CN111707372B - 人体温度检测方法、系统、装置及图像处理器 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种人体温度检测方法、系统、装置及图像处理器。其中，该方法包括：获取通过可见光采集设备采集的第一可见光图像和通过热红外图像采集设备采集的第一热红外图像；在第一可见光图像中检测第一目标对象；在第一热红外图像中检测第二目标对象，并确定第二目标对象的指定部位的第一温度信息；根据第一目标对象相对于第一可见光图像中的其他目标对象的第一相对位置信息和第二目标对象相对于第一热红外图像中的其他目标对象的第二相对位置信息，判定第一目标对象和第二目标对象是否为同一目标对象；以及在判定第一目标对象和第二目标对象为同一目标对象的情况下，根据第一温度信息，确定第一目标对象的指定部位的第二温度信息。

Description

人体温度检测方法、系统、装置及图像处理器

技术领域

本申请涉及人体温度检测技术领域，特别是涉及一种人体温度检测方法、系统、装置及图像处理器。

背景技术

随着人们对指定场景内进行人体温度检测的需求越来越多，市场上也随之出现了很多的测温系统供用户使用。现有的测温系统大多数为双光融合测温系统中，主要是依靠可见光采集设备和热红外采集设备的物理融合实现的。具体为，通过AI处理器接收可见光采集设备所采集的可见光图像，在可见光图像中识别目标对象(人体)，并确定人体在可见光图像中的坐标信息。然后，AI处理器根据人体在可见光图像中的坐标信息，确定热红外采集设备所采集的热红外图像中的人体图像区域，最后根据热红外图像中的人体图像区域的热红外像素值确定人体的温度。

因此，现有的双光融合测温系统，要求可见光采集设备和热红外采集设备一定要精确对准，即两个采集设备所采集的图像场景需要一致，只有这样才能保证热红外采集设备与可见光采集设备的所采集的图像的坐标信息能够一一对应。但是在实际应用场景中，这种精确对准是很难实现的，需要耗费很大的手工作业。并且即便是能够精确对准，随着系统的热胀冷缩等干扰，对准也同样会受到影响，从而导致测温结果不准确。

针对上述的现有技术中存在的当前的双光融合测温系统主要依靠可见光采集设备和热红外采集设备的物理融合实现，要求可见光采集设备和热红外采集设备一定要精确对准，导致操作难度高且易受热胀冷缩等干扰，从而导致测温结果准确性差的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本公开提供了一种人体温度检测方法、系统、装置及图像处理器，以至少解决现有技术中存在的当前的双光融合测温系统主要依靠可见光采集设备和热红外采集设备的物理融合实现，要求可见光采集设备和热红外采集设备一定要精确对准，导致操作难度高且易受热胀冷缩等干扰，从而导致测温结果准确性差的技术问题。

根据本公开实施例的一个方面，提供了一种人体温度检测方法，包括：获取通过可见光采集设备采集的第一可见光图像和通过热红外图像采集设备采集的第一热红外图像；在第一可见光图像中检测第一目标对象；在第一热红外图像中检测第二目标对象，并确定第二目标对象的指定部位的第一温度信息；根据第一目标对象相对于第一可见光图像中的其他目标对象的第一相对位置信息和第二目标对象相对于第一热红外图像中的其他目标对象的第二相对位置信息，判定第一目标对象和第二目标对象是否为同一目标对象；以及在判定第一目标对象和第二目标对象为同一目标对象的情况下，根据第一温度信息，确定第一目标对象的指定部位的第二温度信息。

根据本公开实施例的另一个方面，提供了一种图像处理器，包括第一人工智能处理模块，配置用于获取通过可见光采集设备采集的第一可见光图像，并在第一可见光图像中检测第一目标对象；第二人工智能处理模块，配置用于获取通过热红外图像采集设备采集的第一热红外图像，并在第一热红外图像中检测第二目标对象；温度检测模块，与第二人工智能处理模块连接，配置用于根据第一热红外图像，确定第二目标对象的指定部位的第一温度信息；以及信息融合模块，与第一人工智能处理模块、第二人工智能处理模块和温度检测模块连接，配置用于根据第一目标对象相对于第一可见光图像中的其他目标对象的第一相对位置信息和第二目标对象相对于第一热红外图像中的其他目标对象的第二相对位置信息，判定第一目标对象和第二目标对象是否为同一目标对象，并在判定第一目标对象和第二目标对象为同一目标对象的情况下，根据第一温度信息，确定第一目标对象的指定部位的第二温度信息。

根据本公开实施例的另一个方面，还提供了一种人体温度检测系统，包括：可见光采集设备、热红外图像采集设备；以及上述中任意一项所述的图像处理器，其中图像处理器与可见光采集设备和热红外图像采集设备通信连接，用于针对可见光采集设备采集的第一可见光图像进行第一目标对象检测，针对热红外图像采集设备采集的第一热红外图像进行第二目标对象检测和温度检测，并根据第二目标对象的温度检测结果确定第一目标对象的温度信息。

根据本公开实施例的另一个方面，还提供了一种人体温度检测装置，包括：第一获取模块，用于获取通过可见光采集设备采集的第一可见光图像和通过热红外图像采集设备采集的第一热红外图像；第一目标对象检测模块，用于在第一可见光图像中检测第一目标对象；检测及温度确定模块，用于在第一热红外图像中检测第二目标对象，并确定第二目标对象的指定部位的第一温度信息；判定模块，用于根据第一目标对象相对于第一可见光图像中的其他目标对象的第一相对位置信息和第二目标对象相对于第一热红外图像中的其他目标对象的第二相对位置信息，判定第一目标对象和第二目标对象是否为同一目标对象；以及第一确定模块，用于在判定第一目标对象和第二目标对象为同一目标对象的情况下，根据第一温度信息，确定第一目标对象的指定部位的第二温度信息。

根据本公开实施例的另一个方面，还提供了一种人体温度检测装置，包括：处理器；以及存储器，与处理器连接，用于为处理器提供处理以下处理步骤的指令：获取通过可见光采集设备采集的第一可见光图像和通过热红外图像采集设备采集的第一热红外图像；在第一可见光图像中检测第一目标对象；在第一热红外图像中检测第二目标对象，并确定第二目标对象的指定部位的第一温度信息；根据第一目标对象相对于第一可见光图像中的其他目标对象的第一相对位置信息和第二目标对象相对于第一热红外图像中的其他目标对象的第二相对位置信息，判定第一目标对象和第二目标对象是否为同一目标对象；以及在判定第一目标对象和第二目标对象为同一目标对象的情况下，根据第一温度信息，确定第一目标对象的指定部位的第二温度信息。

根据本公开实施例的另一个方面，还提供了一种存储介质。存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时由处理器执行以上所述的方法。

在本发明实施例中，通过第一人工智能处理模块检测第一可见光图像中的第一目标对象，通过第二人工智能处理模块检测第一热红外图像中的第二目标对象，通过温度检测模块根据第一热红外图像确定第二目标对象的指定部位的温度信息，通过信息融合模块根据第一目标对象相对于第一可见光图像中的其他目标对象的第一相对位置信息以及第二目标对象相对于第一热红外图像中的其他目标对象的第二相对位置信息，判定第一目标对象和第二目标对象是否为同一目标对象，并在判定第一目标对象和第二目标对象为同一目标对象的情况下，意味着通过第二人工智能处理模块检测出的第二目标对象的指定部位的温度信息等同于第一目标对象的同一指定部位的温度信息，因此能够根据第一温度信息，确定第一目标对象的指定部位的第二温度信息。从而，通过这种方式，到达了不再要求可见光采集设备和热红外采集设备一定要精确对准，只要保证可见光采集设备和热红外采集设备所采集的图像场景之间的偏差保持在一定合理范围内，就能够保证同一目标对象在第一可见光图像和第一热红外图像中的相对位置信息是一致的，因而能够准确的确定目标对象的温度，操作难度低且不再受热胀冷缩等干扰，大大提高了测温结果的准确性。进而解决了当前的双光融合测温系统主要依靠可见光采集设备和热红外采集设备的物理融合实现，要求可见光采集设备和热红外采集设备一定要精确对准，导致操作难度高且易受热胀冷缩等干扰，从而导致测温结果准确性差的技术问题。

根据下文结合附图对本申请的具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本申请的上述以及其他目的、优点和特征。

附图说明

后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本申请的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比例绘制的。附图中：

图1是根据本公开实施例1所述的人体温度检测系统的示意图；

图2是根据本公开实施例1所述的添加有标识图形的第一可见光图像的一个示意图；

图3是根据本公开实施例1所述的添加有标识图形的第一可见光图像的又一个示意图；

图4是根据本公开实施例1的第三个方面所述的人体温度检测方法的流程图；

图5是根据本公开实施例2所述的人体温度检测装置的示意图；以及

图6是根据本公开实施例3所述的人体温度检测装置的示意图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

为了使本技术领域的人员更好地理解本公开方案，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本公开保护的范围。

