温度检测方法、装置、系统、计算机设备和存储介质与流程

1.本技术涉及热成像技术领域，特别是涉及一种温度检测方法、装置、系统、计算机设备和存储介质。


背景技术：

2.热成像测温模组是一种通过采用红外探测器采集热辐射图像进行温度测量的模块。热成像测温模组输出两种格式的数据，一种是raw格式数据，是通过红外探测器采集到的原始数据，经过非均匀性矫正等图像处理输出，用以温度测量。另一种是yuv格式数据，是通过raw格式数据经过颜色空间转换等图像处理后输出的数据，用以显示。目前，基于热成像测温模组的应用方案为：热成像测温模组通过传输设备和智能终端通信对接，智能终端捕捉行人图像，进行目标识别，并根据热成像测温模组传输过来的数据和检测到的目标对象，识别目标对象的温度，实现温度测量功能。
3.相关技术提供了一种基于热成像探测器的测温模组，其设计要点是：通过检测模块检测外部区域内的温度，然后再由识别模块识别热源信息，之后通过输出模块将信息传递给人脸识别终端以及自助通行机，在非接触的情况下获取目标对象的温度数据，缩短人脸识别、自主通行的时间，方便人员流动。
4.然而，其设计的主要缺点是：测温模组和识别模块是按照一定的数据帧率采集图像的，受制于通信传输速度和智能终端目标识别算法的处理速度，当对快速移动的目标进行测温时，容易引起区域温度和所识别到的感兴趣区域不匹配的问题，即区域温度不一定是人脸的温度，非常容易检测到人脸以外的高温物体。而且，测温区域是由测温模组决定的，测温模组不能够提供感兴趣区域的温度。
5.目前，针对相关技术中对于移动目标对象的温度检测不准确的问题，尚未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

6.本技术实施例提供了一种温度检测方法、装置、系统、计算机设备和存储介质，以至少解决相关技术中对于移动目标对象的温度检测不准确的问题。
7.第一方面，本技术实施例提供了一种温度检测方法，包括：
8.获取第一终端采集得到的红外热辐射图像以及帧序号；
9.对所述红外热辐射图像进行图像识别处理，识别感兴趣区域在所述红外热辐射图像中的位置；
10.根据所述红外热辐射图像的帧序号和所述感兴趣区域在所述红外热辐射图像中的位置，获取第一终端采集得到的红外热辐射数据中相对应的所述感兴趣区域的温度，其中，所述红外热辐射数据包括相关联的位置参数和温度参数。
11.在其中一些实施例中，根据所述红外热辐射图像的帧序号和所述感兴趣区域在所述红外热辐射图像中的位置，获取第一终端采集得到的红外热辐射数据中相对应的所述感
兴趣区域的温度包括：
12.向所述第一终端发起请求信息，其中，所述请求信息携带有所述红外热辐射图像的帧序号信息和所述感兴趣区域在所述红外热辐射图像中的位置信息；
13.接收所述第一终端响应于所述请求信息而返回的响应信息，根据所述响应信息获取所述红外热辐射数据中相对应的所述感兴趣区域的温度。
14.在其中一些实施例中，所述请求信息用于指示所述第一终端确定和所述红外热辐射图像具有相同帧序号的红外热辐射数据，并根据所述感兴趣区域在所述红外热辐射图像中的位置，计算和所述感兴趣区域在所述红外热辐射图像中的位置相关联的温度。
15.在其中一些实施例中，所述红外热辐射图像的格式包括yuv格式，所述红外热辐射数据的格式包括raw格式。
16.在其中一些实施例中，所述红外热辐射图像包括多帧yuv图像，所述红外热辐射数据包括多帧raw数据，根据所述红外热辐射图像的帧序号和所述感兴趣区域在所述红外热辐射图像中的位置，获取第一终端采集得到的红外热辐射数据中相对应的所述感兴趣区域的温度包括：
17.根据所述多帧yuv图像和所述多帧raw数据，得到所述感兴趣区域的多个候选温度；
18.对所述多个候选温度进行滤波处理，得到所述感兴趣区域的目标温度。
19.在其中一些实施例中，在根据所述红外热辐射图像的帧序号和所述感兴趣区域在所述红外热辐射图像中的位置，获取第一终端采集得到的红外热辐射数据中相对应的所述感兴趣区域的温度之后，所述方法还包括：
20.展现所述感兴趣区域的温度。
21.第二方面，本技术实施例提供了一种温度检测装置，包括：
22.获取模块，用于获取第一终端采集得到的红外热辐射图像以及帧序号；
23.识别模块，用于对所述红外热辐射图像进行图像识别处理，识别感兴趣区域在所述红外热辐射图像中的位置；
24.获取模块，用于根据所述红外热辐射图像的帧序号和所述感兴趣区域在所述红外热辐射图像中的位置，获取第一终端采集得到的红外热辐射数据中相对应的所述感兴趣区域的温度，其中，所述红外热辐射数据包括相关联的位置参数和温度参数。
25.第三方面，本技术实施例提供了一种温度检测系统，包括：第一终端和第二终端；其中，所述第一终端和所述第二终端通信连接；
