基于K210的人體紅外測溫及火災預警系統設計與實現

摘?要：基于體溫監測和火災預警的需求，本文設計了一個適合于家庭的人體紅外測溫及火災預警系統，該系統以K210為控制核心，以紅外溫度傳感器、圖像傳感器、煙霧火焰傳感器、溫濕度傳感器等設備采集人體溫度、環境溫濕度、火焰等信息，通過顯示屏、蜂鳴器等外設實現人機的直接交互，通過WiFi通信模塊實現測量數據與物聯網平臺的數據傳輸，進而實現人機的間接交互。實驗表明，所設計系統實現了人體、物體和環境的溫度測量與異態感知，具有速度快、精度高等優點。

關鍵詞：K210；非接觸式；紅外測溫；火災預警；WiFi無線通信；物聯網

隨著物質生活水平的提高和《“健康中國2030”規劃綱要》等一系列文件的發布與實施，健康越來越被人們所重視，人體體溫作為健康與否的重要指標被廣泛關注［1］。當前如何快速、高效、準確地測量體溫是研究的熱點領域［2］，傳統的測溫方法有操作不便、靈敏度不高、多人接觸有交叉感染風險、數據記錄不便等多種缺點。火災是當前導致人們損失最多的災情，現有火災報警體系雖然能夠滿足預警的需求但靈敏度較低，無法切實保障財產安全。基于家庭日常測溫和火災預警的需求，結合二者算法的相似性和設備固件的共用性，本文設計了一個適合于家庭的人體紅外測溫及火災預警系統。該系統使用K210作為主控芯片，利用YOLO目標檢測算法實時檢測攝像頭取景范圍內人體發出的特定波段的紅外線，結合紅外溫度傳感器來測量人體的溫度，采用火焰傳感器、煙霧傳感器等監測火焰的產生，并在LCD顯示屏上顯示溫度實時信息，配合LED燈、蜂鳴器等外設方式以及WiFi通信模塊實現用戶提醒的功能。該系統適用于家庭、辦公室等場所，可為用戶提供人體、物體和環境的測溫及火災監測服務。

1?系統整體設計

1.1?系統設計目標

系統設計首要目標是非接觸式人體體溫測量，次要目標是火災監測與報警，最后是環境溫濕度測量，因此測量對象包括人體、物體和環境。測溫范圍-20℃～380℃，目標測溫誤差在±0.1℃～±0.5℃之間，環境測溫誤差在±0.5℃以內。測溫模式可調，測溫數據采集及顯示方便，能夠實時上傳并實現異常數據提醒［34］，能夠監測一定范圍內的火焰并提供報警功能。傳感器采用分布式設計，一個主機可以連接多個傳感器［5］，實現應用場景的互聯互通、靈活切換，便于二次開發與設計。

1.2?系統整體結構

系統采用K210為控制核心，以紅外溫度傳感器、圖像傳感器、煙霧火焰傳感器、溫濕度傳感器等設備采集人體溫度、環境溫濕度、火焰等信息，經過數據處理后按照按鍵設置的顯示模式將相應數據顯示在LED顯示屏上，根據設置的上限值和下限值與采集的數值進行比對，超過預設值會產生報警信號，同時采集的數據利用ESP32通過MQTT協議和中國移動物聯網云平臺OneNET搭建連接，調用其API以獲取數據。因此系統整體由主控模塊、紅外測溫模塊、環境監測模塊、WiFi通信模塊、人機交互模塊五大模塊組成。

2?系統硬件設計

2.1?核心控制器模塊

作為整個系統的控制和運算核心，綜合性能、成本、后續開發等多種因素選擇64bit的K210作為核心控制器，采用RISCV處理器架構，支持機器視覺與機器聽覺多模態識別，內置多種硬件加速單元，功耗僅為0.3W，典型設備工耗為1W，算力為1TOPS，擁有較好的功耗性能、穩定性與可靠性；外置SPI?FLASH采用16MB的W25Q128，復位芯片采用SGM803，LDO芯片采用RY1303，通過外圍電路設置為0.9V、1.8V與3.3V輸出。

2.2?紅外測溫模塊

紅外測溫模塊主要由Heimann（德國海曼）生產的HTPA32x32dR2L2.1/0.8F5.0HiC高精度紅外溫度傳感器及ov2640攝像頭組成。熱成像測溫矩陣最大感應區域FOV視場角105°，像素點32×32點陣，內部時鐘頻率1～13MHz，ADC分辨率8～16bit，工作溫度-20～85℃，目標溫度20～1000℃，測溫精度±0.3℃。紅外測溫模塊連接時，主要有連接電源的+3.3V?VCC引腳、接地的GND引腳、SCL引腳和SDA引腳。K210通過I2C設置HTPA32x32狀態寄存器，并從中讀取溫度數據。

2.3?環境監測模塊

環境監測模塊包括環境火災監測與預警、環境溫濕度檢測兩個模塊。其中前者主要利用火焰傳感器檢測是否有明火，通過檢測火焰中產生的紅外線來監測是否著火，其對應的光源波長范圍在760～1100nm之間；利用MQ2煙霧傳感器檢測可燃氣體、煙霧，檢測可燃氣體及煙霧的范圍為100～10000ppm。后者采用SHT30溫濕度傳感器，溫度測量范圍-40℃～+125℃、精度±0.2℃，濕度測量范圍0～100%RH、精度±2%RH。整個模塊采用ESP32作為主控，使用TYPEC接口進行供電和程序下載，利用M.2接口進行連接。

