[发明专利]一种基于多光谱的人员行动轨迹确定方法

说明书

本发明提供了一种基于多光谱的人员行动轨迹确定方法，包括：通过红外相机获得待识别人员红外图像；根据所述红外图像确定所述待识别人员的体温值，当所述体温值大于预设温度值时，基于可见光相机获得待识别人员的人脸图像；通过所述人脸图像识别所述待识别人员的身份信息；基于所述身份信息确定所述待识别人员的行动轨迹。能够通过红外摄像机迅速捕捉进入相机视场内人员的红外图像，并经过图像去噪处理后准确确定出体温异常的人员。同时，对于体温异常的人员经过人脸识别技术，确定该人员的身份以及其行动轨迹，从而快速做出反应，以避免疫情范围的进一步扩大。

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，具体而言，涉及一种基于多光谱的人员行动轨迹确定方法。

背景技术

随着疫情在全球的蔓延，对进入公共场所的人员进行体温测量势在必行。但是，由于公共场所某些时间段人流量非常大，例如地铁高峰期、超市入口、办公楼上班高峰期等，挨个对进入人员进行体温检测，势必影响各个场所的正常秩序。另外，对于检测到温度异常的人员进行精准识别，并确定其行动轨迹也是非常有必要的，目前，没有任何一种技术手段能够高效的解决上述技术问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于多光谱的人员行动轨迹确定方法，能够解决上述提到的至少一个技术问题。具体方案如下：

根据本发明的具体实施方式，提供一种基于多光谱的人员行动轨迹确定方法，包括：

通过红外相机获得待识别人员红外图像；

根据所述红外图像确定所述待识别人员的体温值，当所述体温值大于预设温度值时，基于可见光相机获得待识别人员的人脸图像；

通过所述人脸图像识别所述待识别人员的身份信息；

基于所述身份信息确定所述待识别人员的行动轨迹。

可选的，所述通过红外相机获得待识别人员红外图像之后还包括：对所述红外图像进行修正，消除所述红外图像的干扰噪声。

可选的，所述对所述红外图像进行修正，消除所述红外图像的干扰噪声，包括：

构建所述干扰噪声的数学模型，所述数学模型满足如下关系：

其中，A_xy表示所述红外图像输出面某一点A(x,y)修正后的输出值，A’_xy表示点A(x,y)修正前的值，k_xy为修正系数，a_xy表示红外相机探测器阵列中点a(x，y)接收到的信号值，m和n分别表示探测器阵列的行数和列数。

可选的，k_xy满足如下关系：

其中，a_xy(H)表示红外相机探测器阵列中点a(x，y)在高温标定时接收到的信号值，a_xy(L)表示红外相机探测器阵列中点a(x，y)在低温标定时接收到的信号值。

可选的，所述通过所述人脸图像识别所述待识别人员的身份信息，包括：

提取所述人脸图像的特征点信息，将所述特征点信息按照面部位置进行归类，构建N个数据集；

对所述数据集中的每一数据进行筛选，删除干扰数据，更新所述数据集；

通过更新的所述数据集构建人脸轮廓图像；

基于所述人脸轮廓图像，与数据库图像进行比对，识别所述待识别人员的身份信息。

可选的，所述对所述数据集中的每一数据进行筛选，删除干扰数据，更新所述数据集，包括：

依次选取每一所述数据集中的所有特征点；