TWI806006B - 熱影像定位方法及其系統 - Google Patents
熱影像定位方法及其系統 Download PDFInfo
- Publication number
- TWI806006B TWI806006B TW110105909A TW110105909A TWI806006B TW I806006 B TWI806006 B TW I806006B TW 110105909 A TW110105909 A TW 110105909A TW 110105909 A TW110105909 A TW 110105909A TW I806006 B TWI806006 B TW I806006B
- Authority
- TW
- Taiwan
- Prior art keywords
- array
- temperature
- thermal image
- point
- area
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 36
- 238000001931 thermography Methods 0.000 claims description 25
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 claims description 7
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims 4
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 claims 1
- 210000001061 forehead Anatomy 0.000 description 15
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 238000013467 fragmentation Methods 0.000 description 5
- 238000006062 fragmentation reaction Methods 0.000 description 5
- 238000003491 array Methods 0.000 description 4
- 210000003128 head Anatomy 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 235000013353 coffee beverage Nutrition 0.000 description 1
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 1
- 235000012171 hot beverage Nutrition 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/22—Image preprocessing by selection of a specific region containing or referencing a pattern; Locating or processing of specific regions to guide the detection or recognition
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/25—Determination of region of interest [ROI] or a volume of interest [VOI]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
- G06V40/162—Detection; Localisation; Normalisation using pixel segmentation or colour matching
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/20—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof for generating image signals from infrared radiation only
- H04N23/23—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof for generating image signals from infrared radiation only from thermal infrared radiation
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N5/00—Details of television systems
- H04N5/30—Transforming light or analogous information into electric information
- H04N5/33—Transforming infrared radiation
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/01—Measuring temperature of body parts ; Diagnostic temperature sensing, e.g. for malignant or inflamed tissue
- A61B5/015—By temperature mapping of body part
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10048—Infrared image
