山西省电子设计大赛E题解决方案：无接触温度与身份识别装置

资源摘要信息:"本资源为2022年山西省电子设计大赛E题项目的完整文档，包括简易无接触温度测量与身份识别装置的设计思路、源代码以及项目报告。项目基于红外测温模块、STM32F103单片机、OLED显示屏、独立按键、OpenMV模组等硬件组件，以及Haar-Like特征和Adaboost算法结合的级联分类器、基于edge impulse训练的神经网络模型等软件技术。适合于电子设计竞赛参与者、毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项的工程师和学生，是一个学习不同技术领域的优秀范例。" 知识点: 1. 红外测温技术 红外测温是通过测量物体发出的红外辐射能量来确定其温度的技术。GY906DCI红外测温模块被使用在该项目中进行人体和物体的温度测量。 2. STM32F103单片机 STM32F103单片机是一款性能强大的32位微控制器，广泛应用于嵌入式系统开发。在本项目中，它负责处理红外测温模块收集的数据，并实现报警控制功能。 3. OLED显示屏与GUI设计 OLED（有机发光二极管）显示屏以其高对比度、宽视角和快速响应时间而著称。本项目使用OLED显示屏来实时显示温度信息和其他相关信息，需要通过编程来设计图形用户界面（GUI）。 4. 独立按键 独立按键用于用户交互，允许用户与装置进行简单直接的交互操作。在本项目中，按键可能用于切换界面、确认身份等。 5. OpenMV模组 OpenMV是一款易于使用的机器视觉模块，可以用来实现面部识别、运动检测等复杂任务。本项目中，OpenMV模组用于识别被测者的身份以及检测是否佩戴口罩。 6. Haar-Like特征与Adaboost算法 Haar-Like特征是一种用于人脸检测的特征提取方法，能够快速在图像中检测出矩形特征。Adaboost算法是一种提升方法，用于从大量特征中选择出最有效的分类器。这两个技术的结合用于实现本项目的人脸识别功能。 7. 边缘计算与神经网络模型 本项目中，使用基于edge impulse训练的神经网络模型来实现口罩检测功能。边缘计算使得网络模型可以在本地设备上快速运行，而不需要依赖云端处理。 8. 身份识别与防疫要求 本项目的主要目的是开发一个无接触式的温度测量装置，同时也集成身份识别功能，以符合防疫要求，例如检测被测者是否佩戴口罩。 9. 软件开发与源码 项目包含源代码，允许参与者和学习者深入理解如何使用编程语言（可能是C/C++，Python等）来实现以上提到的功能。软件开发是本项目的关键组成部分，涵盖了对硬件的操作和数据处理算法的实现。 10. 项目报告与文档编写 完整的项目报告为理解整个项目的构建过程和细节提供了宝贵的资料。它通常包含了项目背景、设计思路、硬件选型、软件实现、测试结果以及可能的改进方向等内容。 本项目为电子设计大赛的参赛者提供了一个结合温度测量和身份识别的复杂系统开发实例，它涉及到多个技术领域，包括嵌入式系统设计、机器视觉、数据处理和软件编程。对于希望提升技术技能的学习者来说，本项目是一个难得的实践机会，有助于增强在物联网、智能硬件和自动化控制方面的知识与能力。