基于STM32的简易非接触式体温及身份识别系统

资源摘要信息: "山西省电子设计大赛E题简易无接触温度测量与身份识别装置整体思路及代码" 知识点一：红外测温模块应用 在本项目中，GY906DCI红外测温模块被用来进行非接触式的温度测量。该模块具有1米的测量范围，能够快速准确地读取人体及物体表面温度，是实现体温检测的基础硬件。GY906DCI模块通常采用DS18B20数字温度传感器，通过I2C接口与微控制器通信。 知识点二：STM32F103单片机应用 STM32F103是一款广泛使用的Cortex-M3内核的32位微控制器，具有较高的处理速度和丰富的外设接口。在本项目中，STM32F103用于处理GY906DCI模块采集的数据，并进行必要的算法运算，实现温度的计算、显示和超标报警控制。同时，该单片机还负责与OLED显示屏和按键等外设的交互。 知识点三：OLED显示屏与GUI OLED（有机发光二极管）显示屏因其亮度高、响应速度快、视角广等优点被广泛应用于各种电子设备的显示面板。本项目中OLED屏用于实时显示温度信息以及其它用户界面元素。利用STM32F103单片机的GUI功能，能够为用户提供直观的操作界面。 知识点四：OpenMV模块 OpenMV模块是一个开源、易于使用的机器视觉模块，能够实现人脸识别、物体追踪、颜色追踪等多种功能。本项目中，OpenMV模块被用来实现被测者的身份识别以及检测是否佩戴口罩的功能。 知识点五：Haar-Like特征与Adaboost算法 Haar-Like特征是一种常用于人脸检测的特征，通过分析图像中相邻矩形区域像素亮度的差异来定位面部特征。Adaboost算法则是一种提升算法，用于优化分类器的性能。两者结合可实现高效的级联分类器，用于在本项目中的人脸识别。 知识点六：边缘计算与神经网络模型 本项目中，基于edge impulse训练的神经网络模型用于口罩检测。边缘计算是指在网络边缘侧进行的实时数据处理，以满足低延迟、高可靠性的需求。神经网络模型在这里用来识别被测者是否佩戴口罩，提高了防疫检测的智能化水平。 知识点七：电子设计大赛及毕设项目 山西省电子设计大赛是一种面向在校学生的科技竞赛活动，旨在激发学生的创新思维和实践能力。本项目作为该大赛的作品之一，不仅展示了参赛者的技术实力，同时也是其毕业设计的一部分。资源介绍中提到的项目源码已经过测试，确保运行无误，并且达到了很高的评审分数，因此具有一定的参考价值。 知识点八：软件/插件应用 本项目作为软件/插件的应用案例，展现了软件开发在嵌入式系统设计中的重要性。通过软件编程实现了对硬件模块的控制、数据处理和用户交互界面的设计，充分体现了软硬件结合在现代电子系统中的重要作用。 知识点九：资源文件结构与命名规则 资源文件名称列表中的“2020nianTIbeiFti-2022nianshanxishengdianzishejidasaiEti-master”表明该资源为2020年太原飞天杯山西省电子设计大赛的作品，并且是2022年的升级或改进版本，其中“Eti”可能表示题目中的E题，而“master”则表明这是一个主版本或主分支。 通过上述的知识点分析，可以了解到无接触温度测量与身份识别装置的构建不仅需要相关的硬件知识，还需要包括图像处理、机器学习和嵌入式软件开发在内的综合技术能力。该项目在实现功能的同时，也对防疫安全提供了创新的解决方案，具有较高的实用价值和学习参考意义。