香橙派AIpro在医院人脸红外测温系统中的创新应用

引言

在全球公共卫生事件频发的背景下，高效且精准的体温监测与健康筛查成为疫情防控的重要一环。医院、疾病防控中心和发热门诊等场所，对进出人员的健康监测需求尤为迫切。传统的手动体温检测方式不仅效率低下，还存在交叉感染的风险。因此，开发一种能够自动、快速、准确地进行人体温度监测与身份识别的系统显得尤为重要。本文将详细介绍如何利用香橙派AIpro开发板设计并实现医院人脸红外测温系统。

香橙派AIpro开发板简介

香橙派AIpro是一款高性价比的边缘计算设备，专为AI应用而生。它搭载了昇腾AI处理器，提供了强大的数据处理与AI运算能力，能够运行Ubuntu 22.04或openEuler等操作系统，为部署复杂的深度学习算法提供了坚实的硬件基础。香橙派AIpro还支持多种外设接口，如HDMI、USB、GPIO等，方便用户根据实际需求进行扩展。

系统设计与实现

1. 系统架构

本系统主要由香橙派AIpro开发板、红外测温传感器、USB摄像头、显示屏（可选）及外围电路组成。通过集成OpenCV和SSD算法模型进行人脸检测，结合红外测温技术实现非接触式体温测量，并通过MQTT协议将收集到的信息上传至云端，实现数据的实时监控与分析。

2. 硬件选型与搭建

• 香橙派AIpro开发板：作为系统的核心处理器，负责数据处理与算法运行。
• 红外测温传感器：选用串口协议的红外测温传感器，用于非接触式体温测量。
• USB摄像头：用于实时图像采集与人脸识别。
• 显示屏（可选）：用于显示体温测量结果与人脸识别结果。

在硬件搭建过程中，需要注意各部件之间的连接与调试，确保系统能够稳定运行。

3. 软件开发与算法实现

• 系统开发环境搭建：首先需要在香橙派AIpro上安装Ubuntu 22.04操作系统，并配置好必要的开发工具和库。
• 人脸检测与识别：利用OpenCV和SSD算法模型进行人脸检测与识别。通过摄像头采集实时图像，并对图像进行处理和分析，提取出人脸特征信息。
• 红外测温：通过红外测温传感器获取体温数据，并进行实时处理与校准。
• 数据上传与分析：将采集到的体温数据与人脸识别结果通过MQTT协议上传至云端平台，实现数据的实时监控与分析。

系统测试与优化

在系统开发完成后，需要进行全面的测试与优化工作。测试内容包括但不限于人脸检测的准确性、红外测温的精度、系统运行的稳定性等。通过测试可以发现并解决问题，提高系统的整体性能。

实际应用与效果

本系统已成功应用于多家医院的疫情防控工作中，实现了对进出人员的高效、精准体温监测与健康筛查。相比传统的手动体温检测方式，本系统具有更高的检测效率和更低的交叉感染风险。同时，通过云端平台的数据分析功能，还可以为疫情趋势的预测和资源的合理调配提供有力支持。

结论

香橙派AIpro以其强大的数据处理与AI运算能力、丰富的外设接口以及灵活的配置选项，为医院人脸红外测温系统的开发提供了理想的硬件平台。通过集成AI技术、红外测温与人脸识别等先进技术，本系统实现了高效、精准的体温监测与健康筛查功能，为疫情防控工作提供了有力支持。未来，随着AI技术的不断进步和应用的不断拓展，香橙派AIpro有望在更多领域发挥重要作用。