26.所述第一终端用于采集温度，得到红外热辐射图像和红外热辐射数据；
27.所述第二终端用于执行如上述第一方面所述的温度检测方法。
28.在其中一些实施例中，所述第一终端包括红外测温模组。
29.第四方面，本技术实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行如上述第一方面所述的温度检测方法。
30.第五方面，本技术实施例提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行如上述第一方面所述的温度检测方法。
31.相比于相关技术，本技术实施例提供的温度检测方法、装置、系统、计算机设备和
存储介质，通过获取第一终端采集得到的红外热辐射图像以及帧序号；对红外热辐射图像进行图像识别处理，识别感兴趣区域在红外热辐射图像中的位置；根据红外热辐射图像的帧序号和感兴趣区域在红外热辐射图像中的位置，获取第一终端采集得到的红外热辐射数据中相对应的感兴趣区域的温度，其中，红外热辐射数据包括相关联的位置参数和温度参数，解决了相关技术中对于移动目标对象的温度检测不准确的问题，提升了温度检测的准确度。
32.本技术的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本技术的其他特征、目的和优点更加简明易懂。
附图说明
33.此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
34.图1是根据本技术实施例的温度检测方法的流程图；
35.图2是根据本技术实施例的温度检测装置的结构框图；
36.图3是根据本技术实施例的温度检测系统的结构框图；
37.图4是根据本技术优选实施例的温度检测系统的原理框图；
38.图5是根据本技术优选实施例的温度检测系统的工作流程图；
39.图6是本技术实施例的温度检测方法的计算机设备的硬件结构框图。
具体实施方式
40.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。基于本技术提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本技术公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本技术揭露的技术内容的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本技术公开的内容不充分。
41.在本技术中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本技术的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本技术所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。
42.除非另作定义，本技术所涉及的技术术语或者科学术语应当为本技术所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本技术所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本技术所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本技术所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连
接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本技术所涉及的“多个”是指大于或者等于两个。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“a和/或b”可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。本技术所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序。
43.本实施例提供了一种温度检测方法，图1是根据本技术实施例的温度检测方法的流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：
44.步骤s101，获取第一终端采集得到的红外热辐射图像以及帧序号。
45.第一终端包括红外测温模组，用于以预设帧率采集红外热辐射数据和红外热辐射图像。其中，红外热辐射图像的格式包括yuv格式，每帧yuv图像都携带有帧序号。
