基于雙光測溫的智能預警系統設計

王宇 黨宏濤 劉福華 楊兵 宋振凱 雒少哲

摘 要：感染新冠病毒的病人在早期的臨床表現以發熱為主，檢測人員通常以測溫為檢測依據來篩查病毒感染者，但傳統的測溫手段對大面積人群和流動人群均不能起到很好的檢測作用?；诖耍恼略O計雙光測溫智能預警系統，采用非接觸式高精度紅外測溫儀和可見光圖像采集設備，通過在硬件上的有效組合，在軟件上采用圖像匹配定位技術、人臉智能識別技術以及自動報警，實現遠距離精確測溫篩查、快速鎖定高溫人員的功能。

關鍵詞：紅外測溫;可見光人臉檢測;圖像配準;智能報警

0 ? 引言

雙光測溫智能預警系統目的是在不接觸被測人員身體的情況下對其進行體溫的測量，且測溫過程不能過長，以至于影響人們的出行。所以，設計思想為利用紅外熱像儀進行測溫，將溫度呈現出來，再通過可見光相機以人臉識別技術精準捕捉到被測人員的面部，將人臉位置框選出來，再與紅外測溫結果比對并標定[1]。既提高了測溫的精確性，又將紅外圖像與可見光圖像以畫中畫的形式呈現出來，使被測人員的溫度信息與外貌特征清晰可見，當測得的溫度超過所設置的閾值，即可實現自動報警。

1 ? 系統總體設計方案

雙光測溫智能預警系統由雙光熱像儀和智能識別軟件組成，智能識別軟件是運行在用戶電腦上的交互軟件，可以對雙光熱像儀進行控制以及接收雙光熱像儀回傳的狀態信息。雙光熱像儀主要是由紅外相機、可見光相機、交換機組成。紅外相機主要負責采集外界人或物的紅外信息;可見光相機負責采集外界人或物的可見光信息;交換機是將紅外相機和可見光相機采集的信息通過一個網口傳輸給PC端。控制方式是由PC端上位機實現的，上位機向雙光熱像儀發送控制命令，對雙光熱像儀進行控制，雙光熱像儀收到控制命令后響應上位機，給上位機回傳狀態命令。上位機再對狀態命令進行解析、處理，顯示出人們可以讀取的信息。雙光測溫智能預警系統整體框架如圖1所示。

2 硬件設計與原理分析

2.1 ?紅外輻射處理模塊

紅外探測器通過采集目標的紅外輻射信號，再經轉化器轉化為電信號，處理后將目標的溫度信息轉變為可視圖像，以灰度或偽彩的形式顯示出來，不同的溫度在熱像圖中以顏色進行區分，溫度信息直觀可見[2]。設定一個閾值，假設這個閾值設定為37.3℃，若檢測到目標溫度超過閾值37.3℃，就觸發自動報警功能。

2.2 ?可見光采集模塊

僅是單光紅外的話，其呈現圖像不方便確定目標外貌特征信息，且會受到場景其他溫度的影響[3]。為了彌補這些缺點，就需要利用到可見光相機，通過可見光AI人臉識別算法，精準捕捉到人的面部，將人的頭部框選出來，再與紅外測溫結果比對并標定，將測得的溫度映射到可見光圖像上，這樣既能將清晰可見的圖像呈現出來，又能提高測溫的精確性。

2.3 ?圖像匹配模塊

由于雙光熱像儀采集到的紅外圖像與可見光圖像會在幾何特性與空間位置特性等方面存在不同，就需要圖像匹配技術通過這些不同之處去尋找兩者內在的相同屬性，在空間位置上進行對準，使紅外圖像與可見光圖像在空間上一致[4]。

3 ? 軟件設計與功能流程

3.1 ?軟件功能架構

雙光測溫智能預警系統的控制方式是由PC端上位機實現的。上位機向雙光熱像儀發送控制命令，對雙光熱像儀進行控制，雙光熱像儀收到控制命令后需要響應上位機，給上位機回傳狀態命令。上位機再對狀態命令進行解析、處理，顯示出人們可以讀取的信息。軟件功能架構如圖2所示。

3.2 ?軟件功能模塊劃分

根據人們的需求，并結合上位機界面布局，從功能分區明確、界面布局友好、操作簡單明了等方面出發，將雙光測溫智能預警系統的軟件功能劃分為5個模塊：（1）通信模塊，主要作用于確定上位機與下位機之間的數據交互方式，創建數據交互通道。（2）顯示模塊，將下位機采集到的紅外畫面與可見光畫面以畫中畫的形式展現出來。界面布局優先突出視頻顯示控件，屏幕占比較大?？蓪崿F全屏視頻顯示功能。（3）控制模塊，通過點擊指令控制界面的按鍵向下位機發送控制命令，包括算法閾值參數的設置，算法功能開關和狀態選擇功能。（4）儲存模塊，當人們需要對畫面或一段視頻保存時，將數據保存在本地文件。（5）解析模塊，下位機向上位機回傳信息，上位機對這段信息進行解析，解析成我們需要的信息。解析模塊包含灰度值轉溫度值算法、圖像匹配定位算法等。

3.3 ?功能流程

可見光相機采集到的可見光圖像比較清晰，適合人們觀察，通過可見光AI人臉識別算法精準捕捉到人的面部，并記錄坐標。再與由紅外熱像儀采集到的紅外圖像配準，將人臉坐標映射到紅外圖像上，只對坐標內的溫度進行判斷，當坐標內的溫度超過預定值37.3℃，就啟動報警功能。

4 ? 結語

該設計以抗擊疫情為中心思想，所實現的非接觸式測溫功能和自動報警功能都是在紅外熱像儀的基礎上完成的?？梢姽庀鄼C完成的是人臉識別功能，最后將二者結合起來，顯示畫面以畫中畫的形式表現。能夠對人流密集區域的通行人員進行快速準確的非接觸式體溫檢測，迅速發現體溫異常者，即便人流量大，也無須做過多的駐留，不會造成人群擁擠的現象，對防控疫情大有幫助。

[參考文獻]

[1]鄒曉光.基于自相似性的紅外和可見光圖像配準算法研究[D].哈爾濱：哈爾濱工業大學，2017.

[2]李志俊.紅外遠程人體測溫系統研究[D].哈爾濱：哈爾濱工業大學，2011.

[3]李云紅.基于紅外熱像儀的溫度測量技術及其應用研究[D].哈爾濱：哈爾濱工業大學，2010.

[4]陶冰潔，王敬儒，張啟衡.采用仿射變換的紅外與可見光圖像配準方法[J].光電工程，2004（11）：39-41.

（編輯 王雪芬）