基于K210的人体红外测温及火灾预警系统设计与实现

摘 要：基于体温监测和火灾预警的需求，本文设计了一个适合于家庭的人体红外测温及火灾预警系统，该系统以K210为控制核心，以红外温度传感器、图像传感器、烟雾火焰传感器、温湿度传感器等设备采集人体温度、环境温湿度、火焰等信息，通过显示屏、蜂鸣器等外设实现人机的直接交互，通过WiFi通信模块实现测量数据与物联网平台的数据传输，进而实现人机的间接交互。实验表明，所设计系统实现了人体、物体和环境的温度测量与异态感知，具有速度快、精度高等优点。

关键词：K210；非接触式；红外测温；火灾预警；WiFi无线通信；物联网

随着物质生活水平的提高和《“健康中国2030”规划纲要》等一系列文件的发布与实施，健康越来越被人们所重视，人体体温作为健康与否的重要指标被广泛关注［1］。当前如何快速、高效、准确地测量体温是研究的热点领域［2］，传统的测温方法有操作不便、灵敏度不高、多人接触有交叉感染风险、数据记录不便等多种缺点。火灾是当前导致人们损失最多的灾情，现有火灾报警体系虽然能够满足预警的需求但灵敏度较低，无法切实保障财产安全。基于家庭日常测温和火灾预警的需求，结合二者算法的相似性和设备固件的共用性，本文设计了一个适合于家庭的人体红外测温及火灾预警系统。该系统使用K210作为主控芯片，利用YOLO目标检测算法实时检测摄像头取景范围内人体发出的特定波段的红外线，结合红外温度传感器来测量人体的温度，采用火焰传感器、烟雾传感器等监测火焰的产生，并在LCD显示屏上显示温度实时信息，配合LED灯、蜂鸣器等外设方式以及WiFi通信模块实现用户提醒的功能。该系统适用于家庭、办公室等场所，可为用户提供人体、物体和环境的测温及火灾监测服务。

1 系统整体设计

1.1 系统设计目标

系统设计首要目标是非接触式人体体温测量，次要目标是火灾监测与报警，最后是环境温湿度测量，因此测量对象包括人体、物体和环境。测温范围-20℃～380℃，目标测温误差在±0.1℃～±0.5℃之间，环境测温误差在±0.5℃以内。测温模式可调，测温数据采集及显示方便，能够实时上传并实现异常数据提醒［34］，能够监测一定范围内的火焰并提供报警功能。传感器采用分布式设计，一个主机可以连接多个传感器［5］，实现应用场景的互联互通、灵活切换，便于二次开发与设计。

1.2 系统整体结构

系统采用K210为控制核心，以红外温度传感器、图像传感器、烟雾火焰传感器、温湿度传感器等设备采集人体温度、环境温湿度、火焰等信息，经过数据处理后按照按键设置的显示模式将相应数据显示在LED显示屏上，根据设置的上限值和下限值与采集的数值进行比对，超过预设值会产生报警信号，同时采集的数据利用ESP32通过MQTT协议和中国移动物联网云平台OneNET搭建连接，调用其API以获取数据。因此系统整体由主控模块、红外测温模块、环境监测模块、WiFi通信模块、人机交互模块五大模块组成。

2 系统硬件设计

2.1 核心控制器模块

作为整个系统的控制和运算核心，综合性能、成本、后续开发等多种因素选择64bit的K210作为核心控制器，采用RISCV处理器架构，支持机器视觉与机器听觉多模态识别，内置多种硬件加速单元，功耗仅为0.3W，典型设备工耗为1W，算力为1TOPS，拥有较好的功耗性能、稳定性与可靠性；外置SPI FLASH采用16MB的W25Q128，复位芯片采用SGM803，LDO芯片采用RY1303，通过外围电路设置为0.9V、1.8V与3.3V输出。

2.2 红外测温模块

红外测温模块主要由Heimann（德国海曼）生产的HTPA32x32dR2L2.1/0.8F5.0HiC高精度红外温度传感器及ov2640摄像头组成。热成像测温矩阵最大感应区域FOV视场角105°，像素点32×32點阵，内部时钟频率1～13MHz，ADC分辨率8～16bit，工作温度-20～85℃，目标温度20～1000℃，测温精度±0.3℃。红外测温模块连接时，主要有连接电源的+3.3V VCC引脚、接地的GND引脚、SCL引脚和SDA引脚。K210通过I2C设置HTPA32x32状态寄存器，并从中读取温度数据。

2.3 环境监测模块

环境监测模块包括环境火灾监测与预警、环境温湿度检测两个模块。其中前者主要利用火焰传感器检测是否有明火，通过检测火焰中产生的红外线来监测是否着火，其对应的光源波长范围在760～1100nm之间；利用MQ2烟雾传感器检测可燃气体、烟雾，检测可燃气体及烟雾的范围为100～10000ppm。后者采用SHT30温湿度传感器，温度测量范围-40℃～+125℃、精度±0.2℃，湿度测量范围0～100%RH、精度±2%RH。整个模块采用ESP32作为主控，使用TYPEC接口进行供电和程序下载，利用M.2接口进行连接。