46.步骤s102，对红外热辐射图像进行图像识别处理，识别感兴趣区域在红外热辐射图像中的位置。
47.对红外热辐射图像进行图像识别处理包括：对红外热辐射图像进行图像预处理，提取图像特征，选择图像特征，根据选择的图像特征识别感兴趣区域在红外热辐射图像中的位置。由于红外热辐射图像和通过可见光相机拍摄得到的图像存在明显差异，红外热辐射图像的特征信息比可见光图像少，因此，在识别红外热辐射图像时，主要是识别红外热辐射图像中目标对象的轮廓。
48.步骤s103，根据红外热辐射图像的帧序号和感兴趣区域在红外热辐射图像中的位置，获取第一终端采集得到的红外热辐射数据中相对应的感兴趣区域的温度，其中，红外热辐射数据包括相关联的位置参数和温度参数。
49.其中，红外热辐射数据的格式包括raw格式，每帧raw数据都携带有帧序号。
50.根据红外热辐射图像的帧序号，获取第一终端采集得到的相同帧序号的红外热辐射数据，根据感兴趣区域在红外热辐射图像中的位置，确定红外热辐射数据中相对应的感兴趣区域的位置参数，继而根据该位置参数确定相关联的温度参数，并获取基于该位置参数和温度参数得到感兴趣区域的温度。
51.假设第一终端的预设帧率为25帧/秒，由于通信传输速率的限制，在对红外热辐射图像进行图像识别处理过程中，目标识别算法比较耗时，可能导致识别的图像和下发到第一终端测温时采用的图像不是同一帧图像的问题，特别是对快速移动的物体进行测温时，这种现象比较明显。
52.为此，本实施例通过将进行目标识别处理的yuv图像和进行温度计算的raw数据进行帧对齐，使得两者所面对的为同一感兴趣区域，解决了相关技术中对于移动目标对象的温度检测不准确的问题，提升对感兴趣区域进行温度检测的准确度。
53.在其中一些实施例中，根据红外热辐射图像的帧序号和感兴趣区域在红外热辐射图像中的位置，获取第一终端采集得到的红外热辐射数据中相对应的感兴趣区域的温度包括：
54.向第一终端发起请求信息，其中，请求信息携带有红外热辐射图像的帧序号信息和感兴趣区域在红外热辐射图像中的位置信息；接收第一终端响应于请求信息而返回的响应信息，根据响应信息获取红外热辐射数据中相对应的感兴趣区域的温度。
55.由于通信传输速率的限制，以及在对红外热辐射图像进行图像识别处理过程中，目标识别算法比较耗时。为了保证图像识别速率和数据传输效率能够满足智能测温需求，
具体实施时，向第一终端发起请求信息，通过第一终端计算感兴趣区域的温度，以减轻图像识别处理端的计算压力，从而提升温度检测结果的计算速率。
56.在其中一些实施例中，请求信息用于指示第一终端确定和红外热辐射图像具有相同帧序号的红外热辐射数据，并根据感兴趣区域在红外热辐射图像中的位置，计算和感兴趣区域在红外热辐射图像中的位置相关联的温度。如此设置，使得第一终端根据感兴趣区域的位置参数和温度参数，计算感兴趣区域的温度。
57.在其中一些实施例中，红外热辐射图像包括多帧yuv图像，红外热辐射数据包括多帧raw数据，根据红外热辐射图像的帧序号和感兴趣区域在红外热辐射图像中的位置，获取第一终端采集得到的红外热辐射数据中相对应的感兴趣区域的温度包括：
58.根据多帧yuv图像和多帧raw数据，得到感兴趣区域的多个候选温度；对多个候选温度进行滤波处理，得到感兴趣区域的目标温度。
59.本实施例获取多帧yuv图像，对每一帧yuv图像进行图像识别处理，得到感兴趣区域在每一帧yuv图像中的位置，根据每个yuv图像的帧序号和感兴趣区域在yuv图像中的位置，获取第一终端采集得到的raw数据中相对应的感兴趣区域的多个候选温度，其中，对多个候选温度进行滤波处理包括但不限于求平均值、选取中位数，在经过滤波处理之后得到感兴趣区域的目标温度。如此设置，可以排除偶然性失误，进一步提升温度检测结果的准确度。
60.在其中一些实施例中，在根据红外热辐射图像的帧序号和感兴趣区域在红外热辐射图像中的位置，获取第一终端采集得到的红外热辐射数据中相对应的感兴趣区域的温度之后，方法还包括：
61.展现感兴趣区域的温度。
62.在得到感兴趣区域的温度之后，可以将该温度显示在显示器上，也可以通过扬声器播报该温度，方便用户获知目标对象的温度。
63.本实施例还提供了一种温度检测装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”、“单元”、“子单元”等可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
64.图2是根据本技术实施例的温度检测装置的结构框图，如图2所示，该装置包括：第一获取模块21、识别模块22和第二获取模块23。
