云端可视化测温图像采集系统设计

刘仲鹏，程伟龙，马鑫烁

(保定学院，河北 保定 071000)

0 引言

2019年新冠肺炎在全球肆虐，经过人们共同的努力，疫情得到了严格的控制，但是疫情防控依然不能松懈。随着复工复产的有序进行，测温是防控疫情的必要措施，所以迫切需要简单且价格适中的体温检测设备，助力疫情防控。本文将OneNET可视化云端技术与下位机结合，连接多种信息采集传感器，构成远程测温系统。

1 系统原理及方法

1.1 系统设计架构

整套系统由云平台上位机，Nodemcu及ESP32-CAM 下位机组成。下位机包含传感器模块、处理器模块、无线通信模块和能量供应模块，多台下位机之间组成分布式网络[1]。系统采用Nodemcu作为传感器节点的处理器模块，主要负责传感器节点的数据存储及处理和多任务处理，并负责组网、数据传递和指令交换等。传感器选择红外测温、GPS、温湿度、人体红外感应等[2]，主要负责人体温度、面部图像、人流量、设备位置信息以及环境温湿度信息的采集。无线通信模块采用WiFi HTTP技术，该技术具有数据传输可靠、兼容性好、实现成本低以及组网方便的优点，非常适合低速率传输的无线传感器网络。

系统的工作原理为处理器驱动外设采集数据，利用WiFi远程传输数据到云平台。一个云平台可以连接多台设备，需要时，可以在每个通道口放置一台设备，设备连接网络后自动采集数据并上传云平台，管理员在控制室通过云平台即可获得连接平台的所有设备信息，一旦设备感知被测人员出现异样，自动封锁通道，并向云平台发出报警信息，等待工作人员进一步处理。云端可视化测温图像采集系统大大地减少了人力，降低成本的同时，精准测量体温，为防疫人员减轻了负担，更保障了人流通道通过的安全性[3]。

1.2 系统功能简介

系统采用远程采集数据，多终端收集数据的形式可以在每个通道口放置一个设备，设备采集数据，负责人则在控制室，一旦出现异样，设备自动封锁通道并报警，等待工作人员进一步处理。具体实现的功能如下：

(1)红外检测是否有人进入通道，进入则触发语音模块提醒，提示通过人员正视摄像头进行人脸识别。

(2)检测到人脸后，自动触发拍照，同时启动红外测温模块进行测温，将体温数据显示到设备自带显示屏上，并上传OneNET云端。

(3)温度高于规定值37.3 ℃，触发报警，提示灯亮红灯，并且进行语音播报予以提醒，随后通道关闭，设备会将异常情况上报云端，等待工作人员进一步处理。

(4)温度低于规定值37.3 ℃，打开闸门放行。

(5)由摄像头记录设备所在范围的实时状况并传输到控制端。

1.3 系统创新特点

系统在解决方案、装置设计以及功能上展现了极大的创新性。

(1)突破了传统的测温多人化，实现了人机交互，减少了人员投入，一个人，一个云平台，多台设备，就能够实现精准测温。

(2)代替了传统接触式测温，能够有效避免交叉感染的情况，降低感染风险。

(3)在技术上采用Nodemcu以及ESP32-CAM(带有板载摄像头)作为系统的主核心模块，同时外接DFPLayer mini、功放模块、OLED显示屏、GY-906红外温度传感器、避障传感器和RGB提示灯等模块进行辅助，利用WiFi无线通信将下位机采集到的数据传送到上位机OneNET云平台上，实现了远程测温采集报警。测温、数据采集、数据上传、做出判断、进行相应结果的动作、数据统计数据分析等一系列的行为都是在装置自主的情况下进行的，市面上其他产品难以做到。

