(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210394956.9 (22)申请日 2022.04.15 (71)申请人 西安工业大 学 地址 720021 陕西省西安市未央区学府中 路2号 (72)发明人 田军委　王鑫刚　苏宇　张震　 杨寒　关宇辰　 (74)专利代理 机构 无锡松禾知识产权代理事务 所(普通合伙) 32316 专利代理师 朱亮淞 (51)Int.Cl. G01J 5/00(2022.01) G06V 40/16(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 10/764(2022.01)G06K 9/62(2022.01) G06T 7/33(2017.01) G06T 5/50(2006.01) (54)发明名称 一种对运动人群进行人脸识别测温设备的 方法及其设备 (57)摘要 本发明公开了一种对运动人群进行人脸识 别测温设备的方法及设备， 包括人脸检测、 人脸 识别、 双目测距、 图像配准与融合、 温度提取与温 度特性分析和温度补偿， 由于测温距离的远近会 影响测温结果的精度， 需要对距离进行补偿来减 小测温误差。 通过温度补偿将检测到的人体温度 通过温度补偿算法进行校正， 实现人流量较大的 场所的体温监测， 快速准确地检测人体温度。 权利要求书2页 说明书8页 附图5页 CN 114764028 A 2022.07.19 CN 114764028 A 1.一种对运动人群进行 人脸识别测温设备的方法， 其特 征在于： 包括以下步骤： S1： 人脸检测： 检测预定范围内是否有人脸特征出现， 利用一个矩形框标记出图像 中人 脸的具体位置， 如果有匹配则输出匹配的区域， 否则不做任何行为； S2： 人脸识别： 对人脸检测后的图像进行 人脸识别； S3： 双目测距： 首先需要对双目摄像头进行标定， 并对左右摄像头输出的图像进行校 正， 然后实时测量出待检测的人脸与白光摄 像头之间的距离； S4： 图像配准与融合： 使红外光与可见光图像的分辨率统一后， 同源目标物可见光图像 与红外图像融合， 实现图像的配准与融合； S5： 温度提取与温度 特性分析： 提取红外图像中人脸区域的温度因子， 进而显示在屏幕 上， 在提取 人脸区域的温度因子后， 再进行温度特性分析； S6： 温度补偿： 对人脸与摄 像头之间进行距离补偿， 最后显示人脸温度图像。 2.根据权利要求1所述的一种 对运动人群进行人脸识别测温设备的方法， 其特征在于： 在步骤S2的人脸识别中， 依次进行特征提取和特征比对， 其中的特征提取为寻找图片 中所 有存在的人脸特 征， 特征比对采用KNN分类器分类。 3.根据权利要求2所述的一种 对运动人群进行人脸识别测温设备的方法， 其特征在于： 在人脸识别过程中包 含以下步骤： Step1： 加载 人脸图片为 numpy数组； Step2： 通过 Face_locations模块检测图片已知人脸返回边界框数组； Step3： 通过 Face_encodi ngs模块将图片中已知人脸图像编码成128维特 征向量； Step4： 保存各个人脸的特 征向量及其对应的姓名； Step5： 通过opencv逐帧读取图片； Step6： 通过 Face_locations模块检测图片中的人脸； Step7： 通过 Face_encodi ngs模块将图片中人脸图像编码成特 征向量； Step8： 对比特 征向量的欧氏距离并设定阈值 误差； Step9： 差异若符合阈值要求则识别为该身份， 否则为 不匹配。 4.根据权利要求2所述的一种 对运动人群进行人脸识别测温设备的方法， 其特征在于： 在步骤S2进行特征对比时， 对比待识别人脸数据库储存的人脸特征与提取检测的人脸特 征， 对比两组特 征的方法是对比两组数据的欧式距离， 其公式如下： 式中： xi代表实时检测的人脸特征信息， yi代表的是制作的人脸数据库中储存的人脸特 征信息， n代 表的是提取 特征向量的维数。 5.根据权利要求2所述的一种 对运动人群进行人脸识别测温设备的方法， 其特征在于： 所述KNN算法分类 器公布步骤如下： Step1： 计算测试 数据与训练数据之间的距离： Step2： 按照距离递增次序进行排序： Step3： 选取距离最小的k个点： 选取K值的目的是设置人脸识别的阈值， 预定设定的阈值为0.75， 若计算结果的阈值大权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114764028 A 2于0.75， 表明识别的结果不匹配， 若计算结果小于或等于0.75， 则表明能够识别到待识别人 脸数据库中的人脸， 若出现多个欧式距离小于或者等于设定的阈值， 则将计算结果最小的 一组作为 最终结果。 6.根据权利要求1所述的一种 对运动人群进行人脸识别测温设备的方法， 其特征在于： 在步骤S6中温度补偿时对距离进行补偿的方法： Step1： 首先求出测量的原始数据温度值与测温目标真实温度值之间的误差大小， 同时 对于实验组测温目标测温原始数据与真实温度之间的误差求出实验组测 量数据的平均误 差拟合曲线的误差数据； Step2： 再用所求的误差值拟合距离—误差曲线， 同时拟合实测 温度与测温距离曲线， 分析误差与距离曲线关系， 最后得到校正后的精确数据。 7.根据权利要求6所述的一种 对运动人群进行人脸识别测温设备的方法， 其特征在于： 拟合后的误差校正公式为： y＝0.2173x2‑0.278x+0.2 203 式中： y代表的是误差温度， 单位 为℃； x代 表测温距离， 单位 为m。 8.根据权利要求6所述的一种 对运动人群进行人脸识别测温设备的方法， 其特征在于： 包含位于前、 后间距布设的两组测温点R1和R2， 测温点R1和R2呈相互错位布设， 在人员未进 入到对测温点R1且处于测温点R2时， 对人员进行第一次温度检测， 并记录测温温度T1； 当人 员从测温点R2行进至测温点R1时， 对人员进行第二温度检测， 并记录测温温度T2， 通过对两 侧测温温度进行比较， 若测温温度变化之差的绝对值超过预定温度差值时， 则对人员进行 复核检测。 9.实施权利要求1所述的一种对运动人群进行人脸识别测温设备的方法的设备， 其特 征在于： 包括底座(1)、 人脸识别测温装置(2)和位置标记模组(3)， 所述人脸识别测温装置 (2)设置在底座(1)的上方， 所述底座(1)上对应于被人脸识别的一面设置有位置标记模组 (3)， 所述位置标记模组(3)朝向地面进行光线投影并形成位置标记， 所述位置标记在水平 方向上间距于底座(1)设置 。 10.根据权利要求9所述的一种 对运动人群进行人脸识别测温设备的方法的设备， 其特 征在于： 所述底 座(1)包含安装腔(4)， 所述安装腔(4)内设置有位置调节机构(6)， 所述位置 调节机构(6)调节位置标记模组(3)的出射 光线在竖向方向上的偏角。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114764028 A 3