摘要：在新冠状病毒还未被完全控制的情况下,公共场所必须筛选出发热或者未戴口罩的人员,以防止聚集发病;目前常采用的测温方式大都采用手持测温枪或热成像体温检测仪进行测温;在检测过程中,前者需要人员手持设备进行测温,而后者测温仪受环境温度、光照等条件变化的影响较大;利用点阵式红外成像模块结合树莓派,基于移动目标检测的红外测温算法设计了一种能够自动测量人体温度、受环境影响小的非接触式测温仪;同时配备口罩检测功能,用于室外或室内,针对人员进行测温和口罩检测,实现了检测一张人脸口罩图像仅需要200~300 ms;在设计过程中,需要考虑到测量距离、环境温度、目标温度等方面对结果的影响,经测试实现了测量误差在0.3℃以内,保障了测温准确度的同时提高了测温速度。

摘要：为了减轻人流密集场所疫情防控的压力,设计了一款能够实现快速目标检测,并具备非接触式体温测量和身份识别的智能系统。该系统以STM32F103C8T6单片机为核心,用星瞳科技的openmv4plus摄像头采集目标信息,通过红外温度检测与距离补偿算法对目标信息处理识别获得目标体表温度,将目标体表温度作为信号输入与设定的温度上限做比较,超限则报警,从而实现非接触式测温功能;提前采集人脸信息,提取人脸特征值,通过特征值与人脸平均值做比较,从而实现人脸识别功能;依据提前训练好的神经网络模型将佩戴口罩和未佩戴口罩的人脸进行区分,从而实现口罩检测的功能。该系统通过蓝牙与按键实现人机交互,发送人脸采集以及人脸识别的指令,处理数据后返回处理结果到显示屏,使检测人员可通过显示屏观察目标体温与身份信息,保证系统使用效率的最优化。经验证,该系统工作可靠、抗干扰能力强、鲁棒性好,较好地协调了稳定性与快速性之间的矛盾。