CESA-2020-1-014 智能人体温度检测与识别系统技术要求和测试评价方法

ICS35.240

L60

团体标准

T/CESAXXXX—XXXX

智能人体温度检测与识别系统技术要求和

测试评价方法

Technicalrequirementsandtestingandevaluationmethodsforintelligenthuman

bodytemperaturedetectionandidentificationsystem

（征求意见稿）

在提交反馈意见时，请将您知道的相关专利连同支持性文件一并附上。

已授权的专利证明材料为专利证书复印件或扉页，已公开但尚未授权的

专利申请证明材料为专利公开通知书复印件或扉页，未公开的专利申请的证

明材料为专利申请号和申请日期。

XXXX-XX-XX发布XXXX-XX-XX实施

中国电子工业标准化技术协会发布

T/CESAXXXXX—XXXX

目  次

前  言..............................................................错误！未定义书签。

1范围................................................................................2

2规范性引用文件......................................................................2

3术语和定义..........................................................................2

4缩略语..............................................................................4

5基本构成............................................................................4

6功能要求............................................................................4

6.1体温异常报警功能.................................................................4

6.2视频图像采集功能.................................................................5

6.3目标检测功能.....................................................................5

6.4视频图像内容分析功能.............................................................5

6.5图像和体温显示功能...............................................................5

6.6数据分析功能.....................................................................5

6.7数据存储和查询功能...............................................................5

6.8接口功能.........................................................................6

6.9参数配置功能.....................................................................6

6.10离线运行功能....................................................................6

7性能要求............................................................................6

7.1分类.............................................................................6

7.2单目标检测系统性能要求...........................................................6

7.3多目标检测系统性能要求...........................................................7

8测试评价方法........................................................................7

8.1测试评价原则.....................................................................7

8.2测试条件.........................................................................7

8.3功能测试评价方法.................................................................8

8.4性能测试评价方法................................................................10

附录A（规范性附录）系统建设要求...................................................12

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智能人体温度检测与识别系统技术要求和测试评价方法

1范围

本标准规定了智能人体温度检测与识别系统的基本构成、功能和性能要求、测试评价方法与判据以

及系统建设要求。

本标准适用于医院、社区、学校等各行业利用智能人体温度检测与识别系统实现红外成像面部温区

精准识别、红外图像测温、发热人员区分等的规划、设计、实施（现）和检验（检测）。

2规范性引用文件

下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。

凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。

GB/T14710—2009医用电器环境要求及试验方法

GB/T19146—2010红外人体表面温度快速筛检仪

GB/T26237.5—2014信息技术生物特征识别数据交换格式第5部分：人脸图像数据

（ISO/IEC19794-5：2005，NEQ）

GB/T30831.1—2014机器状态检测与诊断热成像第1部分：总则（ISO18434-1:2008，IDT）

GB/T33767.4—2018信息技术生物特征样本质量第5部分:人脸图像数据

GA/T1325—2017安全防范人脸识别应用视频图像采集规范

SJ/T11608—2016人脸识别设备通用规范

3术语和定义

GB/T30831.1—2014界定的以及下列术语和定义适用于本文件。

3.1

人体温度humantemperature

系统显示与记录的皮肤表面温度，通常为额头温度，系统通过补偿算法使其接近真实人体温度。

3.2

表观温度apparenttemperature

无论何种辐射源，红外热成像仪测得的所有投射到探测器上的辐射所形成的未经补偿的温度读数。

[GB/T30831.1—2014，定义3.1]

注：红外热成像仪定义可参见GB/T30831.1—2014中3.5。

3.3

红外热成像infraredthermography

采用非接触红外热成像设备采集和分析热信息。

[GB/T30831.1—2014，定义3.9]

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3.4

红外热成像摄像机infraredthermographycamera

接收物体表面红外辐射，以单色（黑色和白色）或彩色成像的仪器。图像灰度或彩色色调即表现了

物体表面表观温度的分布情况。

注：这样的图像有时叫做红外热谱图。

[GB/T30831.1—2014，定义3.5]

