열화상 카메라를 사용한 객체 탐지와 히스토그램 기반의 얼굴 영역 체온 측정 시스템 = Body temperature measurement system based on object detection and histogram using a thermal infrared camera
코로나바이러스감염증(COVID-19)의 확산과 장기간 지속으로 인하여 사람이 빈번하게 다니는 장소의 출입구에 교차 감염을 예방하기 위하여 코로나바이러스감염증의 증상 중 하나인 발열을 확인하는 방법으로 체온 측정이 사용된다. 체온 측정 방법에는 접촉식 체온 측정 방법과 비접촉식 체온 측정 방법 두 가지가 있다. 접촉식 체온 측정 방법은 특정 온도의 기전력을 감지하는 열전대 온도 센서, 저항을 감지하는 RTD(Resistance Temperature Detector)와 Thermistor, 온도에 따라 상태가 변하는 온도 라벨, 액체 온도계, 바이메탈 온도 센서와 같은 종류가 있다[1]. 비접촉식 체온 측정 방법은 적외선으로 온도를 감지하는 적외선 온도계, 열화상 카메라와 같은 종류가 있다[2-4]. 발열의 유무를 확인하여 교차 감염을 예방하는 방법으로 접촉식 체온 측정 방법을 사용하여 발열 유무를 확인하는 것은 교차 감염 예방에 취약하며 사람이 원활하게 이동하는 환경에서도 많은 어려움이 있다. 위와 같은 이유로 비접촉식 체온 측정 방법 중 열화상 카메라를 이용한 발열 유무 확인 방법의 사용 빈도가 증가하고 있다. 그 이유는 열화상 카메라를 이용하면 사람의 이동에 제약이 적으며 비접촉으로 인한 교차 감염 예방에 더욱 효과적이기 때문이다.
더보기Due to the recent spread and long-term continuation of COVID-19, numerous non-contact body temperature measuring equipment is being introduced in public places to prevent cross-infection. Therefore, extensive research on the non-contact body temperature measurement method, using a thermal imaging camera, is being conducted globally. The existing method of measuring the body temperature using a thermal imaging camera has several limitations including a severe temperature deviation while measuring the body temperature, blurring of the location of the set measuring point, or not obtaining an accurate measurement due to impediments. To overcome these limitations, we used deep learning to detect faces in thermal images, and measure the body temperature using a multipoint-based image processing with histograms of the detected areas. The proposed deep-learning-based method exhibited several advantages such as higher accuracy, wide area coverage, and efficient detection irrespective of impediments. Compared to the conventional body temperature measurement, that proposed in this paper resulted in an average body temperature measurement error rate of less than 2%.
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