黑体检测方法、测温机器人、终端设备及存储介质与流程

1.本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种黑体检测方法、测温机器人、终端设备及存储介质。


背景技术：

2.非接触式人体测温能快速筛查疑似患者，控制人群聚集，以降低交叉感染的风险，对防控疫情(比如新型冠状病毒感染的肺炎)具有重要意义。传统的非接触式测温采用固定红外测温相机，通过在指定的位置安装好黑体，对距离相机指定距离(如3m
‑
5m)的人流进行测温，传统的非接触式测温的优点是架设简单，但是架设好之后相机和黑体位置是固定不动的，如果需要更换测温点，需要专业人员重新安装和配置，因此，可移动的非接触式测温装置应运而生。
3.可移动的非接触式测温装置大多数采用防疫机器人的方式进行不同测温点的移动，以实现不同时间在不同地点进行测温，但当防疫机器人在不同测温点移动时，通常会因为导航的偏差出现位置和角度不准确的现象，从而导致黑体框和黑体无法对准，使得需要客户通过客户端人工的对黑体的图像进行重新绘制，因此导致客户使用不便利，且人工的绘制黑体图像的方式存在误差，进而降低了黑体图像绘制的准确性。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本申请实施例提供了一种黑体检测方法、测温机器人、终端设备及存储介质，以解决现有技术的黑体图像绘制过程中，由于人工绘制黑体图像存在误差，所导致的黑体图像绘制准确性低下的问题。
5.本申请实施例的第一方面提供了一种黑体检测方法，包括：
6.对目标相机的红外图像进行图像检测，所述图像检测用于检测所述目标相机的红外图像中是否存在黑体；
7.若检测到所述目标相机的红外图像中存在所述黑体，则对所述黑体进行位置校准，并根据位置校准后所述黑体的位置绘制黑体图像；
8.若检测到所述目标相机的红外图像中不存在所述黑体，则计算所述目标相机的红外图像中黑体框与测温框之间的相对方向，并根据所述黑体框与所述测温框之间的相对方向对所述目标相机进行角度调节，所述黑体框用于表征所述黑体在所述目标相机的红外图像上的位置，所述测温框用于表征所述目标相机的红外图像上对应的测温区域；
9.对角度调节后的所述目标相机的红外图像进行图像检测；
10.若检测到角度调节后的所述目标相机的红外图像中存在所述黑体，则对所述黑体进行位置校准，并根据位置校准后所述黑体的位置绘制黑体图像。
11.进一步地，所述对所述目标相机的红外图像进行图像检测，包括：
12.根据预设图像参数的参数范围对所述目标相机的红外图像中的图像通道进行图像过滤，得到过滤图像，所述预设图像参数包括像素亮度值和像素颜色值；
13.提取所述过滤图像中的图像轮廓，并根据预设轮廓面积对所述图像轮廓进行筛选；
14.对筛选后的所述图像轮廓进行多边形逼近处理，得到多边形轮廓，并分别计算不同所述多边形轮廓与预设多边形之间的轮廓相似度；
15.若最大所述轮廓相似度大于相似度阈值，则判定所述目标相机的红外图像中存在所述黑体。
16.进一步地，所述计算所述目标相机的红外图像中黑体框与测温框之间的相对方向，并根据所述黑体框与所述测温框之间的相对方向对所述目标相机进行角度调节，包括：
17.分别获取所述黑体框和所述测温框在所述目标相机的红外图像上的图像中心点，得到第一中心点和第二中心点，并将所述第一中心点和所述第二中心点进行矢量连接，得到中心矢量，所述第一中心点朝向所述第二中心点的方向为所述中心矢量的矢量方向；
18.将所述矢量方向在水平方向上的方向设置为所述黑体框与所述测温框之间的相对方向；
19.将所述目标相机朝向所述黑体框与所述测温框之间的相对方向转动第一预设调节角度。
20.进一步地，所述对角度调节后的所述目标相机的红外图像进行图像检测之后，还包括：
21.若检测到角度调节后的所述目标相机的红外图像中不存在所述黑体，则将所述目标相机背向所述黑体框与所述测温框之间的相对方向转动第二预设调节角度，所述第二预设调节角度大于所述第一预设调节角度；
