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CN111915616A - 一种基于弱监督图像分割进行红外测温的方法及装置 - Google Patents

一种基于弱监督图像分割进行红外测温的方法及装置 Download PDF

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CN111915616A
CN111915616A CN202010453818.4A CN202010453818A CN111915616A CN 111915616 A CN111915616 A CN 111915616A CN 202010453818 A CN202010453818 A CN 202010453818A CN 111915616 A CN111915616 A CN 111915616A
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张继勇
刘鑫
庄浩
冼海锋
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Huarui Xinzhi Baoding Technology Co.,Ltd.
HUARUI XINZHI TECHNOLOGY (BEIJING) Co.,Ltd.
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Huarui Xinzhi Technology Beijing Co ltd
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Abstract

本申请公开了一种基于弱监督图像分割进行红外测温的方法及装置，用以解决现有的测温方式存在被感染的风险，或容易因为干扰项产生测量误差，影响测温的准确性的问题。该方法采集人流图像；对所述人流图像进行图像预处理；根据预先训练好的图像分割模型，对所述人流图像中的各待测人员分别进行图像分割，得到所述人流图像中各待测人员的头部位置区域；对所述各待测人员的头部位置区域进行红外测温，并根据所述各待测人员的头部位置区域，确定相应待测人员是否佩戴口罩。

Description

一种基于弱监督图像分割进行红外测温的方法及装置
技术领域
本申请涉及红外测温技术领域，尤其涉及一种基于弱监督图像分割进行红外测温的方法及装置。
背景技术
传染病是一种可通过空气传播、接触传播、体液传播等方式，在人与人、人与动物之间相互传播的疾病。部分传染病的表现特征包括发烧、高热、体温异常等。于是，在传染病流行期间，可通过体温测量，初步判断相应人员是否患病。
目前，在进行体温检测时，可通过手持红外测温仪，对相应人员进行接触式近距离测温，或者通过红外相机，对相应人员进行非接触式远距离测温。
但是，接触式近距离测温存在被感染的风险，非接触式远距离测温可能因为某些干扰项，如待测人员手持的热水，产生测量误差，影响测温的准确性。
发明内容
本申请实施例提供一种基于弱监督图像分割进行红外测温的方法及装置，用以解决现有的测温方式存在被感染的风险，或容易因为干扰项产生测量误差，影响测温的准确性的问题。
本申请实施例提供的一种基于弱监督图像分割进行红外测温的方法，包括：
采集人流图像；
对所述人流图像进行图像预处理；
根据预先训练好的图像分割模型，对所述人流图像中的各待测人员分别进行图像分割，得到所述人流图像中各待测人员的头部位置区域；
对所述各待测人员的头部位置区域进行红外测温，并根据所述各待测人员的头部位置区域，确定相应待测人员是否佩戴口罩。
在一个示例中，所述图像分割模型通过以下方式训练得到：根据弱监督学习的Fickle Net模型，对训练数据集中的数据进行标注；采用标注好的训练数据集，对mask-rcnn图像分割模型进行训练，得到训练完成的图像分割模型。
在一个示例中，根据FickleNet网络，对训练数据集中的数据进行标注，包括：将训练数据集中的图像输入Fickle Net网络，确定对应的特征图；通过多次随机选取隐藏单元，对所述特征图进行卷积，确定所述图像对应的多个分类分数；采用Grad-CAM算法，根据所述多个分类分数，确定所述图像的多个定位图以及综合定位图，并确定根据所述综合定位图对所述图像进行标注。
在一个示例中，所述Fickle Net模型包括6层卷积层，前5层卷积层的卷积核为3x3，步长为2，最后一层卷积层的卷积核为7x7，步长为1。
在一个示例中，所述Fickle Net模型采用的池化操作为平均池化操作，激活函数为ReLu，损失函数为sigmoid交叉熵损失函数。
在一个示例中，根据预先训练好的图像分割模型，对所述人流图像中的各待测人员分别进行图像分割，包括：将所述人流图像输入预先训练好的mask-rcnn图像分割模型中，生成相应的特征图；确定所述特征图的感兴趣区域；对确定出的感兴趣区域进行分类，并根据边界框回归算法与MASK生成算法，对所述人流图像进行目标检测、定位与分割。
