이 포함되도록 하며 객체의 얼굴을 감지할 수 있다.

얼굴온도검출모듈(240)은 얼굴인식모듈(230)에서 검출한 열화상 이미지의 얼굴에서 온도를 검출한다. 이러한 얼굴온도검출모듈(240)은 -10℃ ~ 50℃ 범위 내에서 촘촘하게 온도를 측정할 수 있다. 이를 통해 얼굴온도검출모듈(240)은 열화상 이미지로부터 얼굴의 온도를 정교하게 측정할 수 있다. 아울러, 검출된 얼굴에서 이마 부분의 온도를 측정할 수 있다.

평균값산출모듈(250)은 측정된 복수 개의 얼굴온도로부터 평균값을 산출한다. 즉, 얼굴온도평균값을 산출한다. 이때, 산출되는 얼굴온도평균값은 측정된 사람의 온도가 정상온도인지 아닌지를 판별하는 값이 될 수 있다.

차이값모듈(260)은 전술 한 체온계수신모듈(210)에서 수신된 온도값과 얼굴온도검출모듈(240)에서 검출된 온도값 간 차이를 연산하며 차이값을 산출한다.

보정모듈(270)은 얼굴온도평균값에 차이값 모듈에서 산출된 차이값을 가산 연산하여 보정얼굴온도값을 산출한다. 여기서, 차이값은 최소 10명 이상의 미리 설정된 인원에서 추출된 값으로 계산된 값이 될 수 있다.

환자분류모듈(280)은 보정모듈(270)에서 출력되는 보정얼굴온도값과 평균값산출모듈(250)에서 출력된 얼굴온도평균값을 연산한다. 이후, 연산값이 기 설정된 오차값 이상일 경우, 해당 보정얼굴온도값을 갖는 객체를 발열 의심 환자로 분류한다. 반면, 연산값이 기 설정된 오차값 미만일 경우, 해당 보정얼굴온도값을 갖는 객체를 정상인으로 판별한다.

이와 같은 환자분류모듈(280)은 오차값이 설정되는 오차모듈(2801)을 더 포함할 수 있다. 여기서, 오차모듈(2801)은 오차값이 사용자에 의해 조정되거나, 오차값이 고정되어 발열 의심 및 정상인 구분의 정밀도가 변경될 수 있도록 한다.

피드백모듈(290)은 환자분류모듈(380)에서 정상인으로 판별된 사람의 정상체온을 누적하고, 통계 값으로 나타내며 시간에 따라 조금씩 증가하거나 감소하는 추세 값을 구하여 보정모듈(270)에 전달한다. 보정모듈(270)은 피드백모듈(290)에서 받은 시간의(Temporal) 보정값으로 얼굴온도 평균값에 가산 연산하여 보정얼굴온도값을 산출한다.

이를 통해, 발열 의심자 검지 장치(1)는 객체(C)로부터 얼굴을 정확하게 감지하여 객체의 얼굴온도를 검출하고, 복수 개의 얼굴온도의 평균값을 산출한다. 이후, 산출된 얼굴온도평균값과 검출된 얼굴온도를 비교하여, 비교값이 기 설정된 오차값 이상 차이가 나는 경우 해당 얼굴온도를 갖는 객체를 발열 의심 환자로 신속하고 정확하게 판정할 수 있다.

이하, 지금까지 설명한 발열 의심자 검사 장치(1)에 대한 설명을 바탕으로, 본 발명의 일 실시예에 의한 발열 의심자 검지 방법에 대해 상세히 설명한다. 발열 의심자 검지 방법은 도 4의 순서도를 기준으로 한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 발열 의심자 검지 방법의 순서도이다.

발열 의심자 검지 방법(S10)은 열화상 이미지를 획득하는 단계(S110), 획득된 열화상이미지(B)로부터 얼굴을 감지해, 감지된 얼굴에서 온도를 검출하는 단계(S120), 검출된 얼굴온도에 기 설정된 차이값 보정하는 단계(S130), 보정된 얼굴온도값의 평균값을 산출하는 단계(S140) 및 보정된 얼굴온도값에 얼굴온도평균값을 감산 연산하는 단계 (S150) 및 감산 연산된 값과 오차값을 대비하여 발열 의심자 또는 정상인으로 구별하는 단계(S160)를 포함한다.

