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摘 要：为推进疫情防疫阶段工作的进行，响应习近平主席号召，在结合小区目前已成型的人脸识别智能门禁、红外热成像测温已有相关技术的基础上，利用红外测温技术、物联网技术，无线通信组网技术，以及云服务平台技术，通过对人脸识别测温智能门禁、业主手机APP和疫情防控平台相关功能的研发，提出一种构建带红外人脸识别门禁、疫情防控管理、热成像体温检测、可视云对讲等功能的社区疫情防控平台的方案，该疫情防控平台可以实现社区人员管理和有效的协助社区疫情防控工作的推展。
关键词：智能门禁;红外人脸识别;可视云对讲;云服务平台;
0 引言
“基于人脸识别测温智能门禁的社区疫情防控平台”是从居民小区生活最基础小区门禁管理入手，利用物联网，AI智能、云计算等科技手段，对小区门禁升级改造，建立一套先进的疫情防控平台，既能提升小区安全防范，又能护卫居民身体健康。
1 社区疫情防控平台的研究
“基于人脸识别测温智能门禁的社区疫情防控平台“研究的主要内容，包括人脸识别测温智能门禁机、业主手机APP和社区疫情防控平台。测温智能门禁主要包括：测温门禁联动、测温精度研究、外来人员管理、门禁管理模式;业主手机APP主要包括：疫情信息查询、隔离人员管理、健康情况上报、外来人员登记;疫情防控平台主要包括：疫情防控管理、疫情信息发布、疫情数据管理、平台数据安全。
2 社区防疫平台关键技术研究
2.1人脸识别与热成像测温的门禁联动控制技术研究
在疫情防控期，为了对人员进出的严格管理，通过对人脸识别测温智能门禁机的软件定制，保留安全性高和不接触等优点的人脸识别开门方式，并在人脸识别的同时进行体温检测，只能人脸验证和体温测试两个条件都通过的业主才能开户小区大门，进入小区。如果测温超过设置的正常值，将被拒绝进入小区，并自动上报至社区疫情防控平台，通知物业、社区、街道的工作人员进行处理。人脸识别测温智能门禁在进门的同时进行体温测试，相对人工测温，效率更高，特别适合人流量比较大的小区、单位等出入口，不容易产生人员聚集。而且设备自动测溫，既不用人与人之间接触，也不会人与设备接触，切断了检测过程中通过人与人，人与设备进行传染的渠道[4]。人脸识别与热成像测温的门禁联动流程如图1所示。
2.2提升人脸识别测温智能门禁机在室外测温精度技术的研究
红外热成像也是通过检测人体表面（额头）的热辐射进行测温。人脸识别智能门禁机是安装在室外，室外环境和测试目标距离都成为了影响热成像人体测温测温精度的重要因素。需要一种能够根据环境自适应的红外热成像技术[5]，才能保证设备能够真正在小区中应用。具体需要解决的问题如下：
第一，环境的影响。由于人脸识别测温智能门禁机是安装在室外，为了解决室外环境对测温精度的影响，人脸识别测温智能门禁机增加环境温度检测模块，优化热成像测温模块的温度漂移补偿算法[6]，将环境温度做为一个变量，输入至温度漂移补偿算法中，从而输出更为精准的测量温度[4]，而且通过后期大量的测温数据进行不断优化，不断提升测温模块对环境的适应性。
第二，其它发热源的干扰。在热成像测温模块扫描范围，有可能存在其它发热源，如水杯，热水袋等，从而干扰到人体测温。人脸识别测温智能门禁机在测温时，采用红外人脸识别算法，采用LBP算子提取红外脸的纹理特征，然后使用HOG算子提取原始红外脸的边缘特征。最后，应用多核学习（MKL）融合纹理特征和边缘特征，实现只针对人脸进行测温，这样就可以规避其它发热源引起的测温干扰。
第三，测温距离控制。热成像测温模块都会有一个理想的测温距离，如果距离过远，则会出现测温数值偏低。为了保证测温的准确性，根据红外目标辐射理论，对热成像测温距离变化对测温精度的影响的研究提出的一种减少测量距离影响的理论公式：
（1）
公式中T为物体温度，T’ 为消除距离影响后最终测量的温度， 为灰度值相对误差[7]。
通过摄像头对距离进行识别和划分范围，提示测试目标在设定的距离范围内进行测温，没有进入设定距离范围测试的体温不予采纳并不开启大门。
人脸识别测温智能门禁机通过对以上关键技术的研究和应用，保障了测温数据的准确性。提升测温精度的技术流程如图2所示。
3结论
在疫情防控期间，通过人脸识别测温智能门禁机，在开门时自动测量居民体温，与云服务系统进行数据交互，相对人工测温，无需接触病人，不会人员聚集，不容易相互传染，而且体温异常人员，系统自动上报，是一种高效、无感、安全的病患筛查方式，能够实现精准的人员筛查和防疫管控，彻底响应习主席的号召，牢牢地守住社区的防线，能够有效的协助社区疫情防控工作的推展。
参考文献：
[1]张博.坚决守住社区这道防线[N]. 河北日报，2020-02-12（002）.
[2]童云.利用大数据推动疫情精准防控[N]. 学习时报，2020-03-20（003）.
[3]黄媛媛.基于云技术的智慧社区服务系统的研究[D].杭州电子科技大学，2017.
[4]张作鹏.红外热成像技术对急性上感发热患者的测温研究[C]. 中国光学学会红外与光电器件专业委员会，2017：140-143.
[5]孙恒.基于NFC技术和云服务的新型门禁系统设计与实现[J].实验室研究与探索，2016，35（01）：114-120.
