一种基于深层卷积网络的人体皮肤温度检测方法

摘要

本发明公开了一种基于深层卷积网络的人体皮肤温度检测方法，采集受试者皮肤随时间变化的视频以及温度传感器获取的皮肤温度真值，对视频进行采样和饱和度提取得到特征矩阵，对皮肤温度真值进行插值处理得到标签，处理得到训练集，将得到的训练集输入到改进ResNet50V2网络中对改进ResNet50V2网络进行训练，得到训练好的改进ResNet50V2网络，改进ResNet50V2网络将卷积层一、残差块一、残差块二、残差块三输出的特征信息提取出来，各自做全局池化，得到四条提取路径的特征矩阵特征，然后和经过原始网络的高层特征矩阵做拼接。本发明能对人体皮肤温度进行实时预测，有着较好的准确度。