基于stm32的红外测温门禁系统

该系统基于STM32微控制器，通过红外测温技术实现非接触式测温和门禁控制。具体实现步骤如下：

1. 硬件设计：使用STM32微控制器作为核心控制器，搭建硬件平台，包括红外传感器、液晶显示屏、蜂鸣器、继电器等模块。

2. 软件设计：使用Keil MDK软件开发环境，编写STM32的程序，实现红外测温和门禁控制功能。程序主要包括红外测温数据采集、处理和显示、门禁控制等模块。

3. 系统测试：将红外测温门禁系统连接到测试环境中，进行系统测试。测试过程中，可以模拟不同温度下的测量情况和门禁控制情况，验证系统的稳定性和可靠性。

该系统具有以下特点：

1. 非接触式测温：通过红外传感器实现非接触式测温，无需接触被测物体即可得到温度值，避免了传统测温方式可能带来的交叉感染风险。

2. 门禁控制：通过继电器实现门禁控制功能，可以根据测温结果自动开关门禁。同时，也可以通过触摸按键手动开关门禁。

3. 显示功能：采用液晶显示屏显示测温结果和门禁状态，方便用户及时了解系统运行情况。

4. 报警功能：当测温结果超出设定的范围时，系统可以通过蜂鸣器发出警报，提醒用户及时处理。

相关问题

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这是一个非常酷的项目！以下是每个模块的简要说明：

1. 主控芯片：您可以使用 STM32 或 K210 主控芯片，这些芯片都具有强大的处理能力和丰富的外设，特别适合嵌入式系统应用。

2. 红外测温模块：您可以选择使用 MLx90614 红外测温模块，它可以通过非接触方式测量物体的温度。

3. 摄像头模块：您可以选择使用 ov5642 摄像头模块，它可以拍摄高清晰度的图像和视频。

4. 显示屏模块：您可以使用 TFT 显示屏模块，它可以显示摄像头拍摄的图像和其他信息。

5. 继电器模块：您可以使用继电器模块，它可以控制门的开关。

6. YOLOV2 算法：您可以使用 YOLOV2 算法进行物体检测和识别，它是一种高效的卷积神经网络算法，可以在嵌入式系统上运行。

7. OpenMV 函数库：您可以使用 OpenMV 函数库来处理图像和视频，它具有许多有用的函数和工具，可以简化图像处理的任务。

8. 人脸识别模块：您可以使用卷积神经网络进行人脸识别，它可以识别人脸并将其与已知的人脸进行比较，从而确定是否允许进入。

以上这些模块可以组合在一起，形成一个完整的门禁系统。当有人靠近门时，系统会使用红外测温模块检测人体温度，然后使用摄像头模块拍摄人脸图像，使用 YOLOV2 算法进行物体检测和识别，如果识别出来的人脸与已知的人脸匹配，则会控制继电器模块开启门禁。