温度测量设备的制作方法

本申请涉及温度测量技术领域，特别是涉及一种温度测量设备。

背景技术：

众所周知，流感是传染性疾病，特别是在人多的地方，一旦有人存在传染性的流感，很容易发生流感传播现象。目前流感的普遍症状就是发热，体温较高，因此通过体温检测可以有效筛查出身患疾病的人员。但是现有的公共场所对人体体温测量的方式也仅限于工作人员利用手持的温度测量设备对每个人的身体部位(例如额头或者手腕)进行温度检测。但是通过这种方式在人流密集的场所进行体温检测效率低并且费时费力的问题。

针对上述的现有技术中存在的在人流密集的场所通过工作人员手持体温测量设备对所有出入的人员进行体温检测效率低并且费时费力的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现要素：

本实用新型提供了一种测温设备，以至少解决现有技术中存在的在人流密集的场所通过工作人员手持体温测量设备对所有出入的人员进行体温检测效率低并且费时费力的技术问题。

根据本申请的一个方面，提供了一种温度测量设备。其中，温度测量设备包括：壳体，还包括热红外图像采集设备、显示设备以及处理器设备，其中热红外图像采集设备以及显示设备设置于壳体的前侧，并且分别与处理器设备连接。

可选地，还包括：报警设备，其中报警设备与处理器设备连接。

可选地，报警设备包括设置于壳体前侧的报警器以及扬声器。

可选地，壳体为立式壳体，并且热红外图像采集设备以及显示设备分别设置于壳体的前面板上，其中显示设备设置于前面板的中部；并且热红外图像采集设备设置于前面板的边缘部。

可选地，壳体为立式壳体，并且热红外图像采集设备、显示设备以及报警设备分别设置于壳体的前面板上，其中显示设备设置于前面板的中部；并且热红外图像采集设备以及报警设备设置于前面板的边缘部。

可选地，处理器设备设置于显示设备的下方。

可选地，壳体的后面板与处理器设备对应的位置处设置有工作窗口，并且工作窗口处设置有挡板，挡板可翻折的与后面板连接。

可选地，热红外图像采集设备包括热红外相机，其中热红外相机通过万向云台与壳体连接。

可选地，热红外图像采集设备还包括设置于热红外相机前的滤光片，用于过滤红外光以外的其他光线。

可选地，热红外相机内设置有热红外图像传感器电路板以及与热红外图像传感器电路板连接的信号传输电路板。

可选地，处理器设备包括图像输入接口、处理器以及图像输出接口，其中处理器通过图像输入接口与热红外图像采集设备连接；以及处理器通过图像输出接口与显示设备连接。

从而根据本实施例的技术方案，通过将温度测量设备的壳体设计成立式的。并且在壳体上设置热红外图像采集设备。然后在壳体的内部设置有与热红外图像采集设备连接处理器设备，用于识别检测热红外图像中的目标对象以及目标对象部位的温度信息。并且在壳体上设置显示设备与处理器设备，用于显示目标对象以及目标对象部位的温度信息。从而将本方案中的温度测量设备立于人流密集的公共场所(例如火车站、商场以及小吃街等场所)，可以实时监控温度测量设备监测的目标对象的温度信息。并且通过报警设备500对测量的温度过高的温度信息进行显示和播报从而对温度过高的目标对象进行进一步的处理。进而解决了现有技术中存在的在人流密集的场所通过工作人员手持体温测量设备对所有出入的人员进行体温检测效率低并且费时费力的技术问题。

根据下文结合附图对本申请的具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本实用新型的上述以及其他目的、优点和特征。

附图说明

后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本申请的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比例绘制的。附图中：