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Toxicology (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials Using Thermal Means (AREA)
- Radiation Pyrometers (AREA)
Abstract
一種熱影像定位方法,用以判斷一熱影像中之一熱源位置,其方法包含有取得對應於該熱影像之一溫度陣列及決定該溫度陣列中之一感興趣區域。熱影像定位方法更包含決定該感興趣區域之一感興趣區域中心參考點、決定對應於該感興趣區域之複數個角落點、根據該複數個角落點之至少其中之一以決定該熱源位置。一種熱影像定位系統亦在此揭露。
Description
本發明係關於一種熱影像定位方法及其系統,尤係關於一種可精確定位熱影像中的一熱源位置的熱影像定位方法及其系統。
近來熱顯像(thermal imaging)裝置廣泛的應用於偵測人體的體溫,以快速且有效率地判斷行經的人的體溫是否過高。現有的熱顯像技術領域通常將指定的溫度閾值當作人體的判斷依據,假設溫度陣列區域中的最高溫點超過溫度閾值即定義為額頭位置,並且以額頭位置的溫度作為人體的體溫,但這種做法常會產生較高的誤判情況。
此外,在不同溫度或環境時,人體的最高溫點可能不在人體的額頭上,或者最高溫點的定位落在鼻子、嘴巴與脖子等部位。在實際應用時,現有的熱顯像裝置無法精確地定位人體的額頭位置。對此,現有的解決方法之一是搭配可見光相機,透過影像使用以偵測以定位人體的臉部位置。由於,此方式需要搭配額外的相機模組,且會消耗較高的運算資源。因此,現有的熱顯像偵測人體溫度之技術有改進的必要。
有鑑於此,本發明提供一種熱影像定位方法及其系統,透過熱影像資料決定一人體區域及一最高溫點位置,以精確地定位一額頭位置。
本發明之一實施例揭露一種熱影像定位方法,用以判斷一熱影像中之一熱源位置,其包含有取得對應於熱影像之一溫度陣列、決定溫度陣列中之一感興趣區域(region of interest,ROI)、決定感興趣區域之一感興趣區域中心
參考點及決定對應於感興趣區域之複數個角落點、以及根據複數個角落點之至少其中之一以決定熱源位置。
本發明之另一實施例揭露一種熱影像定位系統,用以判斷一熱影像中之一熱源位置,其包含有一熱顯像裝置及一處理裝置。熱顯像裝置用以產生對應於熱影像之一溫度陣列。處理裝置耦接於熱顯像裝置,用以決定溫度陣列中之一感興趣區域、決定感興趣區域之一感興趣區域中心參考點、決定對應於感興趣區域中心參考點之複數個角落點、以及根據複數個角落點之至少其中之一以決定熱源位置。
10:熱影像定位系統
102:熱顯像裝置
104:處理裝置
1022:感測器
20、70:熱影像定位流程
202~214、702~720:步驟
A、B、A1_1~A1_9、A2_1~A2_9:陣列元素
A1~A4:最接近區域
B_1、B_2:人體
FA_A、FA_B:區域破碎溫度陣列
H:側邊長
Hleft:左邊長
Hright:右邊長
HTZ:高溫區域
Icenter:中心點區間
M:溫度陣列
O:原點
P1~P4:角落點
Pcenter:中心點
Pmax:區域內最高溫點
PROI:感興趣區域中心參考點
Psource:熱源位置
ROI:感興趣區域
T:溫度閾值
Tavg:區域內平均溫度
Wtop:上邊長
第1圖為本發明實施例之一熱影像定位系統之示意圖。
第2圖為本發明實施例之一熱影像定位流程之示意圖。
第3A圖為本發明實施例之一溫度陣列之示意圖。
第3B圖為本發明實施例之區域破碎溫度陣列之示意圖。
第4圖為本發明實施例之決定一感興趣區域之示意圖。
第5圖及第6圖為本發明實施例之感興趣區域的角落點與一人體臉部的對應關係之示意圖。
第7圖為本發明實施例之一熱影像定位流程之示意圖。
請參考第1圖,第1圖為本發明實施例之一熱影像定位系統10之示意圖。熱影像定位系統10用以判斷一熱影像中之一熱源位置,熱影像定位系統10包含有一熱顯像裝置102及一處理裝置104。熱顯像裝置102包含一感測器1022,感測器1022可以為一溫度感測器(未繪示於圖),用以感測一溫度,但不以此為限。熱顯像裝置102用以根據感測器1022所感測到的溫度以產生熱顯像。此外,
熱顯像裝置102更用以產生對應於熱影像之一溫度陣列。
舉例來說,熱顯像裝置102可包含一熱影像擷取裝置(未繪示於圖),其中熱影像擷取裝置可以透過感測器所感測到的溫度,以產生熱影像及對應的溫度陣列,並且溫度陣列的每一個陣列元素可對應於熱影像的每一像素。處理裝置104耦接於熱顯像裝置102,用以決定溫度陣列中之一感興趣區域(region of interest,ROI)ROI,決定感興趣區域ROI之一感興趣區域中心參考點PROI,並且決定對應於感興趣區域ROI之複數個角落點,以及根據角落點之至少其中之一以決定熱源位置。舉例來說,處理裝置104可以是包含有一運算單元的裝置,以用於處理來自熱顯像裝置102的溫度陣列及熱影像。如此一來,本發明實施例之一的熱影像定位系統10即可透過溫度陣列,決定對應的感興趣區域ROI及感興趣區域中心參考點PROI,以精確地定位依受測者之一額頭位置。
詳細而言,請參考第2圖,第2圖為本發明實施例之一熱影像定位流程20之示意圖。熱影像定位流程20可用於熱影像定位系統10,並包含下列步驟:
步驟202:開始。
步驟204:取得對應於熱影像之溫度陣列。
步驟206:決定溫度陣列中之感興趣區域ROI。
步驟208:決定感興趣區域ROI之感興趣區域中心參考點PROI。
步驟210:決定對應於感興趣區域ROI之角落點。
步驟212:根據角落點之至少其中之一以決定熱源位置。
步驟214:結束。
根據熱影像定位流程20,在步驟204中,熱顯像裝置102開始透過感測器1022取得對應於熱影像之熱影像資料,並傳送至處理裝置104。在一實施例中,熱影像資料可以是一MT*MT的溫度陣列,例如80*80的溫度陣列,但不以此為限。
