基于双目测距和YOLOv5s的红外人体测温精度补偿系统

摘要

针对不同距离下人体测温系统准确率低的问题,提出一种基于双目测距和YOLOv5s的人体测温方法。该方法首先通过YOLOv5s深度学习算法检测人脸,识别成功后,双目摄像头实时测算目标深度信息,经转换后输出三维位置数据补偿红外测量精度。改进后的YOLOv5s算法识别快速、准确,双目摄像头定位精确,红外热成像温度信息通过距离补偿后有效降低了测量误差,完全具备快速精准测量人体温度的能力。