22.对转动的所述目标相机的红外图像进行图像检测；
23.若检测到转动所述目标相机的红外图像中不存在所述黑体，则对所述目标相机发送黑体绘制错误提示。
24.进一步地，所述分别获取所述黑体框和所述测温框在所述目标相机的红外图像上的图像中心点，得到第一中心点和第二中心点之后，还包括：
25.若所述第一中心点与所述第二中心点重合，则将所述目标相机朝向左侧或右侧转动所述第一预设调节角度。
26.进一步地，所述对所述黑体进行位置校准，包括：
27.分别获取所述黑体和所述黑体框与所述测温框之间的相对位置；
28.若所述黑体和所述黑体框不在所述测温框外的同一侧，则计算所述黑体与所述黑体框之间的相对方向，并根据所述黑体与所述黑体框之间的相对方向对所述目标相机进行角度调节；
29.获取角度调节后所述目标相机的红外图像上所述黑体和所述黑体框与所述测温框之间的相对位置；
30.若所述黑体和所述黑体框在所述测温框外的同一侧，则停止对所述黑体的位置校准。
31.进一步地，所述计算所述黑体与所述黑体框之间的相对方向，并根据所述黑体与所述黑体框之间的相对方向对所述目标相机进行角度调节，包括：
32.分别获取所述黑体和所述黑体框在所述目标相机的红外图像上的图像中心点，得
到第三中心点和第四中心点；
33.计算所述第三中心点与所述第四中心点之间的中心点距离，并根据所述中心点距离计算调节角度；
34.将所述目标相机朝向所述黑体框转动所述调节角度。
35.本申请实施例的第二方面提供了一种测温机器人，优选为红外测温机器人，所述测温机器人包括：
36.图像传感器，用于对目标相机的红外图像进行图像检测，所述图像检测用于检测所述目标相机的红外图像中是否存在黑体；
37.位置校准传感器，用于若检测到所述目标相机的红外图像中存在所述黑体，则对所述黑体进行位置校准，并根据位置校准后所述黑体的位置绘制黑体图像；
38.相对方向计算器，用于若检测到所述目标相机的红外图像中不存在所述黑体，则计算所述目标相机的红外图像中黑体框与测温框之间的相对方向，所述黑体框用于表征所述黑体在所述目标相机的红外图像上的位置，所述测温框用于表征所述目标相机的红外图像上对应的测温区域；
39.角度调节控制器，用于根据所述黑体框与所述测温框之间的相对方向对所述目标相机进行角度调节，并对角度调节后的所述目标相机的红外图像进行图像检测；
40.所述位置校准传感器还用于，若检测到角度调节后的所述目标相机的红外图像中存在所述黑体，则对所述黑体进行位置校准，并根据位置校准后所述黑体的位置绘制黑体图像。
41.优选的，所述测温机器人包括上半身及驱动上半身转动的底盘，所述目标相机、图像传感器、位置校准传感器、相对方向计算器位于所述测温机器人上半身；所述角度调节控制器位于所述测温机器人的上半身，也可位于所述测温机器人的底盘。优选的，所述角度调节控制器根据所述黑体框与所述测温框之间的相对方向对所述底盘发出控制指令，通过控制底盘转动而驱动上半身转动，从而调节目标相机的转动角度。
42.本申请实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在终端设备上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方案提供的黑体检测方法的各步骤。
43.本申请实施例的第四方面提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方案提供的黑体检测方法的各步骤。
44.本申请实施例提供的一种黑体检测方法、装置、终端设备及存储介质具有以下有益效果：
45.本申请实施例提供的一种黑体检测方法，通过对目标相机的红外图像进行图像检测，以检测目标相机的红外图像中是否存在黑体，若检测到目标相机的红外图像或角度调节后的目标相机的红外图像中存在黑体，通过对黑体进行位置校准，有效的提高了黑体图像绘制的准确性，若检测到目标相机的红外图像中不存在黑体，通过计算目标相机的红外图像中黑体框与测温框之间的相对方向，并根据黑体框与测温框之间的相对方向对目标相机进行角度调节，能有效的对目标相机的拍摄角度进行调节，以达到对黑体进行寻找的效果，提高了黑体图像绘制的准确性，本申请实施例基于对目标相机的红外图像进行图像检测、对黑体进行位置校准、计算黑体框与测温框之间的相对方向、根据黑体框与测温框之间