需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的术语在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

实施例1

图1是根据本申请实施例1所述的人体温度检测系统的示意图。参考图1所示，本申请实施例1的第一个方面提供了一种图像处理器300，包括第一人工智能处理模块330，配置用于获取通过可见光采集设备100采集的第一可见光图像，并在第一可见光图像中检测第一目标对象；第二人工智能处理模块340，配置用于获取通过热红外图像采集设备200采集的第一热红外图像，并在第一热红外图像中检测第二目标对象；温度检测模块350，与第二人工智能处理模块340连接，配置用于根据第一热红外图像，确定第二目标对象的指定部位的第一温度信息；以及信息融合模块360，与第一人工智能处理模块330、第二人工智能处理模块340和温度检测模块350连接，配置用于根据第一目标对象相对于第一可见光图像中的其他目标对象的第一相对位置信息和第二目标对象相对于第一热红外图像中的其他目标对象的第二相对位置信息，判定第一目标对象和第二目标对象是否为同一目标对象，并在判定第一目标对象和第二目标对象为同一目标对象的情况下，根据第一温度信息，确定第一目标对象的指定部位的第二温度信息。

正如背景技术中所述的，现有的测温系统大多数为双光融合测温系统中，主要是依靠可见光采集设备和热红外采集设备的物理融合实现的。具体为，通过AI处理器接收可见光采集设备所采集的可见光图像，在可见光图像中识别目标对象(人体)，并确定人体在可见光图像中的坐标信息。然后，AI处理器根据人体在可见光图像中的坐标信息，确定热红外采集设备所采集的热红外图像中的人体图像区域，最后根据热红外图像中的人体图像区域的热红外像素值确定人体的温度。因此，现有的双光融合测温系统，要求可见光采集设备和热红外采集设备一定要精确对准，即两个采集设备所采集的图像场景需要一致，只有这样才能保证热红外采集设备与可见光采集设备的所采集的图像的坐标信息能够一一对应。但是在实际应用场景中，这种精确对准是很难实现的，需要耗费很大的手工作业。并且即便是能够精确对准，随着系统的热胀冷缩等干扰，对准也同样会受到影响，从而导致测温结果不准确。

具体地，针对上述的问题，参考图1所示，本实施例的第一方面所提供的图像处理器300可应用于双光融合测温系统。本实施例所提供的图像处理器300包括第一人工智能处理模块330、第二人工智能处理模块340、温度检测模块350、以及信息融合模块360。在进行图像处理的过程中，首先通过第一人工智能处理模块330获取可见光采集设备100采集的第一可见光图像，并在第一可见光图像中检测第一目标对象。然后通过第二人工智能处理模块340获取热红外图像采集设备200采集的第一热红外图像，并在第一热红外图像中检测第二目标对象。然后通过与第二人工智能处理模块340连接的温度检测模块350根据第一热红外图像，确定第二目标对象的指定部位的第一温度信息。其中指定部位例如但不限于包括脸部、额部和/或手部等。

进一步地，通过与第一人工智能处理模块330、第二人工智能处理模块340和温度检测模块350连接的信息融合模块360，根据第一目标对象相对于第一可见光图像中的其他目标对象的第一相对位置信息和第二目标对象相对于第一热红外图像中的其他目标对象的第二相对位置信息，判定第一目标对象和第二目标对象是否为同一目标对象，并在判定第一目标对象和第二目标对象为同一目标对象的情况下，根据第一温度信息，确定第一目标对象的指定部位的第二温度信息。例如但不限于，第一目标对象相对于第一可见光图像中的其他目标对象的第一相对位置信息为处于第二排左起的第二个目标对象，并且第二目标对象相对于第一热红外图像中的其他目标对象的第二相对位置信息也为处于第二排左起的第二个目标对象。在这种情况下，信息融合模块360判定第一可见光图像中的第一目标对象与第一热红外图像中的第二目标对象为同一目标对象。因此，信息融合模块360能够根据第一温度信息，确定第一目标对象的指定部位的第二温度信息。例如，第一温度信息为第一目标对象的额部温度，信息融合模块360将第一温度信息确定为第一目标对象的指定部位(即额部)的第二温度信息。

从而，在本实施例中，通过第一人工智能处理模块330检测第一可见光图像中的第一目标对象，通过第二人工智能处理模块340检测第一热红外图像中的第二目标对象，通过温度检测模块350根据第一热红外图像确定第二目标对象的指定部位的温度信息，通过信息融合模块360根据第一目标对象相对于第一可见光图像中的其他目标对象的第一相对位置信息以及第二目标对象相对于第一热红外图像中的其他目标对象的第二相对位置信息，判定第一目标对象和第二目标对象是否为同一目标对象，并在判定第一目标对象和第二目标对象为同一目标对象的情况下，意味着通过第二人工智能处理模块340检测出的第二目标对象的指定部位的温度信息等同于第一目标对象的同一指定部位的温度信息，因此能够根据第一温度信息，确定第一目标对象的指定部位的第二温度信息。从而，通过这种方式，到达了不再要求可见光采集设备和热红外采集设备一定要精确对准，只要保证可见光采集设备100和热红外采集设备200所采集的图像场景之间的偏差保持在一定合理范围内，就能够保证同一目标对象在第一可见光图像和第一热红外图像中的相对位置信息是一致的，因而能够准确的确定目标对象的温度，操作难度低且不再受热胀冷缩等干扰，大大提高了测温结果的准确性。进而解决了当前的双光融合测温系统主要依靠可见光采集设备和热红外采集设备的物理融合实现，要求可见光采集设备和热红外采集设备一定要精确对准，导致操作难度高且易受热胀冷缩等干扰，从而导致测温结果准确性差的技术问题。

可选地，根据第一目标对象相对于第一可见光图像中的其他目标对象的第一相对位置信息和第二目标对象相对于第一热红外图像中的其他目标对象的第二相对位置信息，判定第一目标对象和第二目标对象是否为同一目标对象的操作，包括：确定第一目标对象相对于第一可见光图像中的其他目标对象的排列位置信息作为第一相对位置信息；确定第二目标对象相对于第一热红外图像中的其他目标对象的排列位置信息作为第二相对位置信息；判定第一相对位置信息与第二相对位置信息是否一致；以及在判定第一相对位置信息与第二相对位置信息一致的情况下，判定第一目标对象和第二目标对象为同一目标对象。

具体地，在判定第一目标对象和第二目标对象是否为同一目标对象的过程中，可以先确定第一目标对象相对于第一可见光图像中的其他目标对象的排列位置信息作为第一相对位置信息。例如，第一可见光图像中有多个目标对象，第一目标对象相对于其他目标对象的排列位置信息为处于第二排左起的第二个目标对象。然后确定第二目标对象相对于第一热红外图像中的其他目标对象的排列位置信息作为第二相对位置信息。例如：第一热红外图像中也有多个目标对象，第二目标对象相对于其他目标对象的排列位置信息为处于第二排左起的第二个目标对象。在这种情况下，由于第一相对位置信息与第二相对位置信息一致，只要保证可见光采集设备100和热红外采集设备200所采集的图像场景之间的偏差保持在一定合理范围内，就意味着第一目标对象与第二目标对象为同一目标对象。同理的，在第一相对位置信息与第二相对位置信息不一致的情况下，意味着第一目标对象与第二目标对象不是同一目标对象。通过这种方式，能够合理的判定第一目标对象与第二目标对象是否为同一目标对象。

此外，也可以通过在第一可见光图像和第一热红外图像中选取出同一目标参照物，然后确定第一目标对象相对于第一可见光图像中的目标参照物的第一位置偏差信息，确定第二目标对象相对于第一热红外图像中的目标参照物的第二位置偏差信息，根据第一位置偏差信息和第二位置偏差信息来判定第一目标对象和第二目标对象是否为同一目标对象。其中，在选取参照物的过程中，例如但不限于可以先在第一可见光图像中检测出一个目标参照物，然后依据所检测出的目标参照物的形状和轮廓配合根据第一位置偏差信息和第二位置偏差信息，在第一热红外图像中检测出同一目标参照物。

可选地，第一人工智能处理模块330还配置用于在第一可见光图像中确定包含第一目标对象的指定部位的第一图像区域；并且信息融合模块360还配置用于根据第二温度信息，在第一图像区域的位置处添加与第一目标对象的指定部位的温度相关的标识图形。

具体地，参照图2所示，本实施例首先通过第一人工智能处理模块330在第一可见光图像中确定包含第一目标对象的指定部位(例如，额部、手部等)的第一图像区域，然后通过信息融合模块360将温度检测模块350检测到的第一目标对象的指定部位的第二温度信息与第一可见光图像中的第一图像区域进行融合，然后在第一图像区域的位置处添加与第一目标对象的指定部位的温度相关的标识图形。其中，参照图2和图3所示，例如在第一图像区域添加颜色矩形框，用于标记所检测出的目标对象的人脸和/或人手在第一图像中的位置，在目标对象的具体部位(例如，额头、眼睛、人手等部分)添加具体的温度信息。从而，通过这种方式，可以向监控工作人员提供高清并具有标记的监控视频，有利于监控人员进行监控。