(4)通过摄像头可以实现工作全程的可视化，方便管理员监控和管理。

(5)利用了OneNET云端服务平台，既能对上传的图像、温度信息进行储存，又能对数据进行统计分析，自动形成相应的图表，包括人员体温变化图、人员流动数量变化图，进而能够清晰地得到人员的体温变化以及人流量信息。

(6)一个OneNET云平台可以连接多台装备，云平台通过不同的ID号码来区分不同的装置。管理员可以通过不同区域设备上传到云平台的信息所生成的各种统计表格，对每片区域制定相应的管理措施，例如采取分流管控、人员调动等，有的放矢，遏制疫情的传播扩散。

1.4 系统总体流程设计

系统工作时，人体红外传感器监测通道人员进入情况，当有人进入时，语音系统提醒被测人员正视摄像头，进行人脸识别和抓拍。同时GY-906红外温度传感器进行测温，设备显示屏显示被测人员体温，并根据体温情况亮红(或绿)灯，关闭(或开启)通道，出现异常由语音系统播放警告提示信息并上报云平台。装置通过Nodemcu处理器将人脸图像、体温、时间、设备位置等信息上传云平台，云平台对接收到的数据进行处理，生成体温变化图、人流量图、设备分布图等相关图表，帮助管理人员清晰地了解到各区域的数据信息，从而采取精准的措施进行防疫工作。

2 系统硬件设计

2.1 系统整体设计

下位机使用Nodemcu模块连接到WiFi网络，将被测人员体温、人脸图像、人流量、设备位置信息等数据上传到上位机，同时通过ESP32-CAM视频监控模块进行实时视频监控并将视频数据上传到上位机。上位机采用OneNET云端的可视化View2.0技术以及ESP32-CAM内网穿透跨域通信技术，对接收到的信息进行处理整合，并实时显示，结合Mysql数据库实现信息的存储、查询、校验等功能。系统精准监测人员体温变化，并且生成所有被测人员的数据统计图表，整体设计如图1所示。

图1 系统整体设计

2.2 系统详细硬件设计

2.2.1 信息采集模块设计

信息采集模块中的传感器主要包括：人体红外传感器模块(LM393)、GY-906-BCC热电堆红外测温模块、ESP32-CAM摄像头开发板。人体红外传感器用于监测是否有人进入通道，当有人进入时，与其配合的语音模块提示被测人员将面部正视摄像头，进行人脸识别并拍照；同时提示被测人员将手腕置于传感器上方，通过红外测温模块测量体温。此模块通过不同传感器实时收集体温、图像等数据信息。各种传感器参数如表1所示。

表1 传感器参数

采集到的相应信息需要上传云平台，进行数据的存储和统计。此过程通过Nodemcu无线通信模块进行信息处理，并通过WiFi传输至汇聚节点。使用无线通信模块的选择主要考虑以下方面：由于系统广泛应用于人流量较大的场所，相应的设备需求量较大，因此节点的硬件设计成本必须低。并且数据量越大，云端的数据统计作用也就越大。此外，装置的体积相对较小，多个传感器模块用于数据收集、传输和处理，供电部分必须保证各功能模块的正常持续工作，需要用到充电模块外接移动电源为装置进行供电。

2.2.2 信息传输模块设计

信息传输模块主要分为两个部分，Nodemcu模块和ESP32-CAM摄像头开发板[2]。Nodemcu模块主要负责将温度、人流量、设备位置坐标等数据上传到云平台；ESP32-CAM摄像头开发板主要负责实时视频监控，并接收Nodemcu的拍照指令，进行人脸抓拍，上传到云平台。

2.2.3 信息显示及语音提示模块设计

信息显示模块主要包含OLED显示屏、RGB灯、Dfplayer mini、功放模块(D类PAM8403)、扬声器(34 W)。OLED显示屏显示红外测温模块测量的人员体温，若温度正常，提示灯亮绿灯，通道开启，语音播报提示“请通过”；若温度高于37.3 ℃或者不正常时，提示灯亮红灯，关闭通道，同时语音系统播报警告并通知管理人员进一步处理。语音提示功能由Dfplayer mini驱动功放模块，通过扬声器播放事先储存在Dfplayer mini模块中的声音片段来实现。

