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松江區(qū)數(shù)字哨兵操作

來源: 發(fā)布時(shí)間:2022-06-18

    溫度矩陣獲得模塊,用于根據(jù)人臉圖像采集場(chǎng)景對(duì)有效區(qū)域矩陣進(jìn)行修正,獲得有效區(qū)域矩陣對(duì)應(yīng)的真實(shí)溫度矩陣;真實(shí)溫度獲得模塊,用于對(duì)真實(shí)溫度矩陣中的溫度數(shù)值進(jìn)行加權(quán)計(jì)算,獲得目標(biāo)人臉的真實(shí)溫度??蛇x地,在本申請(qǐng)實(shí)施例中,區(qū)域矩陣獲得模塊,包括:圖像關(guān)鍵識(shí)別模塊,用于識(shí)別出人臉圖像中的多個(gè)關(guān)鍵點(diǎn),多個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)表征圖像中的有效臉部區(qū)域的關(guān)鍵位置;矩陣映射篩選模塊,用于根據(jù)人臉圖像中的多個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)對(duì)人臉溫度矩陣進(jìn)行映射和篩選。可選地,在本申請(qǐng)實(shí)施例中,溫度矩陣獲得模塊,包括:人眼間距獲得模塊,用于對(duì)多個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行分析,獲得人臉眼間距,人臉眼間距表征人臉圖像中的兩個(gè)眼睛之間的距離;采集距離確定模塊,用于根據(jù)預(yù)設(shè)標(biāo)尺比例和人臉眼間距,確定目標(biāo)人臉與人臉溫度矩陣的采集設(shè)備之間的采集距離;***修正操作模塊,用于根據(jù)采集距離對(duì)有效區(qū)域矩陣進(jìn)行***修正,***修正用于補(bǔ)償采集距離導(dǎo)致的熱量流失??蛇x地,在本申請(qǐng)實(shí)施例中,溫度矩陣獲得模塊,包括:環(huán)境矩陣獲得模塊,用于獲得環(huán)境溫度矩陣,環(huán)境溫度矩陣表征對(duì)目標(biāo)人臉的背景環(huán)境進(jìn)行采集獲得的溫度矩陣;矩陣差異計(jì)算模塊,用于計(jì)算人臉溫度矩陣和環(huán)境溫度矩陣之間的差異值。**提高通行效率,使用體驗(yàn)更友好,同時(shí)防止假碼現(xiàn)象出現(xiàn)。松江區(qū)數(shù)字哨兵操作

    包括:人臉圖像識(shí)別模塊,用于對(duì)人臉圖像進(jìn)行人臉識(shí)別,獲得人臉圖像對(duì)應(yīng)的人臉標(biāo)識(shí)信息。溫度信息發(fā)送模塊,用于向終端設(shè)備發(fā)送目標(biāo)人臉的真實(shí)溫度和人臉標(biāo)識(shí)信息。應(yīng)理解的是,該裝置與上述的人臉測(cè)溫方法實(shí)施例對(duì)應(yīng),能夠執(zhí)行上述方法實(shí)施例涉及的各個(gè)步驟,該裝置具體的功能可以參見上文中的描述,為避免重復(fù),此處適當(dāng)省略詳細(xì)描述。該裝置包括至少一個(gè)能以軟件或固件(firmware)的形式存儲(chǔ)于存儲(chǔ)器中或固化在裝置的操作系統(tǒng)(operatingsystem,os)中的軟件功能模塊。請(qǐng)參見圖10示出的本申請(qǐng)實(shí)施例提供的電子設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖。本申請(qǐng)實(shí)施例提供的一種電子設(shè)備400,包括:處理器410和存儲(chǔ)器420,存儲(chǔ)器420存儲(chǔ)有處理器410可執(zhí)行的機(jī)器可讀指令,機(jī)器可讀指令被處理器410執(zhí)行時(shí)執(zhí)行如上的方法。本申請(qǐng)實(shí)施例還提供了一種存儲(chǔ)介質(zhì)430,該存儲(chǔ)介質(zhì)430上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序,該計(jì)算機(jī)程序被處理器410運(yùn)行時(shí)執(zhí)行如上的方法。其中,存儲(chǔ)介質(zhì)430可以由任何類型的易失性或非易失性存儲(chǔ)設(shè)備或者它們的組合實(shí)現(xiàn),如靜態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(staticrandomaccessmemory,簡(jiǎn)稱sram),電可擦除可編程只讀存儲(chǔ)器(electricallyerasableprogrammableread-onlymemory,簡(jiǎn)稱eeprom)。松江區(qū)數(shù)字哨兵操作一定要依靠科技手段提升核驗(yàn)健康碼的準(zhǔn)確性。

