张 骏,朱 标,吉 涛

(中航华东光电有限公司 国家特种显示工程技术研究中心 特种显示国家实验室,安徽 芜湖 241002)

1 引 言

2019年,武汉市爆发新型冠状病毒疫情,疫情扩展速度快,短短2周便传播到全国各地。该病毒的主要症状之一就是体温异常,因此体温检测成为监控疫情的重要手段。人工智能与热红外测温相结合的各种检测系统纷纷亮相,旷视科技将可见光条件下检测戴口罩遮挡的人脸技术和热红外技术相集合,推出了“旷视AI测温系统”,商汤科技也相应的推出了人脸识别、无感测温与无感通行结合的出入口通行模块,通过该模块可以快速的检测出人员有无佩戴口罩,规范员工佩戴口罩进出。目前提出的智能监控系统,更多的是基于可见光下的人脸检测(包括戴口罩遮挡),再通过可见光图像和红外图像的配准,将可见光下检测到的人脸区域应用到红外图像中。而这类智能监控系统,对于硬件依赖较大,必须使用配准好的双光(可见光+热红外)采集设备。针对此种局限本文提出了一种基于MobileNet-SSD网络的红外人脸检测算法,可直接检测出热红外图像中的人脸区域。

2 SSD网络

SSD(Single Shot MultiBox Detector)算法,是一种端到端的单次多框实时检测的深度神经网络模型[1],融合了YOLO的回归思想[2]和Faster RCNN[3]的候选框机制。该算法利用回归的思想极大的减少了神经网络的计算量,提升了算法的运行速度。算法中不需要生产候选框,而是直接提取输入图像的特征信息,然后直接在特征图上回归这个位置的边界框以及对物体进行分类；……