基于低精度人脸测温仪的额头温测量方法、装置及测温仪与流程

本发明涉及体温测量技术领域，尤其涉及一种基于低精度人脸测温仪的额头温测量方法、装置及测温仪。

背景技术：

人脸测温仪的使用越来越广泛，在人脸测温仪内部使用低分辨率的热电堆时，往往需要让被测着站在指定的地方，让额头对准指定的位置，这样热电堆就能够获取指定点的数据从而得到人体的温度；对额头的位置要求较高，对不齐的时候就会出现测量不准的情况，使得用户的体验极度不好。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了种基于低精度人脸测温仪的额头温测量方法、装置及测温仪，可以实现在采用低精度的电热堆进行体温测量时，不需要额头对准基准点，只要人头出现在可是范围内即可准确测量体温。

为了解决上述技术问题，本发明实施例还提供了一种基于低精度人脸测温仪的额头温测量方法，所述方法包括：

基于低精度人脸测温仪内置电热堆的分辨率进行数据采集，获得分辨率范围内的采集数据；

基于区域加权平均对分辨率范围内的采集数据进行降低噪点处理，获得降低噪点后的采集数据；

将降低噪点后的采集数据进行竖直方向及水平方向的比较，确定人脸所在降噪点后的采集数据的矩形区域；

获取人脸所在降噪点后的采集数据的矩形区域的上半部中心区域为人额头的中心位置；

在所述矩形区域内取所述人额头的中心位置中多个数据进行计算，获得人的额头温度。

可选的，所述低精度人脸测温仪内置电热堆的分辨率为32*32；

基于低精度人脸测温仪内置电热堆的分辨率进行数据采集的数据采集距离为10-50cm。

可选的，所述基于区域加权平均对分辨率范围内的采集数据进行降低噪点处理，获得降低噪点后的采集数据，包括：

将所述分辨率范围内的采集数据划分为3*3的区域数据，其中分辨率范围内的采集数据为32*32的数据；

将3*3的区域数据对32*32的分辨率范围内的采集数据进行高斯模糊计算，获得降低噪点后的采集数据。

可选的，所述将3*3的区域数据对32*32的分辨率范围内的采集数据进行高斯模糊计算，获得降低噪点后的采集数据，包括：

将32*32的分辨率范围内的采集数据从第一个点开始以3*3的面积依次遍历，获得3*3的区域数据；

计算3*3的区域数据内的数据的平均值，将所述平均值与加权值相乘获得相乘结果；

将所述相乘结果依次与3*3的区域数据内的原始数据相加，获得3*3的区域降低噪点后的采集数据；

依次遍历完32*32的分辨率范围内的采集数据，获得降低噪点后的采集数据；

所述加权值以3*3的区域内中间点为最高点进行依次递减，获得3*3的区域数据中每一个数据点的加权值。

可选的，所述将降低噪点后的采集数据进行竖直方向及水平方向的比较，确定人脸所在降噪点后的采集数据的矩形区域，包括：

将降低噪点后的采集数由最上方依次向下作比较，确定头部的开始位置；

将降低噪点后的采集数由左依次向右作比较，确定头部到肩膀的位置；

基于头部的开始位置和头部到肩膀的位置确定人脸所在降噪点后的采集数据的矩形区域。

可选的，所述将降低噪点后的采集数由最上方依次向下作比较，确定头部的开始位置，包括：

取降低噪点后的采集数据的每一行数据的平均值，从最上一行开始依次和下一行数据的平均值进行比较；

若从当前行开始数据的平均值与向下行数据的平均值对比连续递增，则确定当前行为头部的开始位置。

可选的，所述将降低噪点后的采集数由左依次向右作比较，确定头部到肩膀的位置，包括：

取降低噪点后的采集数据的每一列数据的平均值，从最左一列开始依次和下一列数据的平均值进行比较；

若从当前列开始数据的平均值与向下列数据的平均值对比连续递增，则确定当前列为头部到肩膀的位置。

可选的，所述在所述矩形区域内取所述人额头的中心位置中多个数据进行计算，获得人的额头温度，包括：

在所述矩形区域的上半部中心区域取3*3区域内的9个数据进行平均值计算，获得计算平均值；

利用所述计算平均值与3*3区域内的9个数据进行比较，去除最大差值的两个数据，获得剩余的7个数据；

