技术摘要：
本发明实施例公开了一种基于热红外和RGB双摄的手足口病检测方法、装置及系统。方法包括：通过热红外摄像头获取温度；通过RGB摄像头获取脸部和手部图像；将温度和人脸进行空间关联，以得到关联结果；采用改进的YOLO‑V3病灶检测网络对脸部和手部图像进行检测；结合温度  全部
背景技术：
手足口病是5周岁左右小儿时期常见的一种传染疾病。目前在幼儿园大多采用保 健医生测量体温，然后查看手掌手背、舌头、脸上嘴部是否有丘疹，斑丘疹或疱疹等病灶从 而判决是否有手足口病，但这样容易导致医师疲劳疑似情况无法及时记录，且每个入园儿 童通过时间在5-10秒比较缓慢。且医师和每个小朋友都接触检测，有充当中间宿主传播病 毒的风险。 对于手足口病的检测，目前有以下两种方法： 第一种：采用图像采集前端和服务器后端分离方式，通过前端采集待测人的手部 图片、脸部图片和舌头图片，然后上传到服务器使用SSD检测算法进行检测识别病灶，根据 返回的结果判定是否患有手足口病，每个待检人耗时4-5秒。但该方法仍然无法自动测量待 检人体温，且采用前后端方法耗时多，所采用的检测网络受上传图片待检区域尺寸、病灶目 标大小及清晰度等因素影响，稳定性不佳。识别出疑似病症的图片无法和待测人身份匹配， 不利于做回溯分析。 第二种：对于医疗诊断的场景，使用YOLO-V2对医生采集并剪切好的图片，对病灶 上的丘疹、疱疹等逐一做目标标注，然后训练检测网络。该方法需要医生手动将待检目标图 进行裁剪修正，不利于安装在入园处做自动化识别。且YOLO-V2对小目标检测效果不佳，需 要输入网络识别前将皮肤图片进行分辨率调整。 现有的检测方法主要存在以下问题： (1)目前技术无法同时自动化检测手足口症状和测量体温。 (2)采用前端采集和服务器识别方法待检通过速度慢，受网络带宽和服务器性能 影响大。 (3)疑似病症图片和待测人身份无法匹配，不利于做回溯分析和病例跟踪。 (4)神经网络设计不合适，导致对输入图片限制过多且小目标漏检较多。 (5)缺少本地化一体检测排查和记录上报方案，不利于防控联动和及时上报。
技术实现要素：
针对上述技术缺陷，本发明实施例提供了一种基于热红外和RGB双摄的手足口病 检测方法、装置及系统。 为实现上述目的，第一方面，本发明实施例提供了一种基于热红外和RGB双摄的手 足口病检测方法，包括： 通过热红外摄像头获取待检测者的当前温度信息； 通过RGB摄像头获取待检测者的脸部图像和手部图像，并根据所述脸部图像获取 4 CN 111598865 A 说　明　书 2/6 页 待检测者的人脸信息； 通过双摄像头空间校准将所述当前温度信息和人脸信息进行空间关联，以得到关 联结果； 采用改进的YOLO-V3病灶检测网络对所述脸部图像和手部图像进行检测，以得到 脸部检测结果和手部检测结果； 结合所述当前温度信息、关联结果、脸部检测结果和手部检测结果进行联合判决， 得到判决结果； 根据所述判决结果触发是否告警。 作为本申请的一种