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破解校园测温难题，复学之路如何顺利开启？

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引言

随着新冠疫情的全球蔓延，校园测温成为保障师生健康安全的重要环节。然而，校园测温面临着诸多难题，如效率低、准确性不足等。本文将探讨如何破解校园测温难题，确保复学之路顺利开启。

一、校园测温难题分析

1. 测温效率低

传统的手触式体温检测需要大量人力，效率低下。在高峰时段，如上学、放学时间，校园门口容易形成拥堵。

2. 测温准确性不足

手触式测温易受操作者主观因素影响，准确性难以保证。此外，对于部分发热症状不明显的学生，难以准确判断其健康状况。

3. 设备成本高

高精度测温设备价格昂贵，对于部分学校来说，一次性投入较大。

二、破解校园测温难题的方案

1. 引入非接触式测温设备

非接触式测温设备能够有效提高测温效率，减少人员接触，降低交叉感染风险。目前，市面上已有多种非接触式测温设备，如红外线测温仪、人脸识别测温系统等。

红外线测温仪

红外线测温仪通过检测人体表面温度，实现快速、准确的测温。以下是红外线测温仪的使用代码示例：

import time
from pyfirmata import Arduino, util

# 初始化Arduino板
board = Arduino('COM3')
it = util.Iterator(board)
it.run()

# 设置引脚
temp_pin = 2
board.analog[2].mode = 1

# 测温
while True:
    temp = board.analog[2].read()
    print(f"当前温度: {temp}°C")
    time.sleep(1)

人脸识别测温系统

人脸识别测温系统结合人脸识别技术和红外测温技术，实现快速、准确的人脸识别和体温检测。以下是人脸识别测温系统的使用代码示例：

import cv2
import dlib
import numpy as np

# 加载人脸检测器和姿态估计器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
pose_predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

# 加载摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 检测人脸
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = detector(gray)

    for face in faces:
        # 获取人脸关键点
        shape = pose_predictor(gray, face)

        # 计算人脸距离
        distances = []
        for (x, y) in shape.parts():
            point = (x, y)
            distances.append(point)

        # 获取人脸中心点
        center = np.mean(distances, axis=0)

        # 获取人脸温度
        temp = get_face_temperature(center)
        print(f"人脸温度: {temp}°C")

    cv2.imshow("frame", frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

2. 加强人员培训

针对学校管理人员和教师，加强疫情防控知识和测温设备操作培训，确保他们能够熟练使用测温设备，提高测温效率。

3. 建立完善的应急预案

针对突发状况，如体温异常、学生出现不适等，学校应建立完善的应急预案，确保及时应对。

三、总结

校园测温是保障师生健康安全的重要环节。通过引入非接触式测温设备、加强人员培训和建立完善的应急预案，可以有效破解校园测温难题，确保复学之路顺利开启。

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