红外热成像测温系统在疫情防控时期的应用解析

    王涛

    

    

    

    【摘? 要】论文首先介绍了红外热成像测温系统的原理，然后介绍了红外热成像测温系统的应用组成，最后联系2020年疫情期间的实际工作经验，总结出红外热成像测温系统常用的六种场景：基层单位、公共交通、社区、工区、校区和公共场所节点。

    【Abstract】This paper firstly introduces the principle of infrared thermal imaging temperature measurement system， and then introduces the application composition of infrared thermal imaging temperature measurement system. Finally， combined with the actual work experience during the epidemic in 2020， this paper summarizes six commonly applied scenarios of infrared thermal imaging temperature measurement system： grassroots units， public transportation， communities， work areas， campus and public place nodes.

    【关键词】红外热成像;辐射;测温

    【Keywords】infrared thermal imaging; radiation; temperature measurement

    【中图分类号】TN215;R184? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文献标志码】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章编号】1673-1069（2020）07-0166-02

    1 引言

    目前来说，疫情防控面临最大的挑战就是随着复工复产复学的大规模人员流动产生的感染风险，学校、地铁、车站、工厂等都是人员密集的地方，人员来自五湖四海，且层次各不相同，这就要求社会必须时刻提高警惕，既要防止感染源的输入，同时，也要防止感染其他人员。通过红外热成像测温系统，实时对每一位进入公共场所的人员进行体温测量，再通过有线或无线网络将被测人员的人脸及对应的体温信息上传至疫情监控平台数据库，异常体温及时告警，同时，推送告警站点定位及人脸图片等信息，启动预警流程，实现“不漏一人”的目标，筑牢外防输入、内防扩散的数字化防线。

    2 技术原理

    自然界中，一切物体只要其温度高于绝对零度（-273℃）都能辐射电磁波，随着温度变化，电磁波的辐射强度与波长分布特性也随之改变，波长介于0.75～1000μm的电磁波被称为“红外线”，而人类视觉可见的“可见光”介于0.4～0.75μm。红外线在地表传送时，会受到大气组成物质（特别是CO2、H2O、CH4、O3、N2O等）的吸收，强度会明显下降，仅在短波3μ～5μm及长波8～14μm的两个波段有较好的穿透率，通称大气窗口（Atmospheric Window），大部分的红外热成像测温系统就是针对这两个波段进行检测、计算并显示物体的表面温度。此外，由于红外线对绝大部分的固体及液体物质的穿透能力极差，故此，现代红外热成像测温系统的工作原理是使用光电设备来检测和测量物体表面的红外线辐射，即主要通过采集热红外波段（短波3μ～5μm及长波8～14μm）的光，从而探测物体发出的热辐射，再利用红外辐射原理——辐射定律：

    式（1）中，E为辐射的出射度数，单位为W/m3;σ为斯蒂芬-波尔兹曼常数，σ=5.67×10-8W/（m2·K4）;ε为物体的辐射率;T为物体的温度，单位为K;T0为物体周围的环境温度，单位为K。测量出物体所发射的E，就可得出人体温度[1]。原理如图1所示。

    3 系统组成

    红外热成像测温系统由采集识别终端、传输网络、管理平台组成，如图2所示。

    采集识别终端：集测温、人脸识别、口罩佩戴检测、数据上传等功能于一体。测温模块和人脸识别模块可同时完成体温的测量及人脸照片的采集，再利用计算机视觉技术，通过全目标结构化分析技术，对被测人员是否佩戴口罩进行识别，当体温异常及未佩戴口罩时触发终端设备语音报警，启动预警处置流程[2]。

    传输网络：采集识别终端数据的传输可以采用无线（4G或WiFi）传输和有线传输两种方式。

    管理平台：是本系统的核心所在，是执行日常监控、管理采集识别终端设备及修改设备参数、报警处理、应急响应等功能的监控综合管理平台，同时，可将信息上报至辖区管理部门，接入城市管理平台，其是一个互联网架构的网络化平台。基于网络传播模型、智能画像分析、知识图谱挖掘等关键技术，通过疫情相关大数据实时采集、知识关联、融合分析，能够高效追踪人群流动方向和地点、挖掘可疑病毒携带者的行动轨迹、及时发现“高危群体”和超级传播源[3]。

    4 应用场景及模式

    针对人员精准管控场景下的测温需求，通过在出入口部署具备测温功能的手持测温枪、安检门、测温摄像头+高精度黑体、通道闸机等，即可实现对过往人员体温检测和权限控制。如发现体温异常则拒绝其通行，并提醒值守人员进行进一步处置。同时，通过有/无线网络将数据实时传送至区或市的防疫监控管理部门，其工作人员收到预警信息后，立即指派人员奔赴预警点，根据推送的人脸照片找到预警人员，进行体温复检，若确认为发烧，立即带到隔离区并按规定流程处理。在此过程中，实现疫情感染人员位置状态轨迹的点、线、面、体结合，再利用疫情三维实景一张图，赋能防控全息网格化。

    4.1 公共交通

    安检门测温：通过即测温、扫描留痕。

    测温摄像头+高精度黑体：扫描留痕、智能测温、异常告警。

    站台或车厢：扫描留痕。

    通道闸机：加装测温模块，通行即测温。

    4.2 社区

    出入口：扫描留痕、口罩检测、测温枪。

    4.3 工区

    园区出入口：批量测温、扫描留痕、口罩检测。

    楼栋门口：扫描留痕、批量测温、异常告警。

    通道闸机：加装测温模块，通行即测温。

    4.4 公共场所节点

    在疫情防御的关键时期，佩戴口罩是最便捷、最实用的防御手段之一。在公共场所未佩戴口罩，不仅是对自己的不负责，更是对他人生命安全的不负责。利用计算机视觉技术，通过全目标结构化分析技术，对公共区域人员是否佩戴口罩进行识别，一可及时发现未戴口罩的人员，进行预警;二可利用行人再识别技术和大数据处理技术对未戴口罩人员进行轨迹追溯，回溯该目标去过的地方，接触过的群体。

    4.5 应用模式

    红外热成像测温系统的工作流程如图3所示。

    5 结语

    随着疫情的发展，红外热成像测温系统是当前政府机关、企事业、学校等单位复工复产复学的必需设备，属于疫情防控的重要物资。如何尽快研制出一系列更方便快捷、无接触式、全天候、检测率高、实名制关联的测温系统，将是当前努力的方向。后疫情时代，结合AI、大数据、5G等新技术可实现红外热成像测温系统在电力、工矿、医疗等民生领域的应用和航天、军事等国防领域的应用。

    【参考文献】

    【1】邢素霞.紅外热成像与信号处理[M].北京：国防工业出版社，2011.

    【2】邸旭.微光与红外成像技术[M].北京：机械工业出版社，2012.

    【3】王宏志.大数据分析原理与实践[M].北京：机械工业出版社，2017.