[发明专利]用机器学习算法进行温度测量的方法和系统

说明书

一种方法包括捕获图像，以及对捕获的图像执行区域检测。区域检测包括识别在捕获的图像中表示的对象。该方法进一步包括检测所识别的对象的发射率并基于对象的检测到的发射率来确定对象的温度。

技术领域

本发明的实施例涉及基于对象的图像的处理来检测对象的温度。

背景技术

根据常规技术，如果已经确立了对象的发射率，则可以通过分析表示对象的并且当前经由数字相机获得的图像数据来测量对象的温度。众所周知，对象表面的发射率对应于表面在将能量发射为热辐射方面的效果。

然而，当存在若干在图像中表示的不同对象时，由于在图像中的各种对象之间可能存在的发射率的差异，当前实践的技术可能无法为对象提供准确的温度测量。

发明内容

在一些实施例中，一种设备包括数字相机和耦合到数字相机的处理器，以从数字相机接收图像数据。设备进一步包括与处理器通信的存储器。存储器存储程序指令，并且处理器与程序指令一起可操作以对由图像数据表示的图像执行区域检测。区域检测包括识别在图像中表示的对象。处理器进一步可操作以检测对象的发射率并基于检测到的对象的发射率来确定对象的温度。

本发明还提供如下技术方案：

技术方案1. 一种方法，包括：

捕获图像；

对捕获的图像执行区域检测，所述区域检测包括识别在所述捕获的图像中表示的对象；

检测识别的对象的发射率；以及

基于所述对象的检测的发射率来确定所述对象的温度。

技术方案2. 如技术方案1所述的方法，其中所述对象的所述识别包括使用机器学习算法。

技术方案3. 如技术方案2所述的方法，其中所述机器学习算法包括具有卷积神经网络的区域提议R-CNN。

技术方案4. 如技术方案1所述的方法，其中：

所述识别的对象是第一对象；

所述区域检测包括识别在所述捕获的图像中表示的第二对象，所述第二对象不同于所述第一对象；

所述方法进一步包括：

检测所述第二对象的发射率；以及

基于所述第二对象的检测的发射率来确定所述第二对象的温度；

其中所述第二对象的确定的温度不同于所述第一对象的确定的温度。

技术方案5. 如技术方案4所述的方法，其中所述区域检测包括识别在所述捕获的图像中表示的第三对象，所述第三对象不同于所述第一对象和所述第二对象；

所述方法进一步包括：

检测所述第三对象的发射率；以及

基于所述第三对象的检测的发射率来确定所述第三对象的温度；

其中所述第三对象的确定的温度不同于所述第二对象的所述确定的温度，并且还不同于所述第一对象的所述确定的温度。

技术方案6. 如技术方案5所述的方法，进一步包括：

使用所述第一对象、所述第二对象和所述第三对象的所述温度的结果来合成所述捕获的图像的温度图；所述第一对象、所述第二对象和所述第三对象在所述温度图中表示。

技术方案7. 如技术方案1所述的方法，其中所述捕获的图像至少部分是红外图像。

技术方案8. 如技术方案7所述的方法，其中所述捕获的图像部分是可见光图像。