[发明专利]一种基于人脸识别的智慧测温消毒亭及其使用方法在审
申请号: | 202110757456.2 | 申请日: | 2021-07-05 |
公开(公告)号: | CN113521354A | 公开(公告)日: | 2021-10-22 |
发明(设计)人: | 佟国新 | 申请(专利权)人: | 佟国新 |
主分类号: | A61L2/22 | 分类号: | A61L2/22;A61L2/24;A61L2/26;A61M35/00;E04H1/12;G06K9/00;G06N3/04;G01J5/00 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 125200 辽宁省葫芦岛*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 识别 智慧 测温 消毒 及其 使用方法 | ||
1.一种基于人脸识别的智慧测温消毒亭,其特征在于:包括消毒亭主体(1)和消毒水喷淋区(3),所述消毒亭主体(1)下方设置有底座(6),所述消毒亭主体(1)上方设置有消毒水存储箱(28),所述底座(6)和所述消毒水存储箱(28)之间连接有挡板(2),所述挡板(2)内壁两侧均设置有所述消毒水喷淋区(3),所述消毒水喷淋区(3)之间安装有手部消毒器(23),所述手部消毒器(23)上方安装有人脸显示屏(21),所述人脸显示屏(21)上一体连接有温度显示模块(22),所述人脸显示屏(21)上方安装有红外测温器(20),所述红外测温器(20)上方安装有自巡航摄像头(19)。
2.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别的智慧测温消毒亭,其特征在于:所述底座(6)下方设置有蓄电池腔(7),所述蓄电池腔(7)内放置有可充电蓄电池,所述蓄电池腔(7)外部设置有电源插座(8),所述底座(6)上端面铺设有站立区(5)。
3.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别的智慧测温消毒亭,其特征在于:所述消毒水存储箱(28)上通过提升泵(14)连接有输水管(12),所述提升泵(14)一侧设置有液位计(15),所述液位计(15)一侧依次电性设置有电源指示灯(16)、运行指示灯(17)、报警闪烁灯(18)。
4.根据权利要求3所述的一种基于人脸识别的智慧测温消毒亭,其特征在于:所述输水管(12)下端管道通过限位环(13)活动固定在所述挡板(2)外侧,所述限位环(13)下方一侧安装有控制器(9),所述控制器(9)上电性安装有液位显示屏(10)和泵启停钮(11)。
5.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别的智慧测温消毒亭,其特征在于:所述手部消毒器(23)设置呈有一个开口的盒体状,所述手部消毒器(23)上方端面设置为斜面,斜面上设置有消毒水龙头(24),所述消毒水龙头(24)两侧均电性连接有触发器(25),所述手部消毒器(23)下端伸出设置有收集槽(26),且所述收集槽(26)端面设置为光滑凹面。
6.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别的智慧测温消毒亭,其特征在于:所述消毒水喷淋区(3)上等距排列有若干个消毒水喷头(4),所述消毒水喷头(4)上端面设置为半圆形,且半圆形上安装有若干个雾化喷头(27)。
7.根据权利要求4所述的一种基于人脸识别的智慧测温消毒亭,其特征在于:所述自巡航摄像头(19)和所述红外测温器(20)信号端均通过内部导线连接至所述控制器(9)。
8.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别的智慧测温消毒亭,其特征在于:所述挡板(2)设置为半封闭式的弧形面,且所述挡板(2)内壁上端面安装有照明灯(29)。
9.一种基于人脸识别的智慧测温消毒亭使用方法,其特征在于,包括使用权利要求1-8中任一项的智慧测温消毒亭步骤:
S1、当用户进入消毒亭主体(1)内部时,所述红外测温器(20)通过发射红外线对用户进行辐射,并将辐射的功率信号通过内部电线传输至所述控制器(9),所述控制器(9)内部处理器将其转换成电信号后,经相关程序将输出信号一一对应地模拟扫描成用户表面温度的空间分布,并上传至所述人脸显示屏(21)上,得到与物体表面热分布相应的热像图,并在所述温度显示模块(22)上显示温度值,对目标用户进行远距离热状态图像成像和测温;
S2、所述自巡航摄像头(19)检测到人脸特征,并进行不同维度的自巡航摄像,在所述控制器(9)通过FaceNet构建实时人脸检测及识别系统,所述自巡航摄像头(19)读取视频提取帧,提取人脸图像保存于本地数据库中,并作为输入输入到卷积神经网络中,卷积神经网络针对同一个人脸多维度提取多张图片,在提取出每张图片的128维特征值,再将同一个人脸多张图片的128维特征均值计算出来,卷积神经网络输出值对照所述自巡航摄像头(19)录制的人脸特征值,进行人脸校准,比照二者人脸向量的欧式距离即可计算人脸数据库中人脸图像与所述自巡航摄像头(19)录制人脸图像的相似性检测人脸特征,将采集到的数据与数据库中预存的人脸数据库进行对比,最终完成人脸识别。
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