2.2.4 上位机云端的设计

本装置利用OneNET云平台作为上位机，存储、统计、分析数据信息，保障防疫工作的高效精准实施。云平台可视化界面能够清晰识别人脸信息以及温度信息，接入测温设备的数量和人员通过时触发机器进行测温的次数，以及被测温人员在当天某个时段的体温变化。系统可实时视频显示不同时段不同情况下人体的检测温度，实现GPS实时监控。

(1)测温检测界面。当系统检测到人脸后，自动触发拍照，并将照片上传OneNET云端，实时监测通过人员的体温数据及抓拍图像。

(2)接入设备信息显示界面。显示接入设备ID、用户ID等信息，以及实时接入的设备数量，管理人员可以通过设备ID选择设备，对不同地点的防疫安全情况进行监测。

(3)体温变化显示界面。系统利用红外测温模块测温，并将测温数据显示后台显示屏，同时上传到OneNET云端，以便记录检测人员健康情况；可以统计测温人员不同时间的体温变化。

(4)远程测温监控流量统计。统计不同地点的出入口人流量情况，显示每个出口在某个时间段通过的人数，人流量基数大则采取一定措施控制流量，减少人员流动。

(5)GPS实时监控。使用GPS模块实时监控，将位置坐标上传云端，通过地图位置定位，可以在控制台看到不同地点设备的分布情况。

3 系统软件设计

3.1 系统软件开发环境

系统设计采用开源电子原型平台的软件开发环境，主机安装Arduino IDE开源编译工具编译在开发板中执行的程序。

3.2 终端信息采集功能软件开发

ESP32-CAM摄像头驱动采用模块方式实现，遵循内核的模块化编程思想。模块启动前将程序传输到模块中，由程序驱动模块进行自动化的工作，然后通过连接云平台服务器将数据传输到云端，实现数据的可视化查看。在该程序驱动中有一个重要的“httpd_uri_t stream_uri”结构体，其内包含了开启一个Web服务端，资源访问路径的重要参数，用以向云平台传输数据

httpd_uri_tstream_uri={

.uri ="/stream"，

.method =HTTP_GET，

.handler =stream_handler，

.user_ctx =NULL

}；

当应用程序需要检测人体温度时，调用ESP8266 OneNET程序中Loop()主函数实现，并在OLED显示屏上显示和语音播报，然后运行PostData函数连接WiFi，并且通过D8Function()函数将数据上传到OneNET云端。以下是Loop()函数的具体实现。

client.connect(host，tcpPort)； u8g2.setFont(u8g2_font_inr27_mf)；

u8g2.setCursor(10，45)； digitalWrite(D6，LOW)；

digitalWrite(D7，LOW)；

if(digitalRead(D8)==0){

url1=Serial.read()； if((mlx.readObjectTempC()+1.5)<=37){

val=(mlx.readObjectTempC()+1.5)；

u8g2.print(val)；u8g2.sendBuffer()；

digitalWrite(D7，HIGH)；

delay(1500)；

mp3_play(2)； delay(1000)；

}

else{

digitalWrite(D6，HIGH)；

u8g2.print(val)； u8g2.sendBuffer()；

mp3_play(3)； delay(3000)；

}

}

4 结语

本文研究和设计的云端可视化测温采集报警系统具有远程测温、人脸识别、语音播报、警示灯提示等功能，对于企业、小区物业、学校、街道社区、医院、市场、商场等场所尤其适用。设备可以记录人流量信息，并且生成体温统计图使疫情防控措施更加高效，方便管理人员对当日发热情况进行分析和处理，为流感以及疫情的预防提供帮助，减少交叉感染的风险，更可以为疫情溯源提供有力的参考资料。