65.第一获取模块21，用于获取第一终端采集得到的红外热辐射图像以及帧序号；
66.识别模块22，耦合至第一获取模块21，用于对红外热辐射图像进行图像识别处理，识别感兴趣区域在红外热辐射图像中的位置；
67.第二获取模块23，耦合至识别模块22，用于根据红外热辐射图像的帧序号和感兴趣区域在红外热辐射图像中的位置，获取第一终端采集得到的红外热辐射数据中相对应的感兴趣区域的温度，其中，红外热辐射数据包括相关联的位置参数和温度参数。
68.在其中一些实施例中，第二获取模块23包括：发起请求单元，用于向第一终端发起请求信息，其中，请求信息携带有红外热辐射图像的帧序号信息和感兴趣区域在红外热辐射图像中的位置信息，请求信息用于指示第一终端根据帧序号信息和位置信息，确定红外热辐射数据中相对应的感兴趣区域的温度。
69.在其中一些实施例中，发起请求单元还用于：指示第一终端确定和红外热辐射图像具有相同帧序号的红外热辐射数据，并根据感兴趣区域在红外热辐射图像中的位置，计算和感兴趣区域在红外热辐射图像中的位置相关联的温度。
70.在其中一些实施例中，第二获取模块23包括：获取单元，用于根据多帧yuv图像和多帧raw数据，得到感兴趣区域的多个候选温度；滤波单元，用于对多个候选温度进行滤波处理，得到感兴趣区域的目标温度。
71.在其中一些实施例中，装置还包括：展现模块，用于展现感兴趣区域的温度。
72.需要说明的是，上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块，既可以通过软件来实现，也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言，上述各个模块可以位于同一处理器中；或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
73.结合上述实施例的温度检测方法，本实施例还提供了一种温度检测系统，图3是根据本技术实施例的温度检测系统的结构框图，如图3所示，该系统包括：第一终端31和第二终端32；其中，第一终端31和第二终端32通信连接；第一终端31用于采集温度，得到红外热辐射图像和红外热辐射数据；第二终端32用于执行上述任一实施例的温度检测方法。
74.本实施例的温度检测系统，通过将进行目标识别处理的yuv图像和进行温度计算的raw数据进行帧对齐，使得两者所面对的为同一感兴趣区域，解决了相关技术中对于移动目标对象的温度检测不准确的问题，提升对感兴趣区域进行温度检测的准确度。
75.此外，本实施例能够快速导入视频进行智能分析，不需要视频源读取设备，不需要解码板，不需要对待测试设备进行改造，只需要把录制的视频文件传输到设备或挂载到文件系统即可，文件读取、解码均在待测试设备上完成。不需要专用的测试装置即可导入视频进行仿真分析，导入的视频数据和录取的视频数据一致，没有二次采集的过程，保证智能分析测试结果的准确性。
76.在其中一些实施例中，第一终端31包括红外测温模组。红外测温模组以25帧每秒的速度实时采集热辐射数据，并输出红外热辐射图像(yuv图像)和红外热辐射数据(raw数据)，yuv图像和raw数据通过同一采集接口采集，并携带有各自的帧序号。
77.图4是根据本技术优选实施例的温度检测系统的原理框图，如图4所示，第一终端31为红外测温模组311，第二终端32为智能终端321，红外测温模组311和智能终端321通信连接。其中，智能终端321包括人脸识别闸机。本优选实施例通过红外测温模组311采集红外热辐射图像后，通过图像处理可以获取两种格式的数据，分别是yuv格式和raw格式，yuv格式主要用于显示，raw格式主要用于温度计算。通过通用的通信接口把yuv图像传输给智能终端321，智能终端321通过自身的识别模块对目标对象进行识别(例如人体)，从而得到感兴趣区域(人脸)在yuv图像中的坐标，然后把坐标下发给红外测温模组311进行感兴趣区域的温度计算。
78.通过通用的通信接口，红外测温模组311能够对接各种类型的智能终端321，智能终端321下发测温命令给红外测温模组311，红外测温模组311提供精确的温度计算，其中，测温命令携带有帧序号和坐标，使得红外测温模组311在接收到测温命令之后，保证智能终端321识别的yuv图像和红外测温模组311当前计算的raw数据相对应。
79.下面通过优选实施例对本技术实施例进行描述和说明。