的相对方向对目标相机进行角度调节，能自动进行黑体位置的寻找、黑体位置的校准和黑体图像的绘制，防止了由于采用人工绘制黑体图像所导致的黑体图像绘制准确性低下的现象。
附图说明
46.为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，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，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
47.图1是本申请实施例提供的一种黑体检测方法的实现流程图；
48.图2是本申请另一实施例提供的一种黑体检测方法的实现流程图；
49.图3是本申请再一实施例提供的一种黑体检测方法的实现流程图；
50.图4是本申请再一实施例提供的一种黑体检测方法的实现流程图；
51.图5是本申请实施例提供的一种测温机器人的结构框图；
52.图6是本申请实施例提供的一种终端设备的结构框图。
具体实施方式
53.为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
54.本申请实施例所涉及的黑体检测方法，可以由控制设备或终端(以下称“移动终端”)执行。
55.请参阅图1，图1示出了本申请实施例提供的一种黑体检测方法的实现流程图，包括：
56.步骤s10，对目标相机的红外图像进行图像检测。
57.其中，该目标相机是红外测温相机，该目标相机用于非接触式温度检测过程中对用户进行温度检测，该图像检测用于检测目标相机的红外图像中是否存在黑体，该目标相机的红外图像上存在黑体框和测温框，该黑体用于提供一个指定发射率下的标定温度，为目标相机提供一个温度基准，该黑体框用于表征黑体在目标相机的红外图像上的位置，该测温框用于表征目标相机的红外图像上对应的测温区域。
58.本实施例中，该红外测温相机设置在防疫机器人，基于防疫机器人的移动效果，以实现不同时间在不同地点进行测温，但当防疫机器人在不同测温点移动时，因为导航的偏差出现位置和角度不准确的现象，使得目标相机的红外图像上黑体的实际图像与黑体框之间存在偏差，因此，本实施例提供的黑体检测方法，用于在防疫机器人进行测温点的变换后，自动进行目标相机的查找和位置校准，以提高黑体图像绘制的准确性。
59.具体的，该步骤中，可以通过将指定图像与该目标相机的红外图像进行图像匹配，识别该目标相机的红外图像中是否存在黑体，该指定图像为针对黑体预先设置的图像。
60.步骤s20，若检测到所述目标相机的红外图像中存在所述黑体，则对所述黑体进行位置校准，并根据位置校准后所述黑体的位置绘制黑体图像。
61.其中，通过对黑体进行位置校准，以提高黑体与黑体框之间位置设置的准确性，进而提高了黑体图像绘制的准确性。
62.具体的，该步骤中，可以通过调节目标相机的拍摄角度，以达到对黑体进行位置校准的效果，进一步地，通过基于位置校准后黑体的位置，在目标相机的拍摄角度中重新进行黑体框的绘制，以达到绘制黑体图像的效果。
63.步骤s30，若检测到所述目标相机的红外图像中不存在所述黑体，则计算所述目标相机的红外图像中黑体框与测温框之间的相对方向，并根据所述黑体框与所述测温框之间的相对方向对所述目标相机进行角度调节。
64.其中，通过计算目标相机的红外图像中黑体框与测温框之间的相对方向，有效的提高了对目标相机进行角度调节的准确性，且通过根据黑体框与测温框之间的相对方向对目标相机进行角度调节，以达到对黑体进行寻找的效果，提高了黑体图像绘制的准确性。
65.步骤s40，对角度调节后的所述目标相机的红外图像进行图像检测。
