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CN107066988A - 一种手掌红外体温测量与身份识别系统 - Google Patents

一种手掌红外体温测量与身份识别系统 Download PDF

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CN107066988A CN201710300824.4A CN201710300824A CN107066988A CN 107066988 A CN107066988 A CN 107066988A CN 201710300824 A CN201710300824 A CN 201710300824A CN 107066988 A CN107066988 A CN 107066988A
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梅旺
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Abstract

本发明公开了一种手掌红外体温测量与身份识别系统，它涉及红外体温测量与图像分析身份识别软硬件系统技术领域。红外测温模块和微型摄像头通过USB接口接入工业电脑，红外测温模块包含红外热电堆感应器和信号处理集成芯片，专业软件系统通过红外热电堆感应器获取掌心表面温度，通过微型摄像头获取掌纹图像及计算手心与红外热电堆感应器的距离，并且工业电脑与显示器和电源适配器连接，显示器和电源适配器分别用于检测数据及分析结果的呈现和系统供电。它可以在近距离对人举起的手掌同时实现掌心温度的红外传感和掌纹图像信息的采集传递，实现在幼儿园、学校，或是特定公共关口和场所，对群体出入人员的高效、快捷和智能化身份识别与体温测量。

Description

一种手掌红外体温测量与身份识别系统
技术领域：
本发明涉及一种手掌红外体温测量与身份识别系统，属于红外体温测量与图像分析身份识别软硬件系统技术领域。
背景技术：
随着社会经济的高速发展和科技飞的速进步，人们生活水平不断提高，对人和物的智能识别与温度测量的需求和应用场景愈来愈多，要求愈来愈高，总体特征呈现的是高效、快捷、智能化的群体连续识别与测量的迫切性。尤其针对幼儿园、学校及其他单位的儿童、学生和职工的日常身份识别和体温测量，是现代化社会安全管理和健康检查常态化的必然趋势。然而目前国内外市场的身份识别系统，仍以各种类型射频技术为主，都需要配置相应的卡和读取识别装置；指纹、虹膜和人脸等生物识别技术需要专用的光学识别模块或苛刻的使用条件识别精度限制，难以达到大规模、快速高识别率的要求，对掌纹图像和静脉的识别研究实验表明，掌纹比指纹具有更复杂的纹理和更丰富的信息，掌纹的识别率甚至大大高于指纹的识别率，新出现的身份识别芯片人体植入技术，受到伦理、法律的制约还不具备应用条件。目前体温测量仪器仍然是以接触式水银温度计或热敏电阻、电容数字温度计为主，这种测量方式存在如精度低、测量时间长、不安全等诸多缺点；红外体温测技术具有高效、快捷、非接触、使用便捷等优点，但存在成本高、精度难以保障、受外界干扰因素多的问题。随着人们对安全、健康的要求越来越高，无论是在幼儿园、学校、医院，或是流感、传染病高发特殊时期的公共关口和场所，都需要一种快捷、高效、较精准、成本低、小体积、使用方便身份识别和体温测量装置。本发明正式基于这个宗旨，研发一套符合此要求装置系统，通过该系统同时对手掌掌心温度的红外传感和掌纹图像信息采集传送到工业电脑，利用研发算法和软件得到体温和识别身份信息，并能推送到网络云端和移动智能终端。
发明内容：
针对上述问题，本发明要解决的技术问题是提供一种手掌红外体温测量与身份识别系统。
