紅外線熱像儀體溫價格的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

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體溫價格的問題，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。