非接触式智能测温研究

韩昌林　郭金朋　陆洲

摘要：文章总结了当前常用的测温方法和工具，并对主流厂商的测温产品进行了归纳。随后设计并实现了基于红外热成像的非接触式测温系统。测试结果表明，该系统具备较好的应用能力。

关键词：测温；非接触式；红外热成像

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）13-0124-03 开放科学（资源服务）标识码（OSID） ：

0 引言

当前，人体智能测温具备非接触式、快速检测、易于操作和管理等特点，在公共安全防范过程中起到重要作用，从而被广泛地部署在机场、地铁站、大型综合商场、工业园区等场景的出入口，更加实时、准确、全面地为安全防控提供强有力的支撑[1]。

1868年，Wunderlich[2-3]研究了发烧患者的体温，确定了体温作为临床诊断的指标，开启了精密仪器协助医学诊断。在新冠疫情期间，医疗界在开展预防救治工作的同时，及时总结COVID-19的临床特点，为COVID-19的救治工作提供指导。朱愿超等[4-5]在归纳COVID-19的临床特点时指出，发热为关键症状，发病患者体温通常大于38℃。在参与研究的患者中，发热患者占比83%。在对武汉地区住院患者的研究中发现，98.6%[6-7] 都有发热症状。Melanie 等[8] 对欧洲COVID-19进行研究，也发现发热与新冠感染强相关。发热是新冠肺炎主要症状之一，在疫情防控中可作为初筛指标。体温作为重要的参数随机被确认下来，其测量显得尤为重要。

1 常见的测温方法

根据温度的测量方式和传感器的使用方式的不同，可以分为两种，即接触式和非接触式[9]。在接触法测温中，常见的方法是热电偶法和等离子体法。这类测试方法操作难度低、设备简单，检测到的温度是检测对象的真实温度。例如水银温度计、额温枪等。缺点是操作人员需与被测对象近距离接触，同时低检测效率可能导致聚集拥堵，在实际应用中存在交叉感染的风险。

接触式测温工具如表1所示。

非接触式测温方法主要有红外热成像法[10-11]、发射吸收光谱法和光纤测温法等[12]。常见的应用包括红外热成像测温仪等。非接触法具有测温速度快（可在2～3 s响应）、远距离测温（3～10 m） 和检测准确度高（0.1℃） 等优势。从产品形态上看，常见的非接触测温产品有红外热成像测温系统、测温门和测温人脸识别设备，如表2所示。

当前，非接触式红外人体测温仪在技术上得到了迅速发展。海康威视、大华、旷视、中电科11所、百度、格灵深瞳、宇视科技、同方威视等企业积极推出了多款智能测温产品。大华、格灵深瞳和高德主要关注于提供测温设备，以热成像测温仪为主，测温精度为±0.3℃，速度在15人/秒；阿里、旷视科技、商汤科技和百度则利用自己强大的技术背景，引进AI算法。这四家的主要贡献是结合自身算法研究的优势，开发出智能管理平台。

2 红外热成像测温系统设计

红外热成像测温系统设计始于1934 年，Hardy 等[13]阐述了人体红外辐射的生理作用，并提出将人体皮肤视为黑体辐射器的概念。他确立了红外技术对温度测量的诊断意义。在疫情防控中，红外热成像测温方法的优点包括非接触、探测距离远、精度高和响应速度快。基于红外热成像测温方法的测温系统在软件功能上较为丰富，可结合图像处理技术，实现对测试目标进行人体检测、人脸抓拍识别、口罩识别、温度异常告警等功能，得到了广泛的应用。

2.1 红外测温的基本原理

自然界的物体是由分子和原子构成的，分子和原子每时每刻都在不断地运动，这一运动的宏观表现就是热。一般我们使用“温度”来度量热运动。凡是具有温度属性的物体，都会向外发射电磁波。根据波长对电磁波进行区分，定义波长在0.001～1 mm的为红外线。凡是绝对温度大于零度（-273℃） 的物体都能辐射与自身性质、温度相关的电磁波能量，电磁波能量的交换方式通常以红外辐射的方式进行。分子、原子进行热运动形成红外线，因此称之为热辐射。分子和原子的运动愈剧烈，辐射的能量愈大，反之，辐射的能量愈小。其辐射强度则与物体的温度相关。

在实际应用中，物体热辐射的红外线首先穿过光学镜头，而后由红外探测器接收。红外探测器探测出被测物体的红外辐射的强弱，并将探测结果传输给信号系统。信号系统根据红外热辐射的强弱与温度、图像值的对应关系，输出符合物体表面温度特征的灰度图像并显示出来，灰度的不同代表温度不同，如图1所示。