计算剩余的7个数据的平均值作为人的额头温度。

另外，本发明实施例还提供了一种基于低精度人脸测温仪的额头温测量装置，所述装置包括：

数据采集模块：用于基于低精度人脸测温仪内置电热堆的分辨率进行数据采集，获得分辨率范围内的采集数据；

降噪处理模块：用于基于区域加权平均对分辨率范围内的采集数据进行降低噪点处理，获得降低噪点后的采集数据；

确定矩形区域模块：用于将降低噪点后的采集数据进行竖直方向及水平方向的比较，确定人脸所在降噪点后的采集数据的矩形区域；

确定额头位置模块：用于获取人脸所在降噪点后的采集数据的矩形区域的上半部中心区域为人额头的中心位置；

计算模块：用于在所述矩形区域内取所述人额头的中心位置中多个数据进行计算，获得人的额头温度。

另外，本发明实施例还提供了一种测温仪，所述包括测温仪包括：

电热堆；

一个或多个处理器；

存储器；

一个或多个应用程序，其中，电热堆用于采集数据采集并将数据传输至所述一个或多个处理器；所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个应用程序配置用于：执行上述中任意一项所述的额头温测量方法。

在本发明实施例中，可以实现在采用低精度的电热堆进行体温测量时，不需要额头对准基准点，只要人头出现在可是范围内即可准确测量体温；提高用户的体验度，并且在人脸测温仪内使用低精度电热堆，在保证测量精度下，可以降低人力测温仪的硬件成本。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1是本发明实施例中的基于低精度人脸测温仪的额头温测量方法的流程示意图；

图2是本发明实施例中的基于低精度人脸测温仪的额头温测量装置的结构组成示意图；

图3是本发明实施例中的测量仪的结构组成示意图；

图4是本发明实施例中的低分辨率的电热堆采集数据的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例

请参阅图1，图1是本发明实施例中的基于低精度人脸测温仪的额头温测量方法的流程示意图。

如图1所示，一种基于低精度人脸测温仪的额头温测量方法，所述方法包括：

s11：基于低精度人脸测温仪内置电热堆的分辨率进行数据采集，获得分辨率范围内的采集数据；

在本发明具体实施过程中，所述低精度人脸测温仪内置电热堆的分辨率为32*32；基于低精度人脸测温仪内置电热堆的分辨率进行数据采集的数据采集距离为10-50cm。

具体的，在低精度人脸测温仪内设置低分辨率的电热堆，并且该低分辨率电热堆的分辨率通常为32*32，其测量距离为10-50cm；该低分辨率的电热堆采集数据时如图4所示，当人站在此热电堆前面试，热电堆会获取到这个32x32的范围内的数据，然后根据这些数据，数值越大表示温度越高。

s12：基于区域加权平均对分辨率范围内的采集数据进行降低噪点处理，获得降低噪点后的采集数据；

在本发明具体实施过程中，所述基于区域加权平均对分辨率范围内的采集数据进行降低噪点处理，获得降低噪点后的采集数据，包括：将所述分辨率范围内的采集数据划分为3*3的区域数据，其中分辨率范围内的采集数据为32*32的数据；将3*3的区域数据对32*32的分辨率范围内的采集数据进行高斯模糊计算，获得降低噪点后的采集数据。

进一步的，所述将3*3的区域数据对32*32的分辨率范围内的采集数据进行高斯模糊计算，获得降低噪点后的采集数据，包括：将32*32的分辨率范围内的采集数据从第一个点开始以3*3的面积依次遍历，获得3*3的区域数据；计算3*3的区域数据内的数据的平均值，将所述平均值与加权值相乘获得相乘结果；将所述相乘结果依次与3*3的区域数据内的原始数据相加，获得3*3的区域降低噪点后的采集数据；依次遍历完32*32的分辨率范围内的采集数据，获得降低噪点后的采集数据；所述加权值以3*3的区域内中间点为最高点进行依次递减，获得3*3的区域数据中每一个数据点的加权值。