图1是根据本实施例所述的温度测量设备的示意图；

图2是根据本实施例所述的报警设备的示意图；

图3a是根据本实施例所述的温度测量设备的后面板的示意图；

图3b是根据本实施例所述的热红外相机和万向云台的连接示意图；

图4是根据本实施例所述的处理器设备的示意图；

图5是根据本实施例所述的处理器的示意图；

图6是根据本实施例所述的温度测量设备测量目标对象温度的示意图；

图7a是根据本实施例所述的处理器设备的前视图；

图7b是根据本实施例所述的处理器设备的左视图；

图7c是根据本实施例所述的处理器设备的右视图；以及

图7d是根据本实施例所述的处理器设备的上视图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本实用新型中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本实用新型。

为了使本技术领域的人员更好地理解本实用新型方案，下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型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实用新型一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本实用新型保护的范围。

需要说明的是，本实用新型的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的术语在适当情况下可以互换，以便这里描述的本实用新型的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

图1示出了本实施例所述的温度测量设备的示意图，参考图1所示，本实施例提供了一种温度测量设备，其中温度测量设备10包括：壳体100，还包括热红外图像采集设备200、显示设备300以及处理器设备400，其中热红外图像采集设备200以及显示设备300设置于壳体100的前侧，并且分别与处理器设备400连接。

具体地，参考图1所示，温度测量设备10包括壳体100、热红外图像采集设备200、显示设备300以及处理器设备400。

参考图1和图6所示，壳体100例如是立式的壳体，可以立在地面上。从而目标对象可以通过站立在温度测量设备10之前即可进行温度测量。

壳体100的前侧设置有用于采集目标对象的热红外图像的热红外图像采集设备200。用于采集温度测量设备10之前的包含目标对象的热红外图像。

处理器设备400与热红外图像采集设备200连接，从而可以对热红外图像采集设备200采集的热红外图像进行处理。例如处理器设备400可以识别热红外图像中的目标对象，以及根据热红外图像的像素值计算该目标对象的温度。

显示设备300与处理器设备400连接，从而将处理器设备400处理后的图像进行显示。其中，例如显示设备300可以显示处理器设备400识别的目标对象以及相应的温度。

正如背景技术中所述的，目前流感的普遍症状就是发热，体温较高。但是现有的公共场所对人体体温测量的方式也仅限于工作人员利用手持的温度测量设备对每个人的身体部位(例如额头或者手腕)进行温度检测。但是通过这种方式在人流密集的场所进行体温检测极大的费时费力。

有鉴于此，根据本实施例的技术方案，通过将温度测量设备10的壳体100设计成立式的。并且在壳体上设置热红外图像采集设备200。从而目标对象只需要从温度测量设备10前经过，即可通过热红外图像采集设备200采集包含有目标对象温度信息的热红外图像。从而不必通过工作人员利用手持的温度测量设备对每个人的身体部位(例如额头或者手腕)进行温度检测。

然后可以通过处理器设备400识别热红外图像中的目标对象，以及根据热红外图像的像素值计算该目标对象的温度。并且，可以通过显示设备300可以显示处理器设备400识别的目标对象以及相应的温度。

从而通过这种方式，只需要将本实施例中的温度测量设备10立于人流密集的公共场所(例如火车站、商场以及小吃街等场所)，即可实时监控温度测量设备10前的目标对象的温度信息。进而解决了现有技术中存在在人流密集的场所通过工作人员手持体温测量设备对所有出入的人员进行体温检测效率低并且费时费力的技术问题。

此外，需要说明的是，如何在热红外图像中识别目标对象，以及如何根据热红外图像来确定温度，这些可以通过现有的基于热红外图像的图像识别方法以及温度确定方法来实现。

可选地，温度测量设备10还包括：报警设备500，其中报警设备500与处理器设备400连接。具体地，参考图1所示，从而通过警报设备500用于显示和播报温度超过正常人体温度的温度信息。从而可以对伴有发热症状的目标对象进行播报，进而工作人员可以对发热的目标对象进行相应的隔离等处理措施。

