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计算机视觉体温测量系统

消耗积分:0 | 格式:zip | 大小:0.02 MB | 2023-07-03

李秀珍

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描述

我们想介绍我们的计算机视觉体温测量系统。

体温计有很多，但还是一个一个，虽然没有接触红外测量，但距离头部只有几厘米。

当医务人员接触许多患者测量他们的体温时，他们仍然存在很多风险。

我们已经为尽可能降低风险和最低成本制定了最佳解决方案。

我们的解决方案降低了医务人员为多人测量体温的风险，而且成本低。

该传感器还受到距离±0.1℃/10cm的影响。

所以我们要求一个站在墙前的支架保持相同的距离来测量。

我们正在使用 Microborometer 传感器（FLIR Lepton）。

它必须是带有辐射测量的 Lepton 3.5

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热图像通过 Raspberry Pi 3+ 通过 WiFi 和 LAN 传输到 iPhone。

热敏凸轮新版本！

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我们在 FLIR Lepton 开发人员页面。

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该系统还需要 iPhone 应用Thermal cam 3X和 iPhone11、11Pro 或 iPad Pro(2020) 来运行我们通过 A13 Bionic 或 A12X 进行的图像识别。

由 A13 Bionic 运行的图像识别和热图像通过您的本地路由器从 Raspberry Pi3+ 传输到 iPhone。

 

有了这个系统，我们就可以在我们的视线范围内维护 Solor 面板。

 

这个项目对我们来说有 2 个问题。

一是传感器准确性，二是成本。

微量测温仪不适合测量绝对温度。

公差大约为±3℃，但相对温度为0.05mk(℃.

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绝对温度如上浮动。

我们使用黑体炉固定绝对温度。

并在我们的应用程序中根据 M+(memory temp) 偏移轻子原始数据。

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这意味着热图像像这个点一样浮动。

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带黑体炉。这将是最好的解决方案和准确性。然而，黑体炉的成本超过 1000 美元/台。

如果你在空调很好的房间里每10-20分钟测量一次体温，它不会离真实体温不远，但每次你站在嫌疑人的地方，这是没人愿意的。

 
我们发现壁温在一段时间内仍然稳定。

这次我们对准确性的更好解决方案之一。使用此解决方案，您可以使用我们的系统切实可行地测量 20-30 分钟的体温。

对于我们用于图像识别的应用程序和安装，请研究我们的以下网页。

https://kansaidenki.biz/new-thermal-cam-3x-b/

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https://takesan.hatenablog.jp

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并参考我们所有的信息，这些信息将需要你花一整天时间来安装 Raspbrrey Pi3 并掌握一些 Linux 技能。

为了您更好地理解我们粗略的总体思路如下：-

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我们研究了装有空调的房间墙壁，并用我们的温度记录器测量了墙壁温度（参见下图），发现它是没有黑体炉的解决方案之一。

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空调房间温度稳定如上。尤其是每次校准10到20分钟，就不用黑体炉了。

我们的内部检查如附件。

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