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2021年02月05日 | 百度人体温度补偿方案 实现了远距离群体测温
2021-02-05 来源：爱集微
2020年2月，北京清河火车站落地应用了百度的AI多人体温快速检测解决方案，以助力遏制疫情在公共场所的的传播。
具体而言，百度提供了一种基于AI技术的多人体温快速检测解决方案，采用非接触、可靠、高效且无感知的方式，系统会捕捉体温超出一定阈值的流动人员，并快速展示出体温不在正常范围的人员及温度，以遏制新型冠状病毒的传播。
而这套方案的实施难点，则在于红外成像仪模块，因红外热像仪是基于人体热辐射原理实现对人体测温的，随着待测温人体与红外热像仪的距离增加，热量传输中会有部分热成像损失以及热量损耗，导致测量结果失准。为了提供测量结果的准确性，现有技术中需要根据待测温人体与红外热像仪之间的距离对红外热像仪所测定的温度结果进行温度补偿。
这些方案通常使用红外热像仪中的黑体进行温度标定以实现对红外热像仪所测定的温度补偿，或者是通过预设的固定的距离参数、补偿温度数值对红外热像仪所测定的温度结果进行温度补偿。
基于此，随着该技术的落地，百度在2020年6月申请了一项名为“温度补偿的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质”的发明专利（申请号：202010537752.7），申请人为北京百度网讯科技有限公司。
根据该专利目前公开的资料，让我们一起来看看这项远距离测温方案吧。
如上图，为该专利中发明的温度补偿方法的流程示意图，首先，系统获取待测温人体的红外图像和可见光图像，并通过可见光图像来确定待测温人体的实际测温距离，这个距离也将作为红外图像的实际测温距离。
接着，基于预先确定的距离与补偿温度间的函数关系，确定与实际测温距离对应的实际补偿温度，这一关系的原理是：已知热辐射过程中热量在空气中的损失量与传播距离存在函数关系（距离越远，热量损失越大），因此根据历史数据中距离与补偿温度的对应关系预先确定距离与热成像损失及热量损失量的函数，然后在后续的计算中，根据可见光图像确定的测温距离，就可以对于损失的热量进行估算，从而得到较为准确的人体体温。
例如，实际测温距离为1米时，根据距离与补偿温度之间的函数关系，就可以得到热量损失率为1%，则补偿系数为0.99，根据这个补偿系数就可以确定实际补偿问题。这样的方法虽然较为有效，但是非常依赖于人体的实际测温距离，而且人体不同位置的温度也通常是不一样的，因此为了弥补上述方案的不足，该专利还设计了下述方案。
如上图，首先要获取的依旧是红外图像和可见光图像，不同的是，在获取到图像后，要判断红外图像和可见光图像中是否包含待测温人体的躯干区域，如果不包含躯干区域，就要进一步判断是否包含人体的面部区域，如果连面部区域都检测不到，则判断此时采集到的图像是无效的，而如果能够检测到躯干或者面部，则施行随距离补偿温度的方法。
以上就是百度发明的远距离测温时的温度补偿方法，该方案依靠从可见光图像以及红外热像仪提供的图像中获取待测温人体的实际测温距离，并根据该距离完成对红外热像仪所测定温度的补偿，使得红外成像仪测定的人体温度更加准确，以此来达到远距离测温时可以对人体温度进行补偿的效果，实现了可以在大范围内对人群进行体温监控。
史海拾趣
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