本发明的一种手掌红外体温测量与身份识别系统，它包含红外测温模块1、微型摄像头2、工业电脑3、专业软件系统4、显示器5和电源适配器6，红外测温模块1和微型摄像头2通过USB接口接入工业电脑3，所述的红外测温模块1包含红外热电堆感应器1-1和信号处理集成芯片1-2，所述的工业电脑3由中央处理器3-1、电脑主板3-2、内存3-3、闪盘3-4和WIFI模块3-5构成，所述专业软件系统4通过红外热电堆感应器1-1获取掌心表面温度，通过微型摄像头2获取掌纹图像及计算手心与红外热电堆感应器1-1的距离，传送到工业电脑3的专业软件系统4，所述专业软件系统4是对采集的掌心表面温度和掌纹图像数据进行深度分析处理，得出准确的体温和身份识别结果，并记录呈现和推送到云平台及手持智能终端，并且工业电脑3与显示器5和电源适配器6连接，所述显示器5和电源适配器6分别用于检测数据及分析结果的呈现和系统供电。
作为优选，所述的红外测温模块1和微型摄像头2固定在支撑板9上，系统设备表面7设置在红外测温模块1和微型摄像头2的前部，使用时被检测对象举手打开手掌放在系统设备表面7标定的手掌区域8表面。
作为优选，所述的系统设备表面7为透明钢化玻璃制成。
作为优选，所述的红外热电堆感应器1-1测量手心表面温度，经过三次曲线拟合的高精度关系模型和距离补偿与优化参数的算法得到体温，具有快捷性和方便性，无需人工参与，并能得到被检测者较精准的体温。
作为优选，所述的微型摄像头2获取掌纹图像过程中掌纹特征提取采用双树复数小波变换,对掌纹图像进行多层分解所得的低频子带图像，利用双树复数小波变换具有的近似平移不变性,按6个方向选择性分解子图像提取纹理特征值，计算每个子图像各块点的幅值之和,形成掌纹特征矢量，掌纹特征匹配采用特征矢量描述符的欧氏距离作为相似性度量，然后找到与待匹配点最小距离与给定阈值比较，确定待匹配点与距离最小的点是否为匹配点对，随机采样需匹配关键点之间的仿射变换矩阵，检验其他特征点映射后的偏差是否小于阈值，来进一步确认两掌纹是否匹配。
本发明的有益效果：它可以在近距离对人举起的手掌同时实现掌心温度的红外传感和掌纹图像信息的采集传递，并同步传送到工业电脑，利用研发的算法和软件得到举手人体温和识别其身份，并将结果能推送到网络云端和移动智能终端，实现在幼儿园、学校，或是特定公共关口和场所，对群体出入人员的高效、快捷和智能化身份识别与体温测量，无需借助智能卡、昂贵装备和人工参与，实现成本低、高准确度和大流量人群连续、稳定、便捷式身份识别和体温检测。
附图说明：
为了易于说明，本发明由下述的具体实施及附图作以详细描述。
图1为本发明结构示意图；
图2为本发明的测试状态结构示意图。
附图标记：红外测温模块1、微型摄像头2、工业电脑3、专业软件系统4、显示器5、电源适配器6。
具体实施方式：
如图1-2所示，本具体实施方式采用以下技术方案：它包含红外测温模块1、微型摄像头2、工业电脑3、专业软件系统4、显示器5和电源适配器6，红外测温模块1和微型摄像头2通过USB接口接入工业电脑3，所述的红外测温模块1包含红外热电堆感应器1-1和信号处理集成芯片1-2，所述的工业电脑3由中央处理器3-1、电脑主板3-2、内存3-3、闪盘3-4和WIFI模块3-5构成，所述专业软件系统4通过红外热电堆感应器1-1获取掌心表面温度，通过微型摄像头2获取掌纹图像及计算手心与红外热电堆感应器1-1的距离，传送到工业电脑3的专业软件系统4，所述专业软件系统4是对采集的掌心表面温度和掌纹图像数据进行深度分析处理，得出准确的体温和身份识别结果，并记录呈现和推送到云平台及手持智能终端，并且工业电脑3与显示器5和电源适配器6连接，所述显示器5和电源适配器6分别用于检测数据及分析结果的呈现和系统供电。
作为优选，所述的红外测温模块1和微型摄像头2固定在支撑板9上，系统设备表面7设置在红外测温模块1和微型摄像头2的前部，使用时被检测对象举手打开手掌放在系统设备表面7标定的手掌区域8表面。
作为优选，所述的系统设备表面7为透明钢化玻璃制成。
作为优选，所述的红外热电堆感应器1-1测量手心表面温度，经过三次曲线拟合的高精度关系模型和距离补偿与优化参数的算法得到体温，具有快捷性和方便性，无需人工参与，并能得到被检测者较精准的体温。
