基于双光测温的智能预警系统设计

王宇 党宏涛 刘福华 杨兵 宋振凯 雒少哲

摘 要：感染新冠病毒的病人在早期的临床表现以发热为主，检测人员通常以测温为检测依据来筛查病毒感染者，但传统的测温手段对大面积人群和流动人群均不能起到很好的检测作用。基于此，文章设计双光测温智能预警系统，采用非接触式高精度红外测温仪和可见光图像采集设备，通过在硬件上的有效组合，在软件上采用图像匹配定位技术、人脸智能识别技术以及自动报警，实现远距离精确测温筛查、快速锁定高温人员的功能。

关键词：红外测温;可见光人脸检测;图像配准;智能报警

0   引言

雙光测温智能预警系统目的是在不接触被测人员身体的情况下对其进行体温的测量，且测温过程不能过长，以至于影响人们的出行。所以，设计思想为利用红外热像仪进行测温，将温度呈现出来，再通过可见光相机以人脸识别技术精准捕捉到被测人员的面部，将人脸位置框选出来，再与红外测温结果比对并标定[1]。既提高了测温的精确性，又将红外图像与可见光图像以画中画的形式呈现出来，使被测人员的温度信息与外貌特征清晰可见，当测得的温度超过所设置的阈值，即可实现自动报警。

1   系统总体设计方案

双光测温智能预警系统由双光热像仪和智能识别软件组成，智能识别软件是运行在用户电脑上的交互软件，可以对双光热像仪进行控制以及接收双光热像仪回传的状态信息。双光热像仪主要是由红外相机、可见光相机、交换机组成。红外相机主要负责采集外界人或物的红外信息;可见光相机负责采集外界人或物的可见光信息;交换机是将红外相机和可见光相机采集的信息通过一个网口传输给PC端。控制方式是由PC端上位机实现的，上位机向双光热像仪发送控制命令，对双光热像仪进行控制，双光热像仪收到控制命令后响应上位机，给上位机回传状态命令。上位机再对状态命令进行解析、处理，显示出人们可以读取的信息。双光测温智能预警系统整体框架如图1所示。

2 硬件设计与原理分析

2.1  红外辐射处理模块

红外探测器通过采集目标的红外辐射信号，再经转化器转化为电信号，处理后将目标的温度信息转变为可视图像，以灰度或伪彩的形式显示出来，不同的温度在热像图中以颜色进行区分，温度信息直观可见[2]。设定一个阈值，假设这个阈值设定为37.3℃，若检测到目标温度超过阈值37.3℃，就触发自动报警功能。

2.2  可见光采集模块

仅是单光红外的话，其呈现图像不方便确定目标外貌特征信息，且会受到场景其他温度的影响[3]。为了弥补这些缺点，就需要利用到可见光相机，通过可见光AI人脸识别算法，精准捕捉到人的面部，将人的头部框选出来，再与红外测温结果比对并标定，将测得的温度映射到可见光图像上，这样既能将清晰可见的图像呈现出来，又能提高测温的精确性。

2.3  图像匹配模块

由于双光热像仪采集到的红外图像与可见光图像会在几何特性与空间位置特性等方面存在不同，就需要图像匹配技术通过这些不同之处去寻找两者内在的相同属性，在空间位置上进行对准，使红外图像与可见光图像在空间上一致[4]。

3   软件设计与功能流程

3.1  软件功能架构

双光测温智能预警系统的控制方式是由PC端上位机实现的。上位机向双光热像仪发送控制命令，对双光热像仪进行控制，双光热像仪收到控制命令后需要响应上位机，给上位机回传状态命令。上位机再对状态命令进行解析、处理，显示出人们可以读取的信息。软件功能架构如图2所示。

3.2  软件功能模块划分

根据人们的需求，并结合上位机界面布局，从功能分区明确、界面布局友好、操作简单明了等方面出发，将双光测温智能预警系统的软件功能划分为5个模块：（1）通信模块，主要作用于确定上位机与下位机之间的数据交互方式，创建数据交互通道。（2）显示模块，将下位机采集到的红外画面与可见光画面以画中画的形式展现出来。界面布局优先突出视频显示控件，屏幕占比较大。可实现全屏视频显示功能。（3）控制模块，通过点击指令控制界面的按键向下位机发送控制命令，包括算法阈值参数的设置，算法功能开关和状态选择功能。（4）储存模块，当人们需要对画面或一段视频保存时，将数据保存在本地文件。（5）解析模块，下位机向上位机回传信息，上位机对这段信息进行解析，解析成我们需要的信息。解析模块包含灰度值转温度值算法、图像匹配定位算法等。

3.3  功能流程

可见光相机采集到的可见光图像比较清晰，适合人们观察，通过可见光AI人脸识别算法精准捕捉到人的面部，并记录坐标。再与由红外热像仪采集到的红外图像配准，将人脸坐标映射到红外图像上，只对坐标内的温度进行判断，当坐标内的温度超过预定值37.3℃，就启动报警功能。

4   结语

该设计以抗击疫情为中心思想，所实现的非接触式测温功能和自动报警功能都是在红外热像仪的基础上完成的。可见光相机完成的是人脸识别功能，最后将二者结合起来，显示画面以画中画的形式表现。能够对人流密集区域的通行人员进行快速准确的非接触式体温检测，迅速发现体温异常者，即便人流量大，也无须做过多的驻留，不会造成人群拥挤的现象，对防控疫情大有帮助。

[参考文献]

[1]邹晓光.基于自相似性的红外和可见光图像配准算法研究[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学，2017.

[2]李志俊.红外远程人体测温系统研究[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学，2011.

[3]李云红.基于红外热像仪的温度测量技术及其应用研究[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学，2010.

[4]陶冰洁，王敬儒，张启衡.采用仿射变换的红外与可见光图像配准方法[J].光电工程，2004（11）：39-41.

（编辑 王雪芬）