具体的，由于热电堆是一个模拟元器件，发送过来的数据的会存在一些抖动，比如理想情况下空白出到人体温度变化是一个由低到高逐级递增变化的，但是实际情况是是在从低到高的变化过程中会出现一些点的数据比理想数据低或者高，并且在人头旁边有些浅红色突出的地方，这些就是干扰点，类似于图片上的噪点；需要对分辨率范围内的采集数据进行降低噪点处理，从而获得分辨率范围内的采集数据。

采用一个区域的加权平均的方式来对分辨率范围内的采集数据进行降低噪点处理，获得降低噪点后的采集数据；因为分辨率范围内的采集数据未一个32*32的数据，将32*32拆分为n个3*3的区域，然后利用3*3的区域数据对32*32的分辨率范围内的采集数据进行高斯模糊计算，获得降低噪点后的采集数据；将噪点的数值降低，从而使突出的部分的数据降低，使之能够跟人头区分开；一般这种热电堆的使用环境要求低于35°，同时因为正常的人体的温度大于35.8°，可以得知如果一个大片区域的温度都高于35.8°，那么此处应该就是人头的温度。

进行高斯模糊计算的过程：在这个32*32的分辨率范围内的采集数据(可以看作为一个矩形范围)内从左下角的0点开始以3*3的面积依次遍历，比如第一次起始点是(0，0)第二次的起始点是(0，1)；得到这个3*3的区域数据后，在3*3的区域数据内具有9个数据点，先算出这9个点的和，然后计算得出平均值，再把这个平均值乘以一个加权值，得到相乘结果，然后将相乘结果加到这9个点的原始值上，即可获得3*3的区域降低噪点后的采集数据；依次遍历完32*32的分辨率范围内的采集数据，获得降低噪点后的采集数据；这个加权值以3*3的中间点为最高点，然后依次递减，即可得到3*3矩阵中的每个点的加权值。

s13：将降低噪点后的采集数据进行竖直方向及水平方向的比较，确定人脸所在降噪点后的采集数据的矩形区域；

在本发明具体实施过程中，所述将降低噪点后的采集数据进行竖直方向及水平方向的比较，确定人脸所在降噪点后的采集数据的矩形区域，包括：将降低噪点后的采集数由最上方依次向下作比较，确定头部的开始位置；将降低噪点后的采集数由左依次向右作比较，确定头部到肩膀的位置；基于头部的开始位置和头部到肩膀的位置确定人脸所在降噪点后的采集数据的矩形区域。

进一步的，所述将降低噪点后的采集数由最上方依次向下作比较，确定头部的开始位置，包括：取降低噪点后的采集数据的每一行数据的平均值，从最上一行开始依次和下一行数据的平均值进行比较；若从当前行开始数据的平均值与向下行数据的平均值对比连续递增，则确定当前行为头部的开始位置。

进一步的，所述将降低噪点后的采集数由左依次向右作比较，确定头部到肩膀的位置，包括：取降低噪点后的采集数据的每一列数据的平均值，从最左一列开始依次和下一列数据的平均值进行比较；若从当前列开始数据的平均值与向下列数据的平均值对比连续递增，则确定当前列为头部到肩膀的位置。

具体的，将降低噪点的32*32的分辨率范围内的采集数由最上方开始依次向下做比较，确定头部到肩膀的位置，由于32*32的分辨率范围内的采集数在上述步骤中作了高斯模糊运算，空白的部分数值较低，而有人的部分数值较高，取降低噪点后的采集数据的每一行数据的平均值，从最上一行开始依次和下一行数据的平均值进行比较，当从当前行开始数据向下连续递增，则说明当前行就是头部的开始位置，这样就确定了头顶的位置。

