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另外網站台灣也會！紅外線測溫儀MIT售價進口1/5 國際詢問度高也說明：熱影像 這個技術早期是應用在軍事市場上面，所以它是一個高度管制的技術，亞迪電子主要是發展大健康，在蒐集生理數據這技術，對我們來講是非常重要，所以 ...

國立中正大學 資訊工程研究所 劉偉名所指導 施宣宇的 整合可見光與熱像儀之邊緣運算裝置應用於即時多人顏面溫度量測 （2020），提出紅外線熱像儀價格關鍵因素是什麼，來自於熱像儀、影像對位、邊緣運算、人頭偵測、膚色檢測、體溫量測。

而第二篇論文國立臺北科技大學 電機工程系 黃有評、宋國明所指導 陳家維的 結合人臉與口罩辨識及額溫量測之 智慧型防疫系統設計 （2020），提出因為有 額溫量測、人臉辨識、口罩辨識、物聯網的重點而找出了 紅外線熱像儀價格的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了紅外線熱像儀價格，大家也想知道這些：

整合可見光與熱像儀之邊緣運算裝置應用於即時多人顏面溫度量測

為了解決紅外線熱像儀價格的問題，作者施宣宇 這樣論述：

發燒為人體免疫系統對抗大部分病毒入侵時的反應，因此可用來判定是否感染了某些疾病，進而提醒發燒者自主健康管理。在公共場所偵測發燒的技術仍存在一些瓶頸，例如：使用額溫槍測量每個人的額溫增加了人力負擔與接觸風險，且無法及時處理大量人群。部分人流量大的入口改以熱像儀進行量測，但會受非人體的熱源影響造成量測錯誤，需使用額溫槍進行二次複查。部分熱像儀改以多點測溫或在感興趣的矩形框內進行測溫，但對於不同個體的身高差異仍無法準確量測。 我們在Nvidia Jetson平台上整合可見光鏡頭與熱像儀，使用透視轉換矩陣實現雙影像對位，應用YOLOv4、U-Net模型與YCbCr閾值過濾進行可見光影像內人頭部

位膚色區域的偵測，再從對位後的熱影像同一位置找出該膚色區域的溫度。我們設計了圖形化介面操作儀器並即時顯示量測結果。 本研究開發的設備體積輕巧便於攜帶，適合應用在人流量大且不定期營業的場所入口，例如市場、夜市入口等。當行人手上拿著熱食，或是毛髮被烈日曝曬下的情境中，傳統熱像儀抓取到的高溫易被這些干擾誤導，而本設備仍可正確取得頭部皮膚的高溫。在陰天模式下每秒平均能運算8張影像，接近市售熱像儀的最高取樣頻率。本研究所開發的程式以python語言撰寫，可轉移至不同的運算設備上進行修改與擴充，所用的硬體設備主打較低的價格、優異的性能表現與輕巧且易於架設的特性，能被普及應用。

結合人臉與口罩辨識及額溫量測之 智慧型防疫系統設計

為了解決紅外線熱像儀價格的問題，作者陳家維 這樣論述：

儘管臺灣新冠肺炎疫情控制得當，但在後疫情時代政府仍規定出入公共場所都須佩戴口罩，但實際上仍有許多民眾為求方便，以僥倖的心態不佩戴口罩就進入控管鬆散的場所中，像便利商店在門口並沒有配置人力進行監控，許多賣場也沒有在門口提醒記得佩戴口罩及量測額溫，此種現象將造成防疫作業出現大漏洞。為了防疫，許多單位需購買價格昂貴的熱像儀架設在大門入口量測額溫，或是配置人員在門口使用手持式額溫槍量測，這些方法雖然有效，但對中小型商店及賣場來說將增加許多成本負擔。為解決此等問題，本研究設計一套自動額溫量測及佩戴口罩之人臉辨識系統，結合非接觸式的自動額溫量測技術、採用物件檢測方法YOLOv4進行佩戴口罩偵測及採用人臉

辨識演算法FaceNet辨識戴口罩者其身分設計本系統，並使用物聯網技術進行資料傳輸，當偵測到使用者額溫過高時會禁止其進入，同時無論是否發燒都會在資料庫中記錄額溫與人臉資訊以便後續追蹤。這項設計結合了人工智慧與物聯網技術，能夠在佩戴口罩下記錄不同人的身分及額溫，證明是否有染疫人員曾經來訪以增強防疫能量。實驗結果顯示在佩戴口罩人臉偵測的測試集中達到了89.97%的mAP，並在實際測試中達到100%的準確率；在佩戴口罩人臉辨識的測試集中達到了近100%的準確率，並在實際測試中達到95.83%的準確率，展現了本系統之優異性能。

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