校园无感非接触式体温抓拍上报系统

李博 胡斌

摘要：本文主要研究了一种基于人脸识别技术与红外热成像测温技术的“校园无感非接触式体温抓拍上报系统”，把身份识别功能与体温检测功能集成到一起，实现了体温非接触式快速测量、自动记錄、报警提示、数据云存储。学生在宿舍、教室、食堂等出入口经过时，无感“刷脸”即可把实时体温数据与学生的真实身份相关联，并将数据实时上传校园管理中心，从而确保校园疫情防控数据的及时性、准确性。

关键词：人脸识别;红外测温;防疫抗疫

一、背景

新冠疫情反复发作，各高校里学生每日体温测量上报成为一项非常重要的工作。但是目前学生体温测量大多采用学生自行测量、自行记录上报的模式，测量的准确性与数据的真实性较大依赖于学生的自觉性。由于测量方式的局限性，给部分学生有机会偷懒钻了空子，随便乱填数据敷衍，这种情况难以避免，且危害较大，因为每日基础体温数据直接关系到每位学生的健康状况，是最直接重要的第一手校园防疫数据，其真实性、及时性、完整性必须要得到充分的保障。因此，目前这种完全依靠学生自觉的手动测温及上报系统不能满足当前严峻的防疫抗疫、复工复学形势，存在很大的安全隐患。

本文研究一种基于人脸识别技术与红外测温技术的“校园无感非接触式体温抓拍上报系统”，该系统布置在宿舍、教室、食堂、图书馆等校园内常见的出入口位置，学生通过这些出入口时，不需停留，自动完成非接触式无感“刷脸测温”，且系统支持带口罩人脸识别，如有体温异常情况则当场发出报警提示，学生实时体温数据与其真实身份相关联，测量结果数据通过网络实时上传校园管理中心，后台数据库将对每位学生的健康状况进行大数据分析，分析的结果将为全校防疫抗疫工作提供有力的数据支持。

二、内容

采用人脸识别技术、红外热成像测温技术、网络技术、大数据技术等，构建覆盖全校的“无感不停留”体温检测网络，学生出入寝室楼、食堂、教室实训室、图书馆等各处，学生在日常学习生活当中不知不觉就完成了每日多次的体温检测，实时数据即刻上传管理中心以供分析管理。“校园无感非接触式体温抓拍上报系统”主要包括以下功能模块：

（1）人脸识别模块

本模块主要功能是对学生进行身份识别，设计了基于face++的人脸识别系统。使用python的requests库，实现face++的API接口的调用，并使用Opencv调用摄像头拍照，进行人脸识别。

首先调用人脸识别Detect API，上传图片进行人脸检测，对检测到的人脸将给出face_token作为唯一标识。然后创建一个人脸的集合 FaceSet，用于存储人脸标识 face_token。然后进行识别搜索，在Faceset中找出与目标人脸最相似的一张或多张人脸。

（2）口罩模块

由于疫情期间，学生经常佩戴口罩，这给传统人脸识别系统带来检测困难。为此，本模块从算法和数据两个角度出发，针对戴口罩人员的人脸识别技术进行了模型优化与用户体验度升级：在算法层面，引入注意力机制，加大鼻部以上特征的训练权重，使模型更加关注非遮挡人脸区域，此外，还显示引入局部人脸区域提取人脸特征，融合到全局人脸特征。

在数据层面，本模块通过合成各类口罩模板添加到数据集中，以模拟佩戴口罩真实场景，使得常规人脸识别模型能很好地迁移到佩戴口罩场景。上述两方面优化，将使在佩戴口罩场景下的人脸识别通过率提升至接近常规人脸识别通过率。

（3）体温检测模块

本模块的主要功能是对进入监测区域的学生自动进行非接触式体温检测。采用HT32F1656单片机作为嵌入式处理器，采用高精度热成像摄像机+黑体方案，通过黑体的实时测温矫正，保证相机测温精度。在热成像摄像机核心探测器上采用400*300分辨率探测器，实现更高图像质量、更大视场角与更广测温覆盖范围。通过高可靠的探测器金属封装技术，大幅减少温飘影响，配合黑体保障不同环境下的高精度测温，提升检出率。配合7.5mm与13mm镜头，实现最远可达3米的精准测温距离，极大满足校园内高密度人群快速部署、远距离、精准测温需求。检测结果数值会在显示屏实时显示。若结果值属于正常人体温度范围（35.0℃-37.2℃），则现场点亮绿灯;若高于正常人体温度范围，则现场点亮红灯，并播放一段提示音，录音内容为“体温异常，请原地待命，等待医务人员现场处理”。

（4）云端通信模块

本模块将前端设备采集到的数据通过终端无线WIFI发送至云端服务器，运营商物联网开放平台OneNET提供的接入协议和平台功能，终端将数据即时推送至云平台，云平台根据推送的数据进行云端数据更新。

通信模块将人脸识别数据、体温数据等上传云服务器的流程是：先通过WIFI连接路由器，经校园网关以HTTP协议接入OneNET平台，对数据组包，通过POSY请求上传数据。

本文所研究的内容，主要解决以下问题：

（1）有效地杜绝学生每日基础体温数据不准确的情况的发生，可以在校园内很多点对学生进行无感测温，不影响其正常学习生活，不占用其时间，极大地节省了学生的时间和精力;

（2）系统支持戴口罩人脸识别技术，学生戴口罩或不戴口罩，都能识别身份信息。

（3）本地测量结果异常报警可以有效地提醒相关学生立刻停止一切活动，原地待命接受检查，从而极大降低接触的风险和范围;

（4）测量数据实时上传学校防疫抗疫管理中心，平台软件可以精确地对每个学生的健康数据进行数据分析，防疫工作的效率、精准性都将得到大幅提升。

该系统对于校园复学工作的有序开展、提升学生日常管理水平，都具有非常重要的意义，且系统经过适当改造，亦可广泛应用于社区、小区、工厂、园区等各类场景。

三、特色

本文研究的“校园无感非接触式体温抓拍上报系统”具有以下特色：

（1）把身份自动即时识别与体温实时测量相结合，有效避免数据不实的情况;

（2）实现校园内“无感、无接触、不停留”的体温检测，效率高、体验佳;

（3）研究了口罩人脸识别算法，实现戴口罩一样能准确识别身份信息功能;

（4）采用大数据技术分析管理全校学生体温数据，实现管理手段的精准化。

小结：“无感非接触式体温抓拍上报系统”采用人脸识别、口罩识别、红外热成像测温、无线网络与大数据等技术，能有效地解决目前存在的学生体温日报数据漏报、错报的隐患。系统体验感好，能极大地节省学生的时间和精力，也能有效提高管理部门的工作效率，从而全面降低在该方面的防疫抗疫工作成本，并且能够向社区、小区、企事业单位进行推广应用，具有十分重要的经济和社会效益。

作者简介：姓名：李博，出生年月：1980年10月，性别：男，民族：汉族，籍贯：江西省，单位（学校）：浙江工业职业技术学院，学历：研究生，职称：讲师，研究方向：建筑智能化工程技术。