3.5

测温距离measuringdistance

测温仪器与目标之间的距离。

3.6可见光图像采集设备deviceofvisiblelightimageacquisiton

用于图像采集的多种设备。

注：包括单不限于各类照相机摄像机。

3.7

目标target

被测量的物体表面，可以是人体，也可以是人脸、额头等具体部位。

3.8

目标检测objectdetection

对采集视频图像中的目标位置、大小等进行辨别、确认的过程。

3.9

温度分析temperatureanalysis

通过人工智能、机器视觉等多种技术，在场景（静态图像或动态视频）中实现对目标温度的实时检

测并输出。

3.10

人员分析humananalysis

通过对视频图像内容分析，实现对检测目标人员的是否佩戴口罩、是否额头遮挡等人员属性分析。

3.11

身份识别identification

通过采集检测目标人员的身份信息与数据库信息进行比对，实现检测目标身份真实性与一致性辨别

的过程。

3.12

单目标识别singletargetrecognition

在场景（静态图像或动态视频）中实现对单个目标进行生物特征特性的识别和输出。

3.13

多目标识别multi-targetrecognition

在场景（静态图像或动态视频）中实现对多个目标进行生物特征特性的识别和输出。

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3.14

智能人体温度检测与识别系统intelligenthumanbodytemperaturedetectionand

identificationsystem

利用红外热成像技术自动检测人体温度，并通过温度对比分析，辨别异常人体温度人员，同时辨别

获取其生物特征特性信息的电子系统

4缩略语

下列缩略语适用于本文件。

RFID：视频识别（RadioFrequencyIdentification）

SDK：软件开发工具包（SoftwareDevelopmentKit）

5基本构成

本标准主要规定系统软件平台，系统的前端建设要求详见附录A。智能人体温度检测与识别系统基

本构成如图1所示。

图1智能人体温度检测与识别系统基本构成

智能人体温度检测与识别系统是由视频图像采集、目标检测、视频图像内容分析以及相应的显示、

存储、报警单元构成。视频图像采集单元包括红外热成像模块与可见光成像模块，用于从视频图像中获

取人体红外热成像、人脸和人体等图像，通过目标检测处理，进行视频图像内容分析，包括温度分析和

人员分析。而身份识别功能可在系统内实现，也可以通过接口在系统外部实现。系统提供信息显示和存

储功能，并能根据用户设定的温度阈值报警。系统能以接口方式与第三方系统实现数据交互，以实现人

员轨迹分析等扩展功能。

6功能要求

6.1体温异常报警功能

系统应具有体温异常报警功能，包括：

a)当图像中检测到人体温度超过告警体温阈值时，有报警指示；

b)弹出报警窗口，显示人体温度异常人员的人脸图像和人体温度；

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c)支持多种报警模式及组合，如声音、光，颜色，文字信息及其组合；

