智能防疫和消毒一體的AI系統(tǒng)設(shè)計(jì)

韶關(guān)學(xué)院智能工程學(xué)院 李宇航 吳錦均 葉智文 劉智偉 孫婉晴 陳景華

鑒于當(dāng)今新冠疫情預(yù)防對(duì)日常醫(yī)療的實(shí)際需求，機(jī)器人通過人臉識(shí)別對(duì)用戶進(jìn)行信息錄入，并搭載高精度無線測(cè)溫模塊進(jìn)行無接觸式測(cè)溫，增加了口罩識(shí)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(xié)同機(jī)器人選擇對(duì)特定部位或物品進(jìn)行消毒和查看身體檢測(cè)數(shù)據(jù)，規(guī)避了傳統(tǒng)機(jī)器全身消毒導(dǎo)致口鼻吸入消毒液造成身體危害，實(shí)現(xiàn)了智能控制與醫(yī)療一體化的多場(chǎng)景應(yīng)用。

自新冠肺炎疫情爆發(fā)以來，時(shí)代對(duì)醫(yī)療設(shè)備的智能化需求急劇增加。在繁瑣的醫(yī)護(hù)工作、交叉感染高風(fēng)險(xiǎn)等形勢(shì)下，如果利用現(xiàn)有科技手段，將此類工作有計(jì)劃性的分配給機(jī)器人，緩解醫(yī)療資源壓力，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)有效治療、降低醫(yī)護(hù)人員的感染危險(xiǎn)系數(shù)成為時(shí)代問題。同時(shí)醫(yī)學(xué)上“預(yù)防為主，治療為輔”的主張更是成為了日常醫(yī)療的智能化的催化劑。為針對(duì)這一時(shí)代問題，該次設(shè)計(jì)旨在將投入實(shí)踐的智能一體化、多場(chǎng)景應(yīng)用的防疫機(jī)器人可以在日常家庭、公共場(chǎng)所等有效解決健康防護(hù)、醫(yī)療資源難以大眾化等問題，有效提高人群密集區(qū)和住宅的防疫能力。為針對(duì)這一時(shí)代性的問題，我們所構(gòu)思并將投入實(shí)踐的智能一體化、多場(chǎng)景應(yīng)用的防疫機(jī)器人將會(huì)在日常家庭、公共場(chǎng)所等有效解決健康防護(hù)問題。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案

本系統(tǒng)設(shè)計(jì)主要通過對(duì)視頻圖像處理技術(shù)、高精度無線傳感技術(shù)、云端與服務(wù)端設(shè)計(jì)以及人體工程學(xué)技術(shù)等不同領(lǐng)域的深入研究。系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)框圖如圖1所示，可實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶的非接觸式紅外感應(yīng)測(cè)溫、基于人體工程學(xué)的人身消毒和自動(dòng)感應(yīng)包裹消毒，同時(shí)，本設(shè)計(jì)也不局限于對(duì)用戶進(jìn)行信息錄入，通過UI界面協(xié)同用戶進(jìn)行功能選擇，移動(dòng)端APP用戶信息的實(shí)時(shí)監(jiān)視以及感情語音人工智能引導(dǎo)。

2 系統(tǒng)下層核心控制端

2.1 基于光敏感應(yīng)的包裹消毒設(shè)計(jì)

圖1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)框圖

圖2 消毒室三維模型圖

本消毒和防疫一體機(jī)器人采用結(jié)合固定強(qiáng)度光源的光敏傳感器實(shí)現(xiàn)對(duì)包裹實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，即利用光敏傳感器對(duì)不同強(qiáng)度光照時(shí)光敏值會(huì)發(fā)生急劇變化的特點(diǎn)，而設(shè)計(jì)成半封閉式消毒室進(jìn)行包裹監(jiān)測(cè)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(shù)值，當(dāng)無包裹放進(jìn)消毒室時(shí)，則獲取的光敏值比較大，當(dāng)有包裹送進(jìn)時(shí)，讀取的光敏值將大大減小，根據(jù)強(qiáng)光對(duì)應(yīng)高光敏值的原理，當(dāng)獲取到光敏傳感器數(shù)值低于閾值則判斷檢測(cè)到有包裹送進(jìn)，進(jìn)一步控制消毒室進(jìn)行全面消毒。同時(shí)，采用光敏傳感器大大降低了電路和程序設(shè)計(jì)的難度以及可大大節(jié)省成本，使我們消毒機(jī)器人的效率更高化。