可选地，还包括第三人工智能处理模块370，与第一人工智能处理模块330和信息融合模块360连接，配置用于获取通过第一人工智能处理模块330检测的包含第一目标对象的人脸的人脸图像区域，对人脸图像区域进行人脸识别，并确定第一目标对象的身份信息；并且信息融合模块360还配置用于在第一图像区域的位置处添加与第一目标对象的身份相关的标识图形。

在实际应用过程中，在进行目标对象检测及人体温度检测的同时，还需要对目标对象进行人脸识别。在本实施例中，通过在图像处理器300中动态添加一个用于进行人脸识别的第三人工智能处理模块370，其中第三人工智能处理模块370与第一人工智能处理模块330和信息融合模块360连接。通过第三人工智能处理模块370获取通过第一人工智能处理模块330检测的包含第一目标对象的人脸的人脸图像区域，然后对该人脸图像区域进行人脸识别检测，从而确定第一目标对象的身份信息，例如所确定的第一目标对象的身份信息为“李娟”。进一步地，通过信息融合模块360在第一图像区域的位置处添加与第一目标对象的身份相关的标识图形。从而，通过这种方式，能够在第一可见光图像中检测出第一目标对象、与第一目标对象相关的温度信息、身份信息。例如，能够在第一可见光图像中检测出第一目标对象，并且第一目标对象的体温为36.5°，第一目标对象的身份信息为“李娟”，即信息融合模块360融合后得到的信息为：第一可见光图像中的第一目标对象为李娟，其体温为36.5°。

此外，本实施例所提供的图像处理器中的与目标对象检测相关的模块(例如第一人工智能处理模块330)、与温度检测相关的模块(例如第二人工智能处理模块340和温度检测模块350)以及与人脸识别相关的模块(例如第三人工智能处理模块370)均可以动态卸载，在卸载与目标对象检测相关的模块的情况下不影响系统测温，在卸载与人脸识别相关的模块的情况下不影响系统进行目标对象检测和温度检测，在卸载与温度检测相关的模块的情况下不影响系统进行目标检测和人脸识别。通过这种方式，大大增加了测温系统在各个应用场景中的灵活性。

可选地，还包括：第一预处理模块310，配置用于生成与第一可见光图像对应的第二可见光图像，其中第二可见光图像适于预设的第一图像检测模型进行检测；并且第一人工智能处理模块330包括第一指定部位检测单元331以及第一指定部位映射单元332，其中第一指定部位检测单元331与第一预处理模块310连接，配置用于通过第一图像检测模型，在第二可见光图像中检测包含第一目标对象的指定部位的第二图像区域；第一指定部位映射单元332配置用于根据第二图像区域在第二可见光图像中的位置信息，在第一可见光图像中确定第一图像区域。

具体地，参照图1所示，图像处理器300还包括第一预处理模块310，用于生成与第一可见光图像对应的第二可见光图像，其中第二可见光图像适于预设的第一图像检测模型进行检测。其中，第一图像检测模型为能够对可见光图像进行图像检测的图像检测模型。由于目前的图像检测模型通常支持对有限范围内的分辨率的图像进行识别，因此为了保障第一人工智能处理模块330能够对第一可见光图像中的目标对象进行有效的检测，在本实施例中需要通过第一预处理模块310对获取到的第一可见光图像进行预处理，从而生成适于第一人工智能处理模块330进行检测的第二可见光图像。

进一步地，第一人工智能处理模块330包括第一指定部位检测单元331以及第一指定部位映射单元332，其中第一指定部位检测单元331与第一预处理模块310连接，用于通过第一图像检测模型，在第二可见光图像中检测包含第一目标对象的指定部位的第二图像区域。在检测出包含指定部位的第二图像区域的情况下，第一指定部位映射单元332需要根据第二图像区域在第二可见光图像中的位置信息，在第一可见光图像中确定第一图像区域。从而，通过这种方式，不仅能够对第一可见光图像中的目标对象进行有效的检测，还能够准确的在第一可见光图像中确定第一图像区域。

可选地，第一预处理模块310包括以下所述的至少一项：第一格式转换单元311，配置用于将图像的格式转换成第一图像检测模型匹配的格式；第一分辨率转换单元312，配置用于将图像的分辨率转换成与第一图像检测模型匹配的分辨率；以及第一图像增强单元313，配置用于增强图像中的细节信息。

具体地，参照图1所示，预处理模块210包括第一格式转换单元311、第一分辨率转换单元312以及第一图像增强单元313分中的至少一项。其中，在可见光图像采集设备100输出的第一可见光图像的格式与第一图像检测模型能够处理的图像格式不相匹配的情况下，可以通过第一格式转换单元311，将图像的格式转换成第一图像检测模型匹配的格式

进一步地，在可见光图像采集设备100采集的第一可见光图像的分辨率低于第一人工智能处理模块330能够检测的图像的分辨率的情况下，第一分辨率转换单元312可以为上采样单元，用于对第一可见光图像进行上采样操作，例如可以利用多相滤波器或者线性滤波器进行上采样，完成低分辨率到高分辨率的提升。

进一步地，在可见光图像采集设备100采集的第一可见光图像的分辨率高于第一人工智能处理模块330能够检测的图像的分辨率的情况下，第一分辨率转换单元312可以为下采样单元，用于对第一可见光图像进行上采样操作，从而将第一可见光图像的分辨率转换为与第一图像检测模型匹配的分辨率。

进一步地，还可以通过第一图像增强单元313增强第一可见光图像中的细节信息。此外，在本实施例中，还可以根据实际情况，组合使用第一格式转换单元311、第一分辨率转换单元312以及第一图像增强单元313中的任意几项，对可见光图像采集设备100采集到的图像进行预处理，从而生成与第一可见光图像对应的适于预设的第一图像检测模型进行检测的第二可见光图像。

可选地，根据第二图像区域在第二可见光图像中的位置，在第一可见光图像中确定第一图像区域的操作，包括：根据第二图像区域在第二可见光图像中的位置信息以及第一可见光图像和第二可见光图像之间的位置映射关系，确定第一图像区域在第一可见光图像中的位置信息；以及根据第一图像区域在第一可见光图像中的位置信息，在第一可见光图像中确定第一图像区域。

具体地，第一指定部位映射单元332首先根据第二图像区域在第二可见光图像中的位置信息以及第一可见光图像和第二可见光图像之间的位置映射关系，例如利用预先设置的坐标转换算法，将第二可见光图像中的位置信息转换为第一可见光图像中相对应的位置信息，从而确定第一图像区域在第一可见光图像中的位置信息。其中，所确定的第一图像区域在第一可见光图像中的位置信息例如可以包括x,y,w,h，即第一图像区域在第一可见光图像中的x,y坐标以及宽高信息。然后根据第一图像区域在第一可见光图像中的位置信息，在第一可见光图像中确定第一图像区域。通过这种方式，保障了所确定的第一图像区域的准确性。

可选地，根据第一热红外图像，确定第二目标对象的指定部位的第一温度信息的操作，包括：在第一热红外图像中确定包含第二目标对象的指定部位的第三图像区域；以及根据第三图像区域的图像信息，确定第二目标对象的指定部位的第一温度信息。

具体地，根据第一热红外图像，确定第二目标对象的指定部位的第一温度信息的操作中，首先在第一热红外图像中确定包含第二目标对象的指定部位的第三图像区域，然后根据第三图像区域的图像信息，确定第二目标对象的指定部位的第一温度信息。通过这种方式，能够保证所确定的第一温度信息的准确性。

可选地，还包括：第二预处理模块320，配置用于生成与第一热红外图像对应的第二热红外图像，其中第二热红外图像适于预设的第二图像检测模型进行检测；并且第二人工智能处理模块340包括第二指定部位检测单元341以及第二指定部位映射单元342，其中第二指定部位检测单元341与第二预处理模块320连接，配置用于通过第二图像检测模型，在第二热红外图像中检测包含第二目标对象的指定部位的第四图像区域；第二指定部位映射单元342配置用于根据第四图像区域在第二热红外图像中的位置信息，在第一热红外图像中确定第三图像区域。

具体地，参照图1所示，图像处理器300还包括第二预处理模块320，用于生成与第一热红外图像对应的第二热红外图像，其中第二热红外图像适于预设的第二图像检测模型进行检测。其中，第二图像检测模型为能够对热红外图像进行检测的图像检测模型。由于目前的第二图像检测模型通常支持对有限范围内的分辨率的图像进行识别(例如分辨率为512*512、640*360、640*480或者其他)，因此为了保障第二人工智能处理模块340能够对第一热红外图像中的第二目标对象进行有效的检测，在本实施例中需要通过第二预处理模块320对获取到的第一热红外图像进行预处理，从而生成适于第二人工智能处理模块340进行检测的第二热红外图像。