為了定位熱影像中的受測者的額頭的位置,在步驟206中,處理裝置104可決定溫度陣列中之感興趣區域ROI。由於熱影像中可能包含有高於人體體溫區間的一物體,例如咖啡或熱飲,影響定位熱源位置的準確度,因此需先濾除溫度陣列中之高於一溫度閾值T的陣列元素。具體而言,將溫度閾值T作為門檻值,匡列出溫度陣列中最高溫度的數值的陣列元素以及陣列元素相鄰的陣列元素,並且將所有匡列的陣列元素的數值皆設定為負值,使調整後的陣列元素的溫度數值小於溫度閾值T,藉此避免影響整個溫度陣列的資料,以取得對應於熱影像之溫度陣列。
具體而言,請參考第3A圖,第3A圖為本發明實施例之一溫度陣列M之示意圖。在第3A圖中,以一NT*NT陣列遮罩於溫度陣列M中判斷出具有一最高溫度的數值的陣列元素,以匡列出溫度陣列M中高於溫度閾值T的陣列元素。溫度閾值T可以是高於一人體平均溫度的數值,例如攝氏42.5度以上非人體的平均溫度,但不以此為限。舉例而言,第3A圖中的陣列元素A以及陣列元素B皆為攝氏45度,故得進一步判斷位於陣列元素A、B之物體為非受測者。因此,位於陣列元素A、B周圍的陣列元素於此步驟中被匡列,而其對應的陣列元素也同樣被匡列,並且陣列元素A、B的數值及其周圍的陣列元素的數值也被設定為負值,藉此以濾除高溫度數值的陣列元素A、B及其周圍陣列元素,當陣列元素A、B及其周圍的陣列元素被設定為負值後,則表示溫度陣列M已被調整,調整後的溫度陣列M不會有非受測者的物體之溫度呈現。
進一步而言,請參考第3B圖,第3B圖為本發明實施例之區域破碎溫度陣列之示意圖,在第3B圖中,陣列元素A、B的數值皆由45度被調整成負45度,而位於陣列元素A、B周圍的陣列元素也同樣於此步驟中被調整負數。也就是,處理裝置104以一3*4陣列遮罩及一4*6陣列遮罩於溫度陣列M中判斷出具有最高溫度數值的陣列元素A、B及其相對應的陣列元素,並匡列出相對應的區域破碎
溫度陣列FA_A、FA_B,即區域破碎溫度陣列FA_A、FA_B包含高於溫度閾值T的陣列元素A、B及其周圍的陣列元素。
相似地,如第3B圖所示,假設溫度閾值T被設定為攝氏39度,則溫度陣列M中的數值超過39度的陣列元素以及分別的周圍陣列元素也同樣被匡列,而其對應的陣列元素的數值也將被設定為負值,即濾除區域破碎溫度陣列FA_A、FA_B中的陣列元素,以避免影響整個溫度陣列M的資料。由此可知,第3B圖所示的溫度陣列M的區域破碎溫度陣列FA_A為3*4陣列遮罩,區域破碎溫度陣列FA_B為4*6陣列遮罩。需說明的是,上述實施例的數值皆僅用以舉例說明,而非用以限制本發明。
接著,為了找出人體中的人臉在熱影像中的區域的位置,在步驟206中,處理裝置104可進一步以調整後的MT*MT溫度陣列M中判斷出一高溫區域HTZ,並且決定高溫區域HTZ之一中心點Pcenter、一區域內最高溫點Pmax及一區域內平均溫度Tavg,其中中心點Pcenter為高溫區域HTZ的中心點的一位置,區域內最高溫點Pmax為高溫區域HTZ內具有最高溫度的一位置,而區域內平均溫度Tavg為高溫區域HTZ內所有的溫度陣列M中的數值的平均值。因此,處理裝置104可根據高溫區域HTZ之中心點Pcenter、區域內最高溫點Pmax及區域內平均溫度Tavg,以NR*NR陣列遮罩於溫度陣列M中判斷出感興趣區域ROI。值得注意的是,NR*NR陣列遮罩不一定等於高溫區域HTZ的所包含的範圍。
具體而言,請參考第4圖,第4圖為本發明實施例之決定感興趣區域ROI之示意圖。在第4圖中,假設在熱影像的一原點O的座標為(0,0),其中X軸的數值向右側遞增、Y軸的數值向下遞增,NR*NR陣列遮罩可以一7*7陣列遮罩,用以於對應熱影像的溫度陣列M中判斷出高溫區域HTZ,並且在高溫區域HTZ中決定中心點Pcenter、區域內最高溫點Pmax及區域內平均溫度Tavg。舉例而言,第4圖中的高溫區域HTZ可為一5*5陣列遮罩,但不以此為限,NR*NR陣列遮罩可
以大於高溫區域HTZ的陣列遮罩。
在一實施例中,在步驟208中,處理裝置104根據一Ns*Ns陣列遮罩,以高溫區域HTZ之中心點Pcenter向NR*NR陣列遮罩之四個角落分別判斷出一最接近區域,並且於步驟210中分別決定對應於NR*NR陣列遮罩之四個角落之最接近區域之角落點。舉例而言,在第4圖的實施例中,Ns*Ns陣列遮罩可以是一3*3陣列遮罩,並且以中心點Pcenter為中心,向7*7陣列遮罩之四個角落分別判斷出最接近區域A1~A4。需說明的是,NR*NR陣列遮罩大於Ns*Ns陣列遮罩,上述實施例的數值皆僅用以舉例說明,而非用以限制本發明。
以最接近區域A1為例,最接近區域A1包含陣列元素A1_1~A1_9,處理裝置104分別將陣列元素A1_1~A1_9的數值與區域內平均溫度Tavg進行比較,假設比較結果為陣列元素A1_5、A1_6、A1_8、A1_9的數值高於區域內平均溫度Tavg,則代表陣列元素A1_5、A1_6、A1_8、A1_9屬於一內角區域,而陣列元素A1_1~4、A1_7屬於一外角區域,因此可決定最接近區域A1具有一角落點P1;類似地,最接近區域A2的陣列元素A2_4、A2_5、A2_7、A2_8屬於內角區域,而陣列元素A2_1~3、A2_6、A2_9屬於外角區域,因此可決定最接近區域A2具有一角落點P2。依此類推,最接近區域A3具有一角落點P3以及最接近區域A4具有一角落點P4。
進一步地,處理裝置104可將角落點P1作為一基準,根據上述角落點P1、P2所決定的一上邊長Wtop以及角落點P1、P3或P2、P4所決定的一側邊長H,以確定感興趣區域中心參考點PROI。舉例而言,側邊長H可以為角落點P1、P3所決定的一左邊長Hleft,也就是說,當角落點P1的座標位置為(P1_x,P1_y)時,感興趣區域中心參考點PROI的座標位置為(P1_x+Wtop/2,P1_y+Hleft/2)。換言之,側邊長H亦可以為角落點P2、P4所決定的一右邊長Hright,當角落點P2的座標位置為(P2_x,P2_y)時,感興趣區域中心參考點PROI的座標位置為(P2_x+Wtop/2,
P2_y+Hright/2).