将降低噪点的32*32的分辨率范围内的采集数由左依次向右作比较，确定头部到肩膀的位置；由于从肩膀到头部的数据也是依次递增的，再结合头部的顶点位置就可以找到一个人头的位置的矩形；即取降低噪点后的采集数据的每一列数据的平均值，从最左一列开始依次和下一列数据的平均值进行比较；若从当前列开始数据的平均值与向下列数据的平均值对比连续递增，则确定当前列为头部到肩膀的位置；即可根据头部的开始位置和头部到肩膀的位置确定人脸所在降噪点后的采集数据的矩形区域。

s14：获取人脸所在降噪点后的采集数据的矩形区域的上半部中心区域为人额头的中心位置；

在本发明具体实施过程中，由于人的额头位于人脸中间的上半部分，在确定人脸所在降噪点后的采集数据的矩形区域，即可确定人的额头在矩形区域的上半部分中心区域。

s15：在所述矩形区域内取所述人额头的中心位置中多个数据进行计算，获得人的额头温度。

在本发明具体实施过程中，所述在所述矩形区域内取所述人额头的中心位置中多个数据进行计算，获得人的额头温度，包括：在所述矩形区域的上半部中心区域取3*3区域内的9个数据进行平均值计算，获得计算平均值；利用所述计算平均值与3*3区域内的9个数据进行比较，去除最大差值的两个数据，获得剩余的7个数据；计算剩余的7个数据的平均值作为人的额头温度。

具体的，在获得矩形区域之后，在这个矩形区域的上半部分的中心取3*3区域内的9个数据进行平均值计算，获得计算平均值；然后依次利用这些计算平均值与3*3区域内的9个数据进行比较，去除最大差值的两个数据(即去除最大值和最小值)，获得剩余的7个数据；取剩下的7个数据的平均值当作额头的温度。

在本发明实施例中，可以实现在采用低精度的电热堆进行体温测量时，不需要额头对准基准点，只要人头出现在可是范围内即可准确测量体温；提高用户的体验度，并且在人脸测温仪内使用低精度电热堆，在保证测量精度下，可以降低人力测温仪的硬件成本。

实施例

请参阅图2，图2是本发明实施例中的基于低精度人脸测温仪的额头温测量装置的结构组成示意图。

如图2所示，一种基于低精度人脸测温仪的额头温测量装置，所述装置包括：

数据采集模块21：用于基于低精度人脸测温仪内置电热堆的分辨率进行数据采集，获得分辨率范围内的采集数据；

在本发明具体实施过程中，所述低精度人脸测温仪内置电热堆的分辨率为32*32；基于低精度人脸测温仪内置电热堆的分辨率进行数据采集的数据采集距离为10-50cm。

具体的，在低精度人脸测温仪内设置低分辨率的电热堆，并且该低分辨率电热堆的分辨率通常为32*32，其测量距离为10-50cm；该低分辨率的电热堆采集数据时如图4所示，当人站在此热电堆前面试，热电堆会获取到这个32x32的范围内的数据，然后根据这些数据，数值越大表示温度越高。

降噪处理模块22：用于基于区域加权平均对分辨率范围内的采集数据进行降低噪点处理，获得降低噪点后的采集数据；

在本发明具体实施过程中，所述基于区域加权平均对分辨率范围内的采集数据进行降低噪点处理，获得降低噪点后的采集数据，包括：将所述分辨率范围内的采集数据划分为3*3的区域数据，其中分辨率范围内的采集数据为32*32的数据；将3*3的区域数据对32*32的分辨率范围内的采集数据进行高斯模糊计算，获得降低噪点后的采集数据。

进一步的，所述将3*3的区域数据对32*32的分辨率范围内的采集数据进行高斯模糊计算，获得降低噪点后的采集数据，包括：将32*32的分辨率范围内的采集数据从第一个点开始以3*3的面积依次遍历，获得3*3的区域数据；计算3*3的区域数据内的数据的平均值，将所述平均值与加权值相乘获得相乘结果；将所述相乘结果依次与3*3的区域数据内的原始数据相加，获得3*3的区域降低噪点后的采集数据；依次遍历完32*32的分辨率范围内的采集数据，获得降低噪点后的采集数据；所述加权值以3*3的区域内中间点为最高点进行依次递减，获得3*3的区域数据中每一个数据点的加权值。

具体的，由于热电堆是一个模拟元器件，发送过来的数据的会存在一些抖动，比如理想情况下空白出到人体温度变化是一个由低到高逐级递增变化的，但是实际情况是是在从低到高的变化过程中会出现一些点的数据比理想数据低或者高，并且在人头旁边有些浅红色突出的地方，这些就是干扰点，类似于图片上的噪点；需要对分辨率范围内的采集数据进行降低噪点处理，从而获得分辨率范围内的采集数据。

