一种温度检测方法、装置及设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种温度检测方法、装置及设备，涉及通信技术领域。该方法包括：获取目标对象的第一关键点信息和第二关键点信息；根据所述第一关键点信息和所述第二关键点信息中相关关键点的偏移信息，确定所述目标对象的目标关键点信息；根据所述目标关键点信息，测量所述目标对象的温度。本发明专利技术的方案，解决了现有的温度检测效率低、准确性差的问题。准确性差的问题。准确性差的问题。

A temperature detection method, device and equipment

【技术实现步骤摘要】
一种温度检测方法、装置及设备


[0001]本专利技术涉及通信
，特别是指一种温度检测方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]现有的人脸测温技术，主要采用：手持式测温和红外热成像测量。其中，手持式测温，需要手持测温仪，手动对准人体额头等位置近距离完成测温；红外热成像测量，是通过红外成像设备，测量一定范围内的温度分布。
[0003]然而，手持式测温需要人为对准待测部位操作，效率较低；红外热成像测量则易受范围内高温物体干扰，无法精确测量所需的人脸温度。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种温度检测方法、装置及设备，以实现更快捷、精确的测温。
[0005]为达到上述目的，本专利技术的实施例提供一种温度检测方法，包括：
[0006]获取目标对象的第一关键点信息和第二关键点信息；
[0007]根据所述第一关键点信息和所述第二关键点信息中相关关键点的偏移信息，确定所述目标对象的目标关键点信息；
[0008]根据所述目标关键点信息，测量所述目标对象的温度。
[0009]可选地，获取目标对象的第一关键点信息，包括：
[0010]通过第一检测模型对所述目标对象的图像数据进行处理，得到所述目标对象的第一关键点信息；
[0011]其中，所述图像数据是所述目标对象的深度图像特征和RGB图像特征的融合特征；
[0012]所述第一检测模型是已构建的基于图像数据确定关键点信息的神经网络模型。
[0013]可选地，所述通过第一检测模型对所述目标对象的图像数据进行处理，得到所述目标对象的第一关键点信息之前，还包括：
[0014]获取所述目标对象的深度图像和RGB图像；
[0015]分别提取所述深度图像的深度图像特征和所述RGB图像的RGB图像特征；
[0016]确定所述深度图像和所述RGB图像的目标权重；
[0017]根据所述目标权重，将所述深度图像特征和所述RGB图像特征组合得到所述融合特征。
[0018]可选地，所述目标权重通过公式计算得到，其中，w为所述目标权重，μ
intra
为所述深度图像和所述RGB图像的类间距离的均值，σ
intra
为所述深度图像和所述RGB图像的类间距离的方差，μ
inter
为所述深度图像和所述RGB图像的类内距离的均值，σ
inter
为所述深度图像和所述RGB图像的类内距离的方差。
[0019]可选地，获取目标对象的第二关键点信息，包括：
[0020]通过第二检测模型对所述目标对象的参考图像进行处理，得到所述目标对象的关键点的二维坐标信息；
[0021]根据所述二维坐标信息和所述关键点的深度信息，得到所述目标对象的第二关键点信息；
[0022]其中，所述参考图像为RGB图像；
[0023]所述第二检测模型是已构建的基于RGB图像确定关键点坐标的神经网络模块。
[0024]可选地，所述偏移信息为偏移距离；
[0025]所述根据所述第一关键点信息和所述第二关键点信息中相关关键点的偏移信息，确定所述目标对象的目标关键点信息，包括：
[0026]根据所述第一关键点信息中每个关键点的三维坐标信息，以及所述第二关键点信息中每个关键点的三维坐标信息，得到相关关键点的偏移距离；
[0027]根据所述偏移距离，选取目标关键点；
[0028]根据所述目标关键点的三维坐标信息，确定所述目标关键点信息。
[0029]可选地，所述根据所述第一关键点信息中每个关键点的三维坐标信息，以及所述第二关键点信息中每个关键点的三维坐标信息，得到相关关键点的偏移距离，包括：
[0030]在同一坐标系内，基于所述第一关键点信息和所述第二关键点信息中相关关键点的三维坐标信息，计算偏移距离。
[0031]可选地，所述根据所述偏移距离，选取目标关键点，包括：
[0032]基于预设数值N，选取N个关键点作为目标关键点，所述N个关键点的偏移距离小于剩余关键点的偏移距离，N为大于或等于1的整数。
[0033]可选地，所述根据所述第一关键点信息中每个关键点的三维坐标信息，以及所述第二关键点信息中每个关键点的三维坐标信息，得到相关关键点的偏移距离，包括：
[0034]在不同坐标系内，基于所述第一关键点信息和所述第二关键点信息中相关关键点的三维坐标信息，计算偏移距离，其中所述不同坐标系的原点为不同的关键点。
[0035]可选地，所述根据所述偏移距离，选取目标关键点，包括：
[0036]计算每个关键点的平均偏移距离；
[0037]基于预设数值M，选取M个关键点作为目标关键点，所述M个关键点的平均偏移距离小于剩余关键点的平均偏移距离，M为大于或等于1的整数。