进一步地，第二人工智能处理模块340包括第二指定部位检测单元341以及第二指定部位映射单元342。其中第二指定部位检测单元341与第二预处理模块320连接，用于通过第二图像检测模型，在第二热红外图像中检测包含第二目标对象的指定部位的第四图像区域。在检测出包含第二目标对象的指定部位的第四图像区域的情况下，第二指定部位映射单元342需要根据第四图像区域在第二热红外图像中的位置信息，在第一热红外图像中确定第三图像区域。从而，通过这种方式，不仅能够对第一热红外图像中的目标对象进行有效的检测，还能够准确的在第一热红外图像中确定第三图像区域。

可选地，第二预处理模块320包括以下所述的至少一项：第二格式转换单元321，配置用于将热红外图像的格式转换成第二图像检测模型匹配的格式；第二分辨率转换单元322，配置用于将热红外图像的分辨率转换成与第二图像检测模型匹配的分辨率；以及第二图像增强单元323，配置用于增强热红外图像中的细节信息。

具体地，参照图1所示，第二预处理模块320包括第二格式转换单元321、第二分辨率转换单元322以及第二图像增强单元323中的至少一项。其中，在热红外图像采集设备200输出的第一热红外图像的格式与第二图像检测模型能够处理的图像格式不相匹配的情况下，可以通过第二格式转换单元321，将图像的格式转换成第二图像检测模型匹配的格式。

进一步地，在热红外图像采集设备200采集的第一热红外图像的分辨率低于第二人工智能处理模块340能够检测的图像的分辨率的情况下，第二分辨率转换单元322可以为上采样单元，用于对第一热红外图像进行上采样操作，例如可以利用多相滤波器或者线性滤波器进行上采样，完成低分辨率到高分辨率的提升。从而，不再需要基于采集的热红外图像重新训练模型，而是先将图像的分辨率转换成与图像检测模型匹配的分辨率，然后利用现有的人工智能检测功能，对低分辨率的热红外图像进行有效检测。

进一步地，在热红外图像采集设备200采集的第一热红外图像的分辨率高于第二人工智能处理模块340能够检测的图像的分辨率的情况下，第二分辨率转换单元322可以为下采样单元，用于对第一热红外图像进行下采样操作，从而将第一热红外图像的分辨率转换为与第二图像检测模型匹配的分辨率。

进一步地，由于热红外传感器本身成像特点以及分辨率较低等原因，热红外图像往往噪声高，导致物体的边缘信息被干扰。针对噪声高这个问题，本实施例通过第二图像增强单元323使用预设的去噪滤波算法进行去噪，以抑制图像中的噪声，同时不破坏物体的边缘。其中，常见的去噪滤波算法例如有双边滤波算法和导向滤波算法等。

优选地，由于热红外图像是根据物体表面温度成像的，而实际场景中物体和背景的温度差不会很大，所以物体的边缘细节在热红外图像中不明显。针对这个问题，本实施例还可以通过第二图像增强单元323使用预设的边缘锐化算法进行边缘增强，以增强物体的细节信息。其中，常见的边缘锐化算法例如有拉普拉斯滤波算法和sobel滤波算法等。

此外，需要特别说明的是，第二图像增强单元323不局限于包含去噪滤波算法和边缘锐化算法，也可以包含其他的可以增强图像质量的算法。

优选地，本实施例的第二预处理模块320还可以首先通过第二分辨率转换单元322将第一热红外图像的分辨率转换为成与第二图像检测模型匹配的分辨率。然后通过第二图像增强单元323，对第二分辨率转换单元322输出的图像进行图像增强操作，抑制图像中的噪声，同时增强图像中的细节信息，从而生成适于第二人工智能处理模块340进行检测的第二热红外图像。

此外，在本实施例中，还可以根据实际情况，组合使用第二格式转换单元321、第二分辨率转换单元322以及第一图像增强单元323中的任意几项，对热红外图像采集设备200采集到的图像进行预处理，从而生成与第一热红外图像对应的适于预设的第二图像检测模型进行检测的第二热红外图像。

可选地，根据第四图像区域在第二热红外图像中的位置信息，在第一热红外图像中确定第三图像区域的操作，包括：根据第四图像区域在第二热红外图像中的位置信息以及第一热红外图像和第二热红外图像之间的位置映射关系，确定第三图像区域在第一热红外图像中的位置信息；以及根据第三图像区域在第一热红外图像中的位置信息，在第一热红外图像中确定第三图像区域。

具体地，第二指定部位映射单元342首先根据第四图像区域在第二热红外图像中的位置信息以及第一热红外图像和第二热红外图像之间的位置映射关系，例如利用预先设置的坐标转换算法，将第二热红外图像中的位置信息转换为第一热红外图像中相对应的位置信息，从而确定第三图像区域在第一热红外图像中的位置信息。其中，所确定的第三图像区域在第一热红外图像中的位置信息例如可以包括x,y,w,h，即第三图像区域在第一热红外图像中的x,y坐标以及宽高信息。然后根据第三图像区域在第一热红外图像中的位置信息，在第一热红外图像中确定第三图像区域。通过这种方式，保障了所确定的第三图像区域的准确性。

可选地，根据第三图像区域的图像信息，确定第二目标对象的指定部位的第一温度信息的操作，包括：在第三图像区域中选取像素值最高的预定数量的像素点；根据所选取的像素点的像素值，确定所选取的像素点对应的温度值；以及根据所选取的像素点对应的温度值求取平均温度值，并将平均温度值作为第二目标对象的指定部位的第一温度信息。

具体地，温度检测模块350首先在第三图像区域中选取像素值最高的预定数量的像素点，然后根据所选取的像素点的像素值，确定所选取的像素点对应的温度值，最后根据所选取的像素点对应的温度值求取平均温度值，并将平均温度值作为第二目标对象的指定部位的第一温度信息。通过这种方式，可以准确的确定第二目标对象的指定部位的第一温度信息。

可选地，还包括温度异常检测模块380，与温度检测模块350连接，配置用于根据第一温度信息以及预设的温度阈值，判定第二目标对象的指定部位的温度是否异常。

具体地，参照图1所示，图像处理器300还包括与温度检测模块350连接的温度异常检测模块380。本实施例通过温度异常检测模块380根据温度检测模块350所确定的第二目标对象的指定部位的第一温度信息以及预设的温度阈值，判定第二目标对象的指定部位的温度是否异常。通过这种方式，能够对温度异常的个体及时排除，避免感染。

可选地，信息融合模块360还配置用于在判定第一目标对象和第二目标对象为同一目标对象以及第二目标对象的指定部位的温度异常的情况下，在第一图像区域的位置处添加与第一目标对象的温度异常相关的标识图形。

在实践中，监控工作人员通常通过观看监控视频，对目标对象进行监控。因此如果能够在视频中添加用于识别目标对象和目标对象的温度分布信息的标记(例如使用颜色矩形框标记目标对象、添加脸部温度信息以及手部温度信息等标识图形)，则更加有利于监控工作人员观察监控视频。

具体地，图2实例性的示出了添加有标识图形的第一可见光图像的一个示意图，图3实例性的示出了添加有标识图形的第一可见光图像的又一个示意图。参照图1、图2以及图3所示，本实施例通过信息融合模块360判定温度检测模块350所检测到的第二目标对象的指定部位的温度是否异常，在判定第二目标对象的指定部位的温度异常且判定第一目标对象和第二目标对象为同一目标对象的情况下，意味着第一目标对象的指定部位的温度也是异常的，因此通过信息融合模块360在第一图像区域的位置处添加与第一目标对象的温度异常相关的标识图形，例如，用不同颜色的矩形框来区分第一目标对象的人脸和/或人手的温度是否异常。从而，通过这种方式，可以向监控工作人员提供高清并具有标记的监控视频，有利于监控人员进行监控。

本申请实施例1的第二个方面提供了一种人体温度检测系统，包括：可见光采集设备100、热红外图像采集设备200；以及上述中任意一项所述的图像处理器300，其中图像处理器300与可见光采集设备100、热红外图像采集设备200通信连接，用于针对可见光采集设备100采集的第一可见光图像进行第一目标对象检测，针对热红外图像采集设备200采集的第一热红外图像进行第二目标对象检测和温度检测，并根据第二目标对象的温度检测结果确定第一目标对象的温度信息。