80.在一些优选实施例中，红外测温模组311以25帧每秒的速度实时采集热辐射图像，并经图像处理后输出yuv图像和raw数据，并且缓存多帧raw数据，yuv图像和raw数据通过同一采集接口采集，帧序号一致。红外测温模组311把yuv图像和对应帧序号通过通信接口传输给智能终端321，用于热辐射图像显示和目标识别。智能终端321通过识别到的目标计算目标在yuv图像中的坐标，并随同帧序号下发给红外测温模组311。红外测温模组311接收到区域测温命令后，通过接收到的帧序号从缓存的多帧raw数据中找到相应的raw数据，然后用该数据计算接收到的区域内的温度
81.图5是根据本技术优选实施例的温度检测系统的工作流程图，如图5所示，该流程包括如下步骤：
82.步骤s501，红外测温模组采集热辐射图像。
83.步骤s502，红外测温模组进行图像处理。
84.步骤s503，红外测温模组确定raw帧和帧序号。
85.步骤s504，红外测温模组缓存raw帧。
86.步骤s505，红外测温模组查找raw帧。
87.步骤s506，红外测温模组计算温度。
88.步骤s507，智能终端得到yuv帧和帧序号。
89.步骤s508，智能终端进行目标识别。
90.步骤s509，智能终端给出测温区域和测温帧序号。
91.步骤s510，智能终端显示温度。
92.通过上述步骤，通过把采集的图像帧序号传送给智能终端，智能终端在进行感兴趣区域识别之后把相应帧序号传输给红外测温模组，红外测温模组通过该帧序号匹配相应的raw数据用以计算温度，保证用于图像识别的yuv图像和计算温度的raw数据相对应，提升了温度检测结果的准确性和效率。
93.需要说明的是，在上述流程中或者附图的流程图中示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。例如，步骤s503和步骤s507可以同步执行，步骤s504和步骤s508可以同步执行。
94.本实施例提供的方法实施例可以在终端、计算机或者类似的运算装置中执行。以运行在计算机设备上为例，图6是本技术实施例的温度检测方法的计算机设备的硬件结构框图。如图6所示，计算机设备可以包括一个或多个(图6中仅示出一个)处理器602(处理器602可以包括但不限于微处理器mcu或可编程逻辑器件fpga等的处理装置)和用于存储数据的存储器604，可选地，上述计算机设备还可以包括用于通信功能的传输设备606以及输入输出设备608。本领域普通技术人员可以理解，图6所示的结构仅为示意，其并不对上述计算机设备的结构造成限定。例如，计算机设备还可包括比图6中所示更多或者更少的组件，或者具有与图6所示不同的配置。
95.存储器604可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本技术实施例中的温度检测方法对应的计算机程序，处理器602通过运行存储在存储器604内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器604可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其
他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器604可进一步包括相对于处理器602远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
96.传输设备606用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机设备的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输设备606包括一个网络适配器(network interface controller，简称为nic)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输设备606可以为射频(radio frequency，简称为rf)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
97.需要说明的是，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
98.另外，结合上述实施例中的温度检测方法，本技术实施例可提供一种存储介质来实现。该存储介质上存储有计算机程序；该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种温度检测方法。
99.本领域的技术人员应该明白，以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
100.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。