【摘 要】
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非接触式温度测量是应对“新冠”、流感等传播性疫情进行大流量防疫筛查的有效手段，可以避免交叉感染的风险，能够实现公共场合的人体体温监测。本文基于YOLOv5和红外相机设计了人像识别及测温系统，使用红外图像进行人脸目标检测，提出了一套依靠人脸及遮挡物的额头区域辅助定位算法。针对人像以及有眼镜、口罩、帽子等遮挡情况构建了数据集，对红外图像的人像识别进行了训练和预测，实现了针对面部感兴趣区域（额头）的精准
【基金项目】
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国家自然科学基金（52105574）； 河南省重点研发与推广专项（科技攻关）项目（222102220079）； 河南省高等学校青年骨干教师培养计划（2019GGJS082）； 河南省高等学校重点科研项目基础研究计划项目（17A460003）资助；
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非接触式温度测量是应对“新冠”、流感等传播性疫情进行大流量防疫筛查的有效手段，可以避免交叉感染的风险，能够实现公共场合的人体体温监测。本文基于YOLOv5和红外相机设计了人像识别及测温系统，使用红外图像进行人脸目标检测，提出了一套依靠人脸及遮挡物的额头区域辅助定位算法。针对人像以及有眼镜、口罩、帽子等遮挡情况构建了数据集，对红外图像的人像识别进行了训练和预测，实现了针对面部感兴趣区域（额头）的精准定位，并通过该定位实现人体测温，采用C#开发了软件界面，实现了对红外图像及其温度的可视化显示与管理。经过实验测试，基于YOLOv5的预测平均准确率为94%,额头区域的辅助定位精度达到97.3%,算法对红外测温效果的影响在±0.15℃以内。系统可长期运行，且对多应用场景具有较好的适用性。
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