可选地，参考图2所示，报警设备500包括设置于壳体100前侧的报警器510以及扬声器520。具体地，参考图2所示，其中报警器510例如可以但不限于是多色led报警器。从而通过报警器510显示出显示设备300中温度超过正常体温的温度信息，并且通过扬声器520播报高温信息，从而可以对伴有发热症状的目标对象进行播报，进而工作人员可以对发热的目标对象进行相应的隔离等处理措施。

可选地，壳体100为立式壳体，并且热红外图像采集设备200以及显示设备300分别设置于壳体100的前面板110上，其中显示设备300设置于前面板110的中部；并且热红外图像采集设备200设置于前面板110的边缘部。从而通过将显示设备300设置于前面板110的中间部位，便于目标对象以及工作人员等查看目标对象的温度信息，并且通过将热红外图像采集设备200设置于前面板110的边缘部位(例如可以是上边缘部位)，便于采集目标对象的热红外图像信息。进而完成目标对象的热红外图像信息采集以及检测识别的目标对象和温度信息显示。

可选地，壳体100为立式壳体，并且热红外图像采集设备200、显示设备300以及报警设备500分别设置于壳体100的前面板110上，其中显示设备300设置于前面板110的中部；并且热红外图像采集设备200以及报警设备500设置于前面板110的边缘部。从而通过将显示设备300设置于前面板110的中间部位，便于目标对象以及工作人员等查看目标对象的温度信息。并且通过将热红外图像采集设备200设置于前面板110的边缘部位(例如可以是上边缘部位)，便于采集目标对象的热红外图像信息。并且通过报警设备500设置于前面板110的边缘部(例如上边缘部)，便于目标对象以及工作人员等查看高温信息以及对高温信息进行播报。进而完成目标对象的热红外图像信息采集以及检测识别的目标对象和温度信息显示。

可选地，处理器设备400设置于显示设备300的下方。具体地，参考图1所示，例如可以设置于壳体100的内部下侧，进而便于对处理器设备400进行保护并且便于与温度测量设备10的其他设备进行连接。

可选地，参考图3a所示，壳体100的后面板120与处理器设备400对应的位置处设置有工作窗口121，并且工作窗口121处设置有挡板1211，挡板1211可翻折的与后面板120连接。从而，通过在壳体100的后面板120的下侧与处理器设备400对应的位置设置工作窗口121。并且在工作窗口121的位置设置挡板1211，进而便于维护处理器设备400以及放入或者取出处理器设备400。

此外，参考图3a所示，其中挡板1211也可以是由左右翻折的两块挡板组成。

可选地，参考图1所示，热红外图像采集设备200包括热红外相机210，其中热红外相机210通过万向云台230与壳体100连接。从而可以通过万向云台230调节热红外相机210的采集方向。此外参考图3b所示，热红外相机210可以通过固定机构(例如可以但不限于是螺丝)与万向云台220连接。

可选地，参考图1所示，热红外图像采集设备200还包括设置于热红外相机210前的滤光片220，用于过滤红外光以外的其他光线。滤光片110例如可以优选采用锗玻璃制成。从而通过滤光片220滤除红外光以外的其他光线，进而避免其他波长的光线的干扰，从而使得采集的热红外图像能够准确反映目标对象的温度。

可选地，热红外相机210内设置有热红外图像传感器电路板以及与热红外图像传感器电路板连接的信号传输电路板。从而可以通过热红外图像传感器电路板以及信号传输电路板完成热红外图像的采集并且将信号向外部设备传输。

可选地，参考图4所示，处理器设备400包括图像输入接口410、处理器420以及图像输出接口430，其中处理器420通过图像输入接口410与热红外图像采集设备200连接；以及处理器420通过图像输出接口430与显示设备300连接。具体地，图像输入接口410例如可以是与热红外图像采集设备200连接的usb输入接口，并且其中图像输出接口430例如可以是用于与显示设备300连接的hdmi或者dp输出接口。进而通过图像输入接口410、处理器420以及图像输出接口430完成热红外图像的接收、检测识别以及输出。