아울러, 발열 의심자 검지 방법(S10)은 열화상카메라부(10)를 통해 열화상이미지(B)을 획득하기 전에, 체온계수신모듈(210)이 체온계를 통해 전달되는 복수의 표본객체(A)의 체온값을 수신하는 (A-1)단계와 차이값모듈(260)이 체온계수신모듈(210)에서 수신된 온도값과 얼굴온도검출모듈(240)에서 검출된 온도값 간 차이를 연산하며 차이값을 산출하는 (D-1)단계, 차이값모듈(260)이 보정모듈(270)에서 산출된 차이값을 얼굴온도검출모듈(240)에서 측정된 온도값에 가산 연산하며 보정얼굴온도값을 산출하는 (D-2)단계 및 평균값산출모듈(250)이 차이값모듈(260)에서 산출된 차이값의 평균값을 산출하는 (D-3)단계를 더 포함한다.

아울러, 발열 의심자 검지 방법(S10)은 피드백모듈(290)이 환자분류모듈(380)에서 정상인으로 판별된 사람의 정상체온을 누적하고, 통계 값으로 나타내며 시간에 따라 조금씩 증가하거나 감소하는 추세 값을 구하여 보정모듈(270)에 전달하는 단계를 더 포함한다. 이를 통해, 발열 의심자 검지 방법(S10)은 피드백모듈(290)에서 받은 시간의(Temporal) 보정값으로 얼굴온도 평균값에 가산 연산하여 보정얼굴온도값을 보다 정확하게 산출할 수 있도록 한다.

이하, 도 5 내지 도 10을 참조하여, 도 4에 도시된 각 단계에 대해 구체적으로 설명한다.

다만, 발열 의심자 검지 방법(S10)에 대한 설명이 간결하고 명확해질 수 있도록, 발열 의심자 검지 방법(S10)의 진행 순서에 맞춰 설명하도록 한다.

도 5는 체온계를 통해 표본객체의 온도를 측정하는 도면이고, 도 6은 제어부가 수신한 복수의 표본객체에 대한 온도값을 나타낸 도면이고, 도 7은 차이값모듈을 통해 체온계에서 측정된 온도와 얼굴온도검출모듈에서 검출된 온도차를 나타낸 도면이다. 그리고 도 8은 도 7에 나타난 보정얼굴온도값의 평균값을 산출한 얼굴온도평균값을 나타낸 도면이고, 도 9는 본 발명의 발열 의심자 검지 장치의 사용상태도이다. 그리고 도 10은 본 발명의 발열 의심자 검지 장치가 발열 의심자와 정상인을 구분한 상태를 나타낸 도면이다.

발열 의심자 검지 방법(S10)은 도 5에 도시된 바와 같이, 체온계(30)를 통해 표본객체(A)의 이마, 볼 등과 같은 곳을 측정하며 표본객체(A)의 실제온도를 측정하는 단계 그리고 측정된 값을 제어부(20)에 전송하는 단계로 시작될 수 있다. 즉, (A-1)단계로 시작될 수 있다. 이때, 제어부(20)에 전송되는 표본객체(A)의 온도값은 도 6에 도시된 바와 같은 값이 될 수 있다.

이후, 발열 의심자 검지 방법(S10)은 제어부(20)가 열화상카메라부(10)로부터 열화상 이미지를 획득하는 단계(S110)로 진행될 수 있다. 이후, 획득된 열화상이미지(B)로부터 얼굴을 감지해, 감지된 얼굴에서 온도를 검출하는 단계(S120)로 진행될 수 있다. 이후, 도 7에 도시된 바와 같이, 차이값모듈(260)을 통해 체온계(30)에서 측정된 온도와 얼굴온도검출모듈(240)에서 검출된 온도 간 차이를 산출하는 단계로 진행될 수 있다. 이후, 도 8에 도시된 바와 같이 검출된 얼굴온도에 차이값 보정하여 보정값을 산출 단계(S130)로 진행될 수 있다. 이후 보정된 얼굴온도값의 평균값을 산출하는 단계(S140)로 진행될 수 있다.

