基于K210的Alot防疫与平安校园建设系统设计

广西民族师范学院 张世坤 余志慢 蒙学珏 黄灿胜

在科学技术高速发展的今天，平安校园建设显得越来越重要。本项目正是基于STM32F103C8T6单片机和K210为控制核心而设计的Alot防疫与平安校园建设系统。该系统采用MLX90614红外测温传感器作为非接触式测量模块来采集人体体温，再通过显示电路和蜂鸣器电路实现报警。此外，本设计利用机器学习训练人脸口罩是否符合要求，进而推动疫情形势下平安校园建设！

1 系统功能描述

本设计以STM32F103C8T6单片机和K210为控制核心，采用MLX90614红外测温传感器作为非接触式测量模块，装置一个KY-008激光模块作为指示光，在oled显示屏显示温度与阈值，然后通过一个按键进行非接触式一键测温，另外两个按键实现阈值的设置，在单片机上运行的程序若测量的值超过预设的阈值，就会有蜂鸣器报警。本系统采用ov2640摄像头采集图像，K210芯片处理图像，运行人脸部的5个关键点检测模型，系统获取关键点来预测结果进而实现身份识别。如果在识别失败则会导致蜂鸣器报警，反之通过机器学习训练人脸佩戴口罩模型进行判断被测人是否符合要求，本设计是基于特征方法的从组成成分中分析并提取人体身份识别与身份特征学习功能，从而实现一款非接触式的人体体温与身份识别的系统。系统功能如图1所示。

图1 系统功能图示

图2 系统软件主程序流程图

2 硬件设计原理

本设计在硬件设计上主要由主控电路、电源电路、按键输入电路、复位电路、时钟电路等5个部分组成。主控电路作为整个系统的控制中心，它发挥着举重足轻的作用，各个模块相互间的通讯交流都是在主控电路的控制下完成的，本系统在硬件设计上主要利用Altium Designer设计原理图。例如，在系统正常工作的情况下，当有学生进入校园时，首先会利用红外测温传感器进行体温测试，如果体温异常，则会导致系统报警，反之进入人脸识别阶段，在人脸识别过程中，会与预先存储在K210图片库中的照片进行比对，只有图片比对成功才能进入校园。本设计在硬件设计上结合当前形势进行合理化的设计，增加人脸识别模块进一步增强校园安全建设，这对推动平安校园建设具有重要的意义。

3 软件设计思路

在软件开发中，MLX90614传感器上电就可以通过STM32F103C8T6开发板读出数据，然后根据读出的数值进行与阈值的逻辑判定是否需要报警。K210+OV2640摄像头身份识别模块用Maixpy IDE进行模拟调试。模块采用python语言实现编程，系统要实现的功能是对人体面部五点特征和口罩的识别、温度的检测与判断。本系统软件主程序流程图如图2所示。

图3 液体温度的非线性拟合

图4 人体温度的非线性拟合

MLX90614系列测温模块是应用非常广泛的红外测温装置，能够输出线性或准线性信号。该模块以MLX81101热电原件作为红外感应部分。输出是被测物体温度T0与传感器自身温度Ta共同作用的结果，理想状态下热元件输出的电压如式(1)所示：

其中温度的单位均为绝对温度（开尔文），A是元件的敏感度。对得到的数据通过MATLAB进行非线性标定，得到的相关系数体现在程序中，如图3、图4所示。

表1 识别精度和体温测试数据

4 总结

本系统测试人员由三个队员（已经过模块学习）和两个随机人员组成（未经过模块学习），液体温度测试随机选择28℃～48℃范围内；经过多次试验，随机选取其中一次结果展示，如表1所示。

通过测试数据可以看出该设计结果与验证结果较为贴合，实现了设计的要求，在本设计中我们使用了模拟电子电路、数字电子电路、嵌入式系统、人脸识别算法来进行设计及制作。虽然在设计过程中遇到了很多问题，如温度识别模块测试的数据不准确（相差>2°）；身份识别模块识别点和识别度不稳定，容易出现误判等；但经过对本系统软件进行不断的调试与测试，最终提高了本系统的精准度，实现了设计作品无接触温度测量和身份识别模块的功能。