66.其中，通过对角度调节后的目标相机的红外图像进行图像检测，以检测在角度调节后的目标相机的红外图像中是否存在黑体。
67.步骤s50，若检测到角度调节后的所述目标相机的红外图像中存在所述黑体，则对所述黑体进行位置校准，并根据位置校准后所述黑体的位置绘制黑体图像。
68.其中，针对角度调节后的目标相机的红外图像中的黑体，所采用的位置校准方式与步骤s20中的位置校准方式相同，在此不在进行赘述。
69.本实施例中，通过对目标相机的红外图像进行图像检测，以检测目标相机的红外图像中是否存在黑体，若检测到目标相机的红外图像或角度调节后的目标相机的红外图像中存在黑体，通过对黑体进行位置校准，有效的提高了黑体图像绘制的准确性，若检测到目标相机的红外图像中不存在黑体，通过计算目标相机的红外图像中黑体框与测温框之间的相对方向，并根据黑体框与测温框之间的相对方向对目标相机进行角度调节，能有效的对目标相机的拍摄角度进行调节，以达到对黑体进行寻找的效果，提高了黑体图像绘制的准确性，本申请实施例基于对目标相机的红外图像进行图像检测、对黑体进行位置校准、计算黑体框与测温框之间的相对方向、根据黑体框与测温框之间的相对方向对目标相机进行角度调节，能自动进行黑体位置的寻找、黑体位置的校准和黑体图像的绘制，防止了由于采用人工绘制黑体图像所导致的黑体图像绘制准确性低下的现象。
70.请参阅图2，图2是本申请另一实施例提供的一种黑体检测方法的实现流程图。相对于图1对应的实施例，本实施例提供的黑体检测方法用于对步骤s10作进一步细化，包括：
71.步骤s11，根据预设图像参数的参数范围对所述目标相机的红外图像中的图像通道进行图像过滤，得到过滤图像。
72.其中，目标相机的红外图像为rgb色彩空间，rgb色彩空间是红色(red)、绿色(green)、蓝色(blue)三基色的缩写，同rgb相比，lab色彩空间更适合用于提取不同色彩的区域，lab色彩空间中，l分量用于表示像素的亮度，取值范围是[0
‑
100]，a分量表示从红色到绿色的范围，取值范围是[
‑
128，127]，b分量表示从黄色到蓝色的范围，取值范围同a分量，因此，该步骤中，获取到目标相机的红外图像后，先将rgb格式的图像转换为lab格式的图像，有效的方便了对目标相机的红外图像的图像过滤。
[0073]
该步骤中，该预设图像参数包括l分量、a分量和b分量，l分量、a分量和b分量分别
对应的参数范围为(l min，l max)、(a min，a max)和(b min，b max)，该步骤中，通过根据该l分量、a分量和b分量对应的参数范围对目标相机的红外图像中的图像通道进行图像过滤，以达到对目标相机的红外图像中像素过滤的效果，提高了后续图像轮廓提取的准确性。
[0074]
步骤s12，提取所述过滤图像中的图像轮廓，并根据预设轮廓面积对所述图像轮廓进行筛选。
[0075]
其中，通过先对过滤图像进行灰度处理，将过滤图像转换为灰度图像，并基于图像梯度算法对灰度图像中的像素点进行筛选，灰度图像中像素点筛选后剩余形成的即为过滤图像中的图像轮廓。
[0076]
该步骤中，预设轮廓面积可以根据需求进行设置，例如，该预设轮廓面积可以设置为1500至6000之间任一的轮廓面积，但该图像轮廓的轮廓面积大于6000或小于1500时，则将该图像轮廓在过滤图像上进行删除，进而有效的提高了后续对筛选后图像轮廓的多边形逼近处理的效率。
[0077]
步骤s13，对筛选后的所述图像轮廓进行多边形逼近处理，得到多边形轮廓，并分别计算不同所述多边形轮廓与预设多边形之间的轮廓相似度。
[0078]
其中，多边形逼近处理指的是：使用多边形来近似表示一个图像轮廓，多边形逼近处理的目的是为了减少图像轮廓的顶点数目，多边形逼近处理的结果依然是一个轮廓。
[0079]
具体的，该步骤中，所述对筛选后的所述图像轮廓进行多边形逼近处理，包括：
[0080]
(1)通过分别获取不同图像轮廓首尾的两点a和b，在a和b在之间连接一条直线ab，该直线为图像轮廓的弦；