[0038]可选地，所述根据所述目标关键点的三维坐标信息，确定所述目标关键点信息，包括：
[0039]根据校正参数和所述目标关键点的偏移距离，对所述目标关键点的三维坐标信息进行校正，得到校正的三维坐标信息；
[0040]将所述校正的三维坐标信息作为所述目标关键点信息。
[0041]可选地，所述根据所述目标关键点信息，测量所述目标对象的温度之后，还包括：
[0042]通过温度修正模型对测量得到的温度进行修正，得到目标温度；
[0043]其中，所述温度修正模型的损失函数是基于标准温度差、环境温度和所述目标对象的深度信息设置的。
[0044]为达到上述目的，本专利技术的实施例提供一种温度检测装置，包括：
[0045]获取模块，用于获取目标对象的第一关键点信息和第二关键点信息；
[0046]处理模块，用于根据所述第一关键点信息和所述第二关键点信息中相关关键点的偏移信息，确定所述目标对象的目标关键点信息；
[0047]测量模块，用于根据所述目标关键点信息，测量所述目标对象的温度。
[0048]可选地，所述获取模块包括：
[0049]第一处理子模块，用于通过第一检测模型对所述目标对象的图像数据进行处理，得到所述目标对象的第一关键点信息；
[0050]其中，所述图像数据是所述目标对象的深度图像特征和RGB图像特征的融合特征；
[0051]所述第一检测模型是已构建的基于图像数据确定关键点信息的神经网络模型。
[0052]可选地，所述获取模块还包括：
[0053]获取子模块，用于获取所述目标对象的深度图像和RGB图像；
[0054]提取子模块，用于分别提取所述深度图像的深度图像特征和所述RGB图像的RGB图像特征；
[0055]确定子模块，用于确定所述深度图像和所述RGB图像的目标权重；
[0056]特征融合子模块，用于根据所述目标权重，将所述深度图像特征和所述RGB图像特征组合得到所述融合特征。
[0057]可选地，所述目标权重通过公式计算得到，其中，w为所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种温度检测方法，其特征在于，包括：获取目标对象的第一关键点信息和第二关键点信息；根据所述第一关键点信息和所述第二关键点信息中相关关键点的偏移信息，确定所述目标对象的目标关键点信息；根据所述目标关键点信息，测量所述目标对象的温度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取目标对象的第一关键点信息，包括：通过第一检测模型对所述目标对象的图像数据进行处理，得到所述目标对象的第一关键点信息；其中，所述图像数据是所述目标对象的深度图像特征和RGB图像特征的融合特征；所述第一检测模型是已构建的基于图像数据确定关键点信息的神经网络模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过第一检测模型对所述目标对象的图像数据进行处理，得到所述目标对象的第一关键点信息之前，还包括：获取所述目标对象的深度图像和RGB图像；分别提取所述深度图像的深度图像特征和所述RGB图像的RGB图像特征；确定所述深度图像和所述RGB图像的目标权重；根据所述目标权重，将所述深度图像特征和所述RGB图像特征组合得到所述融合特征。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标权重通过公式计算得到，其中，w为所述目标权重，μ
intra
为所述深度图像和所述RGB图像的类间距离的均值，σ
intra
为所述深度图像和所述RGB图像的类间距离的方差，μ
inter
为所述深度图像和所述RGB图像的类内距离的均值，σ
inter
为所述深度图像和所述RGB图像的类内距离的方差。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取目标对象的第二关键点信息，包括：通过第二检测模型对所述目标对象的参考图像进行处理，得到所述目标对象的关键点的二维坐标信息；根据所述二维坐标信息和所述关键点的深度信息，得到所述目标对象的第二关键点信息；其中，所述参考图像为RGB图像；所述第二检测模型是已构建的基于RGB图像确定关键点坐标的神经网络模块。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述偏移信息为偏移距离；所述根据所述第一关键点信息和所述第二关键点信息中相关关键点的偏移信息，确定所述目标对象的目标关键点信息，包括：根据所述第一关键点信息中每个关键点的三维坐标信息，以及所述第二关键点信息中每个关键点的三维坐标信息，得到相关关键点的偏移距离；根据所述偏移距离，选取目标关键点；根据所述目标关键点的三维坐标信息，确定所述目标关键点信息。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一关键点信息中每个关键点的三维坐标信息，以及所述第二关键点信息中每个关键点的三维坐标信息，得到相关关键点的偏移距离，包括：
在同一坐标系内，基于所述第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晓宇，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：