d)异常报警抓拍存储。

6.2视频图像采集功能

系统应具有视频图像采集功能，包括红外热成像和可见光成像功能。

可见光采集的人脸图像应考虑图像质量，具体见GB/T33767.4—2018。

6.3目标检测功能

系统应具有目标检测功能，包括人体检测、人脸检测、额头检测等功能。

6.4视频图像内容分析功能

系统具有视频图像内容分析功能，包括：

a)系统应具备温度分析功能，实现对人体温度异常人员的检出。

b)系统应具备人员分析功能，实现对人员是否佩戴口罩、是否额头遮挡等行为进行判定并给出相

应提示，并考虑如下因素的影响：

1)佩戴口罩的颜色、口罩对面部的覆盖区域、口罩覆盖区域占比等；

2)额头遮挡的区域、面积、遮挡物类型等；

c)系统宜具备身份识别功能：通过人脸信息、证件信息或其他信息识别人员身份。并符合SJ/T

11608—2016中的相关规定。包括但不限于：

1)人脸验证，通过人证的1:1比对确定人员身份；

3)人脸辨识，通过与人脸注册数据库中参考模板的1：N比对确定人员身份；

6.5图像和体温显示功能

系统满足以下要求：

a)若分别显示可见光视频图像与热图像，视频拍摄区域与温度感应区域应相同，图像应对应；

b)应在视频图像或热图像中定位人员并同步显示人体温度；

c)用于多目标测温时，宜支持同步显示多点温度；

d)应支持实时显示人体温度值。

6.6数据分析功能

系统满足以下要求：

a)应支持人像去重；

b)支持以下数据统计功能：

1)检测点位通过人员、人体温度异常人员、戴口罩人员总数统计；

2)分时统计；

3)宜具备检测点位通过人员数量趋势预测功能。

系统如支持多点部署，宜具有多点数据联合分析、统计汇总功能，如多部署点位通过人员、人体温

度异常人员、戴口罩人员数量汇总统计。

6.7数据存储和查询功能

系统应具有数据存储和查询功能，包括：

a)连续录像、录像检索、回放；

b)若同时采集可见光视频图像与热图像，两者应关联存储；

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c)读取、删除、复制图像；

d)时间戳信息查询；

e)人员通行记录及人体温度记录的实时查询、导出。

存储在系统中的人脸数据宜用于多个人脸识别系统间的交换，其人脸图像数据格式应符合GB/T

26237.5—2015的相关规定。

6.8接口功能

系统应配置网络连接及与其它信息系统的数据接口，包括但不限于：

a)支持多路接入、同步显示，可按测温区域需求配置接入路数；

b)支持有线网络连接或无线连接；

c)支持远程控制中心与测温现场的连接，实时接收各个现场站数字信号；

d)提供与人脸库及其他相关部门数据库的接口；

e)提供数据输出接口，可传输视频、图像、测量、时间戳数据到外部接口；

f)提供二次开发接口，供外部系统调用，以便实现其他集成分析和应用。

6.9参数配置功能

系统应设置参数配置功能，包括但不限于：

a)可设置温度测量范围；

b)可设置温度显示的字体大小和颜色；

c)可设置报警提示组合。

6.10离线运行功能

系统应具有离线运行功能，应支持采集视频图像和检测识别数据的本地存储，宜支持通过本地数据

库进行身份识别。

7性能要求

7.1分类

系统性能要求分为单目标检测系统和多目标检测系统：

a)对于在同一时刻需要支持单个目标检测的系统，应满足单目标检测系统性能要求；

b)对于在同一时刻需要支持多个目标检测的系统，应满足多目标检测系统性能要求。

7.2单目标检测系统性能要求

单目标检测系统性能应满足如下要求：

a)人体温度检测精度：最大误差应不大于±0.4°；

b)测温时间：完成测温的平均需要时间，应不大于1s；

c)人脸检出率：应不低于95%；

d)人脸检出原始图像分辨率：应不低于1920×1080像素；

e)检出图像人脸瞳距：应不小于30像素；

f)检出图像人脸姿态：水平角度应在±30°以内，俯仰角度应在±25°以内，倾斜角应在±30°

以内；

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g)佩戴口罩的检测准确度：如果系统支持佩戴口罩检测功能，佩戴口罩的检测准确度应不小于