[0081]
(2)获取曲线图像轮廓离该直线ab距离最大的点c，并计算c与直线ab之间的距离d；
[0082]
(3)比较距离d与预设距离之间的大小，若距离d小于预设距离，则该直线ab作为图像轮廓的近似轮廓；
[0083]
(4)若距离d大于或等于预设距离，则用点c将图像轮廓分为两段直线ac和bc，并分别对直线ac和bc返回执行步骤(1)至(3)。
[0084]
该步骤中，该预设多边形为针对黑体预先设置的标准多边形，通过分别计算不同多边形轮廓与预设多边形之间的轮廓相似度，以判断不同多边形轮廓与黑体之间的相似度。
[0085]
步骤s14，若最大所述轮廓相似度大于相似度阈值，则判定所述目标相机的红外图像中存在所述黑体。
[0086]
本实施例中，通过根据预设图像参数的参数范围对目标相机的红外图像中的图像通道进行图像过滤，以达到对目标相机的红外图像中像素过滤的效果，提高了图像轮廓提取的准确性，通过提取过滤图像中的图像轮廓，并根据预设轮廓面积对图像轮廓进行筛选，有效的提高了对筛选后图像轮廓的多边形逼近处理的效率，通过对筛选后的图像轮廓进行多边形逼近处理，能有效的将不同的的图像轮廓转换为对应的多边形轮廓，有效的方便了对图像轮廓的形状分析，通过分别计算不同多边形轮廓与预设多边形之间的轮廓相似度，以判断不同多边形轮廓与黑体之间的相似度，基于最大轮廓相似度与相似度阈值之间的比较，以判断该目标相机的红外图像中是否存在黑体。
[0087]
请参阅图3，图3是本申请另一实施例提供的一种黑体检测方法的实现流程图。相
对于图1对应的实施例，本实施例提供的黑体检测方法用于对步骤s30作进一步细化，包括：
[0088]
步骤s31，分别获取所述黑体框和所述测温框在所述目标相机的红外图像上的图像中心点，得到第一中心点和第二中心点。
[0089]
其中，通过分别获取黑体框和测温框在目标相机的红外图像上区域的坐标，并基于获取到的区域的坐标，分别计算该黑体框和测温框在目标相机的红外图像上的图像中心点，得到第一中心点和第二中心点。
[0090]
步骤s32，将所述第一中心点和所述第二中心点进行矢量连接，得到中心矢量，并将所述矢量方向在水平方向上的方向设置为所述黑体框与所述测温框之间的相对方向。
[0091]
其中，该第一中心点朝向第二中心点的方向为中心矢量的矢量方向。
[0092]
步骤s33，将所述目标相机朝向所述黑体框与所述测温框之间的相对方向转动第一预设调节角度。
[0093]
其中，该第一预设调节角度可以根据需求进行设置，例如，该第一预设调节角度可以设置为10
°
、20
°
或30
°
等，该步骤中，通过将目标相机朝向黑体框与测温框之间的相对方向转动第一预设调节角度，以查询目标相机转动调节后的红外图像中是否查询到黑体。
[0094]
可选的，本实施例中，所述分别获取所述黑体框和所述测温框在所述目标相机的红外图像上的图像中心点，得到第一中心点和第二中心点之后，还包括：若所述第一中心点与所述第二中心点重合，则将所述目标相机朝向左侧或右侧转动所述第一预设调节角度。
[0095]
进一步地，本实施例中，针对图1对应实施例的步骤s40，所述对角度调节后的所述目标相机的红外图像进行图像检测之后，还包括：
[0096]
若检测到角度调节后的所述目标相机的红外图像中不存在所述黑体，则将所述目标相机背向所述黑体框与所述测温框之间的相对方向转动第二预设调节角度，并对转动的所述目标相机的红外图像进行图像检测；
[0097]
其中，该第二预设调节角度大于该第一预设调节角度，该步骤中，当在目标相机转动第一预设调节角度仍然未寻找到黑体时，通过将目标相机背向黑体框与测温框之间的相对方向转动第二预设调节角度，以查述黑体框与测温框之间的相对方向的另一侧是否存在黑体，有效的提高了黑体寻找的效率。
[0098]
若检测到转动所述目标相机的红外图像中不存在所述黑体，则对所述目标相机发送黑体绘制错误提示。
[0099]
