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2020年简易无接触测温及身份识别装置(F题).zip

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简介:
本项目提供了一种简便高效的解决方案,即“简易无接触测温及身份识别装置”,旨在实现非接触式体温检测和个人身份验证,以适应疫情期间的安全需求。文档包含设计原理、硬件选型和软件开发等详细内容。 项目使用了以下模块:stm32f103zet6、GY-906测温模块、触摸屏、SYN6288音乐模块以及openmv4。如果有任何问题,请留言。

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客服
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  • 2020F).zip
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    本项目提供了一种简便高效的解决方案,即“简易无接触测温及身份识别装置”,旨在实现非接触式体温检测和个人身份验证,以适应疫情期间的安全需求。文档包含设计原理、硬件选型和软件开发等详细内容。 项目使用了以下模块:stm32f103zet6、GY-906测温模块、触摸屏、SYN6288音乐模块以及openmv4。如果有任何问题,请留言。
  • 2020TI杯大学生电子设计竞赛 F量与
    优质
    本项目为2020年TI杯大学生电子设计竞赛F题作品,旨在设计一款简易无接触式体温检测及身份识别设备。该装置能够快速准确地完成人体温度测量,并结合人脸识别技术实现非接触式的身份验证功能,在疫情期间具有重要的应用价值和实用意义。 2020年TI杯大学生电子设计竞赛的F题要求设计并制作一个简易无接触温度测量与身份识别装置。该装置包括无接触温度测量模块、身份识别模块、处理器模块以及电源等组成部分,其组成框图如图1所示。 此装置中的无接触温度测量模块可以实现对人体体温和容器中液态水的非接触式测温功能,并在测试时通过光标指示被测点。当检测到的温度超过预设值时,该系统会触发报警机制;同时,身份识别模块则负责确认被测者的身份信息以及是否符合防疫要求(例如佩戴口罩)。
  • 2020全国大学生电子设计竞赛-F量与
    优质
    本作品为参加2020年全国大学生电子设计竞赛而设计,旨在开发一款能够实现非接触式体温检测及身份验证功能的智能设备。该装置集成了红外测温模块和人脸识别技术,具备高效、安全的特点,适用于各类公共场所进行快速筛查与识别。 【2020年全国大学生电子设计竞赛】-- 简易无接触温度测量与身份识别装置(F题)内容包括: 1. 温度心跳.zip; 2. 人脸识别最终代码.zip; 3. 人脸识别操作流程.docx; 4. face_mask_detect.zip; 5. key_gen_v1.2.zip; 6. K-Flash.zip; 7. kflash_gui_v1.5.3_windows.7z 8. kflash-for-yahboom.zip; 9. 部分代码.docx。
  • 的设计与实现——基于STM32ZET6的F参赛作品
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    本项目设计了一款结合无接触体温检测和身份识别功能的智能设备,采用STM32ZET6开发板作为核心控制单元,旨在提升公共场所的安全性和便利性。 这是2020年F题的参赛作品程序,能够实现触摸或者按键模式选择,并且包含了摄像头和单片机的相关代码。
  • F_山东赛区_山东科技大学——便设备
    优质
    本项目旨在设计一款简便无接触测温及身份识别设备,适用于校园、医院等人流密集场所,保障公共卫生安全,提高通行效率。该产品结合了红外体温检测与人脸识别技术,能够快速准确地完成体温测量和身份验证工作,并在发现异常时及时发出警报,有效预防疫情扩散。由山东科技大学团队于山东赛区开发完成。 本段落介绍了一种简易无接触温度测量与身份识别装置的设计方案。该系统采用MLX90614和OpenMV等芯片及器件作为数据采集模块,并基于STM32F103微控制器进行开发。通过结合温度传感器和图像采集技术,利用滑动滤波算法以及图像特征点提取比对方法来测量外部环境的温度并识别人脸信息。系统还具备显示与报警功能。此外,该装置采用了基于LBP(局部二值模式)的机器学习算法,在学习模式下能够有效提取和识别人脸的新特征参数。
  • 2020电子竞赛中的式体设备
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    本项目旨在开发一种简易、高效的非接触式体温检测及身份识别设备,用于2020年的各类电子竞赛中,以确保参赛人员的安全与健康。 2020年电赛简易无接触温度测量与身份识别装置设计了一种能够实现非接触式体温检测和个人身份识别的设备。该装置适用于多种应用场景,并且操作简便,具有较高的实用性和创新性。
  • JavaAPI封
    优质
    本项目提供了一套基于Java语言开发的身份证信息识别和处理API封装库,旨在简化身份证号码、图片中的身份证字段提取与解析流程,适用于身份验证系统等场景。 使用Java封装的百度身份证识别接口可以直接使用,并整合到自己的项目中。
  • 语言源码
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    该资源提供一个易语言开发工具包,其核心功能是实现身份证信息自动提取与验证。该工具包特别适用于需要自动提取和验证身份证信息的应用场景。在系统架构方面,该解决方案主要由OCR识别引擎和图像预处理模块两大模块构成,并包含详细的业务逻辑设计文档。整个工作流程大致可分为四个步骤:首先对输入的身份证图像进行预处理优化;其次调用OCR识别技术获取身份证上的各类文字信息;最后对提取出的关键字段数据进行格式解析与验证,确保符合身份信息的标准规范。该方案在开发过程中充分考虑了易语言编程特点,在代码实现上采用模块化设计,并对主要算法进行了深入优化。通过使用易语言的快速开发特性,可显著缩短程序调试周期并提升系统运行效率。特别值得一提的是,在该解决方案中我们特意集成了一套高效的OCR识别引擎,并在此基础上实现了人机交互界面的设计工作。整个系统具有结构清晰、功能完善、易于扩展的特点。通过深入分析和实践应用,可以发现该方案在实际使用中展现出良好的稳定性和可靠性。
  • MATLAB证号.zip
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    本资源提供了一个使用MATLAB进行身份证号码识别和分析的方法与代码示例。包含身份证格式校验、信息解析等功能。 使用MATLAB进行身份证号码识别的步骤包括预处理、定位数字区域、利用连通域方法分割字符,并通过模板匹配或神经网络技术来识别字符。此外,开发一个带有图形用户界面(GUI)的应用程序将有助于提高用户体验。对于初学者来说,在学习过程中保持耐心是非常重要的。
  • 人脸与-语言
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    本软件为易语言开发项目,专注于人脸识别和身份证信息读取功能,旨在提供高效准确的身份验证解决方案。 【开发者开源大赛】参赛项目包括人脸识别与身份证识别技术。