由於人體上半部的最熱點可能落在臉部的額頭、鼻子、嘴巴或脖子,即熱影像中的最熱點的分布位置會大致落在同一垂直線的附近,因此,處理裝置104所決定區域內最高溫點Pmax的位置應落於上述的最熱點的附近或其中之一。
請參考第5圖,第5圖為本發明實施例之感興趣區域ROI的角落點P1~P4與人體臉部的對應關係之示意圖。本發明實施例之一的熱影像定位流程20先從熱影像的溫度陣列M中決定對應於高溫區域的感興趣區域ROI(即人體頭部的區域),接著處理裝置104在步驟212中依據感興趣區域ROI的角落點P1~P4之至少其中之一以判斷熱源位置。
在第5圖中,處理裝置104先定義一中心點區間Icenter以判斷感興趣區域中心參考點PROI是否落在中心點區間Icenter內以確定感興趣區域ROI的範圍是否正確(即人體頭部的區域)。當感興趣區域中心參考點PROI落在中心點區間Icenter內時,處理裝置104根據NR*NR陣列遮罩之角落點之至少其中之一以決定熱源位置。值得注意的是,中心點區間Icenter是根據高溫區域HTZ之區域內最高溫點Pmax及NR*NR陣列遮罩所產生。舉例而言,中心點區間Icenter可以是NR*NR陣列遮罩的一邊長NR的倍數(例如1*NR、2*NR、3*NR等),並且邊長NR大約小於人體的一臉部寬度,但不以此為限制。
關於NR*NR陣列遮罩之多個角落點之至少其中之一以決定熱源位置,在一實施例中,假設中心點區間Icenter為1*NR,並且感興趣區域ROI為人體的頭部時,則以角落點P1、P2及下列算式(1)確定熱源位置Psource(即額頭位置)。
Psource(x,y)=(Pn_x,Pn_y+1),n=1,2(if P1_y>P2_y,n=1,else n=2)...(1)
算式(1)是用以判斷感興趣區域中心參考點PROI是否落在區域內最高溫點Pmax所在的中心點區間Icenter內,因此,當感興趣區域中心參考點PROI的X
軸座標與區域內最高溫點Pmax的X軸座標差值小於1/2*NR時(即小於1/2*NR個像素),則以熱源位置Psource(x,y)=(Pn_x,Pn_y+1)。值得注意的是,算式(1)是判斷角落點P1、P2的Y軸座標並且找較接近熱影像的上方,因此,以Y軸較大者作為熱源位置。此外,根據實際應用時之結果,額頭的位置通常落在角落點的下方,因此,熱源位置Psource(x,y)的Y軸座標通常會再加上1的數值,往熱影像的下方偏移,但偏移的值不以本實施例為限制。
在一實施例中,當感興趣區域ROI的區域變形或偏移時,則感興趣區域ROI的角落點P1~P4與人體臉部的對應關係可能如第6圖所示。在第6圖的實施例中,角落點P1、P3、P4落在人體B_1,而角落點P2被定位在人體B_2身上。角落點P2被定位在其他人體上,在此情形下,感興趣區域中心參考點PROI無法滿足算式(1)的條件,因此處理裝置104需要進一步以角落點P1、P2及下列算式(2)或算式(3)確定熱源位置Psource(即額頭位置)。
(|PROI_x-Pmax_x|>1/2*NR)&(|P1_x-Pmax_x|<1/2*NR)→Psource(x,y)=(P1_x,P1_y+1)...(2)
(|PROI_x-Pmax_x|>1/2*NR)&(|P2_x-Pmax_x|<1/2*NR)→Psource(x,y)=(P2_x,P2_y+1)...(3)
算式(2)、(3)為用來判斷角落點P1或角落點P2的X軸座標與區域內最高溫點Pmax的X座標差值是否小於1/2*NR(即小於1/2*NR個像素)。具體而言,算式(2)為於角落點P1的X軸與區域內最高溫點Pmax的X座標小於1/2*NR時,則熱源位置Psource=(P1_x,P1_y+1);算式(3)為於角落點P2的X軸與區域內最高溫點Pmax的X座標小於1/2*NR時,則熱源位置Psource=(P2_x,P2_y+1)。
在另一情形下,當角落點P1、P2皆落在中心點區間Icenter之外時,即角落點P1、P2皆無法滿足算式(2)、(3)的條件式時,則處理裝置104以高溫區域HTZ內之最高溫點Pmax作為熱源位置Psource。
如此一來,本發明的熱影像定位流程20可在判斷熱影像的人體的溫度時,避開非人體的物體或非同一人體的干擾,以準確地定位人體的額頭的位置。
此外,上述關於熱影像定位系統10的一操作流程可另外歸納為一熱影像定位流程70,如此一來,當熱影像定位系統10取得關於熱影像的溫度陣列後,即可依據熱影像定位流程70得到熱影像中的人體的額頭位置及對應的溫度。熱影像定位流程70包含下列步驟:
步驟702:開始。
步驟704:濾除溫度陣列中之高溫數值以產生溫度陣列M。
步驟706:以NR*NR陣列遮罩於溫度陣列M中判斷出一高溫區域HTZ。
步驟708:取得中心點Pcenter、區域內最高溫點Pmax及區域內平均溫度Tavg。
步驟710:以NR*NR陣列遮罩於溫度陣列M中判斷出感興趣區域ROI。
步驟712:確定是否存在感興趣區域ROI。若是,執行步驟714;若否,執行步驟720。
步驟714:取得感興趣區域中心參考點PROI及角落點P1、P2。
步驟716:判斷感興趣區域中心參考點PROI是否滿足算式(1)、(2)或(3)。若是,執行步驟718;若否,執行步驟720。
步驟718:判斷角落點P1、P2的X軸座標值以決定熱源位置Psource。
步驟720:將高溫區域HTZ內之最高溫點Pmax作為熱源位置Psource。
關於熱影像定位流程70的運作流程,請參考上述熱影像定位系統10及熱影像定位流程20之實施例,在此不再贅述。
值得注意的是,上述實施例描述本發明的概念,本領域的技術人員可以相應地作出適當修改並且不限於此,舉例而言,用以濾除溫度陣列中的高
溫數值的NT*NT陣列遮罩、決定感興趣區域ROI的NR*NR陣列遮罩或用以判斷出最接近區域的陣列遮罩的尺寸、圖式的尺寸比例、決定角落點的方式及數量、中心點區間Icenter的區間範圍等,皆可根據使用者或電腦系統的設定以進行調整,其上下左右等位置關係亦是為了容易理解而適當設定的方向,而不限於上述實施例。
綜上所述,本發明實施例提供一種熱影像定位方法及其系統,透過對應於熱影像的溫度陣列,計算出人體的頭部區域及最高溫點位置,以精確地定位額頭位置。
以上所述僅為本發明之較佳實施例,凡依本發明申請專利範圍所做之均等變化與修飾,皆應屬本發明之涵蓋範圍。
20:熱影像定位流程
202~214:步驟
Claims (19)