本实施例中，通过将第一中心点和第二中心点进行矢量连接，得到中心矢量，并将矢量方向在水平方向上的方向设置为黑体框与测温框之间的相对方向，有效的提高了对目标相机角度调节的准确性，通过将目标相机朝向黑体框与测温框之间的相对方向转动第一预设调节角度，以查询目标相机转动调节后的红外图像中是否查询到黑体。
[0100]
请参阅图4，图4是本申请另一实施例提供的一种黑体检测方法的实现流程图。相对于图1对应的实施例，本实施例提供的黑体检测方法用于对步骤s20作进一步细化，包括：
[0101]
步骤s21，分别获取所述黑体和所述黑体框与所述测温框之间的相对位置。
[0102]
其中，通过分别获取黑体、黑体框和测温框在目标相机的红外图像上的中心点位置，并基于获取到的中心点位置分别判断黑体和黑体框与测温框之间的相对位置。
[0103]
步骤s22，若所述黑体和所述黑体框不在所述测温框外的同一侧，则计算所述黑体与所述黑体框之间的相对方向，并根据所述黑体与所述黑体框之间的相对方向对所述目标
相机进行角度调节。
[0104]
其中，基于黑体和黑体框与测温框之间的相对位置，判断到黑体和黑体框均在测温框的左侧、或均在测温框的右侧时，计算黑体与黑体框之间的相对方向，并根据黑体与黑体框之间的相对方向对目标相机进行角度调节。
[0105]
具体的，该步骤中，所述计算所述黑体与所述黑体框之间的相对方向，并根据所述黑体与所述黑体框之间的相对方向对所述目标相机进行角度调节，包括：
[0106]
分别获取所述黑体和所述黑体框在所述目标相机的红外图像上的图像中心点，得到第三中心点和第四中心点；
[0107]
计算所述第三中心点与所述第四中心点之间的中心点距离，并根据所述中心点距离计算调节角度，其中，根据所述中心点距离计算调节角度所采用的计算公式为：s＝(m
‑
i)/n，s为计算得到的调节角度，m为第三中心点与第四中心点之间的中心点距离，i为预先设置的常数；
[0108]
将所述目标相机朝向所述黑体框转动所述调节角度。
[0109]
步骤s23，获取角度调节后所述目标相机的红外图像上所述黑体和所述黑体框与所述测温框之间的相对位置。
[0110]
其中，通过获取角度调节后目标相机的红外图像上黑体和黑体框与测温框之间的相对位置，以判断角度调节后目标相机的红外图像上黑体和黑体框分别与测温框之间的位置关系。
[0111]
步骤s24，若所述黑体和所述黑体框在所述测温框外的同一侧，则停止对所述黑体的位置校准。
[0112]
本实施例中，通过分别获取黑体和黑体框与测温框之间的相对位置，能准确的判断到黑体和黑体框是否位于测温框外的同一侧，当判断到黑体和黑体框位于测温框外的同一侧时，则判定对该黑体位置无需进行校准，当判断到黑体和黑体框不位于测温框外的同一侧时，则需要对该黑体的位置进行校准，通过计算黑体与黑体框之间的相对方向，并根据黑体与黑体框之间的相对方向对目标相机进行角度调节，以采用调节目标相机角度的方式对黑体的位置进行校准，进而有效的提高了黑体图像绘制的准确性。
[0113]
请参阅图5，图5是本申请实施例提供的一种测温机器人100的结构框图。本实施例中该测温机器人100包括的各单元用于执行图1、图2、图3、图4对应的实施例中的各步骤。具体请参阅图1、图2、图3、图4以及图1、图2、图3、图4所对应的实施例中的相关描述。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。参见图5，该测温机器人100优选为红外测温机器人，所述测温机器人100包括：图像传感器10、位置校准传感器11、相对方向计算器12和角度调节控制器13，其中：
[0114]
图像传感器10，用于对目标相机的红外图像进行图像检测，所述图像检测用于检测所述目标相机的红外图像中是否存在黑体。
[0115]
其中，图像传感器10还用于：根据预设图像参数的参数范围对所述目标相机的红外图像中的图像通道进行图像过滤，得到过滤图像，所述预设图像参数包括像素亮度值和像素颜色值；
[0116]
提取所述过滤图像中的图像轮廓，并根据预设轮廓面积对所述图像轮廓进行筛选；
