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FMUSER FU-2020B/E紅外智能體表溫度篩查儀檢測系統

 

描述：

FU-2020B/E紅外體表體溫篩查儀是預防疫情傳播的專業設備。

在測量範圍內，系統對快速通過入口的人員進行快速測量。 系統軟件測量人體熱圖像和最高溫度後，系統會實時報警或上傳準確數據。

 

功能

* 速度：1秒內
* 非接觸式遠距離測量：3-10米
* 靈敏度：溫度分辨率0.05℃
* 人臉檢測：消除誤報 
* 數字化：高分辨率數字圖像採集和輸出。
* 數字接口：提供開放的數據接口

技術參數：

* 型號：FU-2020B/E

* 探測器像素：384×288

* 探測器像素間距：0.99mrad

* 紅外成像距離：150m

* 鏡頭焦距：15mm

* 視場角：24°×18°

* 熱靈敏度：0.05°

* 溫度測量範圍：20℃ - 50℃

* 測溫精度：±0.3℃

* 測溫方式：內部黑體實時校準測量

* 可見攝像頭像素：130Megapixel

* 視頻模式：雙光融合

* 儀器組成：電腦+2個三角架

* 電源：交流220V

* 接口、通訊協議：以太網、TCP/IP、UDP

* 工作溫度：0℃ - 50℃

* 最佳測量通道寬度：≤2.5m

* 最佳測量距離：5 - 7m

* 終端客戶管理軟件：1套

* 總重量：30kg

系統大數據云平台：

互聯網+智能+功能
大數據云平台通過物聯網技術，將所有紅外熱像儀接入互聯網，實現遠程調試、遠程維護、遠程監控管理、異常溫度大數據及智能應用等相關雲服務。
雲平台降低設備使用門檻，為疫情防控和分析提供多種方式。

問題1、為什麼紅外智能溫度檢測系統需要大數據平台？

- 由於目前嚴格的防疫措施造成交通限制，售後服務人員很難到達用戶現場，難以進行現場安裝、調試、維護；
-工人現場安裝、調試、使用存在較大的病毒交叉感染風險，急需實現遠程監控和遠程操作功能；
- 對於防疫管理部門來說，迫切需要收集整理各類測控點設備的實時測溫報警數據，建立人體測溫報警大數據中心，滿足科學管理的需要疫情防控和決策。

問題2、“紅外智能體溫檢測系統”大數據云平台有哪些功能？

1）遠程調試 
    由於嚴格的疫情防控管理，設備廠商的服務人員無法到達現場安裝調試，且大部分紅外熱成像溫度檢測設備部署安裝在人口密集的場所，存在較大的感染風險。 因此，迫切需要遠程指導和安裝。 達到遠程調試的目的。 現場工作人員可以在廠家服務人員的遠程指導下將設備連接至互聯網。 設備會自動連接雲平台，工廠工程師可以通過雲平台完成現場設備的遠程調試，使設備正常運行，支撐一線。 做好疫情防控工作。

2）遠程使用協作
     設備連接雲平台後，用戶可以通過手機APP或網頁，通過手機或平板電腦等移動設備訪問“人體體溫智能紅外熱像儀”大數據云平台，使其遠離辦公室、戶外和其他地方。 人員可以協助現場人員完成部分工作，減輕現場人員的工作量，避免熱點人員在人流高峰時錯過網絡。 這將極大加強疫情防控，防止疫情再次蔓延。

3）遠程維護和維修
     當前，疫情防控形勢嚴峻。 紅外熱成像體溫檢測設備走在疫情防控最前線。 設備出現問題和故障必須緊急處理。 必須保證設備正常、不間斷地工作。 這使得設備調試、維護等現場服務問題難以響應和處理。 為提高應急服務能力，迫切需要開發遠程調試功能，提高問題響應和處理速度，建立設備故障案例庫。 常見故障可直接報告給現場操作人員，操作人員可自行解決。 複雜故障可直接解決。 推送給專業維護人員，專業維護人員及時聯繫現場操作人員進行遠程維護或遠程指導維護等。

4）遠程設備管理
     設備連接雲平台後，用戶可以通過手機APP或網頁，通過手機或平板電腦等移動設備訪問“人體體溫智能紅外熱像儀”大數據云平台，遠程處理紅外熱像儀數據。成像體溫檢測裝置檢測當體溫異常報警時，相關信息將被記錄並保存，並可立即將相關信息發送至相關部門。 及時派專人對體溫異常情況進行排查、隔離，並對密切接觸者進行觀察。 疫情防控高效徹底。

5）遠程監控與處理
     用戶可以通過手機或平板電腦等移動設備實時查看所連接的紅外熱成像溫度檢測設備當前的運行狀態。 雲端還實現設備報警信息實時推送，第一時間將設備異常信息及時推送給相關人員，進行設備維護，確保設備7×24不間斷工作，不讓發熱人逃避檢查。

6）有效性統計分析
     提供各種設備運行數據的統計分析服務，包括：設備啟動率、設備運行時間統計、有效報警、無效報警、供熱人員數量等。 設備管理人員可以隨時隨地了解設備運行信息，快速有效地使用、管理和維護設備，大大降低設備使用門檻。

7）體溫異常大數據及其智能應用
     在紅外熱成像溫度檢測設備的實際應用過程中，經常會出現這種誤報：人們攜帶溫度高於人體正常體溫的物品，從而導致紅外熱成像溫度檢測設備誤報。 這種誤報會極大地影響設備的檢測效率。
      為此，利用雲端等深度學習和人工智能技術，對異常上報的可見光、紅外圖片、視頻等體溫大數據進行計算和研究，生成相應的算法，然後反饋給設備以減少設備上的誤報。 概率，提高設備檢測效率等

套餐包括：

1 × FMUSER 紅外溫度儀表系統

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