作为优选，所述的微型摄像头2获取掌纹图像过程中掌纹特征提取采用双树复数小波变换,对掌纹图像进行多层分解所得的低频子带图像，利用双树复数小波变换具有的近似平移不变性,按6个方向选择性分解子图像提取纹理特征值，计算每个子图像各块点的幅值之和,形成掌纹特征矢量，掌纹特征匹配采用特征矢量描述符的欧氏距离作为相似性度量，然后找到与待匹配点最小距离与给定阈值比较，确定待匹配点与距离最小的点是否为匹配点对，随机采样需匹配关键点之间的仿射变换矩阵，检验其他特征点映射后的偏差是否小于阈值，来进一步确认两掌纹是否匹配。
本具体实施方式的工作原理为：被检测对象举手打开手掌放在系统设备表面7标定的手掌区域8表面，停留2秒钟，专业软件系统4每间隔1秒钟驱动微型摄像头2采集一次图像，对图像数据进行二值化处理，提取主成分轮廓进行形态学分析，并做出有无被检测手掌的正确判断，无手掌出现专业软件系统4不启动后续处理工作，是手掌则显示器5界面显示“正在分析处理···请稍等”，此时被检测者可放下手，系统对掌纹进行识别得出举手人身份，同时驱动红外测温模块1检测举手人掌心表面温度，通过三次曲线拟合的高精度关系模型得到体温数据，并播报和呈现举手人姓名与体温，记录和推送检测结果，接下来可检测下一个举手人信息。
实施例：本实施例对60人用精准测温仪器人工测量其腋下温度，用红外测温传感器测量其手心表面温度，并实际或模拟在春夏秋冬四种环境温度下进行测试，以腋下温度为基准，测得的腋下温度从35度到41度按步长为0.5度分类，求取每个步长范围内的平均值，同时求出该范围相对应手心表面温度的平均值，分别得到所测腋下温度(体温)和手心表面温度两组数据(某个增加0.5度步长没有测到的数据不计)，用三次自由曲线对两组数据进行拟合，见式(1),求得曲线方程的系数，构建的体温与掌心表面温度的关系模型，式中t为测得的掌心表面温度，f(t)为拟合后的体温。实验表明有关系模型求得的体温与实际精准测量的体温误差小于±0.2℃，需要说明的是在环境温度较低时，打开手掌测温时需双手适当将掌心搓热接近正常体表温度，对严重低于体表正常温度不预测试，不给出体温结果，由于使用时要求掌心放在系统设备表面标定区域，非常接近红外测温传感头(小于1CM)，无需进行测温距离补偿，红外测温传感器特性表明距离被测温物体小于10CM时其产生的误差可以忽略不计，本实施例中提供了计算手掌与红外测温模块1距离的方法，掌纹样图采集时是掌心放在系统设备表面标定区域进行的，通过计算实时采集掌纹图像与对应样图的比例能得出被测手掌与红外测温模块1的距离，可通过专业软件系统设定选择是否进行温度的距离补偿。距离补偿算法见式(2)，式中x为测得的掌心与测温头距离，T为距离补偿后的体温。
f(t)＝at3+bt2+ct+d 式(1)
T＝af(t)2+bf(t)+cxf(t)+dx+e 式(2)
掌纹图像数据的处理与身份识别由两个环节构成：训练掌纹图像样本录入阶段和测试掌纹图像样本匹配阶段。训练样本录入，对采集的掌纹图像训练样本进行预处理，然后进行特征提取，把提取的掌纹特征存入特征数据库中留待与被测试样本进行匹配。测试样板店匹配类阶段是对获取的测试样本经过与训练样本相同的预处理、特征提取后，进行匹配确认。本实施例针对被检测对象为高流量人群和位置环节条件相对固定的特征，给出一种高效精准的掌纹特征表述和匹配识别算法：将采集掌纹图像二值化处理，运用扫描分析和几何变换算法，快速准确分割出掌心核心区域，将掌纹核心区域对应的灰度图像进行去噪与归一化处理，掌纹特征提取运用二维双树复数小波变换,其构造的虚实部见(式3)，利用双树复数小波变换具有的近似平移不变性,按5个尺度、6个角度方向选择性分解低频子带图像提取纹理特征值，计算每个子图像均值和标准差分别见(式4)和(式5),构建掌纹图像特征矢量见(式6)，以上式中A为子图像，M×N为子图像大小，l、k分别为尺度和角度，fu、fδ分别是掌纹图像的均值和标准偏差。掌纹特征匹配采用(式7)特征矢量描述符的距离度量，作为相似性度量匹配计算方法，式中fP和fQ分别为被检测图像和模板库图像特征，m、n分别特征矢量个数和模板库图像特征个数，σ(u)、σ(δ)分别为整个模板库图像特征标准差，w1、w2为加权系数，d为被检测图像和模板库图像比较的特征空间距离，距离值最小的为匹配的掌纹图像。
