基于STM32的人体测温与刷卡识别系统-ITADN社区

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本项目开发了一套基于STM32微控制器的人体测温与刷卡识别系统。该系统结合了非接触式体温检测和身份认证功能，采用热电堆传感器进行精准测温和RFID技术实现人员信息快速确认，适用于学校、企业等公共场所的出入管理及健康监测。基于STM32的RFID刷卡识别系统包括以下功能： 1. OLED液晶显示屏用于显示感应卡的ID。 2. 灯光指示器用来表示刷卡成功或失败的状态。 3. 通过28步进电机或者G90舵机模拟开锁动作。 4. 按键选择添加卡片：必须先刷一张已存储的卡片才能添加新的卡片，添加完成后显示“添加成功”信息。 5. 温度检测模块用于测量人体温度。如果体温异常，则无法解锁；若体温正常则可以进行解锁操作。该系统的价格根据资料价格计算，并且可以根据需要定制硬件实物。

基于STM32的人脸识别与红外测温系统

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本项目设计并实现了一套基于STM32微控制器的人脸识别和红外体温检测系统。通过集成先进的生物特征认证技术和非接触式温度测量功能，此系统旨在为公共场所提供便捷且卫生的访问控制解决方案，有效提升安全性和用户体验。本系统由STM32F103C8T6单片机最小系统电路、K210人脸识别电路以及非接触人体红外测温电路组成。具体功能如下： 1. 通过摄像头采集人脸信息进行识别。 2. 设备配备两个独立按键，分别用于人脸录入和人脸识别操作。 3. 按下人脸录入键可以开始进行人脸数据的录入工作。 4. 当按下人脸识别键时，系统将在接下来的30秒内持续执行面部识别任务。 5. 配置了非接触红外测温模块以实时测量人体体温。有效检测范围为1至1.5厘米，如果直接贴合在传感器上，则会导致读数偏大。 6. OLED显示屏会即时显示MLX90614红外温度传感模组所获取的数据信息。 7. 系统具备时间显示功能，并可通过按键进行时间调整。

基于树莓派、Qt和OpenCV的人脸识别与体温检测考勤系统

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本项目设计并实现了一个结合树莓派硬件平台、Qt界面开发及OpenCV计算机视觉库的人脸识别与体温检测考勤系统，旨在提供高效且卫生的签到解决方案。基于树莓派+Qt+OpenCV实现的嵌入式人脸识别考勤系统可红外测温使用技术：Qt5.6、OpenCv3.2，适用于毕业生。

基于STM32的人脸识别系统

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本项目设计并实现了基于STM32微控制器的人脸识别系统，集成了图像采集、人脸检测及特征提取等核心功能模块，适用于安全门禁等领域。使用STM32单片机结合OV2640摄像头进行人脸识别实验的Keil5工程文件。

基于STM32的人脸识别与跟踪系统

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本项目开发了一套基于STM32微控制器的人脸识别与跟踪系统，结合先进的机器学习算法实现高效准确的人脸检测和追踪功能。【STM32 人脸识别与追踪技术详解】 STM32是一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器，由意法半导体（STMicroelectronics）生产。在基于STM32的人脸识别及追踪项目中，我们主要探讨如何利用STM32的计算能力和接口资源实现高效、实时的人脸检测和追踪功能。 1. **STM32硬件基础** STM32系列MCU具有丰富的外设接口，如GPIO、SPI、I2C、UART等，适用于各种传感器和外围设备连接。在人脸识别和追踪应用中，可能需要摄像头接口（如MIPI CSI-2或SPI接口）来连接摄像头模组，获取图像数据。此外，STM32的高性能CPU和内存资源可以处理复杂的图像处理算法。 2. **图像采集与预处理** 摄像头模块捕获到的原始图像通常为YUV或RGB格式，需要经过预处理，如灰度化、直方图均衡化等，以便后续的人脸检测算法。STM32的嵌入式存储器可以存储这些图像数据，并进行实时处理。 3. **人脸识别算法** 常用的人脸识别算法有Haar特征级联分类器、Adaboost算法、局部二值模式(LBP)以及深度学习模型如FaceNet、VGGFace等。由于STM32资源有限，一般会采用轻量级算法，如Haar特征级联或LBP，它们可以在嵌入式系统上实现快速运行。这些算法通过检测图像中的特征区域来确定人脸位置。 4. **人脸追踪** 一旦检测到人脸，追踪算法便用于在连续帧之间保持对人脸的定位。常见的追踪算法有卡尔曼滤波、光流法、差分追踪等。在STM32上，可能会选择计算效率较高的差分追踪或基于模板匹配的方法。 5. **实时性能优化** 为了在资源有限的STM32上实现实时人脸识别和追踪，通常需要对算法进行优化，例如降低图像分辨率、裁剪不必要的图像区域、使用固定大小的特征窗口等。此外，还可以利用STM32的硬件加速器，如浮点运算单元(FPU)或数字信号处理器(DSP)来提高处理速度。 6. **嵌入式系统设计** 在实际项目中，需要考虑系统的电源管理、散热设计以及与用户交互的界面，如LCD显示、按键输入等。STM32的低功耗特性使其适合于便携式或电池供电的应用。 7. **软件开发环境** 开发过程中，通常使用STM32CubeMX配置MCU引脚和外设，然后使用Keil uVision或GCC等编译器进行编程。FreeRTOS或ChibiOS等实时操作系统可提供任务调度和内存管理，以实现多任务并行处理。 8. **调试与测试** 调试工具如J-Link或ST-Link用于程序下载和在线调试。测试阶段需要评估算法的准确性和实时性，以及整个系统的稳定性。基于STM32的人脸识别及追踪项目是一个集硬件选型、软件开发、算法实现与优化于一体的综合工程。通过巧妙地结合STM32的资源和高效的算法设计，可以在资源受限的嵌入式系统上实现复杂的人脸识别和追踪功能。