    上述步驟s131中的獲得人臉眼間距的實(shí)施方式例如:使用預(yù)先訓(xùn)練的區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(regionconvolutionalneuralnetwork,rcnn)從多個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)對(duì)應(yīng)的局部區(qū)域中確定出兩個(gè)眼睛對(duì)應(yīng)的區(qū)域,再根據(jù)兩個(gè)眼睛對(duì)應(yīng)的區(qū)域分別確定出兩個(gè)眼睛對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵點(diǎn),具體例如:眼睛對(duì)應(yīng)的區(qū)域包括眼睛對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵點(diǎn),因此,只需判斷關(guān)鍵點(diǎn)是否在眼睛對(duì)應(yīng)的區(qū)域,即可獲得兩個(gè)眼睛對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵點(diǎn),然后計(jì)算兩個(gè)眼睛對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵點(diǎn)之間的距離,獲得人臉圖像上的人臉眼間距;其中,這里的rcnn是***個(gè)成功將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到目標(biāo)檢測(cè)上的算法;rcnn基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、線性回歸和支持向量機(jī)(supportvectormachine,svm)等算法,來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)的目的。rcnn的基本原理為:可以在圖片上使用窮舉法選出所有物體可能出現(xiàn)的區(qū)域框,對(duì)這些區(qū)域框提取特征并使用圖像識(shí)別方法分類,得到所有分類成功的區(qū)域后,通過非極大值抑制輸出結(jié)果。由rcnn演化出來的fastrcnn和fasterrcnn,這里的fastrcnn和fasterrcnn均是在rcnn上作出的改進(jìn)。步驟s132:根據(jù)預(yù)設(shè)標(biāo)尺比例和人臉眼間距,確定目標(biāo)人臉與人臉溫度矩陣的采集設(shè)備之間的采集距離。請(qǐng)參見圖7示出的本申請(qǐng)實(shí)施例提供的確定采集距離的其中一種實(shí)施方式的示意圖。

    先介紹本申請(qǐng)實(shí)施例所涉及的一些概念:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutionalneuralnetworks,cnn),是一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工神經(jīng)元可以響應(yīng)周圍單元,可以進(jìn)行大型圖像處理;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以包括卷積層和池化層。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常應(yīng)用于序列類的數(shù)據(jù)處理;二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常應(yīng)用于圖像類文本的識(shí)別;三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像以及視頻類數(shù)據(jù)識(shí)別。卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutionalrecurrentneuralnetworks,crnn),是指包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutionalneuralnetworks,cnn)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recurrentneuralnetwork,rnn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;crnn例如可以是一種卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),可以用于解決基于圖像的序列識(shí)別問題,基于圖像的序列識(shí)別問題例如可以是場(chǎng)景文字識(shí)別問題。支持向量機(jī)(supportvectormachine,svm),是指一種監(jiān)督式的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,即通過將向量映射到一個(gè)更高維的空間里,在這個(gè)空間里建立有一個(gè)**大間隔超平面,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)樣本進(jìn)行分類或回歸分析,那些在間隔區(qū)邊緣的訓(xùn)練樣本點(diǎn)即為支持向量。svm在高維或無限維空間中構(gòu)造超平面或超平面**。支持人證比對(duì),體溫檢測(cè),核酸結(jié)果查詢,**疫苗接種記錄,口罩識(shí)別,門禁考勤等功能。

