To prevent the spread of coronavirus disease 2019 (COVID-19), preliminary temperature measurement and mask detection in public areas are conducted. However, the existing temperature measurement methods face the problems of safety and deployment. In this paper, to realize safe and accurate temperature measurement even when a person's face is partially obscured, we propose a cloud-edge-terminal collaborative system with a lightweight infrared temperature measurement model. A binocular camera with an RGB lens and a thermal lens is utilized to simultaneously capture image pairs. Then, a mobile detection model based on a multi-task cascaded convolutional network (MTCNN) is proposed to realize face alignment and mask detection on the RGB images. For accurate temperature measurement, we transform the facial landmarks on the RGB images to the thermal images by an affine transformation and select a more accurate temperature measurement area on the forehead. The collected information is uploaded to the cloud in real time for COVID-19 prevention. Experiments show that the detection model is only 6.1M and the average detection speed is 257ms. At a distance of 1m, the error of indoor temperature measurement is about 3%. That is, the proposed system can realize real-time temperature measurement in public areas.


翻译:为了防止2019年科罗纳病毒病(COVID-19)的传播,在公共区域进行了初步温度测量和遮罩检测,但现有的温度测量方法面临安全和部署问题。在本文件中,为了实现安全和准确的温度测量,即使一个人的面部部分模糊不清,我们提议建立一个带有轻量红外线温度测量模型的云端-尖端期际合作系统。使用一台配有RGB镜头和热镜头的双筒望远镜照相机同时捕捉图像配对。然后,提议基于多任务级联相相联网络(MTCNN)的移动探测模型,以实现对 RGB 图像的对面和遮蔽探测。为了精确的温度测量,我们通过侧形转换将 RGB 图像上的面部标志转换为热图像,并在前额上选择一个更准确的温度测量区。收集的信息在实时上传到云层,用于COVID-19的预防。实验显示,检测模型只有61M,平均检测速度为257ms。在1米的距离,室内温度测量误差约3 %。这个拟议系统可实现实际温度测量系统。

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