AI数字人红外测温与监管系统

随着新冠肺炎疫情的爆发，防控传染病的需求变得迫切。如何快速、精准、有效地对人员进行体温测量和监管成为了当前社会亟需解决的问题。传统的人工测温方式存在数据不准确、效率低下、无法实现实时监测等问题，因此，随着人工智能技术的发展，基于红外测温的AI数字人红外测温与监管系统的出现，成为了一种新的解决方案。

红外测温与监管系统的原理

红外测温与监管系统采用红外线技术对人体进行非接触式的高精度测温，结合算法及分析平台实现智能监管人员在场所出入时的体温变化，实时预警、识别，采取相应的预防措施，减少疫情扩散风险。

红外测温的原理是利用物体发射的热辐射，将热辐射信号转化成温度信号。传感器通过测温仪读取被测物体的温度值，并将数据传输到监管系统。而监管系统接受数据后，通过算法模型解析出温度变化趋势，并快速识别出异常变化。

红外测温实现的代码示例

以下是一段红外测温实现的Python代码示例：

import RPi.GPIO as GPIO
import time

GPIO.setmode(GPIO.BOARD)
GPIO.setup(11, GPIO.OUT)
GPIO.setwarnings(False)

def infraredTemp():
    GPIO.output(11,1)
    time.sleep(1)
    file = open("/sys/class/thermal/thermal_zone0/temp")
    temp = float(file.read())/1000
    file.close()
    print("The temperature of the Raspberry Pi is %f ℃" %temp)
    GPIO.output(11,0)
    GPIO.cleanup()
    
infraredTemp()

在这段代码中，我们使用树莓派