在一个示例中，所述方法还包括：确定所述人流图像中存在未戴口罩的待测人员时，发出报警信号。
在一个示例中，对所述各待测人员的头部位置区域进行红外测温，包括：对所述各待测人员的头部位置区域的不同部位分别进行红外测温；针对各待测人员，根据该待测人员的不同部位的测温结果，确定其中温度最高的测温结果，作为该待测人员的最终测温结果。
在一个示例中，对所述各待测人员的头部位置区域进行红外测温，包括：对所述各待测人员的头部位置区域的指定部位进行红外测温。
本申请实施例提供的一种基于弱监督图像分割进行红外测温的装置，包括：
采集模块，采集人流图像；
处理模块，对所述人流图像进行图像预处理；
分割模块，根据预先训练好的图像分割模型，对所述人流图像中的各待测人员分别进行图像分割，得到所述人流图像中各待测人员的头部位置区域；
测温模块，对所述各待测人员的头部位置区域进行红外测温，并根据所述各待测人员的头部位置区域，确定相应待测人员是否佩戴口罩。
本申请实施例提供一种基于弱监督图像分割进行红外测温的方法及装置，至少包括以下有益效果：
通过采用弱监督学习的方法，可对训练数据集中的数据进行自动精准标注。尤其在本申请中标注类别数目较多、情景较复杂的情况下，通过自动标注，可大大减少训练数据集标注的工作量，降低人工标注的成本与标注难度。
通过对待测人员进行图像分割，可将待测人员的身体部位与其携带的物品分离开，避免其他物品对测温产生的干扰与影响，降低测温过程中可能存在的误差，提高测温的准确性。
并且，通过进行图像分割，可自动检测待测人员是否按照规定佩戴口罩，及时对待测人员的违规行为进行纠正，保障待测人员的安全出行，降低传染病传播的风险。
另外，与接触式近距离测温的手持红外测温仪相比，本申请可在非接触式的情况下进行测温，并且可对多人同时进行测温。这样不妨碍待测人员的正常流动，并且更加安全高效。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本申请实施例提供的基于弱监督图像分割进行红外测温的方法流程图；
图2为本申请实施例提供的基于弱监督图像分割进行红外测温的装置结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
图1为本申请实施例提供的基于弱监督图像分割进行红外测温的方法流程图，具体包括以下步骤：
S101：采集人流图像。
在本申请实施例中，需要进行体温测量的现场可部署有若干红外相机与高清摄像头，用于采集人流图像，进行体温测量。其中，人流图像中可包括若干需要进行体温测量的待测人员。
于是，服务器可通过红外相机与高清摄像头，进行快速图像采集，以获得实时的人流图像。
通过预先部署好红外相机与高清摄像头，可提前根据体温测量现场的位置、结构、人员流动方向等信息，设置好红外相机的位置，使由红外相机和摄像头等组成的视觉系统可在复杂工作环境下长时间稳定工作。
S102：对人流图像进行图像预处理。
在本申请实施例中，由于通过红外相机采集到的人流图像可能存在噪音等干扰条件，导致成像质量差。因此，服务器可对采集到的人流图像进行图像预处理，提高图像质量，便于后续进行图像分割。
具体的，服务器可采用高斯滤波方法，对人流图像进行减噪，去除人流图像中的噪音，实现人流图像的图像增强。服务器还可通过锐化算法，对人流图像进行处理，使待测人员的轮廓更加清晰，容易被分割。
通过对人流图像进行预处理，可提高人流图像的清晰度，消除人流图像中的无关信息、噪音，同时尽可能多地保留或者恢复真实信息，增强目标及有关信息的可检测性。
S103：根据预先训练好的图像分割模型，对人流图像中的各待测人员分别进行图像分割，得到人流图像中各待测人员的头部位置区域。
在本申请实施例中，服务器端存储有预先训练好的图像分割模型。在获取到人流图像后，服务器可根据预先训练好的图像分割模型，对人流图像中的各待测人员进行目标检测与图像分割，确定各待测人员的额头、耳朵、脖子等部位，以此确定各待测人员的头部位置区域。
在一个实施例中，图像分割模型的训练步骤包括以下几步：
第一，根据弱监督学习算法，对训练数据集中的数据进行标注。
服务器可从COCO、KITTI等常用数据集中获取图像数据，或者自行采集相关图像，组成训练数据集。之后，服务器可确定人工对训练数据集中的图像的粗粒度标注的标签。其中，粗粒度标注表示仅标注图像中分割可得到的目标类别，而不具体对目标的掩码或者框信息进行标注，即，标签的粒度与所需要解决的问题不匹配。
在一个实施例中，服务器可采用Fickle Net模型，对训练数据集中的数据进行标注。
首先，服务器可将带有粗粒度标签的训练数据集中的图像输入Fickle Net模型，通过模型中的卷积层，得到训练图像对应的特征图。
其次，服务器可通过对特征图中的每个滑动窗口位置上的特征进行空间丢弃(spatial dropout)处理，随机选取隐藏单元，对特征图再进行卷积，并采用池化操作与激活函数处理，得到训练图像对应的分类分数。
