规监视系统通常雇用人类观察者来分析监视视频。然而，传统的监视系统易于由于人类观察者的注意而出错。有一个事实，即当分配给视觉监控时，人的视觉注意力会下降到可接受的水平以下，并且即使对于受过培训的人员，这一事实也是如此。常规监视系统的弱点引起了对智能监视系统的需求，该系统采用红外热成像的体温筛查检测系统和模式识别技术来分析来自位置的信息。

红外热成像红外热像仪是一种智能监视系统，即使在光线不足的情况下也可用于检测人体。该系统可用于保护不存在人类的时间和地点。在先前的工作中，提出了一种简单的侵入者检测算法。该算法是基于区域的，因此，将占据≥3个分区的红外热成像对象视为人类。针对该算法提出了一种更有效的红外热像仪检测算法。通过检测人的头部并检查人的曲线而采用模式识别技术。通过识别形状和计算物体的比率，可以解决距离问题。

图为红外热像仪检测系统红外热像图

红外热像仪检测系统将应用于养老院，以防止阿尔茨海默氏症患者未经许可离开养老院。在德国，有一种创造性的方法可以解决这个问题，它使用假公交车站方法。但是，疗养院的工作人员需要到处走动才能上班，而且工作人员每天24小时都不可能随时注意假冒的公交车站。提议的红外热像仪检测系统可以替代使用，也可以与假公交车站方法结合使用。一旦发现阿尔茨海默病患者，它将密切关注指定的区域并警告负责人员。除此之外，红外热像仪检测系统还可以用作防止盗窃的安全监视系统。

将人体检测算法被嵌入到红外热成像系统中，形成一种快速有效的用于智能监视目的的专业体温筛查检测系统。对于捕获的红外热图像，提出的算法首先将其转换为黑白图像，过滤噪声，识别图像内部的对象，最后采用模式识别技术来检测热图像内部的人。一旦检测到侵入者（阿尔茨海默氏病患者或小偷），就会触发警报，通知负责人员。

所提出的系统在私人疗养院中进行了应用和测试，实验结果表明，该算法使用最优参数在常规时间仅为112毫秒的情况下，能够达到98.62％的精度。将来，我们计划将可见/红外图像融合模型结合到当前提出的模型中，以提高侵入者检测的性能。我们还计划使用最少的硬件在覆盖范围更广的区域中实施该侵入者检测系统，从而可以使用单个热像仪和特定设计的热镜在全向（360?）视角中监视应用场所。