具体地，参照图1所示，本申请实施例1的第二个方面提供了一种人体温度检测系统，包括可见光采集设备100、热红外图像采集设备200以及上述中任意一项所述的图像处理器300。从而，可以通过可见光采集设备100(例如，可见光摄像机)采集可见光图像(对应于图1中的第一可见光图像图像)，通过热红外图像采集设备200(例如，热红外摄像机)采集热红外图像(对应于图1中的第一热红外图像图像)，然后由可见光采集设备100将采集的可见光图像以及由热红外图像采集设备200将采集的热红外图像发送至图像处理器300。图像处理器300在接收到可见光采集设备100采集的可见光图像和热红外图像采集设备200采集的热红外图像后，对可见光图像进行第一目标对象检测，对热红外图像进行第二目标对象检测以及相应的指定部位(例如人脸和/或人手)的温度检测，最后根据第二目标对象的温度检测结果确定第一目标对象的温度信息。例如：判定第一目标对象与第二目标对象是否为同一目标对象，在判定第一目标对象与第二目标对象为同一目标对象的情况下，意味着第二目标对象的指定部位的温度信息等于第一目标对象的指定部位的温度信息，从而通过这种方式，到达了不再要求可见光采集设备和热红外采集设备一定要精确对准，只要保证可见光采集设备100和热红外采集设备200所采集的图像场景之间的偏差保持在一定合理范围内，就能够保证同一目标对象在第一可见光图像和第一热红外图像中的相对位置信息是一致的，因而能够准确的确定目标对象的温度，操作难度低且不再受热胀冷缩等干扰，大大提高了测温结果的准确性。进而解决了当前的双光融合测温系统主要依靠可见光采集设备和热红外采集设备的物理融合实现，要求可见光采集设备和热红外采集设备一定要精确对准，导致操作难度高且易受热胀冷缩等干扰，从而导致测温结果准确性差的技术问题。

可选地，人体温度检测系统还包括：显示模块410，与图像处理器300的信息融合模块360通信连接，用于显示添加有标识图形的第一可见光图像。

具体地，参照上述的，信息融合模块360用于在第一图像区域的位置处添加标识图形。因此，参考图1所示，人体温度检测系统还包括显示模块410，与信息融合模块360连接，用于显示添加有标识图形的第一可见光图像。同时，还可以将采集的目标对象温度、目标对象位置和添加有标识图形的第一可见光图像的相关数据发送给远端服务器。从而，不仅能够向相关的工作人员显示带有目标对象的位置信息和温度信息的标记的第一可见光图像，还使得远端服务器可以做进一步的数据分析。

可选地，人体温度检测系统还包括网络接口420，与图像处理器300的信息融合模块360通信连接，用于通过网络传输添加有标识图形的第一可见光图像。

具体地，参考图1所示，人体温度检测系统还包括网络接口420，可以通过网络接口420发送目标对象温度、目标对象位置和添加有标识图形的第一可见光图像的相关数据给远端服务器做进一步数据分析。

可选地，人体温度检测系统还包括报警模块430，与图像处理器300的温度异常检测模块380通信连接，用于在温度异常检测模块380判定目标对象的指定部位的温度异常的情况下，发出警报。

具体地，参考图1所示，人体温度检测系统还包括报警模块430，与温度异常检测模块380通信连接。在温度异常检测模块380判定目标对象的指定部位的温度异常的情况下，报警模块430发出警报。从而，通过这种方式，在检测到目标对象的指定部位的温度异常的情况下，能够及时的警示相关的工作人员。

在图1所示的人体温度检测系统中，参考图4所示，本申请实施例1的第三个方面提出了一种人体温度检测方法。参考图4所示，该方法包括：

S401：获取通过可见光采集设备采集的第一可见光图像和通过热红外图像采集设备采集的第一热红外图像；

S402：在第一可见光图像中检测第一目标对象；

S403：在第一热红外图像中检测第二目标对象，并确定第二目标对象的指定部位的第一温度信息；

S404：根据第一目标对象相对于第一可见光图像中的其他目标对象的第一相对位置信息和第二目标对象相对于第一热红外图像中的其他目标对象的第二相对位置信息，判定第一目标对象和第二目标对象是否为同一目标对象；以及

S405：在判定第一目标对象和第二目标对象为同一目标对象的情况下，根据第一温度信息，确定第一目标对象的指定部位的第二温度信息。

其中，指定部位例如但不限于包括人脸和/或人手。

可选地，根据第一目标对象相对于第一可见光图像中的其他目标对象的第一相对位置信息和第二目标对象相对于第一热红外图像中的其他目标对象的第二相对位置信息，判定第一目标对象和第二目标对象是否为同一目标对象的操作，包括：确定第一目标对象相对于第一可见光图像中的其他目标对象的排列位置信息作为第一相对位置信息；确定第二目标对象相对于第一热红外图像中的其他目标对象的排列位置信息作为第二相对位置信息；判定第一相对位置信息与第二相对位置信息是否一致；以及在判定第一相对位置信息与第二相对位置信息一致的情况下，判定第一目标对象和第二目标对象为同一目标对象。

可选地，还包括：在第一可见光图像中确定包含第一目标对象的指定部位的第一图像区域；以及根据第二温度信息，在第一图像区域的位置处添加与第一目标对象的指定部位的温度相关的标识图形。

可选地，还包括：获取通过第一人工智能处理模块检测的包含第一目标对象的人脸的人脸图像区域，对人脸图像区域进行人脸识别，并确定第一目标对象的身份信息；以及在第一图像区域的位置处添加与第一目标对象的身份相关的标识图形。

可选地，还包括：生成与第一可见光图像对应的第二可见光图像，其中第二可见光图像适于预设的第一图像检测模型进行检测；以及在第一可见光图像中确定包含第一目标对象的指定部位的第一图像区域的操作，包括：通过第一图像检测模型，在第二可见光图像中检测包含第一目标对象的指定部位的第二图像区域；用于根据第二图像区域在第二可见光图像中的位置信息，在第一可见光图像中确定第一图像区域。

可选地，生成与第一可见光图像对应的第二可见光图像的操作包括以下所述的至少一项：将图像的格式转换成第一图像检测模型匹配的格式；将图像的分辨率转换成与第一图像检测模型匹配的分辨率；以及增强图像中的细节信息。

可选地，根据第二图像区域在第二可见光图像中的位置，在第一可见光图像中确定第一图像区域的操作，包括：根据第二图像区域在第二可见光图像中的位置信息以及第一可见光图像和第二可见光图像之间的位置映射关系，确定第一图像区域在第一可见光图像中的位置信息；以及根据第一图像区域在第一可见光图像中的位置信息，在第一可见光图像中确定第一图像区域。

可选地，根据第一热红外图像，确定第二目标对象的指定部位的第一温度信息的操作，包括：在第一热红外图像中确定包含第二目标对象的指定部位的第三图像区域；以及根据第三图像区域的图像信息，确定第二目标对象的指定部位的第一温度信息。

可选地，还包括：生成与第一热红外图像对应的第二热红外图像，其中第二热红外图像适于预设的第二图像检测模型进行检测；并且在第一热红外图像中确定包含第二目标对象的指定部位的第三图像区域的操作，包括：通过第二图像检测模型，在第二热红外图像中检测包含第二目标对象的指定部位的第四图像区域；根据第四图像区域在第二热红外图像中的位置信息，在第一热红外图像中确定第三图像区域。

可选地，生成与第一热红外图像对应的第二热红外图像的操作，包括：将热红外图像的格式转换成第二图像检测模型匹配的格式；将热红外图像的分辨率转换成与第二图像检测模型匹配的分辨率；以及增强热红外图像中的细节信息。

可选地，根据第四图像区域在第二热红外图像中的位置信息，在第一热红外图像中确定第三图像区域的操作，包括：根据第四图像区域在第二热红外图像中的位置信息以及第一热红外图像和第二热红外图像之间的位置映射关系，确定第三图像区域在第一热红外图像中的位置信息；以及根据第三图像区域在第一热红外图像中的位置信息，在第一热红外图像中确定第三图像区域。

可选地，根据第三图像区域的图像信息，确定第二目标对象的指定部位的第一温度信息的操作，包括：在第三图像区域中选取像素值最高的预定数量的像素点；根据所选取的像素点的像素值，确定所选取的像素点对应的温度值；以及根据所选取的像素点对应的温度值求取平均温度值，并将平均温度值作为第二目标对象的指定部位的第一温度信息。

可选地，还包括：根据第一温度信息以及预设的温度阈值，判定第二目标对象的指定部位的温度是否异常。

可选地，还包括：在判定第一目标对象和第二目标对象为同一目标对象以及第二目标对象的指定部位的温度异常的情况下，在第一图像区域的位置处添加与第一目标对象的温度异常相关的标识图形。