- 一種熱影像定位方法,用於一熱影像定位系統之一處理裝置,用以判斷一熱影像中之一熱源位置,其中該熱影像定位系統另包含一熱顯像裝置用來產生對應於該熱影像之一溫度陣列,該熱影像定位方法包含有:取得對應於該熱影像之該溫度陣列;決定該溫度陣列中之一感興趣區域(region of interest,ROI);決定該感興趣區域之一感興趣區域中心參考點;決定對應於該感興趣區域之複數個角落點;以及根據該複數個角落點之至少其中之一,以決定該熱源位置。
- 如請求項1所述之熱影像定位方法,另包含:濾除一高溫數值以產生該溫度陣列;於該溫度陣列中判斷出一高溫區域;決定該高溫區域之一中心點、一區域內最高溫點及一區域內平均溫度;以及根據該高溫區域之該中心點、該區域內最高溫點及該區域內平均溫度,以一第一陣列遮罩於該高溫區域中決定該感興趣區域。
- 如請求項2所述之熱影像定位方法,其中濾除該高溫數值以產生該溫度陣列之步驟包含有:找出高於一溫度閾值之一陣列元素,並以一第二陣列遮罩判斷出該陣列元素及該陣列元素之相鄰陣列元素;以及濾除該陣列元素之數值及該陣列元素之相鄰陣列元素之數值,其中,該溫度閾值高於一人體平均溫度。
- 如請求項2所述之熱影像定位方法,另包含:根據一第三陣列遮罩,以該高溫區域之該中心點向該第一陣列遮罩之四個角落分別判斷出一最接近區域;以及 分別決定對應於該第一陣列遮罩之該四個角落之該最接近區域之角落點。
- 如請求項4所述之熱影像定位方法,其中該第一陣列遮罩大於該第三陣列遮罩。
- 如請求項4所述之熱影像定位方法,其中根據該複數個角落點之至少其中之一以決定該熱源位置之步驟包含有:判斷該感興趣區域中心參考點落在一中心點區間內,根據該第一陣列遮罩之該角落點之至少其中之一以決定該熱源位置,其中,該中心點區間是根據該高溫區域之該區域內最高溫點及該第一陣列遮罩所產生。
- 如請求項6所述之熱影像定位方法,其中根據該複數個角落點之至少其中之一以決定該熱源位置之步驟包含有:根據對應於該第一陣列遮罩之該四個角落之該角落點之一第一角落點及一第二角落點,分別判斷該第一角落點及該第二角落點落在該中心點區間內,以決定該熱源位置。
- 如請求項7所述之熱影像定位方法,其中判斷該第一角落點及該第二角落點皆落在該中心點區間之外,以該高溫區域內之該最高溫點作為該熱源位置。
- 如請求項5所述之熱影像定位方法,其中該感興趣區域中心參考點係根據對應於該第一陣列遮罩之該四個角落之該角落點所組成之一四邊形之一上邊長及一側邊長所決定。
- 一種熱影像定位系統,用以判斷一熱影像中之一熱源位置,其包含有:一熱顯像裝置,用以產生對應於該熱影像之一溫度陣列;以及一處理裝置,耦接於該熱顯像裝置,用以決定該溫度陣列中之一感興趣區 域;決定該感興趣區域之一感興趣區域中心參考點;決定對應於該感興趣區域中心參考點之複數個角落點;以及根據該複數個角落點之至少其中之一以決定該熱源位置。
- 如請求項10所述之熱影像定位系統,其中該處理裝置用以濾除一高溫數值以產生該溫度陣列;於該溫度陣列中判斷出一高溫區域;決定該高溫區域之一中心點、一區域內最高溫點及一區域內平均溫度;以及根據該高溫區域之該中心點、該區域內最高溫點及該區域內平均溫度,以一第一陣列遮罩於該高溫區域中決定該感興趣區域。
- 如請求項11所述之熱影像定位系統,其中該處理裝置用以找出高於一溫度閾值之一陣列元素,並以一第二陣列遮罩判斷出該陣列元素及該陣列元素之相鄰陣列元素;以及濾除該陣列元素之數值及該陣列元素之相鄰陣列元素之數值,其中該溫度閾值高於一人體平均溫度。
- 如請求項11所述之熱影像定位系統,其中該處理裝置根據一第三陣列遮罩,以該高溫區域之該中心點向該第一陣列遮罩之四個角落分別判斷出一最接近區域;以及分別決定對應於該第一陣列遮罩之該四個角落之該最接近區域之角落點。
- 如請求項13所述之熱影像定位系統,其中該第一陣列遮罩大於該第三陣列遮罩。
- 如請求項13所述之熱影像定位系統,其中該處理裝置用以判斷該感興趣區域中心參考點落在一中心點區間內,根據該第一陣列遮罩之該角落點之至少其中之一以決定該熱源位置,其中該中心點區間是根據該高溫區域之該區域內最高溫點及該第一陣列遮罩所產生。
- 如請求項15所述之熱影像定位系統,其中該處理裝置用以根據對應於該第一陣列遮罩之該四個角落之該角落點之一第一角落點及一第二角 落點,分別判斷該第一角落點及該第二角落點落在該中心點區間內,以決定該熱源位置。
- 如請求項16所述之熱影像定位系統,其中該處理裝置用以判斷該第一角落點及該第二角落點皆落在該中心點區間之外,以該高溫區域內之該最高溫點作為該熱源位置。
- 如請求項14所述之熱影像定位系統,其中該感興趣區域中心參考點係根據該對應於該第一陣列遮罩之該四個角落之該角落點所組成之一四邊形之一上邊長及一側邊長所決定。
- 如請求項10所述之熱影像定位系統,其中該熱影像裝置包含一感測器,用以感測一溫度,其中該熱顯像裝置根據該感測器所感測到的該溫度,以產生該熱影像。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
TW110105909A TWI806006B (zh) | 2021-02-20 | 2021-02-20 | 熱影像定位方法及其系統 |
CN202110387047.8A CN114998951A (zh) | 2021-02-20 | 2021-04-12 | 热图像定位方法及其系统 |
US17/322,890 US11501510B2 (en) | 2021-02-20 | 2021-05-17 | Thermal image positioning method and system thereof |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
TW110105909A TWI806006B (zh) | 2021-02-20 | 2021-02-20 | 熱影像定位方法及其系統 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
TW202234346A TW202234346A (zh) | 2022-09-01 |
TWI806006B true TWI806006B (zh) | 2023-06-21 |
Family
ID=82899688
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