基于STM32的温度监测系统（含STM32F103、RC522刷卡、DS18B20测温、OLED12864显示及SD卡数据存储）

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本项目设计了一套基于STM32微控制器的温度监测系统，集成RC522模块实现刷卡识别，使用DS18B20传感器进行精准测温，并通过OLED12864显示屏实时展示温度信息。同时具备SD卡数据存储功能，方便用户长期保存和分析数据。本代码为一个基于STM32的温度巡检仪程序。用户使用IC卡接触RC522读卡模块后，蜂鸣器响一声，并将采集到的DS18B20传感器的温度数据以及门牌号显示在OLED12864屏幕上，同时通过SD卡存储打卡时间和温度信息为文本段落件，方便用户查看。

基于STM32的RFID刷卡识别系统：展示感应卡ID，控制步进电机开锁及温度检测确保安全

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本项目设计了一款基于STM32微控制器的RFID刷卡识别系统，能够读取并显示感应卡片ID，并通过控制步进电机实现自动开锁功能。此外，系统还配备了温度传感器进行实时监控，以保障使用环境的安全性。基于STM32的RFID刷卡识别与测温安全开锁系统： 1. 使用OLED液晶显示感应卡ID。 2. 通过灯来指示刷卡成功或失败的状态。 3. 利用步进电机模拟开锁动作，具体使用的是28型号步进电机。 4. 提供按键选择添加卡片的功能：用户需要先刷一张已经存储的卡片才能继续添加新的卡片，并且在添加后会有成功的提示信息显示。 5. 配备测温模块用于检测人体温度，在体温异常时禁止开锁，只有当体温正常的情况下才允许解锁。

基于OpenCV的人脸检测与识别系统

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本项目开发了一套利用OpenCV库进行人脸检测和识别的技术方案，实现了高效准确的人脸特征提取及身份确认功能。 **OpenCV人脸检测与识别系统详解** OpenCV（开源计算机视觉库）是一个跨平台的图像处理、计算机视觉及机器学习工具包。本段落介绍的人脸检测与识别系统主要涉及两个核心部分：人脸检测和人脸识别。 **1. 人脸检测** 人脸检测是整个系统的起点，目的是在图像或视频流中找到人脸的位置。OpenCV提供了多种算法用于此目的，其中最常用的是基于Haar特征的级联分类器方法。这种方法利用Adaboost学习算法训练得到一系列弱分类器，并通过级联结构快速排除非人脸区域。 **2. 人脸识别** 一旦检测到人脸位置后，接下来是识别阶段。OpenCV提供了一些人脸识别的方法，如Eigenfaces、Fisherfaces和LBPH（局部二值模式直方图）。这里我们采用PCA方法进行面部特征提取与分析。 **3. Eigenfaces 方法详解** 该方法的核心在于构建一个低维的特征空间，在这个空间中每个向量代表一个人脸模板。当新的人脸图像输入时，它被转换为在这个特征空间中的表示形式，并通过比较距离来确定最接近的身份模型，从而完成识别任务。 **4. 实现步骤** - **预处理**: 对原始图片进行灰度化和归一化的操作。 - **人脸检测**: 使用Adaboost训练的级联分类器定位图像中的人脸区域。 - **对齐调整**: 标准化被检出的脸部，通常包括尺寸缩放和平移旋转等步骤以确保所有脸部具有相同的大小与方向。 - **特征提取**: 利用PCA算法处理所有人脸图片并得到一组主要的面部变化模式（Eigenfaces）。 - **模型训练**: 基于这些模式建立一个人脸识别系统，该系统能够将特定的人脸向量映射到对应的个人身份上。 - **人脸识别过程**: 对新的未知人脸图像执行同样的预处理和特征提取步骤，并将其投影至已构建的特征空间中以确定最接近的身份模型。 **5. 扩展与优化** 除了基本方法外，还可以应用LBP（局部二值模式）来增强面部纹理信息或者采用深度学习技术如SSD、CNN进行更精确的人脸检测和识别。这些高级技术能够显著提高系统的性能表现。总结来说，基于OpenCV构建的人脸检测及识别系统是一个结合了计算机视觉与机器学习的实用工具，在安全监控、社交媒体等众多领域具有广泛的应用价值和发展潜力。

基于Kinect的人体动作识别系统

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本系统利用Kinect传感器实现人体动作捕捉与分析，通过机器学习算法自动识别人体姿态及行为模式，广泛应用于游戏娱乐、康复训练等领域。基于Kinect v2的人体动作识别系统使用MFC开发，能够识别左移右移、上蹦下跳等多种基本动作，并支持用户自定义其他动作通过添加判定代码实现。由于文件大小限制，仅上传了主要的代码文件，实际使用时可能需要新建一个工程来完整运行该系统。

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基于STM32的人体测温与刷卡识别系统

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