[6]廖冬.基于人脸识别技术的可视对讲门禁系统应用研究[D].广东工业大学，2013.
[7]Xiong X. Research and development of face recognition system based on ARM architecture[C]//2018 International Conference on Intelligent Transportation， Big Data & Smart City （ICITBS）. IEEE， 2018： 113-116.
关键词：智能门禁;红外人脸识别;可视云对讲;云服务平台;
0 引言
“基于人脸识别测温智能门禁的社区疫情防控平台”是从居民小区生活最基础小区门禁管理入手，利用物联网，AI智能、云计算等科技手段，对小区门禁升级改造，建立一套先进的疫情防控平台，既能提升小区安全防范，又能护卫居民身体健康。
1 社区疫情防控平台的研究
“基于人脸识别测温智能门禁的社区疫情防控平台“研究的主要内容，包括人脸识别测温智能门禁机、业主手机APP和社区疫情防控平台。测温智能门禁主要包括：测温门禁联动、测温精度研究、外来人员管理、门禁管理模式;业主手机APP主要包括：疫情信息查询、隔离人员管理、健康情况上报、外来人员登记;疫情防控平台主要包括：疫情防控管理、疫情信息发布、疫情数据管理、平台数据安全。
2 社区防疫平台关键技术研究
2.1人脸识别与热成像测温的门禁联动控制技术研究
在疫情防控期，为了对人员进出的严格管理，通过对人脸识别测温智能门禁机的软件定制，保留安全性高和不接触等优点的人脸识别开门方式，并在人脸识别的同时进行体温检测，只能人脸验证和体温测试两个条件都通过的业主才能开户小区大门，进入小区。如果测温超过设置的正常值，将被拒绝进入小区，并自动上报至社区疫情防控平台，通知物业、社区、街道的工作人员进行处理。人脸识别测温智能门禁在进门的同时进行体温测试，相对人工测温，效率更高，特别适合人流量比较大的小区、单位等出入口，不容易产生人员聚集。而且设备自动测溫，既不用人与人之间接触，也不会人与设备接触，切断了检测过程中通过人与人，人与设备进行传染的渠道[4]。人脸识别与热成像测温的门禁联动流程如图1所示。
2.2提升人脸识别测温智能门禁机在室外测温精度技术的研究
红外热成像也是通过检测人体表面（额头）的热辐射进行测温。人脸识别智能门禁机是安装在室外，室外环境和测试目标距离都成为了影响热成像人体测温测温精度的重要因素。需要一种能够根据环境自适应的红外热成像技术[5]，才能保证设备能够真正在小区中应用。具体需要解决的问题如下：
第一，环境的影响。由于人脸识别测温智能门禁机是安装在室外，为了解决室外环境对测温精度的影响，人脸识别测温智能门禁机增加环境温度检测模块，优化热成像测温模块的温度漂移补偿算法[6]，将环境温度做为一个变量，输入至温度漂移补偿算法中，从而输出更为精准的测量温度[4]，而且通过后期大量的测温数据进行不断优化，不断提升测温模块对环境的适应性。
第二，其它发热源的干扰。在热成像测温模块扫描范围，有可能存在其它发热源，如水杯，热水袋等，从而干扰到人体测温。人脸识别测温智能门禁机在测温时，采用红外人脸识别算法，采用LBP算子提取红外脸的纹理特征，然后使用HOG算子提取原始红外脸的边缘特征。最后，应用多核学习（MKL）融合纹理特征和边缘特征，实现只针对人脸进行测温，这样就可以规避其它发热源引起的测温干扰。
第三，测温距离控制。热成像测温模块都会有一个理想的测温距离，如果距离过远，则会出现测温数值偏低。为了保证测温的准确性，根据红外目标辐射理论，对热成像测温距离变化对测温精度的影响的研究提出的一种减少测量距离影响的理论公式：
（1）
公式中T为物体温度，T’ 为消除距离影响后最终测量的温度， 为灰度值相对误差[7]。
通过摄像头对距离进行识别和划分范围，提示测试目标在设定的距离范围内进行测温，没有进入设定距离范围测试的体温不予采纳并不开启大门。
人脸识别测温智能门禁机通过对以上关键技术的研究和应用，保障了测温数据的准确性。提升测温精度的技术流程如图2所示。
3结论
在疫情防控期间，通过人脸识别测温智能门禁机，在开门时自动测量居民体温，与云服务系统进行数据交互，相对人工测温，无需接触病人，不会人员聚集，不容易相互传染，而且体温异常人员，系统自动上报，是一种高效、无感、安全的病患筛查方式，能够实现精准的人员筛查和防疫管控，彻底响应习主席的号召，牢牢地守住社区的防线，能够有效的协助社区疫情防控工作的推展。
参考文献：
[1]张博.坚决守住社区这道防线[N]. 河北日报，2020-02-12（002）.
[2]童云.利用大数据推动疫情精准防控[N]. 学习时报，2020-03-20（003）.
[3]黄媛媛.基于云技术的智慧社区服务系统的研究[D].杭州电子科技大学，2017.
[4]张作鹏.红外热成像技术对急性上感发热患者的测温研究[C]. 中国光学学会红外与光电器件专业委员会，2017：140-143.
[5]孙恒.基于NFC技术和云服务的新型门禁系统设计与实现[J].实验室研究与探索，2016，35（01）：114-120.
[6]廖冬.基于人脸识别技术的可视对讲门禁系统应用研究[D].广东工业大学，2013.
[7]Xiong X. Research and development of face recognition system based on ARM architecture[C]//2018 International Conference on Intelligent Transportation， Big Data & Smart City （ICITBS）. IEEE， 2018： 113-116.