TW110105909A TWI806006B (zh) | 2021-02-20 | 2021-02-20 | 熱影像定位方法及其系統 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11501510B2 (zh) |
CN (1) | CN114998951A (zh) |
TW (1) | TWI806006B (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP4002303A1 (en) * | 2020-11-09 | 2022-05-25 | Tata Consultancy Services Limited | Real time region of interest (roi) detection in thermal face images based on heuristic approach |
WO2024122269A1 (ja) * | 2022-12-09 | 2024-06-13 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 人表面温度算出システム、人表面温度算出方法、及び、プログラム |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106683038A (zh) * | 2016-11-17 | 2017-05-17 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种生成火情态势图的方法及装置 |
TW202001796A (zh) * | 2018-06-12 | 2020-01-01 | 財團法人工業技術研究院 | 數值陣列資料影像處理裝置、數值陣列資料影像處理方法及色碼表產生方法 |
Family Cites Families (46)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8792968B2 (en) * | 2006-09-25 | 2014-07-29 | Song Xiao | System and method for health evaluation |
EP2369992A1 (en) * | 2008-12-04 | 2011-10-05 | Real Imaging Ltd. | Method apparatus and system for determining a thermal signature |
US9998697B2 (en) * | 2009-03-02 | 2018-06-12 | Flir Systems, Inc. | Systems and methods for monitoring vehicle occupants |
US8136984B1 (en) * | 2009-04-20 | 2012-03-20 | Fluke Corporation | Portable IR thermometer having thermal imaging capability |
JP5890261B2 (ja) * | 2012-06-21 | 2016-03-22 | アズビル株式会社 | 温度検出範囲特定装置および方法 |
JP6001938B2 (ja) * | 2012-07-09 | 2016-10-05 | アズビル株式会社 | 温度分布検出装置および方法 |
JP2015109314A (ja) * | 2013-12-03 | 2015-06-11 | 株式会社東芝 | 固体撮像装置 |
WO2015091821A1 (en) * | 2013-12-18 | 2015-06-25 | Flir Systems Ab | Processing infrared images based on swipe gestures |
US9563805B2 (en) * | 2014-09-02 | 2017-02-07 | Hong Kong Baptist University | Method and apparatus for eye gaze tracking |
US9486146B2 (en) * | 2015-03-25 | 2016-11-08 | Xerox Corporation | Detecting tumorous breast tissue in a thermal image |
US20180110416A1 (en) * | 2015-04-20 | 2018-04-26 | Sharp Kabushiki Kaisha | Monitoring system, monitoring device, and monitoring method |
US10180950B2 (en) * | 2015-06-10 | 2019-01-15 | Flir Systems Ab | Image retrieval and processing systems and methods |
US11103139B2 (en) * | 2015-06-14 | 2021-08-31 | Facense Ltd. | Detecting fever from video images and a baseline |
ES2563098B1 (es) * | 2015-06-15 | 2016-11-29 | Davantis Technologies Sl | Procedimiento de mejora de imagen IR basado en información de escena para videoanálisis |
CN108353135B (zh) * | 2015-10-29 | 2020-07-21 | 富士胶片株式会社 | 红外线摄像装置及基于红外线摄像装置的信号校正方法 |
KR101729327B1 (ko) | 2015-11-10 | 2017-04-21 | 홍미선 | 듀얼 카메라를 이용한 체온 추적 모니터링 시스템 |
US10109051B1 (en) * | 2016-06-29 | 2018-10-23 | A9.Com, Inc. | Item recommendation based on feature match |