95%；

h)双光图像吻合度：红外图像和可见光图像的视域相同，时延小于0.1秒，在可见光画面上要求

有人脸框，可见光及红外热成像画面都需要实时显示人体温度；

i)存储性能：系统可查询不少于3周以内的检测记录。

如果系统支持人体检出功能，还应满足：

a)人体检出率：应不低于95%；

b)人体检出原始图像分辨率：应不低于1920×1080像素。

7.3多目标检测系统性能要求

多目标检测系统性能应满足如下要求：

a)人体温度检测精度：最大误差应不大于±0.4摄氏度；

b)测温时间：完成测温的平均需要时间，应不大于1s；

c)最大测温距离：符合人体温度检测精度要求的最大测温距离应不小于1.5m；

d)人脸检出率：人脸检出率应不低于95%；

e)人脸检出原始图像分辨率：不低于1920×1080像素；

f)检出人脸瞳距：应不小于30像素；

g)检出人脸姿态：水平角度应在±30°以内，俯仰角度应在±25°以内，倾斜角应在±30°以内；

h)佩戴口罩的检测准确度：如果系统支持佩戴口罩检测功能，佩戴口罩的检测准确度应不小于

95%；

i)双光图像吻合度：红外图像和可见光图像的视域相同，时延小于0.1秒，在可见光画面上要求

有人脸框，可见光及红外热成像画面都需要实时显示人体温度；

j)最大并行检测人数：在单一检测图像中，应支持同时不小于5人的人体温度检测；

k)存储性能：系统可查询不少于3周以内的检测记录。

如果系统支持人体检出功能，还应满足：

a)人体检出率：应不低于95%；

b)人体检出原始图像分辨率：不低于1920×1080像素。

8测试评价方法

8.1测试评价原则

根据系统的功能要求与性能要求,设计测试用例，包括测试数据与测试通过准则。

在设计功能测试的用例时，应包括合理的输入条件和不合理的输入条件。

在设计性能测试的用例时，应考虑系统的硬件环境和数据对测试结果的影响。

8.2测试条件

系统测试条件如下：

a)温度与湿度应满足GB/T19146—2010中5.4.1节规定的要求，即：

1)环境温度：16摄氏度～32摄氏度；

2)湿度：20%～80%。

b)光照：正常室内光照环境，光照强度最小不低于300lx，最大不高于3000lx。

c)人员应满足以下要求：

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3)人员以正常步行方式在测温产品前通过，符合产品标称的距离和角度；

4)测试中的人员行进路径应覆盖测试产品的显示画面；

5)人员中不少于50%应佩戴口罩；

6)测试不少于5个循环，每个循环不少于20人次。

8.3功能测试评价方法

8.3.1视频图像采集功能

视频图像采集功能测试评价方法如下：

a)准备一套智能人体温度检测与识别系统，搭建可以模拟真实应用场景的测试环境；

b)测试单人和测试人群通过智能人体温度检测与识别系统，人群数量可设置为5人；

c)检查系统画面中是否采集到红外热成像视频图像和可见光视频图像。

8.3.2目标检测功能

目标检测功能测试评价方法如下：

a)在8.3.1的环境和条件下测试目标检测功能；

b)检查系统画面中采集得到的红外热成像视频图像和可见光视频图像是否检测到了人体、人脸和

额头等区域，检测区域可采用矩形框出。

8.3.3视频图像内容分析功能

视频图像内容分析功能测试评价方法如下：

a)准备10名测试人员，在系统中设定合适的温度阈值，测试人员的人体温度应具有温度阈值内

和阈值外的多样性；

b)检查系统是否可以正确检测人员的人体温度，并具备对人体温度在温度阈值外的人员检出功

能；

c)检查系统是否具备人员是否具有带口罩识别、额头遮挡识别等分析功能。

若系统具备身份识别功能：

a)系统采集视频图像中的人脸信息并采集证件信息，提取人脸特征，并与证件中的人脸进行1:1

比对，检查比对结果是否能正确核验并确定人员身份；

b)系统采集视频图像中的人脸信息，提取人脸特征，通过与人脸注册数据库中参考模板的1：N

比对，检查比对结果是否能正确核验并确定人员身份。

8.3.4图像和体温显示功能

图像和体温显示功能测试评价方法如下：

a)当测试人员通过系统时，检查系统是否对应显示可见光视频图像与热图像；

b)当测试人员通过系统时，检查系统中的视频图像或热图像是否准确定位人员并显示人体或人脸

的温度；

c)当多名测试人员通过系统时，检查系统是否同步检测并显示每一位测试人员的温度；

d)当测试人员通过系统时，检查系统是否可跟踪检测，并实时显示测试人员的人体温度值。

8.3.5体温异常报警功能

人体温度异常报警功能测试评价方法如下：

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a)准备10名测试人员，在系统中设定合适的温度阈值，测试人员人体温度应具有温度阈值内和