2.2 非接觸式人體測(cè)溫

鑒于人體會(huì)發(fā)出紅外輻射能量，本系統(tǒng)設(shè)計(jì)采用紅外非接觸式測(cè)溫模塊進(jìn)行測(cè)溫，通過STM32發(fā)出模擬IIC時(shí)序信號(hào)來讀取體溫值，圖3所示為感應(yīng)測(cè)溫流程圖，該模塊能夠通過物體某一狹窄波長(zhǎng)范圍內(nèi)發(fā)生的輻射能量，來決定溫度的大小。該模塊能夠?qū)@取到的輻射能量轉(zhuǎn)換為電信號(hào)之后通過串口將信號(hào)發(fā)送出去，并通過頁(yè)面交互引導(dǎo)用戶在此感應(yīng)距離內(nèi)進(jìn)行非接觸式測(cè)溫，這不僅可以提升測(cè)溫準(zhǔn)確度，而且還能實(shí)現(xiàn)人工智能交互引導(dǎo)。

圖3 感應(yīng)測(cè)溫流程

圖4 視頻圖像數(shù)據(jù)上傳云端流程框圖

3 系統(tǒng)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(duì)視頻圖像數(shù)據(jù)的獲取、傳輸、整理和顯示等過程，將所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。采用人臉識(shí)別技術(shù)，對(duì)已錄入系統(tǒng)的個(gè)體進(jìn)行低溫登記。對(duì)未錄入系統(tǒng)的個(gè)體，個(gè)體圖像和體溫一并保存至云端，實(shí)現(xiàn)流程框圖如圖4所示。

3.2 基于人臉識(shí)別的用戶檢測(cè)設(shè)計(jì)

本設(shè)計(jì)采用攝像頭和激光測(cè)距進(jìn)行用戶監(jiān)測(cè)，當(dāng)激光測(cè)距模塊檢測(cè)到1m內(nèi)有遮擋物并且保持三秒鐘以上的時(shí)候則預(yù)判斷有用戶使用機(jī)器人，然后開啟攝像頭，獲取遮擋激光測(cè)距模塊的物體照片，通過機(jī)器人里面的微控電腦樹莓派搭載開源的OpenCV機(jī)器視覺庫(kù)，將圖片進(jìn)行預(yù)處理之后再調(diào)用Haar級(jí)聯(lián)分類器中的cvHaarDetectObjects函數(shù)啟動(dòng)人臉識(shí)別模型，如果能捕捉到人臉則為確定為有使用者。

3.3 人機(jī)交互界面設(shè)計(jì)

本設(shè)計(jì)的UI界面主要功能有四部分，分別是非接觸式體溫檢測(cè)，智能人身消毒，包裹消毒和用戶數(shù)據(jù)上傳。當(dāng)點(diǎn)擊體溫檢測(cè)的時(shí)候會(huì)顯示引導(dǎo)動(dòng)畫引導(dǎo)使用者完成制定消毒操作。點(diǎn)擊測(cè)溫的時(shí)候會(huì)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(cè)。除此之外我們還有管理員界面，能夠?qū)蠖藬?shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行用戶添加，刪除，和列出。

圖5所示為機(jī)器人的界面操作系統(tǒng)流程圖。

3.4 數(shù)據(jù)后端

數(shù)據(jù)后端使用了基于python的Django（張麗霞.基于Django的海運(yùn)包裝危險(xiǎn)貨物管理云平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)）進(jìn)行搭建，用于用戶與機(jī)器人移動(dòng)端進(jìn)行信息的交互，同時(shí)，機(jī)器人使用WIFI模塊和4G模塊對(duì)使用者的測(cè)量信息和位置信息進(jìn)行上傳，然后使用者也可以在自己的微信小程序中查詢?cè)撔畔?，也方便管理者?shí)現(xiàn)對(duì)用戶的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。

總結(jié)：結(jié)合以上技術(shù)路線分析，使用者的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、人機(jī)交互界面的設(shè)計(jì)、外紅測(cè)溫部分、人體數(shù)據(jù)檢測(cè)、消毒液的噴灑、數(shù)據(jù)后端；通過小組成員已有的技術(shù)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行討論分析，加上指導(dǎo)老師的精心指導(dǎo)，我們項(xiàng)目系統(tǒng)設(shè)計(jì)都是可行且更加優(yōu)化的方案，這些理論分析也大大為我們項(xiàng)目的開展提供強(qiáng)有力的支持和保障，測(cè)試結(jié)果表明，該機(jī)器人能在多種場(chǎng)景如學(xué)校、車站等準(zhǔn)確識(shí)別用戶并對(duì)其進(jìn)行身體檢測(cè)，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(dòng)了社會(huì)的醫(yī)療水平發(fā)展。

圖5 界面操作系統(tǒng)流程圖