热成像体温筛查：是指通过热像仪（非接触式方式）初步对人体表面温度进行检测，找出温度异常的个体，发现温度异常目标之后，再进行专业体温测量。举例来说：100个人通过热像仪筛查，发现20-30个温度有异常的目标，再用专业手段测量确认，有效降低检测工作量，提升效率。

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图片信息提取软件，可以用在FLIR 图 在python下提取。 也可以在Windows10 环境下单独运行 如果是用到python中，请先 pip install flirimageextractor pip install loguru 然后是把这个exiftool.exe复制到 pycharm 的安装路径下 例如：C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2019.2.3\bin 这个路径根据你的情况来定

红外热成像相关知识.pdf

XT236全自动红外热成像测温告警系统-中文版.pdf

目前在技防领域，各个子系统相对单一，无法互联互通形成有机的整体，很难实现统一的协调联动，给用户造成后期与其它系统的接入难度高，在资源与业务整合上产生瓶颈，造成了各子系统之间无法实现信息的共享与联动。为了给用户提供一个高可靠、高效率、易操作的安防系统，需要对本项目的多个弱电分项系统进行统筹规划，统一管理，营造一个现代化智能高效的综合安防体系。

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心肌缺血(MI)是诸多心脏疾病的基础性疾病, 可引发多种致命性心脏病, 然而在体检筛查中极难发现, 病人出现症状时往往错过了最佳治疗时间, 因此, 心肌缺血的早期发现和早期干预是控制心脏功能衰减或疾病恶化的关键。采集165位健康和有不同程度心肌缺血患者的红外热图像, 将所有样本集分为训练集和测试集, 通过对红外热图像人体几何定位, 提取心前区左右两侧温差集合, 并使用多种卷积核对温差集合做降维处理, 最终通过反向传播(BP)神经网络在留一法交叉验证下对训练集训练, 并确定网络参数, 建立分类模型。3×3尺寸的高斯核算子对温差集合卷积后, 测试集在BP神经网络上分类准确率达到95.56%, 可以为新样本做出准确预测。该方法能够快捷、准确地辅助临床体检对心肌缺血的早期预警, 为心肌缺血预诊断提供了新的思路。