体温检测在人脸识别门禁终端的应用

2021-10-15李天睿谢卫平

电脑与电信 2021年7期

李天睿谢卫平

（广州广电运通金融电子股份有限公司，广东广州 510663）

1 引言

2020年开始，新冠肺炎在全球开始蔓延，并已持续到了当前，虽然疫苗已经开始普及注射，但是疫苗保护率并没有达到100%，全球仍有一些国家在持续蔓延。国内也多次出现境外输入病例及由境外输入引起的本土感染病例。因此做好防疫措施仍是今年乃至未来几年的重中之重。尽量避免接触和体温检测仍是当前防疫工作的重点。目前在小区、公司写字楼、产业园区、商场等入口进行体温检测已成为常态，但是目前主要有两种方式：一是通过红外测温摄像头进行检测，检测到体温不合格的人员时会报警，工作人员需要从监控屏幕查看不合格人员的照片，然后找到相应的人员进行隔离后，进行复检。此方案成本高，检测速度快，适合在交通枢纽、医院、商场等人员较多，且流动人口非固定的场所；另一种方式是由工作人员手持额温枪，在入口处对进入的人员进行逐一测温，此方案成本低，但是对于工作人员和通行人员不能保持1米以上的安全距离，且人流较大时，人工测温较慢，会造成排队拥堵，不利于防疫管控。因此结合目前逐渐流行的人脸识别门禁终端，我们在此基础上增加了体温检测功能，替代人工采用额温枪的测温方式，具有成本上升较少、测温准确快速、无接触、无人值守等优点，且每次检测都有自动记录，目前已有大范围使用。

2 体温检测传感器

对于体温检测，在医学上多为接触式测温，主要检测点为腋窝、口腔、耳内和直肠。由于是接触式，因此测量仪器在使用后需要经过消毒才能进行下一个人的检测，不适用于出入口大范围的检测管控。因此在疫情期间大多采用非接触额温枪进行非接触式测温，用于初筛，对于体温超标（体温超过37.3摄氏度）的人员再使用医用测温设备进行接触式测温确认。

一切温度高于零度（-273.15℃）的物体都在不停地向周围空间发射红外能量。其辐射特性、辐射能量的大小、波长分布等都与物体表面温度密切相关。反过来，通过对物体自身辐射的红外能量的测量，便能准确地测定它的表面温度，这就是红外辐射测温的机理。红外测温仪就是采用这一原理来设计的。通常额温枪采用的是红外热电堆式传感器[1]。红外热电堆传感器中，Melexis公司的MLX90614系列产品较为主流，具有小尺寸（TO-39封装）、成本低、易集成（内部带低噪声运放，高精度ADC，DSP处理器，输出I2C数字信号）等优点，特别是医疗级别的型号MLX90614ESF-DCI-000-TU，专门针对体温检测场景校准，在室温环境下（16℃～40℃），在人体体温范围内（35℃～40℃）中可以控制在±0.3℃的误差范围内，如图1所示。

图1 MLX90614ESF-DCI-000-TU的检测精度图[2]

3 人脸门禁增加体温检测的方法

由于人脸门禁为自助设备，而非接触体温检测，大多采用人工方式进行测量，由工作人员手持测温枪，对准待测温人员的额头进行测量，因此对于人脸门禁设备来说，怎么提示客户配合，并确定最终检测结果是否合理是增加体温检测的难点。

提高体温检测准确度的重点在于在检测到待测温人员额头处于体温检测传感器的检测中心点时，读取体温值。怎么自动确定最佳体温检测位置是急需解决的问题。由于人脸门禁用到了摄像头，因此考虑结合人脸检测算法来判断体温检测位置是一种可行的方法。

首先需要先确定最佳检测距离，由于人脸识别的最佳检测距离为0.5m～2m，而体温检测传感器要求检测距离越近越好。MLX90614ESF-DCI-000-TU的FOV（Field of View,视场角）为5°，可以算出在0.5m距离，温度传感器能测量的范围：直径d=0.5*tan（5°/2）*2=0.044m=44mm。根据中华人民共和国国家标准成年人头面部尺寸（GB/T 2428-1998）[3]资料显示，中国成年男子面宽137mm～149mm之间，面长在109mm～130mm之间，成年女子面宽在130～143mm之间，面长在100～119mm之间。从统计数据可以看出不论男女，44mm基本上正好覆盖额头范围，也是非接触体温检测的最佳位置，因此选定0.5m为最佳检测距离。

其次需要通过人脸识别算法辅助确定已达最佳检测位置。成年人头面部尺寸可以看出男子或女子本身的面部尺寸就有10%～20%的差别，如果混合识别头面部尺寸误差会放大到20%～30%，而目前基于人脸识别的性别识别[4]的正确率已有了大幅提升，因此在人脸识别过程中，先识别性别，然后再根据人脸识别算法给出的人脸位置及尺寸确定被检测人是否已站在0.5m左右的位置，被检测人脸位置是否在检测框内，进而判断出被检测人的额头是否在最佳检测位置。根据人脸摄像头的参数（垂直方向FOV：87.8°，水平方向FOV：57.2°,像素为1080*1920）计算在0.5m的距离上，人脸摄像头的拍摄范围为：长L=0.5*tan（87.8°/2）*2=0.962m=962mm，宽W=0.5*tan（57.2°/2）*2=0.545m=545mm。纵向每mm对应的像素点为1920/962=2.0，横向每mm对应的像素点为1080/545=2.0。以被检测人为男性为例，人脸识别算法给出的人脸大小在宽274～298像素，长218～260像素的情况下可以判定为被检测人站在大约0.5m的距离，再结合人脸框的起点坐标可以判断出被检测人是否已在最佳检测位置。

4 人脸门禁测温识别流程

人脸门禁测温识别的流程如图2所示。

图2 人脸门禁识别测温流程图

人脸门禁平时处于待机状态，但是摄像头会一直工作，后台运行人脸捕捉算法，当捕捉到人脸时，转到工作状态，开始调用人脸识别算法，先识别出性别，人脸的大小，人脸框的坐标，再根据这些信息判断是否在最佳检测位置，如果不在提示被检测人配合移动到最佳位置，如果已达到最佳检测位置，启动体温检测，读取体温检测值。结合人脸识别结果和体温值判断是否放行。

目前人脸识别已能做到300ms以内完成一次完整的识别过程，包括活体检测、属性识别（性别，发型，眼镜，口罩，大小，坐标等）、身份识别。叠加上测温功能，在正常情况下，每个人的检测时间不超过1秒，对于人流较大，人员又基本固定的产业园、写字楼出入口等位置，比人工测温和查验身份有更高的效率，大大减少了人员因排队而聚集，并且做到了记录可查询追溯。