摘要
本设计以STC15W4K56S4单片机作为主控模块,以OpenMV4摄像头采集人脸数据,采用LBP算法及Haar-like算法对人脸数据进行特征点采集处理,实现人脸识别;以MLX90614ESF-DCI非接触红外测温传感器采集人体或物体的温度.经测试,本装置对人员的识别成功率达到99％,可以准确判断人员是否符合疫情防控要求;还可以准确测量0.5～100 cm范围内的人或液态水的温度,当测量温度超过设定的温度范围,系统将显示超标温度并报警,误差在0.1℃以内;同时系统具有人脸识别学习功能,能够在30秒内学习被测人员人脸特征并进行被测人员身份识别,识别率达到98.5％.系统操作简单、性能可靠、成本低,技术指标达到了设计要求,具有精准的测量功能.
基金项目
芜湖职业技术学院校级自然科学项目(Wzyzrzd201909)
芜湖职业技术学院校级自然科学项目(wzyzrzd202006)
安徽省质量工程项目(2020sjjd138)
安徽省教育厅019年高校优秀拔尖人才培育资助项目(Gxbjzd72)
2020年度安徽高校自然科学研究项目(KJ2020A0908)
NETL
NSTL
维普
万方数据