简易无接触体温与身份识别装置技术实现

资源摘要信息:"该资源是一份关于2020年TI杯大学生电子设计竞赛中针对题目F（简易无接触温度测量与身份识别装置）的识别部分的压缩文件。此文件可能包含参赛者为完成项目所设计的电子设备的相关软件代码、设计图纸、技术文档等。具体内容可能涉及到使用OpenMV模块进行人脸识别或身份识别的方法和步骤，以及如何将其与温度测量部分结合，实现一个综合性的无接触式检测系统。 OpenMV模块是一款基于Python编程语言的机器视觉模块，它允许用户快速实现图像捕捉、处理和识别等功能。在该设计中，OpenMV模块可能被用于处理视频流中的图像数据，执行面部检测、特征提取和身份匹配等任务。由于系统需要无接触地进行温度测量，因此识别部分的设计应确保能够与温度检测模块无缝集成，例如通过无线通信或者直接的电子接口。 在实现身份识别时，参赛者可能采用了以下几种方法： 1. 人脸识别：利用OpenMV模块进行人脸检测，并通过提取人脸关键点特征进行匹配，实现身份识别。 2. 身份卡识别：如果身份识别通过RFID或其他形式的身份卡片进行，则需要相应的读卡模块和处理程序，用于读取卡片中的信息并与数据库中的信息进行比对。 3. 生物特征识别：除了人脸，也可能使用指纹、虹膜等生物特征进行身份认证。 在设计无接触温度测量与身份识别装置时，需要考虑到系统的准确性、响应速度和用户体验。识别模块的设计还需兼顾数据隐私和安全性，确保个人信息得到妥善保护。此外，该系统的设计可能涉及嵌入式系统设计、图像处理、机器学习、无线通信等多方面的知识。 由于资源中提供了具体的文件名称“openmv_identify-main”，我们可以推测该文件是项目的主要工作目录。根据文件名，我们可以预期该部分至少包含以下文件和文件夹： - 源代码文件：包括用于人脸识别和温度测量的主程序代码，以及可能的辅助功能代码。 - 配置文件：包含系统配置参数，例如摄像头参数、识别算法参数等。 - 测试脚本：用于验证系统功能和性能的测试代码。 - 文档：包括设计说明、用户手册和开发报告等文档资料。 以上是对该资源所含知识点的详细描述，这为理解如何设计和开发一个集成了无接触温度测量和身份识别功能的电子装置提供了重要参考。"