智能防疫和消毒一體的AI系統設計

韶關學院智能工程學院 李宇航 吳錦均 葉智文 劉智偉 孫婉晴 陳景華

鑒于當今新冠疫情預防對日常醫療的實際需求，機器人通過人臉識別對用戶進行信息錄入，并搭載高精度無線測溫模塊進行無接觸式測溫，增加了口罩識別以及智能提供口罩、消毒紙巾功能。用戶還可以通過微信小程序以及智能語音提醒協同機器人選擇對特定部位或物品進行消毒和查看身體檢測數據，規避了傳統機器全身消毒導致口鼻吸入消毒液造成身體危害，實現了智能控制與醫療一體化的多場景應用。

自新冠肺炎疫情爆發以來，時代對醫療設備的智能化需求急劇增加。在繁瑣的醫護工作、交叉感染高風險等形勢下，如果利用現有科技手段，將此類工作有計劃性的分配給機器人，緩解醫療資源壓力，實現精準有效治療、降低醫護人員的感染危險系數成為時代問題。同時醫學上“預防為主，治療為輔”的主張更是成為了日常醫療的智能化的催化劑。為針對這一時代問題，該次設計旨在將投入實踐的智能一體化、多場景應用的防疫機器人可以在日常家庭、公共場所等有效解決健康防護、醫療資源難以大眾化等問題，有效提高人群密集區和住宅的防疫能力。為針對這一時代性的問題，我們所構思并將投入實踐的智能一體化、多場景應用的防疫機器人將會在日常家庭、公共場所等有效解決健康防護問題。

1 系統總體設計方案

本系統設計主要通過對視頻圖像處理技術、高精度無線傳感技術、云端與服務端設計以及人體工程學技術等不同領域的深入研究。系統總體設計框圖如圖1所示，可實現對用戶的非接觸式紅外感應測溫、基于人體工程學的人身消毒和自動感應包裹消毒，同時，本設計也不局限于對用戶進行信息錄入，通過UI界面協同用戶進行功能選擇，移動端APP用戶信息的實時監視以及感情語音人工智能引導。

2 系統下層核心控制端

2.1 基于光敏感應的包裹消毒設計

圖1 系統總體設計框圖

圖2 消毒室三維模型圖

本消毒和防疫一體機器人采用結合固定強度光源的光敏傳感器實現對包裹實時監測，即利用光敏傳感器對不同強度光照時光敏值會發生急劇變化的特點，而設計成半封閉式消毒室進行包裹監測與消毒。圖2所示為消毒室三維模型圖，利用STM32的ADC引腳來獲取光敏傳感器的光敏數值，當無包裹放進消毒室時，則獲取的光敏值比較大，當有包裹送進時，讀取的光敏值將大大減小，根據強光對應高光敏值的原理，當獲取到光敏傳感器數值低于閾值則判斷檢測到有包裹送進，進一步控制消毒室進行全面消毒。同時，采用光敏傳感器大大降低了電路和程序設計的難度以及可大大節省成本，使我們消毒機器人的效率更高化。

2.2 非接觸式人體測溫

鑒于人體會發出紅外輻射能量，本系統設計采用紅外非接觸式測溫模塊進行測溫，通過STM32發出模擬IIC時序信號來讀取體溫值，圖3所示為感應測溫流程圖，該模塊能夠通過物體某一狹窄波長范圍內發生的輻射能量，來決定溫度的大小。該模塊能夠將獲取到的輻射能量轉換為電信號之后通過串口將信號發送出去，并通過頁面交互引導用戶在此感應距離內進行非接觸式測溫，這不僅可以提升測溫準確度，而且還能實現人工智能交互引導。

圖3 感應測溫流程

圖4 視頻圖像數據上傳云端流程框圖

3 系統上層核心控制端

3.1 視頻圖像處理

視頻圖像處理過程中涉及到對視頻圖像數據的獲取、傳輸、整理和顯示等過程，將所采集的數據進行分析。采用人臉識別技術，對已錄入系統的個體進行低溫登記。對未錄入系統的個體，個體圖像和體溫一并保存至云端，實現流程框圖如圖4所示。

3.2 基于人臉識別的用戶檢測設計

本設計采用攝像頭和激光測距進行用戶監測，當激光測距模塊檢測到1m內有遮擋物并且保持三秒鐘以上的時候則預判斷有用戶使用機器人，然后開啟攝像頭，獲取遮擋激光測距模塊的物體照片，通過機器人里面的微控電腦樹莓派搭載開源的OpenCV機器視覺庫，將圖片進行預處理之后再調用Haar級聯分類器中的cvHaarDetectObjects函數啟動人臉識別模型，如果能捕捉到人臉則為確定為有使用者。

3.3 人機交互界面設計

本設計的UI界面主要功能有四部分，分別是非接觸式體溫檢測，智能人身消毒，包裹消毒和用戶數據上傳。當點擊體溫檢測的時候會顯示引導動畫引導使用者完成制定消毒操作。點擊測溫的時候會打開體溫的交互界面，然后輸入使用者名字之后就能開始體溫的檢測。除此之外我們還有管理員界面，能夠對后端數據庫進行用戶添加，刪除，和列出。

圖5所示為機器人的界面操作系統流程圖。

3.4 數據后端

數據后端使用了基于python的Django（張麗霞.基于Django的海運包裝危險貨物管理云平臺設計與實現）進行搭建，用于用戶與機器人移動端進行信息的交互，同時，機器人使用WIFI模塊和4G模塊對使用者的測量信息和位置信息進行上傳，然后使用者也可以在自己的微信小程序中查詢該信息，也方便管理者實現對用戶的實時監測。

總結：結合以上技術路線分析，使用者的實時監測、人機交互界面的設計、外紅測溫部分、人體數據檢測、消毒液的噴灑、數據后端；通過小組成員已有的技術知識和經驗進行討論分析，加上指導老師的精心指導，我們項目系統設計都是可行且更加優化的方案，這些理論分析也大大為我們項目的開展提供強有力的支持和保障，測試結果表明，該機器人能在多種場景如學校、車站等準確識別用戶并對其進行身體檢測，高效消毒以及口罩、紙巾提供等，有效減少接觸感染幾率，推動了社會的醫療水平發展。

圖5 界面操作系統流程圖