阈值外的多样性；

b)检查当系统检测到人员体表温度超过告警人体温度阈值时是否有报警指示；

c)检查系统是否正确显示了对应的人体温度异常人员的人脸图像和温度；

d)检查系统是否具有多种报警模式及组合；

e)检查系统是否正确存储了人体温度异常人员的人脸图像和温度信息。

8.3.6数据分析功能

数据分析功能测试评价方法如下：

a)检查系统是否具有人像去重功能，系统仅选取视频图像中的关键帧清晰图像；

b)检查系统的数据统计功能，在系统中选取一段历史时间，比如一小时，检索系统中该检查点位

通过人员、人体温度异常人员、戴口罩人员的统计数据；若系统具有检查点位通过人员数量预

测功能，则检查下一时间段预测的通过人员数。

8.3.7数据存储和查询功能

存储和查询功能测试评价方法如下：

a)在系统中开启连续录像功能，关闭录像功能，视频图像自动存储在系统相应目录下，检索录像

后的视频信息，并回放视频图像；

b)查看系统中视频图像与热图像存储目录，检查两者是否关联存储；

c)在系统中通过界面或命令行读取、删除、复制图像；

d)在系统中通过时间戳信息，可以采用特定时间戳或时间戳范围查询视频图像、热图像或两者关

联图像；

e)在系统中查询某一时间段人员通行记录及人体温度记录，并导出查询的记录。

8.3.8系统接口功能

系统接口功能测试评价方法如下：

a)在系统远程控制中心，配置接入路数，比如三路，控制中心可同步显示视频图像；

b)有线网络连接，并断开无线网络的状态下，检查系统是否可以同步显示多路视频图像；断开有

线网络，启动无线网络，检查系统是否可以同步显示多路视频图像；

c)检查远程控制中心是否可以实时接收并显示多路现场检测点的视频图像信号；

d)通过接口测试的方式，按照相关部门人脸库接口要求，检查系统是否正确输出相关人脸图像信

息；

e)通过接口测试的方式，按照外部接口的要求，检查系统是否正确输出视频、图像及关联的温度、

时间戳信息；

f)检查系统是否提供了二次开发的接口，包括但不限于文档、SDK等。

8.3.9参数配置功能

参数配置功能测试评价方法如下：

a)在系统中设置温度测量的范围，采用8.3.5的方法检查温度设置是否立即生效；

b)在系统中设置温度显示的字体大小和颜色，检查系统测温时系统是否立即生效；

c)在系统中设置多段温度异常报警，采用8.3.5的方法检查异常报警是否立即生效；

d)在系统中设置报警提示组合，采用8.3.5的方法检查报警提示组合是否立即生效。

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8.3.10离线运行功能

在智能人体温度检测与识别系统测试环境中，断开有线网络和无线网络，检查系统是否可以正常运

行，并将采集到的视频图像和检测识别数据正常地保存到本地存储。若本地已配置身份库，则按8.3.3

d）检查系统的身份识别功能。

8.4性能测试评价方法

8.4.1人体温度检测精度

对于测试中的每一次人体温度测量，以人体实际温度（人体腋下温度，可通过水银体温计测试腋下

温度获得）为真实值，以系统输出温度为测试值，如果检测精度＝∣真实值-测试值∣≤0.4摄氏度，则

判定本次测量符合要求。

测试符合要求的次数/总的人体温度测量次数≥90%，则判定符合本项测试性能要求，总测试次数不

少于100人次。

8.4.2最大并行检测人数

对于多目标检测系统，在每个测试循环中，至少有2次在单一检测图像中，应实现同时不小于5人的

人体温度检测。

在此条件下，如果满足8.4.1节中规定的判定方法，则判定最大并行检测人数符合要求。

8.4.3测温时间

对于测试中的每一次人体温度测量，人体进入最大测温距离后，到完成测量的平均需要时间，不大

于对应等级性能指标的要求，则判定本次测试符合要求。