采用一个区域的加权平均的方式来对分辨率范围内的采集数据进行降低噪点处理，获得降低噪点后的采集数据；因为分辨率范围内的采集数据未一个32*32的数据，将32*32拆分为n个3*3的区域，然后利用3*3的区域数据对32*32的分辨率范围内的采集数据进行高斯模糊计算，获得降低噪点后的采集数据；将噪点的数值降低，从而使突出的部分的数据降低，使之能够跟人头区分开；一般这种热电堆的使用环境要求低于35°，同时因为正常的人体的温度大于35.8°，可以得知如果一个大片区域的温度都高于35.8°，那么此处应该就是人头的温度。

进行高斯模糊计算的过程：在这个32*32的分辨率范围内的采集数据(可以看作为一个矩形范围)内从左下角的0点开始以3*3的面积依次遍历，比如第一次起始点是(0，0)第二次的起始点是(0，1)；得到这个3*3的区域数据后，在3*3的区域数据内具有9个数据点，先算出这9个点的和，然后计算得出平均值，再把这个平均值乘以一个加权值，得到相乘结果，然后将相乘结果加到这9个点的原始值上，即可获得3*3的区域降低噪点后的采集数据；依次遍历完32*32的分辨率范围内的采集数据，获得降低噪点后的采集数据；这个加权值以3*3的中间点为最高点，然后依次递减，即可得到3*3矩阵中的每个点的加权值。

确定矩形区域模块23：用于将降低噪点后的采集数据进行竖直方向及水平方向的比较，确定人脸所在降噪点后的采集数据的矩形区域；

在本发明具体实施过程中，所述将降低噪点后的采集数据进行竖直方向及水平方向的比较，确定人脸所在降噪点后的采集数据的矩形区域，包括：将降低噪点后的采集数由最上方依次向下作比较，确定头部的开始位置；将降低噪点后的采集数由左依次向右作比较，确定头部到肩膀的位置；基于头部的开始位置和头部到肩膀的位置确定人脸所在降噪点后的采集数据的矩形区域。

进一步的，所述将降低噪点后的采集数由最上方依次向下作比较，确定头部的开始位置，包括：取降低噪点后的采集数据的每一行数据的平均值，从最上一行开始依次和下一行数据的平均值进行比较；若从当前行开始数据的平均值与向下行数据的平均值对比连续递增，则确定当前行为头部的开始位置。

进一步的，所述将降低噪点后的采集数由左依次向右作比较，确定头部到肩膀的位置，包括：取降低噪点后的采集数据的每一列数据的平均值，从最左一列开始依次和下一列数据的平均值进行比较；若从当前列开始数据的平均值与向下列数据的平均值对比连续递增，则确定当前列为头部到肩膀的位置。

具体的，将降低噪点的32*32的分辨率范围内的采集数由最上方开始依次向下做比较，确定头部到肩膀的位置，由于32*32的分辨率范围内的采集数在上述步骤中作了高斯模糊运算，空白的部分数值较低，而有人的部分数值较高，取降低噪点后的采集数据的每一行数据的平均值，从最上一行开始依次和下一行数据的平均值进行比较，当从当前行开始数据向下连续递增，则说明当前行就是头部的开始位置，这样就确定了头顶的位置。

将降低噪点的32*32的分辨率范围内的采集数由左依次向右作比较，确定头部到肩膀的位置；由于从肩膀到头部的数据也是依次递增的，再结合头部的顶点位置就可以找到一个人头的位置的矩形；即取降低噪点后的采集数据的每一列数据的平均值，从最左一列开始依次和下一列数据的平均值进行比较；若从当前列开始数据的平均值与向下列数据的平均值对比连续递增，则确定当前列为头部到肩膀的位置；即可根据头部的开始位置和头部到肩膀的位置确定人脸所在降噪点后的采集数据的矩形区域。

