[发明专利]人脸测温方法、电子设备、装置及存储介质

权利要求书

1.一种人脸测温方法，其特征在于，包括：

获取针对同一目标场景同时拍摄的可见光图像和红外图像；

基于可见光人脸检测模型，对所述可见光图像进行人脸检测，获得所述可见光图像中的人脸位置框；基于红外人脸检测模型，对所述红外图像进行人脸检测，获得所述红外图像中的人脸位置框；

将所述可见光图像中的人脸位置框和所述红外图像中的人脸位置框进行匹配，并根据匹配结果，输出匹配成功的可见光人脸图像及其对应的人脸温度；

其中，所述可见光人脸检测模型为基于带有确定可见光人脸标签的样本可见光图像集，对简化处理后的SSD网络模型进行训练获得的；所述红外人脸检测模型为基于带有确定红外人脸标签的样本红外图像集，对所述简化处理后的SSD网络模型进行训练获得的。

2.根据权利要求1所述的人脸测温方法，其特征在于，对SSD网络模型进行简化处理，包括以下任意一项或其组合：

减小模型输入图像的尺寸；

将SSD网络模型的主干网络替换为Resnet-18网络，并减少所述Resnet-18网络中残差块的数量和/或通道数；

减少模型中用于目标检测的特征图数量。

3.根据权利要求1所述的人脸测温方法，其特征在于，所述样本红外图像集通过以下方式获得：

分别获取第一红外图像集和第二红外图像集；所述第一红外图像集中的图像均为包含人体的红外图像，所述第二红外图像集中的图像均为不包含人体的背景红外图像；

从所述第一红外图像集的各图像中分割出人体图像，并将分割出的各人体图像与所述第二红外图像集的各图像进行组合，组合得到的图像集合作为所述样本红外图像集。

4.根据权利要求1所述的人脸测温方法，其特征在于，所述将所述可见光图像中的人脸位置框和所述红外图像中的人脸位置框进行匹配，包括：

分别计算所述可见光图像中的各人脸位置框与所述红外图像中的各人脸位置框之间的IoU，构建IoU矩阵；

基于所述IoU矩阵和匈牙利算法，将所述可见光图像中的各人脸位置框和所述红外图像中的各人脸位置框进行匹配，使得匹配结果所对应的IoU之和最大。

5.一种电子设备，其特征在于，包括存储器，收发机，处理器：

存储器，用于存储计算机程序；收发机，用于在所述处理器的控制下收发数据；处理器，用于读取所述存储器中的计算机程序并执行以下操作：

获取针对同一目标场景同时拍摄的可见光图像和红外图像；

基于可见光人脸检测模型，对所述可见光图像进行人脸检测，获得所述可见光图像中的人脸位置框；基于红外人脸检测模型，对所述红外图像进行人脸检测，获得所述红外图像中的人脸位置框；

将所述可见光图像中的人脸位置框和所述红外图像中的人脸位置框进行匹配，并根据匹配结果，输出匹配成功的可见光人脸图像及其对应的人脸温度；

其中，所述可见光人脸检测模型为基于带有确定可见光人脸标签的样本可见光图像集，对简化处理后的SSD网络模型进行训练获得的；所述红外人脸检测模型为基于带有确定红外人脸标签的样本红外图像集，对所述简化处理后的SSD网络模型进行训练获得的。

6.根据权利要求5所述的电子设备，其特征在于，对SSD网络模型进行简化处理，包括以下任意一项或其组合：

减小模型输入图像的尺寸；

将SSD网络模型的主干网络替换为Resnet-18网络，并减少所述Resnet-18网络中残差块的数量和/或通道数；

减少模型中用于目标检测的特征图数量。

7.根据权利要求5所述的电子设备，其特征在于，所述样本红外图像集通过以下方式获得：

分别获取第一红外图像集和第二红外图像集；所述第一红外图像集中的图像均为包含人体的红外图像，所述第二红外图像集中的图像均为不包含人体的背景红外图像；

从所述第一红外图像集的各图像中分割出人体图像，并将分割出的各人体图像与所述第二红外图像集的各图像进行组合，组合得到的图像集合作为所述样本红外图像集。