[0117]
对筛选后的所述图像轮廓进行多边形逼近处理，得到多边形轮廓，并分别计算不同所述多边形轮廓与预设多边形之间的轮廓相似度；
[0118]
若最大所述轮廓相似度大于相似度阈值，则判定所述目标相机的红外图像中存在所述黑体。
[0119]
位置校准传感器11，用于若检测到所述目标相机的红外图像中存在所述黑体，则对所述黑体进行位置校准，并根据位置校准后所述黑体的位置绘制黑体图像。
[0120]
相对方向计算器12，用于若检测到所述目标相机的红外图像中不存在所述黑体，则计算所述目标相机的红外图像中黑体框与测温框之间的相对方向，所述黑体框用于表征所述黑体在所述目标相机的红外图像上的位置，所述测温框用于表征所述目标相机的红外图像上对应的测温区域。
[0121]
其中，相对方向计算器12还用于：分别获取所述黑体框和所述测温框在所述目标相机的红外图像上的图像中心点，得到第一中心点和第二中心点，并将所述第一中心点和所述第二中心点进行矢量连接，得到中心矢量，所述第一中心点朝向所述第二中心点的方向为所述中心矢量的矢量方向；
[0122]
将所述矢量方向在水平方向上的方向设置为所述黑体框与所述测温框之间的相对方向。
[0123]
角度调节控制器13，用于根据所述黑体框与所述测温框之间的相对方向对所述目标相机进行角度调节，并对角度调节后的所述目标相机的红外图像进行图像检测。
[0124]
其中，角度调节控制器13还用于：将所述目标相机朝向所述黑体框与所述测温框之间的相对方向转动第一预设调节角度。
[0125]
可选的，角度调节控制器13还用于：若检测到角度调节后的所述目标相机的红外图像中不存在所述黑体，则将所述目标相机背向所述黑体框与所述测温框之间的相对方向转动第二预设调节角度，所述第二预设调节角度大于所述第一预设调节角度；
[0126]
对转动的所述目标相机的红外图像进行图像检测；
[0127]
若检测到转动所述目标相机的红外图像中不存在所述黑体，则对所述目标相机发送黑体绘制错误提示。
[0128]
进一步地，角度调节控制器13还用于：若所述第一中心点与所述第二中心点重合，则将所述目标相机朝向左侧或右侧转动所述第一预设调节角度。
[0129]
位置校准传感器11还用于，若检测到角度调节后的所述目标相机的红外图像中存在所述黑体，则对所述黑体进行位置校准，并根据位置校准后所述黑体的位置绘制黑体图像。
[0130]
其中，位置校准传感器11还用于：分别获取所述黑体和所述黑体框与所述测温框之间的相对位置；
[0131]
若所述黑体和所述黑体框不在所述测温框外的同一侧，则计算所述黑体与所述黑体框之间的相对方向，并根据所述黑体与所述黑体框之间的相对方向对所述目标相机进行角度调节；
[0132]
获取角度调节后所述目标相机的红外图像上所述黑体和所述黑体框与所述测温框之间的相对位置；
[0133]
若所述黑体和所述黑体框在所述测温框外的同一侧，则停止对所述黑体的位置校
准。
[0134]
可选的，位置校准传感器11还用于：分别获取所述黑体和所述黑体框在所述目标相机的红外图像上的图像中心点，得到第三中心点和第四中心点；
[0135]
计算所述第三中心点与所述第四中心点之间的中心点距离，并根据所述中心点距离计算调节角度；
[0136]
将所述目标相机朝向所述黑体框转动所述调节角度。
[0137]
优选的，所述测温机器人100包括上半身及驱动上半身转动的底盘，所述目标相机、图像传感器10、位置校准传感器11、相对方向计算器12位于所述测温机器人100上半身；所述角度调节控制器13位于所述测温机器人100的上半身，也可位于所述测温机器人100的底盘。优选的，所述角度调节控制器13根据所述黑体框与所述测温框之间的相对方向对所述底盘发出控制指令，通过控制底盘转动而驱动上半身转动，从而调节目标相机的转动角度。
[0138]
