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红外人体测温精度补偿方法研究

卢知非 刘浩宇 陈文亮 王向军

卢知非, 刘浩宇, 陈文亮, 王向军. 红外人体测温精度补偿方法研究[J]. 红外技术, 2021, 43(9): 895-901.
引用本文: 卢知非, 刘浩宇, 陈文亮, 王向军. 红外人体测温精度补偿方法研究[J]. 红外技术, 2021, 43(9): 895-901.
LU Zhifei, LIU Haoyu, CHEN Wenliang, WANG Xiangjun. Accuracy Compensation Method for Infrared Human Body Temperature Measurement Accuracy[J]. Infrared Technology , 2021, 43(9): 895-901.
Citation: LU Zhifei, LIU Haoyu, CHEN Wenliang, WANG Xiangjun. Accuracy Compensation Method for Infrared Human Body Temperature Measurement Accuracy[J]. Infrared Technology , 2021, 43(9): 895-901.

红外人体测温精度补偿方法研究

基金项目: 抗新冠应急攻关项目
详细信息
    作者简介:

    卢知非(1998-), 男, 山东人, 硕士研究生。主要研究方向为图像处理、计算机视觉等。E-mail:1337237120@qq.com

    通讯作者:

    王向军(1955-), 男, 黑龙江人, 教授, 博士, 主要从事光电传感与测试、计算机视觉与图像分析、微小型光机电系统及MEMS方面的研究。E-mail:xdocuxjw@vip.163.com

  • 中图分类号: TH811

Accuracy Compensation Method for Infrared Human Body Temperature Measurement Accuracy

  • 摘要: 针对现有人体测温方案测量精度低,使用条件受限等问题,研究了基于红外热成像的无接触人体测温精度补偿方法。综合考虑测温器件,测温环境对测量精度的影响,为解决常规测量方法存在的红外相机输出值随时间发生漂移,红外相机存在周期性斩波信号,温度测量距离不断变化,温度输出值存在频域噪声等多种问题,提出了综合性的温度测量精度补偿方法,有效降低了温度测量的误差。实验表明,通过本文的精度补偿方法,在不同距离下的人体温度测量误差不超过±0.2℃,可以实现人体温度的精确测量。
  • 图  1  实时补偿效果对比图

    Figure  1.  Comparison of real-time compensation effect

    图  2  时域和频域的测量分析图

    (b) 测温曲线频谱分析图

    Figure  2.  Measurement analysis chart in time domain and frequency domain

    (b) Spectrum analysis of temperature measurement curve

    图  3  三种滤波效果对比图

    Figure  3.  Comparison of filtering effects of three filters

    图  4  相机小孔成像模型示意图

    Figure  4.  Schematic of camera pinhole imaging model

    图  5  人脸关键点检测示意图

    Figure  5.  Facial key point detection

    图  6  距离估计精度示意图(4次实验)

    Figure  6.  Distance estimation accuracy(4 experiments)

    图  7  测温精度示意图(4次实验)

    Figure  7.  Temperature measurement accuracy(4 experiments)

    表  1  中国成年人面宽和形态面长统计表

    Table  1.   Statistical table of face width and shape length of Chinese adults

    Gender Facial width/mm Morphological facial length/mm
    mean std mean std
    Male 109 5.69 143 3.90
    Female 119 6.55 136 3.71
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    表  2  不同距离下的补偿值及其方差

    Table  2.   Compensation values and variances under different distances

    Measuring distance/m Mean compensation value/℃ Mean compensation variance
    1.0 1.659 0.072
    1.2 2.036 0.063
    1.4 2.227 0.053
    1.6 2.244 0.120
    1.8 2.295 0.117
    2.0 2.399 0.131
    2.2 2.585 0.148
    下载: 导出CSV
  • [1] 李鹏程. 基于红外测温技术的变电设备缺陷诊断分析[D]. 北京: 华北电力大学, 2014.

    LI Pengcheng. The Research on the Device Defect Diagnosis Method Based on Infrared Temperature Measurement[D]. Beijing: North China Electric Power University, 2014.
    [2] 乐启清. 红外热成像检测技术在沥青混合料制备过程中应用研究[D]. 西安: 长安大学, 2014.