之后，服务器可采用Grad-CAM算法，计算原始特征对应的目标分类分数的梯度，求其加权和，得到相应的目标的定位图。通过多次随机选取隐藏单元，可得到多个定位图。
最后，服务器可根据多个定位图，与预设的阈值进行比较，确定训练图像的综合定位图，该综合定位图可作为训练图像的伪标签，即，服务器可根据综合定位图对训练图像的目标的类别进行掩码信息与框信息的标注。
在一个实施例中，Flickle Net模型的网络结构可包括6层卷积层，其中，前5层卷积层的卷积核为3x3，步长为2，用于获取训练图像的特征图；最后一层卷积层的卷积核为7x7，步长为1，用于获取训练图像的分类分数。网络所采用的池化操作为平均池化操作，激活函数为ReLu，损失函数为sigmoid交叉熵损失函数。
第二，采用标注好的训练数据集，对mask-rcnn图像分割模型进行训练，直至mask-rcnn模型的图像分割准确率达到预期，得到训练完成的图像分割模型。
在一个实施例中，mask-rcnn模型的结构包括49层卷积层，各卷积层的卷积核为3x3，步长为2，采用的激活函数为ReLu，损失函数为平均二值交叉熵函数(average binarycross-entropy)。
在本申请实施例中，服务器在对人流图像进行图像分割时，包括以下几个步骤：
第一，将人流图像输入到预先训练好的特征提取网络中，获得对应的特征图；
第二，对特征图中的每一点设定预设数量的感兴趣区域(Region of interest，ROI)，获得多个候选ROI；
第三，将这些候选ROI输入区域生成网络(Region Proposal Network，RPN)进行二值分类(前景与背景)和边界框回归(Bounding-box regression，BB回归)，计算前景ROI与真实的目标之间的边界框偏差值，并根据偏差值对候选ROI进行过滤；
第四，对过滤后的候选ROI进行ROI Align操作；
第五，对候选ROI进行分类、BB回归和MASK生成，最终，可通过mask-rcnn中的全连接卷积网络(FCN)实现待测人员的额头、脖子、耳朵等部位的分割工作，以及通过faster-rcnn部分实现口罩、护目镜等物体的检测识别。
可实现对人流图像中的各个类别的目标进行检测、定位的同时，对各目标进行分割。
通过确定各待测人员的头部位置区域，限制红外测温的区域，可防止红外测温时，其他干扰项对测温造成误差影响，这样能够提高红外测温的准确性。
S104：对各待测人员的头部位置区域进行红外测温，并根据各待测人员的头部位置区域，确定相应待测人员是否佩戴口罩。
在本申请实施例中，服务器在对人流图像中的各待测人员进行图像分割时，可同时确定分割结果中各待测人员的额头、脖子、耳朵等身体部位，以及待测人员佩戴的口罩、护目镜等物品。
于是，服务器可通过红外相机等测温设备，对检测出的待测人员的头部位置区域中裸露的部位进行红外测温，确定待测人员的温度。
并且，服务器还可通过图像分割模型，分割得到待测人员佩戴的口罩、护目镜等，于是，服务器还可通过图像分割，检测各待测人员是否佩戴有口罩。
在本申请实施例中，通过采用弱监督学习的方法，可对训练数据集中的数据进行自动精准标注。尤其在本申请中标注类别数目较多、情景较复杂的情况下，通过自动标注，可大大减少训练数据集标注的工作量，降低人工标注的成本与标注难度。
通过对待测人员进行图像分割，可将待测人员的身体部位与其携带的物品分离开，避免其他物品对测温产生的干扰与影响，降低测温过程中可能存在的误差，提高测温的准确性。
并且，通过进行图像分割，可自动检测待测人员是否按照规定佩戴口罩，及时对待测人员的违规行为进行纠正，保障待测人员的安全出行，降低传染病传播的风险。
另外，与接触式近距离测温的手持红外测温仪相比，本申请可在非接触式的情况下进行测温，并且可对多人同时进行测温。这样不妨碍待测人员的正常流动，并且更加安全高效。
在一个实施例中，若服务器检测到存在待测人员未佩戴口罩，可发出报警信号，以提示相关人员，对相应待测人员的行为进行规范。
这样能够自动对待测人员的行为进行监督与规范，适用于各种人流量较大的场景，在保证检测的准确率的同时，能够实现多人同时检测，而无需人工检测，从而提高传染病流行期间的公众安全防护水平。
在一个实施例中，针对各待测人员，服务器可根据图像分割的结果，对该待测人员的头部位置区域的不同部位(如额头、脸颊)分别进行红外测温，得到待测人员多个部位的温度。之后，服务器可根据待测人员不同部位的测温结果，确定测温结果中温度最高的部位的测温结果，作为该待测人员的最终测温结果。
通过这种方式，可对待测人员进行全面的测量，避免测量过程中可能出现的误差，提高对待测人员进行温度测量的准确性。
在一个实施例中，服务器可根据头部位置区域中的指定部位，仅对各待测人员的指定部位进行红外测温，获得该指定部位的测温结果。这样能够减少红外测温的工作量，仅对部分有效部位进行温度测量，避免产生多余的工作。