此外，参考图4所示，处理器设备400还包括报警信号输出接口440，处理器420通过报警信号输出接口440与报警设备500连接。

此外，参考图5所示，处理器420包括人工智能处理模块422，配置用于获取通过热红外图像采集设备200采集的第一图像，并在第一图像中确定包含目标对象的指定人体部位的第一图像区域；以及温度检测模块423，与人工智能处理模块422连接，配置用于根据第一图像区域的图像信息，确定指定人体部位的温度。

随着人们对指定场景内进行人体温度检测的需求越来越多，市场上也随之出现了很多的测温系统供用户使用。当前的体温测量大多为额温测量或者全画面温度测量。但是，由于额温测量的测量距离近、精度低以及测量时间长，在人流密集的区域容易造成人流阻塞，有可能造成高密度人群的集中感染或者二次感染。并且，由于全画面温度测量无法精确的对指定人体部位(例如人脸或者人手)做温度测量，精度低以及容易被环境高温物体(譬如说热咖啡，暖宝等)干扰。

具体地，针对上述的问题，参考图5所示，本实施例的所提供的处理器420首先利用人工智能处理模块422获取通过热红外图像采集设备200采集的第一图像，并在第一图像中确定包含目标对象的指定人体部位的第一图像区域。通过这种方式，可以在包含目标检测对象的全图像画面中筛选出只包含目标检测对象的指定人体部位(例如人脸和/或人手)的第一图像区域，从而能够在对目标对象的指定人体部位做温度检测。然后通过与人工智能处理模块422连接温度检测模块423来根据第一图像区域的图像信息，确定指定人体部位的温度。

从而，通过这种方式，本实施例的第一个方面所提供的处理器420能够满足多目标对象的指定人体部位同时进行温度检测，并对目标对象的指定人体部位做温度检测，温度检测精度高，快速的同时对高温个体及时排除，避免集中感染或者二次感染。同时，通过获取由热红外图像采集设备200采集的第一图像来进行无感检测、无需停留以及快速疏导人流。并且，在对目标对象的指定人体部位做温度检测，不会受到环境高温物体的干扰，排除错检以及误检。从而解决了现有技术中存在的当前的体温测量大多为额温测量或者全画面温度测量，由于测量距离近，精度低，测量时间长，无法精确的对指定人体部位做温度测量以及容易被环境高温物体干扰，使得在进行体温测量的过程中，容易造成人流阻塞、高密度人群的集中感染或者二次感染、漏检、错检以及准确率低的技术问题。

此外，处理器420是基于fpga构架的图像处理器。其中，该处理器420例如可以是利用xilinx的zynqultrascale+mpsoc或intel的stratix10实现的图像处理器。

可选地，处理器420还包括：预处理模块421，配置用于生成与第一图像对应的第二图像，其中第二图像适于预设的图像检测模型进行检测；并且人工智能处理模块422包括指定人体部位检测单元4221以及指定人体部位映射单元4222，其中指定人体部位检测单元4221与预处理模块421连接，配置用于通过图像检测模型，在第二图像中检测包含指定人体部位的第二图像区域；指定人体部位映射单元4222配置用于根据第二图像区域在第二图像中的位置信息，在第一图像中确定第一图像区域。

具体地，参照图5所示，处理器420还包括预处理模块421，用于生成与第一图像对应的第二图像，其中第二图像适于预设的图像检测模型进行检测。由于目前的图像检测模型通常支持对有限范围内的分辨率的图像进行识别(例如分辨率为512*512、640*360、640*480或者其他)，因此为了保障人工智能处理模块422能够对第一图像中的目标对象进行有效的检测，在本实施例中需要通过预处理模块421对获取到的第一图像进行预处理，从而生成适于人工智能处理模块422进行检测的第二图像。