本实施例中，通过对目标相机的红外图像进行图像检测，以检测目标相机的红外图像中是否存在黑体，若检测到目标相机的红外图像或角度调节后的目标相机的红外图像中存在黑体，通过对黑体进行位置校准，有效的提高了黑体图像绘制的准确性，若检测到目标相机的红外图像中不存在黑体，通过计算目标相机的红外图像中黑体框与测温框之间的相对方向，并根据黑体框与测温框之间的相对方向对目标相机进行角度调节，能有效的对目标相机的拍摄角度进行调节，以达到对黑体进行寻找的效果，提高了黑体图像绘制的准确性，本申请实施例基于对目标相机的红外图像进行图像检测、对黑体进行位置校准、计算黑体框与测温框之间的相对方向、根据黑体框与测温框之间的相对方向对目标相机进行角度调节，能自动进行黑体位置的寻找、黑体位置的校准和黑体图像的绘制，防止了由于采用人工绘制黑体图像所导致的黑体图像绘制准确性低下的现象。
[0139]
图6是本申请另一实施例提供的一种终端设备2的结构框图。如图6所示，该实施例的终端设备2包括：处理器20、存储器21以及存储在所述存储器21中并可在所述处理器20上运行的计算机程序22，例如黑体检测方法的程序。处理器20执行所述计算机程序23时实现上述各个黑体检测方法各实施例中的步骤，例如图1所示的s10至s50，或者图2所示的s11至s14，或者图3所示的s31至s33，或者图4所示的s21至s24。或者，所述处理器20执行所述计算机程序22时实现上述图5对应的实施例中各单元的功能，例如，图5所示的控制器或传感器10至13的功能，具体请参阅图6对应的实施例中的相关描述，此处不赘述。
[0140]
示例性的，所述计算机程序22可以被分割成一个或多个单元，所述一个或者多个单元被存储在所述存储器21中，并由所述处理器20执行，以完成本申请。所述一个或多个单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序22在所述终端设备2中的执行过程。例如，所述计算机程序22可以被分割成图像传感器10、位置校准传感器11、相对方向计算器12、角度调节控制器13，各单元具体功能如上所述。
[0141]
所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器20、存储器21。本领域技术人员可以理解，图6仅仅是终端设备2的示例，并不构成对终端设备2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，或者不同的部件，例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
[0142]
所称处理器20可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是
其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field
‑
programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
[0143]
所述存储器21可以是所述终端设备2的内部存储单元，例如终端设备2的硬盘或内存。所述存储器21也可以是所述终端设备2的外部存储设备，例如所述终端设备2上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，smc)，安全数字(secure digital，sd)卡，闪存卡(flash card)等。进一步地，所述存储器21还可以既包括所述终端设备2的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器21用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器21还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
[0144]
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。