在本申请实施例中，图像分割模型在训练完成后，可部署在服务器中，通过TensorFlow Serving功能的docker挂在服务器后台保持一直运行。
红外相机所在的客户端在测温过程中，可通过Tornado Web中间服务向服务器发送请求。服务器对请求进行相应，实现模型调用，并经中间服务向客户端返回模型运行的结果。
其中，客户端可为平板电脑等，系统部署简单，并可以长时间高效工作。
以上为本申请实施例提供的基于弱监督图像分割进行红外测温的方法，基于同样的发明思路，本申请实施例还提供了相应的基于弱监督图像分割进行红外测温的装置，如图2所示。
图2为本申请实施例提供的基于弱监督图像分割进行红外测温的装置结构示意图，具体包括：
采集模块201，采集人流图像；
处理模块202，对所述人流图像进行图像预处理；
分割模块203，根据预先训练好的图像分割模型，对所述人流图像中的各待测人员分别进行图像分割，得到所述人流图像中各待测人员的头部位置区域；
测温模块204，对所述各待测人员的头部位置区域进行红外测温，并根据所述各待测人员的头部位置区域，确定相应待测人员是否佩戴口罩。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种基于弱监督图像分割进行红外测温的方法，其特征在于，包括：
采集人流图像；
对所述人流图像进行图像预处理；
根据预先训练好的图像分割模型，对所述人流图像中的各待测人员分别进行图像分割，得到所述人流图像中各待测人员的头部位置区域；
对所述各待测人员的头部位置区域进行红外测温，并根据所述各待测人员的头部位置区域，确定相应待测人员是否佩戴口罩。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像分割模型通过以下方式训练得到：
根据弱监督学习的Fickle Net模型，对训练数据集中的数据进行标注；
采用标注好的训练数据集，对mask-rcnn图像分割模型进行训练，得到训练完成的图像分割模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据FickleNet网络，对训练数据集中的数据进行标注，包括：
将训练数据集中的图像输入Fickle Net网络，确定对应的特征图；
通过多次随机选取隐藏单元，对所述特征图进行卷积，确定所述图像对应的多个分类分数；
采用Grad-CAM算法，根据所述多个分类分数，确定所述图像的多个定位图以及综合定位图，并确定根据所述综合定位图对所述图像进行标注。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述Fickle Net模型包括6层卷积层，前5层卷积层的卷积核为3x3，步长为2，最后一层卷积层的卷积核为7x7，步长为1。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述Fickle Net模型采用的池化操作为平均池化操作，激活函数为ReLu，损失函数为sigmoid交叉熵损失函数。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预先训练好的图像分割模型，对所述人流图像中的各待测人员分别进行图像分割，包括：
将所述人流图像输入预先训练好的mask-rcnn图像分割模型中，生成相应的特征图；
确定所述特征图的感兴趣区域；
对确定出的感兴趣区域进行分类，并根据边界框回归算法与MASK生成算法，对所述人流图像进行目标检测、定位与分割。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定所述人流图像中存在未戴口罩的待测人员时，发出报警信号。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述各待测人员的头部位置区域进行红外测温，包括：
对所述各待测人员的头部位置区域的不同部位分别进行红外测温；
针对各待测人员，根据该待测人员的不同部位的测温结果，确定其中温度最高的测温结果，作为该待测人员的最终测温结果。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述各待测人员的头部位置区域进行红外测温，包括：
对所述各待测人员的头部位置区域的指定部位进行红外测温。
10.一种基于弱监督图像分割进行红外测温的装置，其特征在于，包括：
采集模块，采集人流图像；
处理模块，对所述人流图像进行图像预处理；
分割模块，根据预先训练好的图像分割模型，对所述人流图像中的各待测人员分别进行图像分割，得到所述人流图像中各待测人员的头部位置区域；
测温模块，对所述各待测人员的头部位置区域进行红外测温，并根据所述各待测人员的头部位置区域，确定相应待测人员是否佩戴口罩。
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