발열 의심자 검지 방법(S10)은 도 9에 도시된 바와 같이, 새로운 객체(C)가 발열 의심자 검지 장치(1)에 의해 검지 될 경우, 평균값산출모듈(250)을 통해 산출된 평균차이값을 얼굴온도검출모듈(240)에서 검출된 온도에 가산연산 하여 보정얼굴온도값을 산출하는 단계로 진행된다. 이후, 새로운 객체의 보정얼굴온도값에 설정된 얼굴온도평균값을 감산 연산하는 단계로 진행된다. 이후, 보정얼굴온도값과 얼굴온도평균값을 감산 연산한 값과 오차값을 대비하여, 감산 연산된 값이 오차값 미만인 경우에는, 보정얼굴온도값에 해당하는 객체를 정상인으로 분류하는 단계 또는 감산 연산된 값이 오차값 이상일 경우에는, 보정얼굴온도값에 해당하는 객체를 발열 의심 환자로 분류하는 단계로 진행될 수 있다. 일례로, 도 10에 도시된 바와 같이, 제1새로운 객체가 열화상카메라부(10)에 의해 촬영되고, 제어부(20)에 의해 보정얼굴온도값이 38.3℃이면, 제어부(20)는 보정얼굴온도값에 설정된 얼굴온도평균값인 36.3℃를 감산 연산하고, 감산연산된 2.0℃를 기 설정된 오차값에 대비한다. 이때, 제어부(20)는 감산 연산된 값이 오차값인 0.2 보다 커, 이렇게 연산되는 보정얼굴온도값을 갖는 객체를 발열이 발생되는 의심자로 판별할 수 있다. 또한, 제2새로운 객체가 열화상카메라부(10)에 의해 촬영되고, 제어부(20)에 의해 보정얼굴온도값이 36.1℃이면, 제어부(20)는 보정얼굴온도값에 설정된 얼굴온도평균값인 36.3℃를 감산 연산하고, 감산 연산된 0.2℃를 기 설정된 오차값에 대비한다. 이때, 제어부(20)는 감산 연산된 값이 오차값인 0.2 이하가 됨으로, 이러한 보정얼굴온도값을 갖는 객체를 정상인으로 판별할 수 있다.

발열 의심자 검지 방법(S10)은 사람에게 발열 여부를 판별하는 단계를 끝으로 종료될 수 있다.

이와 같이 진행된 발열 의심자 검지 방법(S10)을 통해 기존의 열화상카메라로 객체의 온도를 정확하게 측정하는데 필요한 흑체 없이도 발열 의심자와 정상인을 정확하게 판별할 수 있게 된다.

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야 한다.

1: 발열 의심자 검지 장치
10: 열화상카메라부
20: 제어부 30: 체온계
210: 체온도계수신모듈
220: 획득모듈
230: 얼굴인식모듈 240: 얼굴온도검출모듈
250: 평균값산출모듈 260: 차이값모듈
270: 보정모듈
280: 환자분류모듈 2801: 오차모듈
A: 표본객체 B: 열화상이미지
C: 객체