本实施例第三方面提供的人体温度检测方法可以参照第一方面提供的图像处理器300中的所有描述，并且能够实现第一方面提供的图像处理器300的所有功能，这里不再赘述。

从而，本实施例的第三个方面所提供的人体温度检测方法，首先获取通过可见光采集设备采集的第一可见光图像和通过热红外图像采集设备采集的第一热红外图像，然后检测第一可见光图像中的第一目标对象，检测第一热红外图像中的第二目标对象，根据第一热红外图像确定第二目标对象的指定部位的温度信息。最后根据第一目标对象相对于第一可见光图像中的其他目标对象的第一相对位置信息以及第二目标对象相对于第一热红外图像中的其他目标对象的第二相对位置信息，判定第一目标对象和第二目标对象是否为同一目标对象，并在判定第一目标对象和第二目标对象为同一目标对象的情况下，意味着检测出的第二目标对象的指定部位的温度信息等同于第一目标对象的同一指定部位的温度信息，因此能够根据第一温度信息，确定第一目标对象的指定部位的第二温度信息。从而，通过这种方式，到达了不再要求可见光采集设备和热红外采集设备一定要精确对准，只要保证可见光采集设备和热红外采集设备所采集的图像场景之间的偏差保持在一定合理范围内，就能够保证同一目标对象在第一可见光图像和第一热红外图像中的相对位置信息是一致的，因而能够准确的确定目标对象的温度，操作难度低且不再受热胀冷缩等干扰，大大提高了测温结果的准确性。进而解决了当前的双光融合测温系统主要依靠可见光采集设备和热红外采集设备的物理融合实现，要求可见光采集设备和热红外采集设备一定要精确对准，导致操作难度高且易受热胀冷缩等干扰，从而导致测温结果准确性差的技术问题。

此外，根据本实施例的第四个方面，提供了一种存储介质。存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时由处理器执行以上任意一项所述的方法。

实施例2

图5示出了根据本实施例所述的人体温度检测装置500，该装置500与根据实施例1的第三个方面所述的方法相对应。参考图5所示，该装置500包括：第一获取模块510，用于获取通过可见光采集设备采集的第一可见光图像和通过热红外图像采集设备采集的第一热红外图像；第一目标对象检测模块520，用于在第一可见光图像中检测第一目标对象；检测及温度确定模块530，用于在第一热红外图像中检测第二目标对象，并确定第二目标对象的指定部位的第一温度信息；判定模块540，用于根据第一目标对象相对于第一可见光图像中的其他目标对象的第一相对位置信息和第二目标对象相对于第一热红外图像中的其他目标对象的第二相对位置信息，判定第一目标对象和第二目标对象是否为同一目标对象；以及第一确定模块550，用于在判定第一目标对象和第二目标对象为同一目标对象的情况下，根据第一温度信息，确定第一目标对象的指定部位的第二温度信息。

可选地，判定模块540包括：第一确定子模块，用于确定第一目标对象相对于第一可见光图像中的其他目标对象的排列位置信息作为第一相对位置信息；第二确定子模块，用于确定第二目标对象相对于第一热红外图像中的其他目标对象的排列位置信息作为第二相对位置信息；第一判定子模块，用于判定第一相对位置信息与第二相对位置信息是否一致；以及第二判定子模块，用于在判定第一相对位置信息与第二相对位置信息一致的情况下，判定第一目标对象和第二目标对象为同一目标对象。

可选地，还包括：第二确定模块，用于在第一可见光图像中确定包含第一目标对象的指定部位的第一图像区域；以及第一标识图形添加模块，用于根据第二温度信息，在第一图像区域的位置处添加与第一目标对象的指定部位的温度相关的标识图形。

可选地，还包括：第二获取模块，用于获取通过第一人工智能处理模块检测的包含第一目标对象的人脸的人脸图像区域，对人脸图像区域进行人脸识别，并确定第一目标对象的身份信息；以及第二标识图形添加模块，用于在第一图像区域的位置处添加与第一目标对象的身份相关的标识图形。

可选地，还包括：第一生成模块，用于生成与第一可见光图像对应的第二可见光图像，其中第二可见光图像适于预设的第一图像检测模型进行检测；以及第二确定模块包括：检测子模块，用于通过第一图像检测模型，在第二可见光图像中检测包含第一目标对象的指定部位的第二图像区域；第三确定子模块，用于根据第二图像区域在第二可见光图像中的位置信息，在第一可见光图像中确定第一图像区域。

可选地，第一生成模块包括以下所述的至少一项：第一格式转换子模块，用于将图像的格式转换成第一图像检测模型匹配的格式；第一分辨率转换子模块，用于将图像的分辨率转换成与第一图像检测模型匹配的分辨率；以及第一图像增强子模块，用于增强图像中的细节信息。

可选地，第三确定子模块，包括：第一确定单元，用于根据第二图像区域在第二可见光图像中的位置信息以及第一可见光图像和第二可见光图像之间的位置映射关系，确定第一图像区域在第一可见光图像中的位置信息；以及第二确定单元，用于根据第一图像区域在第一可见光图像中的位置信息，在第一可见光图像中确定第一图像区域。

可选地，检测及温度确定模块530，包括：第四确定子模块，用于在第一热红外图像中确定包含第二目标对象的指定部位的第三图像区域；以及第五确定子模块，用于根据第三图像区域的图像信息，确定第二目标对象的指定部位的第一温度信息。

可选地，还包括：第二生成模块，用于生成与第一热红外图像对应的第二热红外图像，其中第二热红外图像适于预设的第二图像检测模型进行检测；并且第四确定子模块，包括：检测单元，用于通过第二图像检测模型，在第二热红外图像中检测包含第二目标对象的指定部位的第四图像区域；第三确定单元，用于根据第四图像区域在第二热红外图像中的位置信息，在第一热红外图像中确定第三图像区域。

可选地，第二生成模块包括以下所述的至少一项：第二格式转换子模块，用于将热红外图像的格式转换成第二图像检测模型匹配的格式；第二分辨率转换子模块，用于将热红外图像的分辨率转换成与第二图像检测模型匹配的分辨率；以及第二图像增强子模块，用于增强热红外图像中的细节信息。

可选地，第三确定单元，包括：第一确定子单元，用于根据第四图像区域在第二热红外图像中的位置信息以及第一热红外图像和第二热红外图像之间的位置映射关系，确定第三图像区域在第一热红外图像中的位置信息；以及第二确定子单元，用于根据第三图像区域在第一热红外图像中的位置信息，在第一热红外图像中确定第三图像区域。

可选地，第五确定子模块，包括：选取单元，用于在第三图像区域中选取像素值最高的预定数量的像素点；第四确定单元，用于根据所选取的像素点的像素值，确定所选取的像素点对应的温度值；以及求取单元，用于根据所选取的像素点对应的温度值求取平均温度值，并将平均温度值作为第二目标对象的指定部位的第一温度信息。

可选地，还包括：异常判定模块，用于根据第一温度信息以及预设的温度阈值，判定第二目标对象的指定部位的温度是否异常。

可选地，还包括：第三标识图形添加模块，用于在判定第一目标对象和第二目标对象为同一目标对象以及第二目标对象的指定部位的温度异常的情况下，在第一图像区域的位置处添加与第一目标对象的温度异常相关的标识图形。

可选地，指定部位包括人脸和/或人手。

从而根据本实施例，装置500首先获取通过可见光采集设备采集的第一可见光图像和通过热红外图像采集设备采集的第一热红外图像，然后检测第一可见光图像中的第一目标对象，检测第一热红外图像中的第二目标对象，根据第一热红外图像确定第二目标对象的指定部位的温度信息。最后根据第一目标对象相对于第一可见光图像中的其他目标对象的第一相对位置信息以及第二目标对象相对于第一热红外图像中的其他目标对象的第二相对位置信息，判定第一目标对象和第二目标对象是否为同一目标对象，并在判定第一目标对象和第二目标对象为同一目标对象的情况下，意味着检测出的第二目标对象的指定部位的温度信息等同于第一目标对象的同一指定部位的温度信息，因此能够根据第一温度信息，确定第一目标对象的指定部位的第二温度信息。从而，通过这种方式，到达了不再要求可见光采集设备和热红外采集设备一定要精确对准，只要保证可见光采集设备和热红外采集设备所采集的图像场景之间的偏差保持在一定合理范围内，就能够保证同一目标对象在第一可见光图像和第一热红外图像中的相对位置信息是一致的，因而能够准确的确定目标对象的温度，操作难度低且不再受热胀冷缩等干扰，大大提高了测温结果的准确性。进而解决了当前的双光融合测温系统主要依靠可见光采集设备和热红外采集设备的物理融合实现，要求可见光采集设备和热红外采集设备一定要精确对准，导致操作难度高且易受热胀冷缩等干扰，从而导致测温结果准确性差的技术问题。

实施例3

图6示出了根据本实施例所述的人体温度检测装置600，该装置600与根据实施例1的第三个方面所述的方法相对应。参考图6所示，该装置600包括：处理器610；以及存储器620，与处理器610连接，用于为处理器610提供处理以下处理步骤的指令：获取通过可见光采集设备采集的第一可见光图像和通过热红外图像采集设备采集的第一热红外图像；在第一可见光图像中检测第一目标对象；在第一热红外图像中检测第二目标对象，并确定第二目标对象的指定部位的第一温度信息；根据第一目标对象相对于第一可见光图像中的其他目标对象的第一相对位置信息和第二目标对象相对于第一热红外图像中的其他目标对象的第二相对位置信息，判定第一目标对象和第二目标对象是否为同一目标对象；以及在判定第一目标对象和第二目标对象为同一目标对象的情况下，根据第一温度信息，确定第一目标对象的指定部位的第二温度信息。