f＝{fu，fδ，μ1，1，δ1，1，μ1，2，δ1，2，…，μ5，6，δ5，6} (式6)
根据以上公式和识别方法对某小学690人掌纹图像样本进行识别，正确识别率为99.3％，用相配置的工业电脑识别最长时间小于1.2秒，平均时间0.78秒，达到实用需求。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (5)

1.一种手掌红外体温测量与身份识别系统,其特征在于：它包含红外测温模块(1)、微型摄像头(2)、工业电脑(3)、专业软件系统(4)、显示器(5)和电源适配器(6)，红外测温模块(1)和微型摄像头(2)通过USB接口接入工业电脑(3)，所述的红外测温模块(1)包含红外热电堆感应器(1-1)和信号处理集成芯片(1-2)，所述的工业电脑(3)由中央处理器(3-1)、电脑主板(3-2)、内存(3-3)、闪盘(3-4)和WIFI模块(3-5)构成，所述专业软件系统(4)通过红外热电堆感应器(1-1)获取掌心表面温度，通过微型摄像头(2)获取掌纹图像及计算手心与红外热电堆感应器(1-1)的距离，传送到工业电脑(3)的专业软件系统(4)，所述专业软件系统(4)是对采集的掌心表面温度和掌纹图像数据进行深度分析处理，得出准确的体温和身份识别结果，并记录呈现和推送到云平台及手持智能终端，并且工业电脑(3)与显示器(5)和电源适配器(6)连接，所述显示器(5)和电源适配器(6)分别用于检测数据及分析结果的呈现和系统供电。
2.按照权利要求1所述的一种手掌红外体温测量与身份识别系统，其特征在于：所述的红外测温模块(1)和微型摄像头(2)固定在支撑板(9)上，系统设备表面(7)设置在红外测温模块(1)和微型摄像头(2)的前部，使用时被检测对象举手打开手掌放在系统设备表面(7)标定的手掌区域(8)表面。
3.按照权利要求1所述的一种手掌红外体温测量与身份识别系统，其特征在于：所述的红外热电堆感应器(1-1)测量手心表面温度，经过三次曲线拟合的高精度关系模型和距离补偿与优化参数的算法得到体温，具有快捷性和方便性，无需人工参与，并能得到被检测者较精准的体温。
4.按照权利要求1所述的一种手掌红外体温测量与身份识别系统，其特征在于：所述的微型摄像头(2)获取掌纹图像过程中掌纹特征提取采用双树复数小波变换,对掌纹图像进行多层分解所得的低频子带图像，利用双树复数小波变换具有的近似平移不变性,按6个方向选择性分解子图像提取纹理特征值，计算每个子图像各块点的幅值之和,形成掌纹特征矢量，掌纹特征匹配采用特征矢量描述符的欧氏距离作为相似性度量，然后找到与待匹配点最小距离与给定阈值比较，确定待匹配点与距离最小的点是否为匹配点对，随机采样需匹配关键点之间的仿射变换矩阵，检验其他特征点映射后的偏差是否小于阈值，来进一步确认两掌纹是否匹配。
5.按照权利要求1所述的一种手掌红外体温测量与身份识别系统，其特征在于：它的工作原理为：被检测对象举手打开手掌放在系统设备表面(7)标定的手掌区域(8)表面，停留2秒钟，专业软件系统(4)每间隔1秒钟驱动微型摄像头(2)采集一次图像，对图像数据进行二值化处理，提取主成分轮廓进行形态学分析，并做出有无被检测手掌的正确判断，无手掌出现专业软件系统(4)不启动后续处理工作，是手掌则显示器(5)界面显示“正在分析处理···请稍等”，此时被检测者可放下手，系统对掌纹进行识别得出举手人身份，同时驱动红外测温模块(1)检测举手人掌心表面温度，通过三次曲线拟合的高精度关系模型得到体温数据，并播报和呈现举手人姓名与体温，记录和推送检测结果，接下来可检测下一个举手人信息。
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