2.2 红外热成像测温系统基本组成

根据红外测温的基本原理，工业界设计出了红外热成像摄像机，其组成一般包括光学镜头、红外探测器、信号转换模块和图像处理模块等，如图2所示。

使用红外热成像摄像机测量被测物体表面的温度，其主要优势有：

1） 对大面积且温度分布不均匀的物体的测量；2） 对限定区域内发现的过热温度（区域）进行快速标定。

根据红外测温的基本原理，热成像过程要经过大气、光学镜头、信号、图像等环节，最终热辐射被转换为热成像图像。由于环境因素和红外测温设备本身的性质，在将红外热辐射换算为温度值前，要经过一系列的修正，这一修正即校准[14]。校准的目的有两个：1） 对红外测温设备内部的热辐射进行补偿；2） 将被测物体的热辐射换算为温度值。目前，常用的校准方法是在红外测温设备前（2～3m处）安装固定的黑体。

普朗克于1900年建立了黑体辐射定律的公式[15]。黑体发射的辐射能量与温度之间的关系是非线性的，通过普朗克辐射定律和热像仪光谱响应对二者之间的关系进行计算。红外测温的关键是通过黑体建立红外热辐射和温度的关系，对不同温度值的黑体，将黑体精确温度值与测量值进行数学拟合，获取到校准曲线。在不同的参数（参数指环境因素、温度值等）条件下得到校准曲线，在测量被测物体进行温度时，找出对应的校准曲线表，得出被测物体的温度值。黑体对红外测温设备进行热源标定，降低成像过程中图像灰度值同被测物体温度之间的误差，帮助红外测温系统精确的测温曲线，实现实时的、准确的测温功能。

将黑体看作一个恒温目标，作为基准。在实际部署中，黑体安装在摄像机的视野里，红外热成像摄像机对黑体进行持续的温度测量，以此实时进行测温校准，以保证人体测温精度在±0.3℃的要求。独立使用热成像摄像机进行人体测温，其误差为±1℃，因此，没有黑体的热成像测温系统是没有实际意义的。

3 红外热成像测温系统的实现

红外热成像测温系统在部署时，应尽量避免暴露在室外，以减小环境因素对测量结果的影响。在本文设计的红外热成像测温系统中，图像采集设备包括可见光摄像机和热成像相机模块。首先，在可见光场景下，通过人脸检测算法标定人脸的位置，然后将位置参数传递给热成像相机，在热成像图像中相应的位置标定出人脸。获取到温度参数后，将温度与设置的阈值对比，一旦超过阈值，则触发告警并抓取人脸截图。本文设置的阈值是37.3℃。系统流程如图3所示。

将红外热成像测温系统部署在市内空旷区域，室温维持在28℃，测试环境如图4所示。

测试时，模拟正常体温人员测试过程和异常体温人员，体温异常告警阈值为37.3℃。正常体温人员测试过程如图4所示，被测对象进入测试区域，如图（a） ，图5（b） 为被测对象对应的红外热成像图像，通过5人脸检测算法，判定被测对象为“人”，即标定被测对象人脸。在如图5（c） 所示，标定被测对象人脸并给出被测对象体温值为36.4°C，未超过告警阈值，图5（d） 是图5（c） 对应的红外热成像图像。

异常体温人员模拟测试过程如图6所示，被测对象进入测试区域前，接受太阳暴晒，提高体表温度，图6（a） 中被测对象进入测试区域，图6（b） 为被测对象实时的红外热成像图像，如图6（c） 所示，标定被测对象人脸并给出被测对象体温值为37.3°C，超过体温异常告警阈值，语音提示现场管理人员手动二次筛查，并截取体温异常人员人脸图片如图（7） 所示。图6（d） 是图6（c） 对应的红外热成像图像。

本文对系统进行了多目标测试，如图8所示，测得并行人数为10～15人。红外热成像测温系统测试取得参数如表3所示。

4 结束语

本文提出了红外热成像测温系统的设计思路，并对设计的红外热成像测温系统进行了验证。实验表明，该系统具有较好的测试效果。然而，在实际应用中，红外热成像测温系统仍然存在一些亟待解决的问题：1） 受环境因素影响较大，容易产生温度漂移；2） 系统部署需要严格的工程勘察；3） 智能化分析有待加强。因此，在今后的工作中，可以针对上述三点继续开展研究。

【通联编辑：唐一东】