可选地，根据第一目标对象相对于第一可见光图像中的其他目标对象的第一相对位置信息和第二目标对象相对于第一热红外图像中的其他目标对象的第二相对位置信息，判定第一目标对象和第二目标对象是否为同一目标对象的操作，包括：确定第一目标对象相对于第一可见光图像中的其他目标对象的排列位置信息作为第一相对位置信息；确定第二目标对象相对于第一热红外图像中的其他目标对象的排列位置信息作为第二相对位置信息；判定第一相对位置信息与第二相对位置信息是否一致；以及在判定第一相对位置信息与第二相对位置信息一致的情况下，判定第一目标对象和第二目标对象为同一目标对象。

可选地，存储器620还用于为处理器610提供处理以下处理步骤的指令：在第一可见光图像中确定包含第一目标对象的指定部位的第一图像区域；以及根据第二温度信息，在第一图像区域的位置处添加与第一目标对象的指定部位的温度相关的标识图形。

可选地，存储器620还用于为处理器610提供处理以下处理步骤的指令：获取通过第一人工智能处理模块检测的包含第一目标对象的人脸的人脸图像区域，对人脸图像区域进行人脸识别，并确定第一目标对象的身份信息；以及在第一图像区域的位置处添加与第一目标对象的身份相关的标识图形。

可选地，存储器620还用于为处理器610提供处理以下处理步骤的指令：生成与第一可见光图像对应的第二可见光图像，其中第二可见光图像适于预设的第一图像检测模型进行检测；以及在第一可见光图像中确定包含第一目标对象的指定部位的第一图像区域的操作，包括：通过第一图像检测模型，在第二可见光图像中检测包含第一目标对象的指定部位的第二图像区域；用于根据第二图像区域在第二可见光图像中的位置信息，在第一可见光图像中确定第一图像区域。

可选地，生成与第一可见光图像对应的第二可见光图像的操作包括以下所述的至少一项：将图像的格式转换成第一图像检测模型匹配的格式；将图像的分辨率转换成与第一图像检测模型匹配的分辨率；以及增强图像中的细节信息。

可选地，根据第二图像区域在第二可见光图像中的位置，在第一可见光图像中确定第一图像区域的操作，包括：根据第二图像区域在第二可见光图像中的位置信息以及第一可见光图像和第二可见光图像之间的位置映射关系，确定第一图像区域在第一可见光图像中的位置信息；以及根据第一图像区域在第一可见光图像中的位置信息，在第一可见光图像中确定第一图像区域。

可选地，根据第一热红外图像，确定第二目标对象的指定部位的第一温度信息的操作，包括：在第一热红外图像中确定包含第二目标对象的指定部位的第三图像区域；以及根据第三图像区域的图像信息，确定第二目标对象的指定部位的第一温度信息。

可选地，存储器620还用于为处理器610提供处理以下处理步骤的指令：生成与第一热红外图像对应的第二热红外图像，其中第二热红外图像适于预设的第二图像检测模型进行检测；并且在第一热红外图像中确定包含第二目标对象的指定部位的第三图像区域的操作，包括：通过第二图像检测模型，在第二热红外图像中检测包含第二目标对象的指定部位的第四图像区域；根据第四图像区域在第二热红外图像中的位置信息，在第一热红外图像中确定第三图像区域。

可选地，生成与第一热红外图像对应的第二热红外图像的操作，包括：将热红外图像的格式转换成第二图像检测模型匹配的格式；将热红外图像的分辨率转换成与第二图像检测模型匹配的分辨率；以及增强热红外图像中的细节信息。

可选地，根据第四图像区域在第二热红外图像中的位置信息，在第一热红外图像中确定第三图像区域的操作，包括：根据第四图像区域在第二热红外图像中的位置信息以及第一热红外图像和第二热红外图像之间的位置映射关系，确定第三图像区域在第一热红外图像中的位置信息；以及根据第三图像区域在第一热红外图像中的位置信息，在第一热红外图像中确定第三图像区域。

可选地，根据第三图像区域的图像信息，确定第二目标对象的指定部位的第一温度信息的操作，包括：在第三图像区域中选取像素值最高的预定数量的像素点；根据所选取的像素点的像素值，确定所选取的像素点对应的温度值；以及根据所选取的像素点对应的温度值求取平均温度值，并将平均温度值作为第二目标对象的指定部位的第一温度信息。

可选地，存储器620还用于为处理器610提供处理以下处理步骤的指令：根据第一温度信息以及预设的温度阈值，判定第二目标对象的指定部位的温度是否异常。

可选地，存储器620还用于为处理器610提供处理以下处理步骤的指令：在判定第一目标对象和第二目标对象为同一目标对象以及第二目标对象的指定部位的温度异常的情况下，在第一图像区域的位置处添加与第一目标对象的温度异常相关的标识图形。

可选地，指定部位包括人脸和/或人手。

从而根据本实施例，装置600首先获取通过可见光采集设备采集的第一可见光图像和通过热红外图像采集设备采集的第一热红外图像，然后检测第一可见光图像中的第一目标对象，检测第一热红外图像中的第二目标对象，根据第一热红外图像确定第二目标对象的指定部位的温度信息。最后根据第一目标对象相对于第一可见光图像中的其他目标对象的第一相对位置信息以及第二目标对象相对于第一热红外图像中的其他目标对象的第二相对位置信息，判定第一目标对象和第二目标对象是否为同一目标对象，并在判定第一目标对象和第二目标对象为同一目标对象的情况下，意味着检测出的第二目标对象的指定部位的温度信息等同于第一目标对象的同一指定部位的温度信息，因此能够根据第一温度信息，确定第一目标对象的指定部位的第二温度信息。从而，通过这种方式，到达了不再要求可见光采集设备和热红外采集设备一定要精确对准，只要保证可见光采集设备和热红外采集设备所采集的图像场景之间的偏差保持在一定合理范围内，就能够保证同一目标对象在第一可见光图像和第一热红外图像中的相对位置信息是一致的，因而能够准确的确定目标对象的温度，操作难度低且不再受热胀冷缩等干扰，大大提高了测温结果的准确性。进而解决了当前的双光融合测温系统主要依靠可见光采集设备和热红外采集设备的物理融合实现，要求可见光采集设备和热红外采集设备一定要精确对准，导致操作难度高且易受热胀冷缩等干扰，从而导致测温结果准确性差的技术问题。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开的范围。同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。

为了便于描述，在这里可以使用空间相对术语，如“在……之上”、“在……上方”、“在……上表面”、“上面的”等，用来描述如在图中所示的一个器件或特征与其他器件或特征的空间位置关系。应当理解的是，空间相对术语旨在包含除了器件在图中所描述的方位之外的在使用或操作中的不同方位。例如，如果附图中的器件被倒置，则描述为“在其他器件或构造上方”或“在其他器件或构造之上”的器件之后将被定位为“在其他器件或构造下方”或“在其他器件或构造之下”。因而，示例性术语“在……上方”可以包括“在……上方”和“在……下方”两种方位。(该器件也可以其他不同方式定位旋转90度或处于其他方位)，并且对这里所使用的空间相对描述作出相应解释。

在本公开的描述中，需要理解的是，方位词如“前、后、上、下、左、右”、“横向、竖向、垂直、水平”和“顶、底”等所指示的方位或位置关系通常是基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本公开和简化描述，在未作相反说明的情况下，这些方位词并不指示和暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位或者以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本公开保护范围的限制；方位词“内、外”是指相对于各部件本身的轮廓的内外。

以上所述，仅为本申请较佳的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (16)

1.一种人体温度检测方法，其特征在于，包括：

获取通过可见光采集设备采集的第一可见光图像和通过热红外图像采集设备采集的第一热红外图像，其中所述可见光采集设备和所述热红外图像采集设备所采集的图像场景之间的偏差保持在一定范围内；

在所述第一可见光图像中检测第一目标对象；

在所述第一热红外图像中检测第二目标对象，并确定所述第二目标对象的指定部位的第一温度信息；

根据所述第一目标对象相对于所述第一可见光图像中的其他目标对象的第一相对位置信息和所述第二目标对象相对于所述第一热红外图像中的其他目标对象的第二相对位置信息，判定所述第一目标对象和所述第二目标对象是否为同一目标对象；以及