进一步地，人工智能处理模块422包括指定人体部位检测单元4221以及指定人体部位映射单元4222。其中指定人体部位检测单元4221与预处理模块421连接，用于通过图像检测模型，在第二图像中检测包含指定人体部位的第二图像区域。在检测出包含指定人体部位的第二图像区域的情况下，指定人体部位映射单元4222需要根据第二图像区域在第二图像中的位置信息，在第一图像中确定第一图像区域。从而，通过这种方式，不仅能够对第一图像中的目标对象进行有效的检测，还能够准确的在第一图像中确定第一图像区域。

可选地，预处理模块421包括以下的至少一项：分辨率转换单元4211，配置用于将图像的分辨率转换成与图像检测模型匹配的分辨率；以及图像增强单元4212，配置用于增强图像中的细节信息。

具体地，参照图5所示，预处理模块421包括分辨率转换单元4211和图像增强单元4212中的至少一项。其中，在热红外图像采集设备200采集的第一图像的分辨率低于人工智能处理模块422能够检测的图像的分辨率的情况下，分辨率转换单元4211可以为上采样单元，用于对第一图像进行上采样操作，例如可以利用多相滤波器或者线性滤波器进行上采样，完成低分辨率到高分辨率的提升。从而，不再需要基于采集的热红外图像重新训练模型，而是先将图像的分辨率转换成与图像检测模型匹配的分辨率，然后利用现有的人工智能检测功能，对低分辨率的热红外图像进行有效检测。

此外，在热红外图像采集设备200采集的第一图像的分辨率高于人工智能处理模块422能够检测的图像的分辨率的情况下，分辨率转换单元4211可以为下采样单元，用于对第一图像进行下采样操作，从而将第一图像的分辨率转换为与图像检测模型匹配的分辨率。

进一步地，由于热红外传感器本身成像特点以及分辨率较低等原因，热红外图像往往噪声高，导致物体的边缘信息被干扰。针对噪声高这个问题，本实施例通过图像增强单元4212使用预设的去噪滤波算法进行去噪，以抑制图像中的噪声，同时不破坏物体的边缘。其中，常见的去噪滤波算法例如有双边滤波算法和导向滤波算法等。

优选地，由于热红外图像是根据物体表面温度成像的，而实际场景中物体和背景的温度差不会很大，所以物体的边缘细节在热红外图像中不明显。针对这个问题，本实施例还可以通过图像增强单元4212使用预设的边缘锐化算法进行边缘增强，以增强物体的细节信息。其中，常见的边缘锐化算法例如有拉普拉斯滤波算法和sobel滤波算法等。

此外，需要特别说明的是，图像增强单元4212不局限于包含去噪滤波算法和边缘锐化算法，也可以包含其他的可以增强图像质量的算法。

优选地，本实施例的预处理模块421还可以首先通过分辨率转换单元4211将第一图像的分辨率转换为成与图像检测模型匹配的分辨率。然后通过图像增强单元4212，对分辨率转换单元4211输出的图像进行图像增强操作，抑制图像中的噪声，同时增强图像中的细节信息，从而生成适于人工智能处理模块422进行检测的第二图像。

可选地，根据第二图像区域在第二图像中的位置，在第一图像中确定第一图像区域的操作，包括：根据第二图像区域在第二图像中的位置信息以及第一图像和第二图像之间的位置映射关系，确定第一图像区域在第一图像中的位置信息；以及根据第一图像区域在第一图像中的位置信息，在第一图像中确定第一图像区域。

具体地，指定人体部位映射单元4222首先根据第二图像区域在第二图像中的位置信息以及第一图像和第二图像之间的位置映射关系，例如利用预先设置的坐标转换算法，将第二图像中的位置信息转换为第一图像中相对应的位置信息，从而确定第一图像区域在第一图像中的位置信息。其中，所确定的第一图像区域在第一图像中的位置信息例如可以包括x,y,w,h，即第一图像区域在第一图像中的x,y坐标以及宽高信息。然后根据第一图像区域在第一图像中的位置信息，在第一图像中确定第一图像区域。从而通过这种方式，保障了所确定的第一图像区域的准确性。

