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摘要
为了合理制定大学生体育运动计划,实现过度运动和运动量不足的均衡,研究了学生运动前后体温的实时测量系统。基于热成像技术,使用树莓派作为上位机,设计并实现了一套体温检测系统,对比运动前后学生的体温,运用机器学习方法,实现了面向大多数学生的运动模型构建。测试结果表明,热成像测得的体温与真实体温有一定误差,约为4.7%,可根据学生运动前体温以及环境参量,动态预估运动后体温,避免体温变化过大导致的身体不适以及猝死等疾病的发生。与传统的水银体温计、耳温枪、红外测温传感器等检测手段相比,系统具有实时性强、灵敏度高、且便于操作等特点,系统也可广泛应用于家庭和医院护理等领域。
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