    LE Qiqing. Study on the Application of Infrared Thermal Imaging Detection Technology in the Process of Asphalt Mixture Production Preparation[D]. Xi'an: Chang'an University, 2014.
    [3] 王丰, 吴爱华. 红外测温技术在高温液体连续测温系统中的应用[J]. 冶金自动化, 2007(6): 47-50. doi:  10.3969/j.issn.1000-7059.2007.06.012

    WANG Feng, WU Aihua. Application of infrared technique in continuous temperaturemeasuringsystem of high temperature liquid[J]. Metallurgical Industry Automation, 2007(6): 47-50. doi:  10.3969/j.issn.1000-7059.2007.06.012
    [4] 葛泽勋. 医用红外测温仪及其关键技术研究[D]. 长春: 长春理工大学, 2019.

    GE Zexun. Research on Medical Infrared Thermometer and the Key Technology[D]. Changchun: Changchun University of technology, 2019
    [5] 周汪明. 超高精度人体热成像测温助力疫情防控[J]. 中国安全防范技术与应用, 2020(1): 25-27. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-AQFF202001007.htm

    ZHOU Wangming. Ultra high precision human thermal imaging temperature measurement helps epidemic prevention and control[J]. China Security Protection Technology and Application, 2020(1): 25-27. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-AQFF202001007.htm
    [6] 王华伟. 基于红外热成像的温度场测量关键技术研究[D]. 西安: 中国科学院研究生院(西安光学精密机械研究所), 2013.

    WANG Huawei. Research on the Key Technologies of Temperature Field Measurement Based on Thermal Infrared Imager[D]. Xi'an: Xi'an Institute of Optics and Precision Mechnics, Chinese Academy of Sciences, 2013.
    [7] 肖作超, 刘斌, 魏建程. 红外热成像技术与人工智能技术创新融合的探析[J]. 中国安防, 2020(5): 30-34. doi:  10.3969/j.issn.1673-7873.2020.05.007

    XIA0 Zuochao, LIU Bin, WEI Jiancheng. On the innovative integration of infrared thermal imaging technology and artificial intelligence technology[J]. China Security & Protection, 2020(5): 30-34. doi:  10.3969/j.issn.1673-7873.2020.05.007
    [8] 杨立, 杨桢. 红外热成像测温原理与技术[M]. 北京: 科学出版社, 2012.

    YANG Li, YANG Zhen. Principle and technology of infrared thermal imaging temperature measurement[M]. Beijing: Science Press, 2012.
    [9] 苏佳伟, 石俊生, 汪炜穑. 距离对红外热像仪测温精度影响及提高精度的实验研究[J]. 红外技术, 2013, 35(9): 587-590. http://hwjs.nvir.cn/article/id/hwjs201309012

    SU Jiawei, SHI Junsheng, WANG Weise. Experimental Study of Infrared Thermal Imagers about Influence of Distance for Temperature Measurement Accuracy and Method of Improving Accuracy[J]. Infrared Technology, 2013, 35(9): 587-590. http://hwjs.nvir.cn/article/id/hwjs201309012
    [10] 阳红玉. 无线红外人体测温系统的研发[D]. 长沙: 中南林业科技大学, 2015.

    YANG Hongyu. The Development of Wireless Infrared Temperature Measurement System[D]. Changsha: Central South University of Forestry and Technology, 2015
    [11] XU D, Ricci E, Ouyang W, et al. Multi-scale continuous crfs as sequential deep networks for monocular depth estimation[C]// Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2017: 5354-5362.
    [12] Kuznietsov Y, Stuckler J, Leibe B. Semi-supervised deep learning for monocular depth map prediction[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2017: 6647-6655.
    [13] 中国标准化与信息分类编码研究所. 成年人头面部尺寸GB/T 2428-1998[S], 1998.

    China National Institute of Standardization. Head-face dimensions of adults. GB/T 2428-1998[S], 1998.
    [14] GUO X, LI S, YU J, et al. PFLD: A practical facial landmark detector[J/OL]. arXiv preprint arXiv: 1902.10859, 2019.
    [15] DONG X, YAN Y, OUYANG W, et al. Style aggregated network for facial landmark detection[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2018: 379-388.
    [16] Kumar A, Chellappa R. Disentangling 3d pose in a dendritic cnn for unconstrained 2d face alignment[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2018: 430-439.
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-09-29
  • 修回日期:  2020-12-09
  • 刊出日期:  2021-09-20

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