2.4?WiFi通信模塊

WiFi通信模塊由ESP32模塊及OneNet物聯網平臺組成，其中ESP32模塊內置Tensilica?LX6?32位雙核處理器，一核處理高速連接、一核獨立應用開發，正常主頻80MHz，最高240MHz，SRAM?520KB，最大支持8MB片外SPI?SRAM，最大支持16MB片外SPI?Flash，支持藍牙v4.2完整標準，具有SPI、I2C、I2S、UART等外設接口，支持STA＼＼AP＼＼STA+AP＼＼P2P等多種工作模式。ESP32模塊采用ESP32D0WD作為主控芯片，Flash采用4MB存儲空間的SPI?FLASH?W25Q32。

2.5?人機交互模塊

人機交互模塊由LCD、蜂鳴器、按鍵、LED燈組成。LCD采用240×320分辨率的彩色LCD屏幕進行圖像顯示，用FPC連接器與LCD屏幕進行連接，通過外圍電路設置LCD亮度，通過底部排針與主板進行連接，主要用于顯示熱度圖像，其中顯示模式有四種，分別為熱圖融合模式（能更好地捕捉發熱源，精準采集體溫或火源）、熱度與物體邊緣融合模式（提供一種物體輪廓提取方法，包括獲取物體絕對溫度形成熱力圖，能精確地提取或預測模糊熱力圖像中的所有輪廓，提高模糊熱力圖像中的輪廓信息獲取精度）、純圖模式（能夠查看畫面中最高溫度，色彩不受熱成像影響，辨識度高）、熱度圖模式（不能進行人臉識別，可快速發現火源并上報）；蜂鳴器用于溫度超標提示及火災警報；按鍵主要進行模式選擇及復位等操作；LED燈用于提示電源狀態。

3?軟件設計

3.1?主程序設計

程序框架以主程序為核心框架，加入紅外測溫模塊子程序和環境監測模塊子程序。總體程序流程為：系統上電運行，執行自檢及設備初始化，進行按鍵掃描，如有按鍵判斷類型并執行對應的按鍵處理程序（主要有LED顯示模式設置、WiFi工作模式設置以及溫度閾值設置），接著執行紅外測溫模塊子程序和環境監測模塊子程序采集人體、物體和環境的溫度等參數信息，由LED進行顯示，并且通過WiFi通信模塊上傳到云端，對異常數據進行報警處理。

3.2?紅外測溫模塊程序設計

紅外測溫模塊子程序用于人體體溫數據處理，其工作過程為：先加載YOLO人臉檢測模型，初始化模型并獲取溫度數據生成溫度圖片，然后從攝像頭獲取圖片把圖片輸入模型獲取人臉坐標，把圖片與熱度圖進行融合，根據坐標在圖片上進行標注，然后將標注的溫度在LCD本地顯示的同時上傳云端，根據設定的閾值判斷溫度是否超標，如果超標就進行報警處理。

3.3?環境監測模塊程序設計

環境監測模塊子程序用于物體的溫度處理和環境的數據處理，其工作過程為經過主程序的參數初始化后，利用傳感器分別采集環境中的紅外輻射量，可燃氣體、煙霧等輻射量，環境的溫濕度數據等信息，通過WiFi通信模塊上傳到云端進行保存和統計，根據設定的閾值判斷相應指標是否超標，如果超標就進行報警處理。

4?實物測試

接通電源，通過按鍵設置人體體溫和環境等的報警閾值，設置顯示模式為熱度圖模式，測溫系統采集的溫度信息如圖6所示。采用本測溫系統和高精度、寬量程接觸式探針溫度計（測溫范圍：-50℃～300℃）進行對比實驗，分別采集多次不同溫度熱水的溫度數據進行對比，通過測試表明，測溫系統的精度較高、穩定性較好。

結語

基于K210的人體紅外測溫及火災預警系統以紅外溫度傳感器、圖像傳感器、煙霧火焰傳感器、溫濕度傳感器等設備采集人體溫度、環境溫濕度、火焰等數據并進行多元線性回歸，減少了檢測時周邊環境以及測量距離的影響，通過顯示屏、蜂鳴器、WiFi通信模塊、物聯網平臺等實現了人機的高效交互，完成了產品功能和設計需求，但針對多人次同步體溫數據采集、小光源及遠距離感應等方面還存在不足，需進一步提高和改進。

參考文獻：

［1］匡可涵.紅外測溫系統設計［J］.自動化應用，2021（05）：2224.

［2］王彰云.基于STM32的人體紅外測溫系統設計與實現［J］.湖北農機化，2020（18）：118119.

［3］屈海朋，梁飛，王清珍.基于STM32的非接觸式紅外體溫測量儀的設計［J］.工業控制計算機，2022，35（06）：128129+132.

［4］李金成，劉楠.基于STM32的人體紅外測溫及火災預警系統的設計［J］.工業控制計算機，2021，34（09）：134136.

［5］趙旭.基于CAN總線的多點紅外測溫系統設計［J］.電子產品世界，2022，29（07）：7780.

基金項目：內蒙古農業大學職業技術學院“智慧農牧業科技創新團隊網絡與嵌入式應用子團隊”成果（批準號：TDE202308）；內蒙古農業大學職業技術學院2020年大學生思想政治教育專題研究項目成果（批準號：NDZYSZ2001）

作者簡介：祝鵬（1987—?），男，山東日照人，碩士，講師，研究方向：物聯網、數據分析與挖掘。