[发明专利]一种基于神经网络的体温测量方法和计算机可读存储介质

说明书

本发明提供了一种基于神经网络的体温测量方法。本发明的所述神经网络包括互连的多个神经元，每个神经元标记有互连权重，所述方法通过对所述神经网络进行训练来对所述互连权重进行赋值，并通过对所述神经网络进行学习来对所述互连权重进行校准。采集人脸多个部位的温度，将人脸多个部位的温度作为所述神经网络的输入，基于已经完成互连权重训练和校准的所述神经网络输出人体温度。本发明的基于神经网络的体温测量方法具有精准度更高、误差度更小的有益技术效果。

技术领域

本发明涉及人体温度测量领域，具体涉及一种基于神经网络的体温测量方法和计算机可读存储介质。

背景技术

体温异常是新冠肺炎疫情主要症状。目前，较为常用的体温检测是额温枪、耳温枪和温度计等测温设备，但必须依靠人工挨个检测，对于人流量密集的场所需要投入大量人力物力，耗时较长，且需要近距离接触。

随着各地陆续复工，写字楼、园区等上班场所和学校为测体温排起长队的现象多有出现。如何实现体温准确和快速测量，减少对人们正常工作生活的影响，以及避免因排队测温引起的病毒传播风险，成为社会复工过程中的一个重要需求。

虽然现有技术中已经应用神经网络技术来实现人体温度测量，但是现有的神经网络的温度测量存在数据精度不够精准，误差较大，不能满足疫情防控等对人体温度检测要求严格的场合需求。

发明内容

为解决现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于神经网络的体温测量方法和计算机可读存储介质。

一种基于神经网络的体温测量方法，所述神经网络包括互连的多个神经元，每个神经元标记有互连权重，通过对所述神经网络进行训练对所述互连权重进行赋值，通过对所述神经网络进行学习来对所述互连权重进行校准，所述方法包括：

将所述互连权重调整到初始值，向所述神经网络输入多个预定训练输入，以在预定训练周期内由所述神经网络进行处理，在所述预定训练周期结束时产生输出，同时将每个训练输入与对应的预定训练输出相关联，在所述预定训练周期结束时对所述神经网络的输出进行采样，并将所述输出与所述相应的预定训练输出进行分析，基于训练结果对所述互连权重进行赋值操作；

将所述互连权重减小第一预定因子，以预定次数执行第一学习过程，基于第一学习规则将所述神经网络从训练状态转换为学习状态，用与所述学习状态相对应的互连权重来校准所述互连权重；和/或，将所述互连权重增加第二预定因子，以执行预定次数的第二学习过程，基于第二学习规则将所述神经网络从训练状态转换为学习状态，用与学习状态相对应的互连权重来校准所述互连权重；

采集人脸多个部位的温度，将人脸多个部位的温度作为所述神经网络的输入，基于已经完成互连权重训练和校准的所述神经网络输出人体温度。

优选的，所述神经网络包括BP神经网络。

优选的，对所述温度数据进行放大处理、滤波处理和去燥处理。

优选的，以预定次数执行第一学习过程和/或以执行预定次数的第二学习过程，所述第一预定印章/或第二预定因子对于每次学习过程都是恒定的。

优选的，当输出的人体温度大于预设阀值时以语音、声光、动画之一或其组合方式进行报警。

一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法。

现对于现有技术，本发明的有益技术效果在于：本发明的所述神经网络包括互连的多个神经元，每个神经元标记有互连权重，所述方法通过对所述神经网络进行训练来对所述互连权重进行赋值，并通过对所述神经网络进行学习来对所述互连权重进行校准。采集人脸多个部位的温度，将人脸多个部位的温度作为所述神经网络的输入，基于已经完成互连权重训练和校准的所述神经网络输出人体温度。本发明的基于神经网络的体温测量方法具有精准度更高、误差度更小的有益技术效果。