可选地，根据第一图像区域的图像信息，确定指定人体部位的温度的操作，包括：在第一图像区域中选取像素值最高的预定数量的像素点；根据所选取的像素点的像素值，确定所选取的像素点对应的温度值；以及根据所选取的像素点对应的温度值求取平均温度值，并将平均温度值作为指定人体部位的温度。

具体地，温度检测模块423首先在第一图像区域中选取像素值最高的预定数量的像素点，然后根据所选取的像素点的像素值，确定所选取的像素点对应的温度值，最后根据所选取的像素点对应的温度值求取平均温度值，并将平均温度值作为目标对象的指定人体部位的温度。通过这种方式，可以准确的确定指定人体部位的温度。其中预定数量的像素点可以但不限于设置为5到10个。

可选地，处理器420还包括温度异常检测模块425，与温度检测模块423连接，配置用于根据所确定的指定人体部位的温度以及预设的温度阈值，判定指定人体部位的温度是否异常。

具体地，参照图5所示，处理器420还包括与温度检测模块423连接的温度异常检测模块425。本实施例通过温度异常检测模块425根据温度检测模块423所确定的指定人体部位的温度以及预设的温度阈值，判定目标对象的指定人体部位的温度是否异常。通过这种方式，能够对指定人体部位的温度异常的个体及时排除，避免感染。

可选地，处理器420还包括图像融合模块424，与温度检测模块423以及温度异常检测模块425连接，配置用于在判定指定人体部位的温度异常的情况下，在第一图像区域的位置处添加标识图形。

在实践中，监控工作人员通常通过观看监控视频，对目标对象进行监控。因此如果能够在视频中添加用于识别目标对象和目标对象的温度分布信息的标记(例如使用颜色矩形框标记目标对象、添加额头温度信息以及手腕温度信息等标识图形)，则更加有利于监控工作人员观察监控视频。

具体地，图6实例性的示出了添加有标识图形的第一图像的一个示意图。参照图6所示，本实施例通过图像融合模块424判定温度检测模块423所检测到的目标对象的指定人体部位的温度是否异常，在判定目标对象的指定人体部位的温度异常的情况下，将第一图像与温度检测模块423检测到的指定人体部位的温度进行融合，并在第一图像区域的位置处添加标识图形。其中，参照图6所示，例如在第一图像区域添加颜色矩形框，用于标记所检测出的目标对象的人脸和/或人手在第一图像中的位置，同时可以用不同颜色的矩形框来区分不同的目标对象的人脸和/或人手的温度是否异常。并且还可以在目标对象的具体部位(例如，额头、眼睛、鼻子等部分)添加具体的温度信息。从而，通过这种方式，可以向监控工作人员提供高清并具有标记的监控视频，有利于监控人员进行监控。

可选地，处理器420还包括图像融合模块424，与温度检测模块423连接，配置用于在第一图像区域的位置处添加标识图形。

具体地，参照图5所示，本实施例通过图像融合模块424将温度检测模块423检测到的指定人体部位的温度与第一图像区域进行融合，然后在第一图像区域的位置处添加标识图形。其中，参照6示，例如在第一图像区域添加颜色矩形框，用于标记所检测出的目标对象的人脸和/或人手在第一图像中的位置，同时可以用不同颜色的矩形框来区分不同的目标对象的人脸和/或人手的温度是否异常。并且还可以在目标对象的具体部位(例如，额头、眼睛、鼻子等部分)添加具体的温度信息。从而，通过这种方式，可以向监控工作人员提供高清并具有标记的监控视频，有利于监控人员进行监控。

可选地，指定人体部位包括额头和/或手腕。

具体地，人工智能处理模块422可以包括额头识别模型和手腕识别模型。因此可以通过额头识别模型和手腕识别模型从第一图像中确定包含目标对象的额头和/或手腕的图像区域，然后通过温度检测模块423来根据包含目标对象的额头和/或手腕的图像区域，确定目标对象的额头和/或手腕的温度。其中，额头识别模型和手腕识别模型例如都采用卷积神经网络，分别通过额头样本和手腕样本进行训练得到。