US10496893B2 (en) * | 2016-08-11 | 2019-12-03 | DiamondFox Enterprises, LLC | Handheld arthropod detection device |
JP2018173591A (ja) * | 2017-03-31 | 2018-11-08 | キヤノン株式会社 | 画像形成装置 |
US10579897B2 (en) * | 2017-10-02 | 2020-03-03 | Xnor.ai Inc. | Image based object detection |
US10740647B2 (en) * | 2018-03-14 | 2020-08-11 | Adobe Inc. | Detecting objects using a weakly supervised model |
US11260598B2 (en) * | 2018-04-09 | 2022-03-01 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Controlling heat sources based on representative temperatures |
US10748021B2 (en) * | 2018-05-11 | 2020-08-18 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method of analyzing objects in images recorded by a camera of a head mounted device |
CN110555356A (zh) * | 2018-06-01 | 2019-12-10 | 财团法人工业技术研究院 | 自助结帐系统、方法与装置 |
US10764514B1 (en) * | 2018-06-27 | 2020-09-01 | Snap-On Incorporated | Gain switching techniques for thermal cameras |
US10817764B2 (en) * | 2018-09-21 | 2020-10-27 | Beijing Jingdong Shangke Information Technology Co., Ltd. | Robot system for processing an object and method of packaging and processing the same |
US20200146557A1 (en) * | 2018-11-09 | 2020-05-14 | Electrical and Mechanical Services Department, The Government of the Hong Kong Special Administrativ | Smart Body Temperature Screening System at Controlled Area |
CN109691989B (zh) | 2018-11-28 | 2021-10-01 | 武汉高德智感科技有限公司 | 一种基于红外人脸检测技术的人体温度测量方法 |
EP3668080B1 (en) * | 2018-12-12 | 2021-08-18 | Axis AB | A method for assisting camera tilt angle adjustment |
US11315275B2 (en) * | 2019-01-28 | 2022-04-26 | Covidien Lp | Edge handling methods for associated depth sensing camera devices, systems, and methods |
JP2022528961A (ja) * | 2019-04-04 | 2022-06-16 | プレサーゲン プロプライアトリー リミテッド | 胚を選択する方法及びシステム |
US11282180B1 (en) * | 2019-04-24 | 2022-03-22 | Apple Inc. | Object detection with position, pose, and shape estimation |
CN110411570B (zh) | 2019-06-28 | 2020-08-28 | 武汉高德智感科技有限公司 | 基于人体检测和人体跟踪技术的红外人体温度筛查方法 |
CA3149544A1 (en) * | 2019-09-17 | 2021-03-25 | Samuel COLACHIS | Activity assistance system |
US11772271B2 (en) * | 2020-01-10 | 2023-10-03 | Mujin, Inc. | Method and computing system for object recognition or object registration based on image classification |
US11625041B2 (en) * | 2020-02-21 | 2023-04-11 | Zoox, Inc. | Combined track confidence and classification model |
CN111369588B (zh) * | 2020-02-21 | 2024-08-02 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | 感兴趣区域处理方法、装置、设备和存储介质 |
US20210302235A1 (en) * | 2020-03-27 | 2021-09-30 | RPX Technologies, Inc. | System and Method for Contactless Temperature Screening |
US11402273B2 (en) * | 2020-03-27 | 2022-08-02 | Ecb Consulting Llc | Systems and approaches for improving accuracy of temperature measurements using thermal imaging |
