基于ZigBee的无接触体温监测系统：降低疫情风险与提升效率

该篇毕业论文探讨的是基于ZigBee技术的体温自动监测系统，旨在解决在疫情背景下人流密集场所体温监测的问题。系统主要由硬件和软件两大部分构成，硬件采用T1公司的CC2530芯片和人体红外测温传感器，确保精确的体温测量；软件则依赖于T1公司的Z-Stack协议栈和IAR软件开发平台，以及手机端应用程序，构建起高效的数据传输链路。 工作流程方面，系统将终端节点放置在如车站入口等关键位置，当人员进入时，红外传感器实时采集体温数据，通过Zigbee无线网络传输到协调器，协调器再将这些数据安全地发送到用户的手机APP上。这种设计显著减少了人工体温检测的工作量，避免了人员之间的直接接触，降低了感染风险，特别是在医疗、交通等高风险环境中的应用具有重要意义。 论文的核心创新在于将无线传感器网络（WSN）特别是ZigBee技术应用于体温监控，其优势在于零接触、高效率和低风险。通过手机APP，工作人员可以实时查看体温数据，及时发现异常情况并发出警报，从而有效避免了大规模人群聚集带来的潜在风险。此外，设计还考虑了资源优化，一个工作人员能同时监控多个终端节点，提高了工作效率，并减少了现场人员的数量，进一步降低了交叉感染的可能性。 总结来说，这篇论文不仅展示了作者对信息技术在公共卫生领域的深入理解和应用，而且体现了实际问题解决的能力。它通过ZigBee技术实现的体温自动监测系统，对于当前疫情防护具有很高的实用价值，是未来智能健康监测系统发展的一个重要方向。