物联网一体化疫情检测系统设计

随着国家新冠肺炎疫情防控工作的有效开展,各行各业已经开始积极恢复工作和生产,因此,对于火车站、机场、地铁站、学校、事业单位等场所的人员出入管理和防疫检查显得尤为重要。设计了一种集身份识别、体温检测、消毒杀菌、异常预警于一体的疫情检测系统。该技术主要基于卷积神经网络的深度学习系统,通过OpenMV机器视觉模块并结合LBP处理算法,红外测温传感器将采集到的数据传递给主控芯片,主控芯片依据预设程序处理判断数据,执行温度测量与身份识别等功能,将信息利用串口屏进行人机交互,同时语音播报报警及相关操作提示。利用物联网技术,相关数据会上传到云端进行处理,方便在多个云端设备查看。经应用后表明:疫情一体化检测系统不仅能够高效率完成出入人员疫情期间的防疫需要,并且在今后重大传染疾病的预防控制上,提供了一种有效解决方法。