溫度矩陣獲得模塊，用于根據(jù)人臉圖像采集場景對有效區(qū)域矩陣進行修正，獲得有效區(qū)域矩陣對應的真實溫度矩陣；真實溫度獲得模塊，用于對真實溫度矩陣中的溫度數(shù)值進行加權(quán)計算，獲得目標人臉的真實溫度?？蛇x地，在本申請實施例中，區(qū)域矩陣獲得模塊，包括：圖像關鍵識別模塊，用于識別出人臉圖像中的多個關鍵點，多個關鍵點表征圖像中的有效臉部區(qū)域的關鍵位置；矩陣映射篩選模塊，用于根據(jù)人臉圖像中的多個關鍵點對人臉溫度矩陣進行映射和篩選?？蛇x地，在本申請實施例中，溫度矩陣獲得模塊，包括：人眼間距獲得模塊，用于對多個關鍵點進行分析，獲得人臉眼間距，人臉眼間距表征人臉圖像中的兩個眼睛之間的距離；采集距離確定模塊，用于根據(jù)預設標尺比例和人臉眼間距，確定目標人臉與人臉溫度矩陣的采集設備之間的采集距離；***修正操作模塊，用于根據(jù)采集距離對有效區(qū)域矩陣進行***修正，***修正用于補償采集距離導致的熱量流失。可選地，在本申請實施例中，溫度矩陣獲得模塊，包括：環(huán)境矩陣獲得模塊，用于獲得環(huán)境溫度矩陣，環(huán)境溫度矩陣表征對目標人臉的背景環(huán)境進行采集獲得的溫度矩陣；矩陣差異計算模塊，用于計算人臉溫度矩陣和環(huán)境溫度矩陣之間的差異值。**提高通行效率，使用體驗更友好，同時防止假碼現(xiàn)象出現(xiàn)。松江區(qū)數(shù)字哨兵操作
包括：人臉圖像識別模塊，用于對人臉圖像進行人臉識別，獲得人臉圖像對應的人臉標識信息。溫度信息發(fā)送模塊，用于向終端設備發(fā)送目標人臉的真實溫度和人臉標識信息。應理解的是，該裝置與上述的人臉測溫方法實施例對應，能夠執(zhí)行上述方法實施例涉及的各個步驟，該裝置具體的功能可以參見上文中的描述，為避免重復，此處適當省略詳細描述。該裝置包括至少一個能以軟件或固件（firmware）的形式存儲于存儲器中或固化在裝置的操作系統(tǒng)（operatingsystem，os）中的軟件功能模塊。請參見圖10示出的本申請實施例提供的電子設備的結(jié)構(gòu)示意圖。本申請實施例提供的一種電子設備400，包括：處理器410和存儲器420，存儲器420存儲有處理器410可執(zhí)行的機器可讀指令，機器可讀指令被處理器410執(zhí)行時執(zhí)行如上的方法。本申請實施例還提供了一種存儲介質(zhì)430，該存儲介質(zhì)430上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器410運行時執(zhí)行如上的方法。其中，存儲介質(zhì)430可以由任何類型的易失性或非易失性存儲設備或者它們的組合實現(xiàn)，如靜態(tài)隨機存取存儲器（staticrandomaccessmemory,簡稱sram），電可擦除可編程只讀存儲器（electricallyerasableprogrammableread-onlymemory,簡稱eeprom）。松江區(qū)數(shù)字哨兵操作一定要依靠科技手段提升核驗健康碼的準確性。
上述步驟s131中的獲得人臉眼間距的實施方式例如：使用預先訓練的區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（regionconvolutionalneuralnetwork，rcnn）從多個關鍵點對應的局部區(qū)域中確定出兩個眼睛對應的區(qū)域，再根據(jù)兩個眼睛對應的區(qū)域分別確定出兩個眼睛對應的關鍵點，具體例如：眼睛對應的區(qū)域包括眼睛對應的關鍵點，因此，只需判斷關鍵點是否在眼睛對應的區(qū)域，即可獲得兩個眼睛對應的關鍵點，然后計算兩個眼睛對應的關鍵點之間的距離，獲得人臉圖像上的人臉眼間距；其中，這里的rcnn是***個成功將深度學習應用到目標檢測上的算法；rcnn基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、線性回歸和支持向量機（supportvectormachine，svm）等算法，來實現(xiàn)目標檢測的目的。rcnn的基本原理為：可以在圖片上使用窮舉法選出所有物體可能出現(xiàn)的區(qū)域框，對這些區(qū)域框提取特征并使用圖像識別方法分類，得到所有分類成功的區(qū)域后，通過非極大值抑制輸出結(jié)果。由rcnn演化出來的fastrcnn和fasterrcnn，這里的fastrcnn和fasterrcnn均是在rcnn上作出的改進。步驟s132：根據(jù)預設標尺比例和人臉眼間距，確定目標人臉與人臉溫度矩陣的采集設備之間的采集距離。請參見圖7示出的本申請實施例提供的確定采集距離的其中一種實施方式的示意圖。
