基于热成像的人脸识别体温筛查系统的设计

吴耀东

珠海迈科智能科技股份有限公司

摘要：针对全国疫情的严峻形势，迫切需要对各小区、企业、机关、公共场所来来往人员体温进行严格筛查，本文提出采用基于热成像的体温筛查技术解决政务服务大厅办事人员体温筛查的问题。

关键词：热成像  人脸识别  体温检测  政务自助机

1. 引言

随着2020年疫情的严峻形势，针对政务大厅办事人员体温检测的问题，本文提出在政务机自助取号的同时，通过热成像技术和人脸识别技术实现对办事人员的体温检测并实时上传体温筛查数据平台，实现办事人员的体温筛查和三级体温异常预警。

2. 系统总体设计

2.1 技术方案概述

基于红外测温原理及热成像技术，结合人脸识别技术，在现有的政务取号机设备上加装热成像传感器，对于过往的人员进行体温非接触式监测和数据采集，形成身份信息与体温匹配的大数据记录报表，对于体温异常人员形成本地、大厅分中心、管理总控中心三级预警，同时上报精准的人员信息给疾控管理部门。

2.2 方案拓扑图

以上拓扑图为物联网典型的三层结构，即感知层、网络层和应用层。

感知层：通过在政务取号机上安装红外热成像传感器，实时非接触检测办事人的额头表面问题，实现感知层的数据采集和数据处理。

网络层：基于政务机的LAN网络，实现红外热成像的体温数据的网络传输。

应用层：即体温筛查系统数据平台，实现办事群众的个人体温数据、个人姓名、电话、现场测温图片等数据分类管理和记录存储。

2.3红外热成像测温技术原理

红外原理：任何物体只要它的温度高于绝对零度(-273℃)，就有热辐射向外发射，物体温度不同，其辐射出的能量也不同，且辐射波的波长也不同，但总是包含着红外辐射在内，千摄氏度以下的物体，其热辐射中最强的电磁波是红外波，所以对物体自身红外辐射的测量，便能准确测定它的表面温度，这就是红外测温仪测温依据的客观基础和基本原理。

红外热成像传感器是一种非接触式的通过探测器探测物体红外（热）能的测温设备，并将其转化成电子信号加以处理，进而在视频显示器生成热图像进而在显示器上生成热图像和温度值，并可以对温度值进行计算的一种检测设备。

 

2.4热成像温度检测流程

 

串口通讯网络

   通过在刷脸取号机上开发嵌入式测温程序，实现和测温传感器热成像数据的实时传输，同上对检测数据数据分析处理，按照红外热成像传感器的像素点，根据热成像传感器返回的数据，根据温度大小进行热成像排布并显示出来，同上通过一定的算法计算面部最高温度点平均值作为人体问题显示出来并上传到体温筛查管理系统后台。

3. 热成像测温稳定和误差影响因素分析

3.1 距离与热成像测温数据影响

红外热成像仪是用光学镜头来收集被测物体的热辐射能量的，故此探测距离会受镜头视场角和热成像像素分辨率有关。

假如某成像仪的成像分辨率为32*32像素，视场角为75度，则可以理解为从镜头发射出32*32=1024条激光来探测1024个点的温度（32行*32列），每行32个点，每列32个点。则每相邻两条激光线的夹角为75/31=2.4193°发散出去。随着距离的增长，两条激光线的间距会变大，当被测物体足够小时，有可能处于两条激光线之间未被探测到，这就是探测距离的问题。即：当成像仪的像素数量和视场角一定时，它的有效探测距离就与被测物体的大小有关。

当被测物体尺寸已知时，对其进行探测的理论最远距离为：

（一）红外成像距离计算公式

上式中：

S：探测距离

D：被测物体尺寸

α：相邻探测线之间的夹角

在红外热成像传感器标准计算距离范围内，热成像测温数据随着被测目标与传感器距离距离增加而成一定比例的衰减，如下图，在同一环境温度下，对标准的黑体（热源）进行测试，得出如下数据：

黑体温度（35℃）；环境温度（25℃）
与黑体距离（cm）	实际测得黑体温度（℃）	测黑体允许偏差（℃）
30	35.5	±0.5
40	35.0	±0.3
50	34.5	±0.5
60	33.5	±1.5
70	33.0	±2
80	32.4	±2.5

根据以上数据说明，在一定距离范围内，测温数据与距离成线性关系。

3.2 环境温度与测温数据影响关系

一定距离条件下，在一定温度范围内，测温数据与环境温度成线性关系，测温数据会随着环境温度升高而增加，具体测试数据曲线如下：

4. 改进方案

针对热成像测温数据主要影响因素，我们基于测试数据的分析，对影响误差的两点主要因素进行算法上修正。主要从以下两个方面进行修正。

4.1 通过距离补偿算法，修正测温数据

第一步：计算距离系数。下式中x为人体与红外模块之间的距离，单位为m。

距离系数=0.6839*x3-0.7337*x2+0.2992*x+0.9995             式（1）

第二步：计算初始温度。初始温度定义为根据模块输出的16bit数据，计算得到的温度。

初始温度=0.1014    *（串口16bit温度数据）-275.251      式（2）

第三步：计算校正温度。

校正温度=初始温度*距离系数+环境温度偏差

环境温度偏差值需要和高精度额温枪校准。比如红外模块测量计算得到初始温度*距离系数之后，计算温度为35.7度，测温数据得到36.2度，那么偏差为0.5度。该参数根据实际情况进行调整。

4.2 通过环境补偿算法，修正测温数据

通过前期大量数据测试，记录不同环境下测温数据，形成环境温度与测温数据基准，找出不同环境温度下的测试误差，对于实际测试时，根据当天环境温度 值进行动态补偿测温数据，从而减小测试误差。

结束语

通过采用热成像的测温技术应用在政务自助机上，不增加机器的外观结构，只需要增加一个外置的红外热成像测温模块或传感器，即可实现政务取号办事的同时实现体温筛查，减少大量人工体温筛查环节，同时提高数据的准确性和实现数据可追溯性，对于体温数据异常的人员，政务取号机和系统后台会立即预警，提醒现场保安和后台管理人员进行下一步管控和处理，大大提高政务办事效率和有效地保障了疫情防控。

参考文献

[1]杨立.红外热像仪测温计算与误差分析.1999

[2]唐华明，许博文，王斐.基于红外热成像技术的在线扫描测温系统设计.2015

[3]郑兆平，曾汉生，丁翠娇，刘占增，蒋扬虎，朱小平.红外热成像测温技术及其应用.2002