Claims

복수의 서로 다른 객체(C) 및 복수의 표본객체(A)를 열화상으로 촬영하는 열화상카메라부(10); 및
복수의 서로 다른 객체 가운데 하나의 객체의 보정얼굴온도값과 복수의 표본객체의 얼굴온도의 평균값을 연산하여 연산값이 기 설정된 오차값 이상인 경우, 하나의 객체를 발열 의심 환자로 분류하는 제어부(20)를 포함하고,
제어부(20)는,
열화상카메라부(10)가 복수의 서로 다른 객체(C)에서 나타나는 열화상을 획득하기 전에,
체온계(30)를 통해 복수의 표본객체(A)에서 측정된 체온값을 수신하고, 내부에 정상체온값이 설정되어 있어 정상체온값 보다 큰 온도값은 수신하지 않고, 정상체온값보다 작은 온도값은 수신하는 체온계수신모듈(210)과,
열화상카메라부(10)로부터 열화상이미지(B)를 획득하는 획득모듈(220)과,
열화상이미지(B)에서 복수의 서로 다른 객체 및 복수의 표본객체의 얼굴을 인식하는 얼굴인식모듈(230)과,
열화상이미지(B)의 얼굴의 이마에서 온도를 측정하여, 얼굴온도를 검출하는 얼굴온도검출모듈(240)과,
얼굴온도검출모듈(240)에서 검출된 복수의 표본객체(A)의 얼굴온도의 평균값 그리고 차이값모듈에서 산출된 차이값의 평균인 평균차이값을 산출하는 평균값산출모듈(250)과,
체온계수신모듈(210)에서 수신된 복수의 표본객체(A)의 온도값과 얼굴온도검출모듈(240)에서 검출된 온도값 간 차이를 연산하여 차이값을 산출하는 차이값모듈(260)과,
복수의 표본객체(A)의 얼굴온도의 평균값과 평균차이값을 가산 연산하여 보정얼굴온도값을 산출하는 보정모듈(270)과,
오차값이 설정되는 오차모듈(2801)과 보정모듈(270)에서 산출된 보정얼굴온도값과 평균값산출모듈(250)에서 산출된 얼굴온도의 평균값을 연산하여 연산값이 오차모듈(2801)에 설정된 기 설정된 오차값 이상일 경우, 복수의 서로 다른 객체(C) 가운데 보정모듈(270)에서 산출된 보정얼굴온도값에 해당하는 보정얼굴온도값을 갖는 객체를 발열 의심 환자로 분류하는 환자분류모듈(280)을 포함하는, 발열 의심자 검지 장치.
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(A) 제어부(20)가 열화상카메라부(10)로부터 복수의 서로 다른 객체 및 복수의 표본객체에서 나타나는 열화상이미지를 획득하고, 열화상이미지를 획득하기 전, 체온계(30)를 통해 복수의 표본객체(A)에서 측정된 온도값을 수신하는 단계;
(B) 제어부(20)가 열화상카메라부(10)로부터 열화상이미지(B)를 획득하고, 열화상이미지(B)에서 복수의 서로 다른 객체 및 복수의 표본객체의 얼굴을 인식하여, 열화상이미지(B)의 얼굴의 이마에서 온도를 측정하여, 온도를 검출하는 단계;
(C) 제어부(20)가 수신된 복수의 표본객체(A)의 온도값과 얼굴온도검출모듈(240)에서 검출된 온도값 간 차이를 연산하여 차이값을 산출하는 단계;
(D) 제어부(20)가 얼굴온도검출모듈(240)에서 검출된 복수의 표본객체(A)의 얼굴온도의 평균값 그리고 차이값모듈에서 산출된 차이값의 평균인 평균차이값을 산출하는 단계;
(E) 제어부(20)가 복수의 표본객체(A)의 얼굴온도의 평균값과 평균차이값을 가산 연산하여 보정얼굴온도값을 산출하는 단계;
(F) 제어부(20)가 (E)단계에서 산출된 보정얼굴온도값과 평균값산출모듈(250)에서 산출된 얼굴온도의 평균값을 연산하여 연산값이 오차모듈(2801)에 설정된 기 설정된 오차값 이상일 경우, 복수의 서로 다른 객체(C) 가운데 보정모듈(270)에서 산출된 보정얼굴온도값에 해당하는 보정얼굴온도값을 갖는 객체를 발열 의심 환자로 분류하는 단계를 포함하고,
제어부(20)는,
열화상카메라부(10)가 복수의 서로 다른 객체(C)에서 나타나는 열화상을 획득하기 전에,
체온계(30)를 통해 복수의 표본객체(A)에서 측정된 체온값을 수신하고, 내부에 정상체온값이 설정되어 있어 정상체온값 보다 큰 온도값은 수신하지 않고, 정상체온값보다 작은 온도값은 수신하는 체온계수신모듈(210)과,
열화상카메라부(10)로부터 열화상이미지(B)를 획득하는 획득모듈(220)과,
열화상이미지(B)에서 복수의 서로 다른 객체 및 복수의 표본객체의 얼굴을 인식하는 얼굴인식모듈(230)과,
열화상이미지(B)의 얼굴의 이마에서 온도를 측정하여, 얼굴온도를 검출하는 얼굴온도검출모듈(240)과,
얼굴온도검출모듈(240)에서 검출된 복수의 표본객체(A)의 얼굴온도의 평균값 그리고 차이값모듈에서 산출된 차이값의 평균인 평균차이값을 산출하하는 평균값산출모듈(250)과,
체온계수신모듈(210)에서 수신된 복수의 표본객체(A)의 온도값과 상기 얼굴온도검출모듈(240)에서 검출된 온도값 간 차이를 연산하여 차이값을 산출하는 차이값모듈(260)과,
복수의 표본객체(A)의 얼굴온도의 평균값과 평균차이값을 가산 연산하여 보정얼굴온도값을 산출하는 보정모듈(270)과,
오차값이 설정되는 오차모듈(2801)과,
보정모듈(270)에서 산출된 보정얼굴온도값과 평균값산출모듈(250)에서 산출된 얼굴온도의 평균값을 연산하여 연산값이 오차모듈(2801)에 설정된 기 설정된 오차값 이상일 경우, 복수의 서로 다른 객체(C) 가운데 보정모듈(270)에서 산출된 보정얼굴온도값에 해당하는 보정얼굴온도값을 갖는 객체를 발열 의심 환자로 분류하는 환자분류모듈(280)을 포함하는, 발열 의심자 검지 방법.
제5항에 있어서,
(A)단계는,
열화상이미지를 획득하기 전에, 체온계수신모듈(210)이 체온계를 통해 복수의 표본객체(A)에서 측정된 체온값을 수신하는 (A-1)단계를 더 포함하고,
(D)단계는,
차이값모듈(260)이 체온계수신모듈(210)에서 수신된 온도값과 얼굴온도검출모듈(240)에서 검출된 온도값 간 차이를 연산하며 차이값을 산출하는 (D-1)단계,
차이값모듈(260)이 보정모듈(270)에서 산출된 차이값을 얼굴온도검출모듈(240)에서 측정된 온도값에 가산 연산하며 보정얼굴온도값을 산출하는 (D-2)단계를 더 포함하는, 발열 의심자 검지 방법.