2.4 WiFi通信模块

WiFi通信模块由ESP32模块及OneNet物联网平台组成，其中ESP32模块内置Tensilica LX6 32位双核处理器，一核处理高速连接、一核独立应用开发，正常主频80MHz，最高240MHz，SRAM 520KB，最大支持8MB片外SPI SRAM，最大支持16MB片外SPI Flash，支持蓝牙v4.2完整标准，具有SPI、I2C、I2S、UART等外设接口，支持STA＼＼AP＼＼STA+AP＼＼P2P等多种工作模式。ESP32模块采用ESP32D0WD作为主控芯片，Flash采用4MB存储空间的SPI FLASH W25Q32。

2.5 人机交互模块

人机交互模块由LCD、蜂鸣器、按键、LED灯组成。LCD采用240×320分辨率的彩色LCD屏幕进行图像显示，用FPC连接器与LCD屏幕进行连接，通过外围电路设置LCD亮度，通过底部排针与主板进行连接，主要用于显示热度图像，其中显示模式有四种，分别为热图融合模式（能更好地捕捉发热源，精准采集体温或火源）、热度与物体边缘融合模式（提供一种物体轮廓提取方法，包括获取物体绝对温度形成热力图，能精确地提取或预测模糊热力图像中的所有轮廓，提高模糊热力图像中的轮廓信息获取精度）、纯图模式（能够查看画面中最高温度，色彩不受热成像影响，辨识度高）、热度图模式（不能进行人脸识别，可快速发现火源并上报）；蜂鸣器用于温度超标提示及火灾警报；按键主要进行模式选择及复位等操作；LED灯用于提示电源状态。

3 软件设计

3.1 主程序设计

程序框架以主程序为核心框架，加入红外测温模块子程序和环境监测模块子程序。总体程序流程为：系统上电运行，执行自检及设备初始化，进行按键扫描，如有按键判断类型并执行对应的按键处理程序（主要有LED显示模式设置、WiFi工作模式设置以及温度阈值设置），接着执行红外测温模块子程序和环境监测模块子程序采集人体、物体和环境的温度等参数信息，由LED进行显示，并且通过WiFi通信模块上传到云端，对异常数据进行报警处理。

3.2 红外测温模块程序设计

红外测温模块子程序用于人体体温数据处理，其工作过程为：先加载YOLO人脸检测模型，初始化模型并获取温度数据生成温度图片，然后从摄像头获取图片把图片输入模型获取人脸坐标，把图片与热度图进行融合，根据坐标在图片上进行标注，然后将标注的温度在LCD本地显示的同时上传云端，根据设定的阈值判断温度是否超标，如果超标就进行报警处理。

3.3 环境监测模块程序设计

环境监测模块子程序用于物体的温度处理和环境的数据处理，其工作过程为经过主程序的参数初始化后，利用传感器分别采集环境中的红外辐射量，可燃气体、烟雾等辐射量，环境的温湿度数据等信息，通过WiFi通信模块上传到云端进行保存和统计，根据设定的阈值判断相应指标是否超标，如果超标就进行报警处理。

4 实物测试

接通电源，通过按键设置人体体温和环境等的报警阈值，设置显示模式为热度图模式，测温系统采集的温度信息如图6所示。采用本测温系统和高精度、宽量程接触式探针温度计（测温范围：-50℃～300℃）进行对比实验，分别采集多次不同温度热水的温度数据进行对比，通过测试表明，测温系统的精度较高、稳定性较好。

结语

基于K210的人体红外测温及火灾预警系统以红外温度传感器、图像传感器、烟雾火焰传感器、温湿度传感器等设备采集人体温度、环境温湿度、火焰等数据并进行多元线性回归，减少了检测时周边环境以及测量距离的影响，通过显示屏、蜂鳴器、WiFi通信模块、物联网平台等实现了人机的高效交互，完成了产品功能和设计需求，但针对多人次同步体温数据采集、小光源及远距离感应等方面还存在不足，需进一步提高和改进。

参考文献：

［1］匡可涵.红外测温系统设计［J］.自动化应用，2021（05）：2224.

［2］王彰云.基于STM32的人体红外测温系统设计与实现［J］.湖北农机化，2020（18）：118119.

［3］屈海朋，梁飞，王清珍.基于STM32的非接触式红外体温测量仪的设计［J］.工业控制计算机，2022，35（06）：128129+132.

［4］李金成，刘楠.基于STM32的人体红外测温及火灾预警系统的设计［J］.工业控制计算机，2021，34（09）：134136.

［5］赵旭.基于CAN总线的多点红外测温系统设计［J］.电子产品世界，2022，29（07）：7780.

基金项目：内蒙古农业大学职业技术学院“智慧农牧业科技创新团队网络与嵌入式应用子团队”成果（批准号：TDE202308）；内蒙古农业大学职业技术学院2020年大学生思想政治教育专题研究项目成果（批准号：NDZYSZ2001）

作者简介：祝鹏（1987— ），男，山东日照人，硕士，讲师，研究方向：物联网、数据分析与挖掘。