[发明专利]一种基于热成像仪测量人体脸部温度校准方法有效
申请号: | 202010355693.1 | 申请日: | 2020-04-29 |
公开(公告)号: | CN111854960B | 公开(公告)日: | 2023-09-22 |
发明(设计)人: | 林宇翔;陈果 | 申请(专利权)人: | 广东品学软件开发有限公司 |
主分类号: | G01J5/48 | 分类号: | G01J5/48;G06V10/82;G01J5/80;G06V10/764;G06V40/16;G06N3/045;G06N3/048;G06N3/08 |
代理公司: | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人: | 陈宏升 |
地址: | 510670 广东省广州市高新*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 成像 测量 人体 脸部 温度 校准 方法 | ||
1.一种基于热成像仪测量人体脸部温度校准方法,其特征在于,包含以下顺序的步骤:
S1、红外热像仪每次采集的温度像素点阵是温度像素数组pixel,所述温度像素数组pixel为二维数组;
S2、遍历温度像素数组pixel,寻找温度像素数组pixel中包含32℃-45℃范围的所有数据赋值给一维数组filter;
S3、按递增顺序排序一维数组filter,得到排序后的filter_t;
S4、从排序后的filter_t中取3/4分位点的数据做为基准,从一维数组filter中取第Q3个元素作为基准数,得到基准温度s=filter[Q3];
其中,
S5、从温度像素数组pixel中寻找所有符合s±diff的像素位置标1,不符合s±diff的像素位置标0,赋值给二维数组pixel_bin,并且从二维数组pixel_bin中找出包含全部1的最小的矩阵,然后根据该矩阵的中间元素位置,通过该矩阵的最大边长,将所述最小的矩阵扩展成正方形矩阵并赋值给二维数组face;所述正方形矩阵的边长为所述最小的矩阵的最大边长;
其中,diff是指基准温度误差范围,二维数组pixel_bin的宽高与温度像素数组pixel相同,二维数组face的宽高不会超过温度像素数组pixel的宽高;
S6、二维数组face为人脸温度的轮廓,二维数组face的顶部数据为额头部位数据,额头部位数据中所有元素为1对应的温度像素数组pixel元素的值的平均值是额头表面温度temperature;
S7、额头表面温度拟合成体内温度,经过实验得出拟合函数:
body_temperature=0.7797×temperature+9.7271;
其中,body_temperature是人体体内温度。
2.根据权利要求1所述基于热成像仪测量人体脸部温度校准方法,其特征在于,步骤S1中,所述温度像素数组pixel已经经过距离拟合、额头表面温度换算为人体温度。
3.根据权利要求1所述基于热成像仪测量人体脸部温度校准方法,其特征在于,步骤S2中,所述一维数组filter的数组长度范围由pixel决定;如果pixel是32×32的二维数组则filter的最大长度为32×32=1024,其他依此类推。
4.根据权利要求1所述基于热成像仪测量人体脸部温度校准方法,其特征在于,步骤S1中,所述温度像素数组pixel为32×32的二维数组的温度像素点阵:
5.根据权利要求1所述基于热成像仪测量人体脸部温度校准方法,其特征在于,步骤S2中,所述一维数组filter为:
filter=[32.1 32.3 36.0 36.5 34.1 35.6 36.4 36.7 36.5 36.4 36.6 36.4 34.136.6 36.5 32.1 33.1 35.1 36.4 36.5]。
6.根据权利要求1所述基于热成像仪测量人体脸部温度校准方法,其特征在于,步骤S3中,所述排序后的filter_t为:
filter_t=[32.1 32.1 32.3 33.1 34.1 34.1 35.1 35.6 36.0 36.4 36.4 36.436.4 36.5 36.5 36.5 36.5 36.6 36.6 36.7]。
7.根据权利要求1所述基于热成像仪测量人体脸部温度校准方法,其特征在于,步骤S4中,所述一维数组filter的长度为20,基准温度s=filter[Q3]=36.5。
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