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FMUSER FU-2020B / E红外智能体表温度筛查仪检测系统

 

描述：

FU-2020B / E红外人体表面温度筛查仪器是防止流行病传播的专业设备。

在测量范围内，系统对快速通过输入的人员进行快速测量。 系统软件测量了人体的热图像和最高温度后，系统将实时报警或上传确切的日期。

 

特色：

*速度：1秒内
*非接触式长距离测量：3-10米
*灵敏度：温度分辨率0.05℃
*人脸检测：消除错误警报 
*数字化：高分辨率数字图像的采集和输出。
*数字接口：提供开放的数据接口

技术参数：

* 类型：FU-2020B / E

* 探测器像素：384×288

* 探测器像素间距：0.99mrad

* 红外成像距离：150m

* 镜头焦距：15mm

* 视场角：24°×18°

* 热灵敏度：0.05°

* 测温范围：20℃-50℃

* 测温精度：±0.3℃

* 温度测量模式：内部黑体实时校准测量

* 可见相机像素：130Megapixel

* 视频模式：双光融合

* 仪器组成：电脑+ 2个三角架

* 电源：AC 220V

* 接口，通信协议：以太网，TCP / IP，UDP

* 工作温度：0℃-50℃

* 最佳测量通道宽度：≤2.5m

* 最佳测量距离：5-7m

* 最终客户管理软件：1套

* 总重量：30kg

系统大数据云平台：

互联网+情报+功能
大数据云平台通过物联网技术将所有红外热像仪连接到互联网，实现了远程调试，远程维护，远程监控和管理，温度异常大日期和智能应用等相关云服务。
云平台降低了设备利用率的门槛，为流行病的预防和分析提供了多种方式。

问题1.为什么红外智能温度检测系统需要大数据平台？

-由于严格的防流行措施导致当前的交通限制，售后服务人员难以到达用户所在地，并且难以进行现场安装，调试和维护；
-工人的现场安装，调试和使用具有更大的被病毒交叉感染的风险，并且迫切需要实现远程监控和远程操作功能；
-对于防疫管理部门来说，迫切需要收集和整理各种测控点设备的实时温度测量报警数据，建立大型的人体温度测量和报警数据中心，以满足科学管理的需要。以及流行病预防和控制的决策。

问题2.“红外智能体温检测系统”大数据云平台具有什么功能？

1）远程调试 
    由于严格的防疫控制管理，设备制造商的维修人员无法到达现场进行安装和调试，大多数红外热成像温度检测设备都部署在人口稠密的地方，感染的风险更大。 因此，迫切需要远程指导和安装。 以达到远程调试的目的。 现场工作人员可以在制造商服务人员的远程指导下将设备连接到Internet。 设备将自动连接到云平台，工厂工程师可以通过云平台完成现场设备的远程调试，以使设备正常运行并支持前线。 防疫工作。

2）远程使用协作
     设备连接云平台后，用户可以通过手机，平板电脑等移动设备通过手机APP或网页访问“人体温度智能红外摄像机”大数据云平台，远离办公室，室外和其他地方。 人员可以协助现场人员完成部分工作，减少现场人员的工作量，避免在人流高峰时错过网络的热心人。 这将大大加强对该疾病的预防和控制，并防止该疾病再次传播。

3）远程维护与保养
     流行病防控现状严峻。 红外热成像人体温度检测设备在防疫工作中处于前沿。 设备问题和故障必须紧急处理。 必须保证设备正常且不间断地工作。 这使得难以响应和处理现场服务问题，例如设备调试和维护。 为了提高应急服务能力，迫切需要开发远程调试功能，提高问题响应速度和处理速度，并建立设备故障案例库。 常见故障可以直接报告给现场操作人员，操作人员可以自行解决。 复杂的故障可以直接解决。 推向专业维修人员，专业维修人员及时联系现场操作人员进行远程维护或远程指导维护等。

4）远程设备管理
     设备连接云平台后，用户可以通过手机APP或平板电脑等通过手机APP或网页访问“人体温度智能红外摄像机”大数据云平台，对红外热源进行远程处理。成像体温检测装置检测当温度异常报告给警方时，相关信息将被记录并保存，相关信息可立即发送至相关部门。 及时将有人送去检查并隔离温度异常，并观察与之密切接触的人。 高效彻底地预防和控制流行病。

5）远程监控处理
     用户可以通过手机或平板电脑等移动设备实时查看所连接的红外热成像温度检测设备的当前运行状态。 云还可以实时推送设备警报信息，并尽快将设备异常信息推送给相关人员，对设备进行维护以确保设备在7×24时可以不间断工作，并且不会发烧。人员逃生检查。

6）有效性统计分析
     提供各种设备运行数据的统计分析服务，包括：设备启动率，设备运行时间统计，有效告警，无效告警和供热人员数量。 设备管理员可以随时随地了解设备运行信息，快速有效地使用，管理和维护设备，大大降低了设备使用的门槛。

7）体温异常大数据及其智能应用
     在红外热像温度检测设备的实际应用过程中，经常会发生这种误报：人们携带的物品温度高于人体正常温度，这会导致红外热像温度检测设备的误报。 这种误报将大大影响设备的检测效率。
      为此，深度学习和人工智能技术（例如云技术）用于计算和研究异常报告的大体温数据，例如可见光，红外图片和视频，并生成相应的算法，然后将其反馈给设备减少设备上的误报。 概率，提高设备检测效率等

套餐包括：

1×FMUSER红外测温仪系统

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