动态体温检测系统：红外相机与人脸识别结合

资源摘要信息:"基于红外相机和人脸检测的体温监测复位系统" 1. 系统概述： 本系统为一款基于红外相机技术和人脸检测算法的体温监测复位系统。该系统主要针对车站等高人流区域设计，目的是在动态环境中快速、准确地检测个体体温，以便及早发现可能的发烧症状，从而防控疫情的传播。 2. 功能特点： - 动态体温检测：系统能在人流量较大的环境中进行连续的体温监控，无需人为干预即可实时更新数据。 - 红外相机温度读取：采用红外相机技术来获取人体表面的温度读数，具有非接触式的优势。 - 体温提取分析：结合红外成像，系统能对获取的温度数据进行实时分析，识别出高体温个体。 - 人脸检测与姿态修正：系统集成人脸识别技术，对检测到的人脸进行分析，以便在人脸角度或姿态发生变化时，修正温度读取的偏差。 - OpenCV视频处理：利用OpenCV库处理视频流，实时动态显示体温数据，实现直观的监测效果。 - PyQt UI开发：使用PyQt框架开发用户界面，实现摄像头实时读取处理，支持本地视频和图片的读取分析及显示。 - 关键参数设置：用户可以设置识别的关键参数，包括自动保存功能和体温阈值等。 - 自动保存功能：系统支持保存当前帧和视频等文件，方便进行数据回顾和进一步分析。 - Pyinstaller生成.exe文件：通过Pyinstaller工具，系统可被封装成可执行文件（.exe），便于在没有Python环境的计算机上运行。 3. 技术细节： - 红外相机技术：红外技术通过捕获物体发出的红外线来测量其表面温度，是一种成熟的非接触式测温方法。 - 人脸检测与识别：该系统可能使用深度学习技术实现人脸检测，并进行姿态和角度的校正以提高测温准确性。 - OpenCV：这是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了众多图像处理和视频分析的功能。 - PyQt：这是一个Python的GUI工具集，用于创建跨平台的桌面应用程序。 - Pyinstaller：这是一个将Python程序转换为可独立运行的可执行文件的工具，支持Windows、Linux和Mac OS。 4. 商业与法律信息： - 系统开源：说明该系统源代码公开，允许社区开发者进行修改和优化。 - 版权声明：系统由清华大学的王国文教授版权所有，禁止用于商业用途。 5. 文件结构说明： - Temperature-Monitor-System-based-on-Infrared-Camera-and-Face-Detection-master：该文件夹名称表明这是该项目的主文件夹，其中可能包含源代码、文档、测试脚本等资源。开发者可以从这个文件夹获得构建和运行该系统所需的所有资源。 以上内容基于提供的文件信息，详细说明了“基于红外相机和人脸检测的体温监测复位系统”的各个知识点，为IT行业专业人士提供了一个全面的技术概览。