从而根据本实施例的技术方案，通过将温度测量设备的壳体设计成立式的。并且在壳体上设置热红外图像采集设备。然后在壳体的内部设置有与热红外图像采集设备连接处理器设备，用于识别检测热红外图像中的目标对象以及目标对象部位的温度信息。并且在壳体上设置显示设备300与处理器设备，用于显示目标对象以及目标对象部位的温度信息。从而将本方案中的温度测量设备立于人流密集的公共场所(例如火车站、商场以及小吃街等场所)，可以实时监控温度测量设备监测的目标对象的温度信息。并且通过报警设备500对测量的温度过高的温度信息进行显示和播报从而对温度过高的目标对象进行进一步的处理。进而解决了现有技术中存在的在人流密集的场所通过工作人员手持体温测量设备对所有出入的人员进行体温检测效率低并且费时费力的技术问题。

此外，图6示出了温度测量设备10的测量目标对象温度的示意图。参考图6所示，通过本实施例提供的温度测量设备10可以检测出人体的头部温度，此外图中未示出但是也可以检测出人体手腕、额头以及脸部的温度。

此外图7a示出了处理器设备400的前面板450的示意图，参考图7a所示，包括：图像输入接口410，用于与热红外采集设备200进行连接，接收热红外图像；报警信号输出接口440，用于与报警设备500连接，想报警设备发送报警信息；图像输出接口430包括hdmi输出接口以及dp输出接口，其中hdmi输出接口用于与具有hdmi接口的显示器连接，并且dp接口用于与具有dp接口的显示器连接；4g天线接口451，用于远程升级处理器设备400；gps天线接口452，用于设备位置定位和体温数据的位置采集。

此外图7b示出了处理器设备400的左面板460的示意图，参考图7b所示，包括：sd卡插槽461，用于设备所采集数据的本地存储扩展；sim卡插槽462，用于4g网络sim卡安装。

此外图7c示出了处理器设备400的右面板470的示意图，参考图7c所示，包括：电源开关471，用于控制处理器涩北400电源的开启和关闭；电源插口472，用于将处理器设备400与电源进行连接；网口473，用于连接网络。

此外图7d示出了处理器设备400的上面板480的示意图，参考图7d所示，包括：3mm安装孔，用于处理器设备的安装固定。

此外壳体100内还可以设置有电源插排，用于为温度测量设备10内的设备供电。

此外本实施例提供的温度测量设备不限于检测人体的温度，例如还可以检测固体的温度信息。例如检测环境中火焰等温度信息。

除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本实用新型的范围。同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。

为了便于描述，在这里可以使用空间相对术语，如“在……之上”、“在……上方”、“在……上表面”、“上面的”等，用来描述如在图中所示的一个器件或特征与其他器件或特征的空间位置关系。应当理解的是，空间相对术语旨在包含除了器件在图中所描述的方位之外的在使用或操作中的不同方位。例如，如果附图中的器件被倒置，则描述为“在其他器件或构造上方”或“在其他器件或构造之上”的器件之后将被定位为“在其他器件或构造下方”或“在其他器件或构造之下”。因而，示例性术语“在……上方”可以包括“在……上方”和“在……下方”两种方位。该器件也可以其他不同方式定位(旋转90度或处于其他方位)，并且对这里所使用的空间相对描述作出相应解释。

在本实用新型的描述中，需要理解的是，方位词如“前、后、上、下、左、右”、“横向、竖向、垂直、水平”和“顶、底”等所指示的方位或位置关系通常是基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本实用新型和简化描述，在未作相反说明的情况下，这些方位词并不指示和暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位或者以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本实用新型保护范围的限制；方位词“内、外”是指相对于各部件本身的轮廓的内外。

以上所述，仅为本申请较佳的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。