    黑體輻射中的短波長(zhǎng)輻射所占比例增加;③隨著溫度的升高,黑體輻射曲線***提高,即在任一指定波長(zhǎng)處,與較高溫度相應(yīng)的光譜輻射度也較大,反之亦然。以上關(guān)系曲線的成立正是因?yàn)楹隗w的光譜輻射功率Pb(λT)與***溫度T之間滿足普朗克定理懶得打字所以直接網(wǎng)上找了。。其中Pb(λT)為黑體輻射的出射角λ就是波長(zhǎng),T是***溫度,c1與c2是輻射常數(shù)。黑體輻射定律太麻煩了~( ̄▽ ̄~)~就講到這里了。。。接下來講個(gè)體外話,紅外測(cè)溫為測(cè)量人體溫度提供了快速,非接觸式的測(cè)量手段,且靈敏度高(23攝氏度時(shí)誤差處于正負(fù)百分之1),壽命長(zhǎng),范圍從-32攝氏度到400攝氏度。以上內(nèi)容只是測(cè)溫安檢門原理的冰山一角,如果題主還想了解紅外測(cè)溫的誤差分析與不同測(cè)溫方法。本單位的“場(chǎng)所碼”在“一網(wǎng)通辦”網(wǎng)站、“隨申辦”移動(dòng)端在線申領(lǐng)并安排工作人員引導(dǎo)督促進(jìn)場(chǎng)人員掃碼。松江區(qū)數(shù)字哨兵操作

健康碼人臉識(shí)別測(cè)溫一體機(jī)支持國家***平臺(tái)健康碼驗(yàn)證識(shí)別,同時(shí)支持全國各地的健康碼對(duì)接開發(fā)。松江區(qū)數(shù)字哨兵操作

    該實(shí)施方式可以包括如下步驟:步驟s134:獲得環(huán)境溫度矩陣。環(huán)境溫度矩陣,是指表征對(duì)目標(biāo)人臉的背景環(huán)境進(jìn)行采集獲得的溫度矩陣;具體例如:若目標(biāo)人臉附近有較大的熱量來源,那么這些熱量來源會(huì)投射在人臉區(qū)域,從而導(dǎo)致測(cè)量出的溫度過高,因此,通過溫度矩陣設(shè)備測(cè)量獲得環(huán)境溫度矩陣,可以根據(jù)環(huán)境溫度矩陣排除大量熱源對(duì)測(cè)溫的影響因素。上述步驟s134中的環(huán)境溫度矩陣的獲得方式包括:***種方式,使用溫度矩陣設(shè)備對(duì)沒有目標(biāo)人臉的環(huán)境溫度進(jìn)行采集,獲得環(huán)境溫度矩陣,或者通過多次對(duì)沒有目標(biāo)人臉的環(huán)境溫度進(jìn)行采集,獲得多個(gè)溫度矩陣,將多個(gè)溫度矩陣的平均值確定為環(huán)境溫度矩陣;第二種方式,其他終端設(shè)備向電子設(shè)備發(fā)送環(huán)境溫度矩陣,然后電子設(shè)備接收其他終端設(shè)備發(fā)送的環(huán)境溫度矩陣;第三種方式,使用瀏覽器等軟件獲取互聯(lián)網(wǎng)上的環(huán)境溫度矩陣,或者使用其它應(yīng)用程序訪問互聯(lián)網(wǎng)獲得環(huán)境溫度矩陣;第四種方式,獲取預(yù)先存儲(chǔ)的環(huán)境溫度矩陣,具體例如:從文件系統(tǒng)中獲取環(huán)境溫度矩陣,或者從數(shù)據(jù)庫中獲取環(huán)境溫度矩陣。步驟s135:計(jì)算人臉溫度矩陣和環(huán)境溫度矩陣之間的差異值。上述步驟s135的實(shí)施方式例如:將人臉溫度矩陣減去環(huán)境溫度矩陣。松江區(qū)數(shù)字哨兵操作

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