TWM601819U (zh) | 2020-06-12 | 2020-09-21 | 李錦峰 | 溫度測量裝置 |
KR20210157052A (ko) * | 2020-06-19 | 2021-12-28 | 삼성전자주식회사 | 객체 인식 방법 및 객체 인식 장치 |
TWM602631U (zh) | 2020-07-15 | 2020-10-11 | 麥威科技股份有限公司 | 人臉追蹤測溫系統 |
US20220015644A1 (en) * | 2020-07-16 | 2022-01-20 | Meridian Innovation Ltd, Hong Kong | Fever Detector by Distant Multipixel Thermal Imaging |
TW202207867A (zh) * | 2020-08-24 | 2022-03-01 | 禾企電子股份有限公司 | 體溫異常個體快篩系統 |
US11976549B2 (en) * | 2020-09-21 | 2024-05-07 | Saudi Arabian Oil Company | Monitoring temperatures of a process heater |
US20220192507A1 (en) * | 2020-12-17 | 2022-06-23 | Industrial Technology Research Institute | Method and system for dynamic physiological characteristic region capturing |
-
2021
- 2021-02-20 TW TW110105909A patent/TWI806006B/zh active
- 2021-04-12 CN CN202110387047.8A patent/CN114998951A/zh active Pending
- 2021-05-17 US US17/322,890 patent/US11501510B2/en active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106683038A (zh) * | 2016-11-17 | 2017-05-17 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种生成火情态势图的方法及装置 |
TW202001796A (zh) * | 2018-06-12 | 2020-01-01 | 財團法人工業技術研究院 | 數值陣列資料影像處理裝置、數值陣列資料影像處理方法及色碼表產生方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20220269894A1 (en) | 2022-08-25 |
CN114998951A (zh) | 2022-09-02 |
US11501510B2 (en) | 2022-11-15 |
TW202234346A (zh) | 2022-09-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
TWI806006B (zh) | 熱影像定位方法及其系統 | |
JP5772272B2 (ja) | 情報処理装置、及び情報処理方法 | |
CN102017599A (zh) | 用于眼睛注视测量的方法和装置 | |
US10674941B2 (en) | Monitoring device, monitoring system, monitoring method, monitoring program, and computer readable media with monitoring program recording thereon | |
TW201419853A (zh) | 影像處理器及其影像壞點偵測方法 | |
CN109697400B (zh) | 判断使用者的姿势的影像检测方法以及影像检测装置 | |
US10395340B2 (en) | System and method of generating 3D infrared camera stitching for a thermal mapping | |
TWM602631U (zh) | 人臉追蹤測溫系統 | |
US9736327B2 (en) | Image forming apparatus | |
TWI553532B (zh) | 光學式觸控裝置及其感測方法 | |
JP6253397B2 (ja) | 物体検出装置 | |
JP6296769B2 (ja) | 物体検出装置 | |
Hsieh | Development of a Low Cost and Raspberry-based Thermal Imaging System for Monitoring Human Body Temperature | |
JP5206176B2 (ja) | 画像変換装置 | |
JP2001023055A (ja) | 火炎検出装置および火炎検出方法 | |
JP2016023314A (ja) | 温度測定方法、温度測定装置、プログラム及び記録媒体 | |
JP5987715B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム | |
TWI768818B (zh) | 混合式體溫量測系統及其方法 | |
KR20220079753A (ko) | 얼굴 인식에 기초하여 촬영 대상의 온도를 측정하는 방법 | |
US20190138067A1 (en) | Portable apparatus, controlling method and storage medium | |
TWI732627B (zh) | 人臉追蹤測溫系統及其方法 | |
JP2016170709A (ja) | タッチ検出装置 | |
TWI755997B (zh) | 熱成像人臉偵測技術之體溫量測系統與方法 | |
TWI817470B (zh) | 智慧防疫系統及方法 | |
JP2003254832A (ja) | 2次元放射温度計 |