确定额头位置模块24：用于获取人脸所在降噪点后的采集数据的矩形区域的上半部中心区域为人额头的中心位置；

在本发明具体实施过程中，由于人的额头位于人脸中间的上半部分，在确定人脸所在降噪点后的采集数据的矩形区域，即可确定人的额头在矩形区域的上半部分中心区域。

计算模块25：用于在所述矩形区域内取所述人额头的中心位置中多个数据进行计算，获得人的额头温度。

在本发明具体实施过程中，所述在所述矩形区域内取所述人额头的中心位置中多个数据进行计算，获得人的额头温度，包括：在所述矩形区域的上半部中心区域取3*3区域内的9个数据进行平均值计算，获得计算平均值；利用所述计算平均值与3*3区域内的9个数据进行比较，去除最大差值的两个数据，获得剩余的7个数据；计算剩余的7个数据的平均值作为人的额头温度。

具体的，在获得矩形区域之后，在这个矩形区域的上半部分的中心取3*3区域内的9个数据进行平均值计算，获得计算平均值；然后依次利用这些计算平均值与3*3区域内的9个数据进行比较，去除最大差值的两个数据(即去除最大值和最小值)，获得剩余的7个数据；取剩下的7个数据的平均值当作额头的温度。

在本发明实施例中，可以实现在采用低精度的电热堆进行体温测量时，不需要额头对准基准点，只要人头出现在可是范围内即可准确测量体温；提高用户的体验度，并且在人脸测温仪内使用低精度电热堆，在保证测量精度下，可以降低人力测温仪的硬件成本。

本发明实施例提供的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述实施例中任意一个实施例的额头温测量方法。其中，所述计算机可读存储介质包括但不限于任何类型的盘(包括软盘、硬盘、光盘、cd-rom、和磁光盘)、rom(read-onlymemory，只读存储器)、ram(randomaccessmemory，随即存储器)、eprom(erasableprogrammableread-onlymemory，可擦写可编程只读存储器)、eeprom(electricallyerasableprogrammableread-onlymemory，电可擦可编程只读存储器)、闪存、磁性卡片或光线卡片。也就是，存储设备包括由设备(例如，计算机、手机)以能够读的形式存储或传输信息的任何介质，可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

本发明实施例还提供了一种计算机应用程序，其运行在计算机上，该计算机应用程序用于执行上述中任意一个实施例的额头温测量方法。

此外，图3是本发明实施例中的测温仪的结构组成示意图。

本发明实施例还提供了一种测温仪，如图3所示。所述测温仪包括处理器302、存储器303、电热堆304以及显示单元305等器件。本领域技术人员可以理解，图3示出的设备结构器件并不构成对所有设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件。存储器303可用于存储应用程序301以及各功能模块，处理器302运行存储在存储器303的应用程序301，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理。存储器可以是内存储器或外存储器，或者包括内存储器和外存储器两者。内存储器可以包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦写可编程rom(eeprom)、快闪存储器、或者随机存储器。外存储器可以包括硬盘、软盘、zip盘、u盘、磁带等。本发明所公开的存储器包括但不限于这些类型的存储器。本发明所公开的存储器只作为例子而非作为限定。

电热堆304用于接收信号的输入。显示单元305可用于显示用户输入的信息或提供给用户的信息以及终端设备的各种菜单。显示单元305可采用液晶显示器、有机发光二极管等形式。处理器302是终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器302内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，执行各种功能和处理数据。

作为一个实施例，所述测温仪包括：电热堆304；一个或多个处理器302；存储器303；一个或多个应用程序301，其中，电热堆304用于采集数据采集并将数据传输至所述一个或多个处理器302；所述一个或多个应用程序301被存储在所述存储器303中并被配置为由所述一个或多个处理器302执行，所述一个或多个应用程301序配置用于：执行上述中任意一项所述的额头温测量方法。

在本发明实施例中，可以实现在采用低精度的电热堆进行体温测量时，不需要额头对准基准点，只要人头出现在可是范围内即可准确测量体温；提高用户的体验度，并且在人脸测温仪内使用低精度电热堆，在保证测量精度下，可以降低人力测温仪的硬件成本。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(rom，readonlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁盘或光盘等。

另外，以上对本发明实施例所提供的基于低精度人脸测温仪的额头温测量方法、装置及测温仪进行了详细介绍，本文中应采用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。