先介紹本申請實施例所涉及的一些概念：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（convolutionalneuralnetworks，cnn），是一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡，人工神經(jīng)網(wǎng)絡的人工神經(jīng)元可以響應周圍單元，可以進行大型圖像處理；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡可以包括卷積層和池化層。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡包括一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡以及三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡常應用于序列類的數(shù)據(jù)處理；二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡常應用于圖像類文本的識別；三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡主要應用于醫(yī)學圖像以及視頻類數(shù)據(jù)識別。卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（convolutionalrecurrentneuralnetworks，crnn），是指包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（convolutionalneuralnetworks，cnn）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（recurrentneuralnetwork,rnn）的神經(jīng)網(wǎng)絡模型；crnn例如可以是一種卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，可以用于解決基于圖像的序列識別問題，基于圖像的序列識別問題例如可以是場景文字識別問題。支持向量機（supportvectormachine，svm），是指一種監(jiān)督式的機器學習算法，即通過將向量映射到一個更高維的空間里，在這個空間里建立有一個**大間隔超平面，從而實現(xiàn)對樣本進行分類或回歸分析，那些在間隔區(qū)邊緣的訓練樣本點即為支持向量。svm在高維或無限維空間中構(gòu)造超平面或超平面**。支持人證比對，體溫檢測，核酸結(jié)果查詢，**疫苗接種記錄，口罩識別，門禁考勤等功能。
黑體輻射中的短波長輻射所占比例增加；③隨著溫度的升高，黑體輻射曲線***提高，即在任一指定波長處，與較高溫度相應的光譜輻射度也較大，反之亦然。以上關系曲線的成立正是因為黑體的光譜輻射功率Pb（λT）與***溫度T之間滿足普朗克定理懶得打字所以直接網(wǎng)上找了。。其中Pb（λT）為黑體輻射的出射角λ就是波長，T是***溫度，c1與c2是輻射常數(shù)。黑體輻射定律太麻煩了～(￣▽￣～)~就講到這里了。。。接下來講個體外話，紅外測溫為測量人體溫度提供了快速，非接觸式的測量手段，且靈敏度高（23攝氏度時誤差處于正負百分之1），壽命長，范圍從－32攝氏度到400攝氏度。以上內(nèi)容只是測溫安檢門原理的冰山一角，如果題主還想了解紅外測溫的誤差分析與不同測溫方法。本單位的“場所碼”在“一網(wǎng)通辦”網(wǎng)站、“隨申辦”移動端在線申領并安排工作人員引導督促進場人員掃碼。松江區(qū)數(shù)字哨兵操作
健康碼人臉識別測溫一體機支持國家***平臺健康碼驗證識別,同時支持全國各地的健康碼對接開發(fā)。松江區(qū)數(shù)字哨兵操作
該實施方式可以包括如下步驟：步驟s134：獲得環(huán)境溫度矩陣。環(huán)境溫度矩陣，是指表征對目標人臉的背景環(huán)境進行采集獲得的溫度矩陣；具體例如：若目標人臉附近有較大的熱量來源，那么這些熱量來源會投射在人臉區(qū)域，從而導致測量出的溫度過高，因此，通過溫度矩陣設備測量獲得環(huán)境溫度矩陣，可以根據(jù)環(huán)境溫度矩陣排除大量熱源對測溫的影響因素。上述步驟s134中的環(huán)境溫度矩陣的獲得方式包括：***種方式，使用溫度矩陣設備對沒有目標人臉的環(huán)境溫度進行采集，獲得環(huán)境溫度矩陣，或者通過多次對沒有目標人臉的環(huán)境溫度進行采集，獲得多個溫度矩陣，將多個溫度矩陣的平均值確定為環(huán)境溫度矩陣；第二種方式，其他終端設備向電子設備發(fā)送環(huán)境溫度矩陣，然后電子設備接收其他終端設備發(fā)送的環(huán)境溫度矩陣；第三種方式，使用瀏覽器等軟件獲取互聯(lián)網(wǎng)上的環(huán)境溫度矩陣，或者使用其它應用程序訪問互聯(lián)網(wǎng)獲得環(huán)境溫度矩陣；第四種方式，獲取預先存儲的環(huán)境溫度矩陣，具體例如：從文件系統(tǒng)中獲取環(huán)境溫度矩陣，或者從數(shù)據(jù)庫中獲取環(huán)境溫度矩陣。步驟s135：計算人臉溫度矩陣和環(huán)境溫度矩陣之間的差異值。上述步驟s135的實施方式例如：將人臉溫度矩陣減去環(huán)境溫度矩陣。松江區(qū)數(shù)字哨兵操作
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