後新冠肺炎時代,出入各種場所都需要進行體溫量測後才能決定是否允許進入。但使用額溫槍速度過慢並且需要大量人工操作,如果使用市售熱像儀所費不貲且功能受限。
FusionPi 是一個融合熱影像和光影像的智慧物體辨識的專案。過去光影像能進行物體辨識是基於大量的資料集與人工標示後的成果,但光影像會受到天候或環境的影響讓辨識率降低。我們提出一種使用 Raspberry Pi + FLIR Lepton 相機 + Raspberry Pi Camera 自製熱像儀的方法,可進行非接觸式的溫度量測並辨識物體。在軟體面,我們使用 Python + NumPy + OpenCV 實做相機校正與影像處理,並利用機器學習讓 FusionPi 更聰明。
我們將在本場次說明
- 光影像的限制與挑戰
- 熱影像技術介紹
- FusionPi 專案使用的軟體和硬體
- 如何應用機器學習讓 FusionPi 更聰明
- 未來專案方向與學習資源
- 什麼是熱影像? (6mins)
前言:後新冠肺炎時代
長波紅外線和熱影像介紹
熱影像的限制與挑戰
- FusionPi 專案介紹(8mins)
相關研究探討
所需軟體和硬體
專案架構說明
- FusionPi 流程(12mins)
資料蒐集,光影像與熱影像(Thermal Image and Visible Image)
資料清理,雙相機校正(Stereo Camera Calibration)
機器學習,雙向機相機融合(Camera Fusion)
專案應用,人臉追蹤和測溫(Forehead Temperature Detection)
- 結語 (4mins)
未來專案方向與學習資源