测试符合要求的次数/总的人体温度测量次数≥90%，则判定符合本项测试性能要求，总测试次数不

少于100人次。

8.4.4最大测温距离

在每个测试循环中，根据受测产品类别，依据7.2节和7.3节中的要求，至少有4人次在对应的最大

测温距离处进行人体温度测量。

在此条件下，如果满足8.4.1节中规定的判定方法，则判定符合本项测试性能要求。

8.4.5人脸检出率

对于测试中进入每一人次测温，如果有一张或以上对应的人脸检出图，则判定为一次有效人脸检出。

人脸检出率＝总有效人脸检出次数/总测试人次数≥95%，则判定人脸检出率符合本项测试要求。

8.4.6人脸检出原始图像分辨率

系统输出的人脸检出原始图像分辨率，不低于1920×1080像素，则判定人脸检出图像分辨率符合本

项测试要求。

8.4.7检出人脸瞳距

测试人员由远及近通过检测区域，确认系统输出的人脸检出图像中，两眼瞳距不小于30像素，则判

定检出人脸瞳距符合本项测试要求。

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8.4.8检出人脸姿态

测试人员在检测区域内，转动头部，人脸水平转动角度不超过±30°，俯仰角度不超过±25°，倾

斜角度不超过±30°，确认系统可输出人脸检出图像，则判定检出人脸姿态符合本项测试要求。

8.4.9佩戴口罩的检测准确度

对于测试中进入每一人次测温，如果人员佩戴口罩，且系统正确检测出人员佩戴口罩并提示或记录，

则判定为一次有效的佩戴口罩检测。

佩戴口罩的检测准确度＝总有效佩戴口罩检测数/总佩戴口罩的人次数≥95%，则判定佩戴口罩的检

测准确度符合本项测试要求。

8.4.10双光图像吻合度

在测试中，同时对红外图像和可见光图像进行截取,如果截取的图像满足红外图像和可见光图像的

重复视域不低于红外图像的90%,时延小于0.1s，且正确对可见光画面中人脸或人体取框表示，对可见光

及红外热成像画面实时显示人体温度，则判定双光图像温和度符合本项测试要求。

8.4.11存储性能

系统可查询不少于3周以内的检测记录，则判定存储性能符合本项测试要求。

8.4.12人体检出率

对于测试中的每一人次测温，如果有一张或以上对应的人体检出图，则判定为一次有效人体检出。

人体检出率＝总有效人体检出次数/总测试人次数≥95%，则判定人体检出率符合本项测试要求。

8.4.13人体检出原始图像分辨率

系统输出的人体检出原始图像分辨率，不低于1920×1080像素，则判定人体检出原始图像分辨率符

合本项测试要求。

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AA

附录A

（规范性附录）

系统建设要求

A.1设备选型

系统应具备红外热成像设备，设备选型应满足以下条件：

a)红外传感器推荐采用氧化钒非制冷型传感器；

b)热成像分辨率不低于120×90；

c)热成像红外光谱范围(8-14um)；

d)热灵敏度NETD不大于50mk；

e)人体测温范围不低于30℃，不高于50℃。

系统应具备可见光图像采集设备，设备选型应满足以下条件：

a)可见光分辨率不低于1920×1080像素；

b)可见光传感器靶面不低于1/2.8英寸；

c)采样帧率不低于25帧/秒；

d)支持人脸图像采集。

A.2设备安装要求

应明确告知用户系统安装部署所需的软件/硬件要求（包括但不局限于图像采集设备要求，系统版

本、CPU、GPU等），应满足一下安装要求：

a)若设置黑体，黑体需安装在红外热成像摄像机的对面，保证黑体的辐射靶面出现在摄像机的可

视视场范围之内，黑体与红外热成像摄像机安装相对距离、角度固定；

b)可见光图像采集设备的安装要求执行GA/T1325—2017中的相关规定。

A.3部署环境要求

应明确告知用户系