在判定所述第一目标对象和所述第二目标对象为同一目标对象的情况下，根据所述第一温度信息，确定所述第一目标对象的指定部位的第二温度信息。

2.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时由处理器执行权利要求1所述的方法。

3.一种图像处理器(300)，其特征在于，包括：

第一人工智能处理模块(330)，配置用于获取通过可见光采集设备(100)采集的第一可见光图像，并在所述第一可见光图像中检测第一目标对象；

第二人工智能处理模块(340)，配置用于获取通过热红外图像采集设备(200)采集的第一热红外图像，并在所述第一热红外图像中检测第二目标对象，其中所述可见光采集设备(100)和所述热红外图像采集设备(200)所采集的图像场景之间的偏差保持在一定范围内；

温度检测模块(350)，与所述第二人工智能处理模块(340)连接，配置用于根据所述第一热红外图像，确定所述第二目标对象的指定部位的第一温度信息；以及

信息融合模块(360)，与所述第一人工智能处理模块(330)、所述第二人工智能处理模块(340)和所述温度检测模块(350)连接，配置用于根据所述第一目标对象相对于所述第一可见光图像中的其他目标对象的第一相对位置信息和所述第二目标对象相对于所述第一热红外图像中的其他目标对象的第二相对位置信息，判定所述第一目标对象和所述第二目标对象是否为同一目标对象，并在判定所述第一目标对象和所述第二目标对象为同一目标对象的情况下，根据所述第一温度信息，确定所述第一目标对象的指定部位的第二温度信息。

4.根据权利要求3所述的图像处理器(300)，其特征在于，根据所述第一目标对象相对于所述第一可见光图像中的其他目标对象的第一相对位置信息和所述第二目标对象相对于所述第一热红外图像中的其他目标对象的第二相对位置信息，判定所述第一目标对象和所述第二目标对象是否为同一目标对象的操作，包括：

确定所述第一目标对象相对于所述第一可见光图像中的其他目标对象的排列位置信息作为所述第一相对位置信息；

确定所述第二目标对象相对于所述第一热红外图像中的其他目标对象的排列位置信息作为所述第二相对位置信息；

判定所述第一相对位置信息与所述第二相对位置信息是否一致；以及

在判定所述第一相对位置信息与所述第二相对位置信息一致的情况下，判定所述第一目标对象和所述第二目标对象为同一目标对象。

5.根据权利要求3所述的图像处理器(300)，其特征在于，所述第一人工智能处理模块(330)还配置用于在所述第一可见光图像中确定包含所述第一目标对象的指定部位的第一图像区域；并且

所述信息融合模块(360)还配置用于根据所述第二温度信息，在所述第一图像区域的位置处添加与所述第一目标对象的指定部位的温度相关的标识图形。

6.根据权利要求5所述的图像处理器(300)，其特征在于，还包括第三人工智能处理模块(370)，与所述第一人工智能处理模块(330)和所述信息融合模块(360)连接，配置用于获取通过所述第一人工智能处理模块(330)检测的包含所述第一目标对象的人脸的人脸图像区域，对所述人脸图像区域进行人脸识别，并确定所述第一目标对象的身份信息；并且

所述信息融合模块(360)还配置用于在所述第一图像区域的位置处添加与所述第一目标对象的身份相关的标识图形。

7.根据权利要求5所述的图像处理器(300)，其特征在于，还包括：第一预处理模块(310)，配置用于生成与所述第一可见光图像对应的第二可见光图像，其中所述第二可见光图像适于预设的第一图像检测模型进行检测；并且

所述第一人工智能处理模块(330)包括第一指定部位检测单元(331)以及第一指定部位映射单元(332)，其中

所述第一指定部位检测单元(331)与所述第一预处理模块(310)连接，配置用于通过所述第一图像检测模型，在所述第二可见光图像中检测包含所述第一目标对象的指定部位的第二图像区域；

所述第一指定部位映射单元(332)配置用于根据所述第二图像区域在所述第二可见光图像中的位置信息，在所述第一可见光图像中确定所述第一图像区域。

8.根据权利要求7所述的图像处理器(300)，其特征在于，根据所述第二图像区域在所述第二可见光图像中的位置，在所述第一可见光图像中确定所述第一图像区域的操作，包括：

根据所述第二图像区域在所述第二可见光图像中的位置信息以及所述第一可见光图像和所述第二可见光图像之间的位置映射关系，确定所述第一图像区域在所述第一可见光图像中的位置信息；以及

根据所述第一图像区域在所述第一可见光图像中的位置信息，在所述第一可见光图像中确定所述第一图像区域。

9.根据权利要求3所述的图像处理器(300)，其特征在于，根据所述第一热红外图像，确定所述第二目标对象的指定部位的第一温度信息的操作，包括：

在所述第一热红外图像中确定包含所述第二目标对象的指定部位的第三图像区域；以及

根据所述第三图像区域的图像信息，确定所述第二目标对象的指定部位的第一温度信息。

10.根据权利要求9所述的图像处理器(300)，其特征在于，还包括：第二预处理模块(320)，配置用于生成与所述第一热红外图像对应的第二热红外图像，其中所述第二热红外图像适于预设的第二图像检测模型进行检测；并且

所述第二人工智能处理模块(340)包括第二指定部位检测单元(341)以及第二指定部位映射单元(342)，其中

所述第二指定部位检测单元(341)与所述第二预处理模块(320)连接，配置用于通过所述第二图像检测模型，在所述第二热红外图像中检测包含所述第二目标对象的指定部位的第四图像区域；

所述第二指定部位映射单元(342)配置用于根据所述第四图像区域在所述第二热红外图像中的位置信息，在所述第一热红外图像中确定所述第三图像区域。

11.根据权利要求9所述的图像处理器(300)，其特征在于，根据所述第三图像区域的图像信息，确定所述第二目标对象的指定部位的第一温度信息的操作，包括：

在所述第三图像区域中选取像素值最高的预定数量的像素点；

根据所选取的像素点的像素值，确定所选取的像素点对应的温度值；以及

根据所选取的像素点对应的温度值求取平均温度值，并将所述平均温度值作为所述第二目标对象的指定部位的第一温度信息。

12.根据权利要求5所述的图像处理器(300)，其特征在于，还包括温度异常检测模块(380)，与所述温度检测模块(350)连接，配置用于根据所述第一温度信息以及预设的温度阈值，判定所述第二目标对象的指定部位的温度是否异常。

13.根据权利要求12所述的图像处理器(300)，其特征在于，所述信息融合模块(360)还配置用于在判定所述第一目标对象和所述第二目标对象为同一目标对象以及所述第二目标对象的指定部位的温度异常的情况下，在所述第一图像区域的位置处添加与所述第一目标对象的温度异常相关的标识图形。

14.一种人体温度检测系统，其特征在于，包括：可见光采集设备(100)、热红外图像采集设备(200)；以及权利要求3～13中任意一项所述的图像处理器(300)，其中

所述图像处理器(300)与所述可见光采集设备(100)和所述热红外图像采集设备(200)通信连接，用于针对所述可见光采集设备(100)采集的第一可见光图像进行第一目标对象检测，针对所述热红外图像采集设备(200)采集的第一热红外图像进行第二目标对象检测和温度检测，并根据第二目标对象的温度检测结果确定所述第一目标对象的温度信息。

15.一种人体温度检测装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取通过可见光采集设备采集的第一可见光图像和通过热红外图像采集设备采集的第一热红外图像，其中所述可见光采集设备和所述热红外图像采集设备所采集的图像场景之间的偏差保持在一定范围内；

第一目标对象检测模块，用于在所述第一可见光图像中检测第一目标对象；

检测及温度确定模块，用于在所述第一热红外图像中检测第二目标对象，并确定所述第二目标对象的指定部位的第一温度信息；

判定模块，用于根据所述第一目标对象相对于所述第一可见光图像中的其他目标对象的第一相对位置信息和所述第二目标对象相对于所述第一热红外图像中的其他目标对象的第二相对位置信息，判定所述第一目标对象和所述第二目标对象是否为同一目标对象；以及

第一确定模块，用于在判定所述第一目标对象和所述第二目标对象为同一目标对象的情况下，根据所述第一温度信息，确定所述第一目标对象的指定部位的第二温度信息。

16.一种指定部位及人体温度的检测装置，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，与所述处理器连接，用于为所述处理器提供处理以下处理步骤的指令：

获取通过可见光采集设备采集的第一可见光图像和通过热红外图像采集设备采集的第一热红外图像，其中所述可见光采集设备和所述热红外图像采集设备所采集的图像场景之间的偏差保持在一定范围内；

在所述第一可见光图像中检测第一目标对象；

在所述第一热红外图像中检测第二目标对象，并确定所述第二目标对象的指定部位的第一温度信息；

根据所述第一目标对象相对于所述第一可见光图像中的其他目标对象的第一相对位置信息和所述第二目标对象相对于所述第一热红外图像中的其他目标对象的第二相对位置信息，判定所述第一目标对象和所述第二目标对象是否为同一目标对象；以及

在判定所述第一目标对象和所述第二目标对象为同一目标对象的情况下，根据所述第一温度信息，确定所述第一目标对象的指定部位的第二温度信息。

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