臺灣博碩士論文加值系統

智慧生活的來臨，物聯網(Internet of Things，IoT)、大數據(Big Data)、深度學習(Deep Learning)、人工智能(AI)，已成為我們生活不可或缺的一部分。因應這次全球流行的新冠肺炎(COVID-15)，如何有效的控管進出人員狀況，並取代舊有的打卡方式，使公司能快速地了解公司成員的健康狀況，因此本論文研究將設計一套健康打卡系統，來解決上述的問題。
本系統的目的是實做一個智慧健康打卡系統，結合健康數據記錄與智慧控管員工的出缺席，使用成本較便宜且基於ARM Cortex-A53為架構的Raspberry Pi 3b 開發板並搭配相機，經由KNN臉部辨識判斷成員身分與紀錄報到時間，並利用紅外線非接觸式測溫(MCU90615)與紅外線測心跳感測器，檢測員工的健康數值，最後加上ASR智能語音系統，讓使用者可以不需使用手操控機器就能完成使用。主管或企業高層，可利用設計好的管理頁面，一目了然員工的出缺勤，與圖表統計的健康資訊，並了檢目前公司成員的健康狀況。員工可透過手持行動裝置或電腦，快速觀看自我的健康數據，以及自我的出缺勤。

The era of intelligent life is coming. The Internet of Things (IoT), Big Data, Deep Learning, and Artificial Intelligence (AI) is gradually becoming an indispensable part of human social life, profoundly changing our life and the whole world. During the outbreak of 2019 novel coronavirus (COVID-19), I designed a set of healthcare attendance system, which effectively control the status of personnel entry and exit, replace the old way of punching cards and the company manager can quickly figure out the health status of employees.
The purpose of the study was to implement a smart healthcare attendance system that records health data and employee absences. First of all, we use the low-power ARM Cortex-A53 single-board computer, Raspberry Pi 3b evaluation board, with a camera to determine the member's identity by KNN (K-nearest neighbor algorithm) and record check-in time. Then, we use an infrared thermometer module called MCU90615 for non-contact temperature measurements and infrared heartbeat device to detect employee health situation. Finally, adding ASR (Automatic Speech Recognition) intelligent voice system, so that user can control the machine without their hands to complete the task. Executive or manager can quickly understand the attendance records of all the employees, the medical chart, and the current health status of staff. Employees can rapidly view their health data and their absences by mobile devices or computers.

摘要 I
ABSTRACT II
誌謝 III
目錄 IV
圖目錄 VIII
表目錄 XIII
第1章 緒論 1
1.1前言 1
1.2研究動機 2
1.3研究目標 3
1.4論文架構 4
第2章 開發板與相關技術 5
2.1物聯網 5
2.1.1物聯網架構 6
2.2嵌入式系統 7
2.3開發板平台 8
2.3.1 ARM架構 8
2.3.2 Raspberry Pi3 Model B 開發板 9
2.3.3 Raspberry Pi 3 Model B 開發板規格 10
2.3.4 Raspberry Pi 3 Model B GPIO 11
2.3.5 Raspbian作業系統 13
2.3.6 ESP8266 14
2.3.7 WeMos D1 mini v2開發版 16
2.3.8智能語音識別系統 17
2.4開發平台 18
2.4.1 Arduino整合開發環境 18
2.4.2 Android 18
2.4.2.1 Android系統架構 19
2.4.2.2 Android Activity生命週期 22
2.4.2.3 Android開發平台與編譯 23
2.4.3 PCB LAYOUT環境 24
2.4.4 OpenCV 25
2.5 LAMP網站架構 26
2.5.1 Linux系統 26
2.5.2 Apache 27
2.5.3 PHP 28
2.5.4 MySQL 28
2.5.5 Python介紹 29
2.6 KNN演算法 30
2.6.1 KNN演算法之K值 31
2.6.2 KNN演算法之找距離 32
2.6.3 KNN演算法之距離 34
2.6.4 KNN演算法之權重 34
2.7資料傳輸協定 35
2.7.1 I2C協定 35
2.7.2 UART協定 37
2.8.HTTP 38
2.8.1 HTTP協定 38
2.8.2 HTTP協定中的POST/GET 39
第3章 系統設計與架構 40
3.1 智慧健康打卡系統設計 40
3.2 感測器 41
3.2.1 MCU90615紅外線溫度感測器 41
3.2.2 超音波傳感器(HC-SR04) 43
3.2.3 LCD液晶顯示器 44
3.2.4 反射型紅外線手指脈搏感測模組 45
3.2.5 紅外線測距感測器 46
3.2.6 微型蠕動泵 47
3.2.7 UV燈條 48
3.2.8 繼電器 49
3.2.9影像串流 50
3.3 KNN臉部辨識 51
3.4 電路設計 53
3.5 APP架構 54
第4章 系統展示 55
4.1 硬體展示 55
4.2 影像辨識展示 57
4.3 提示簡訊展示 58
4.4 語音辨識展示 59
4.5 系統展示 60
4.5.1資料庫實體關係 60
4.5.2 系統操作流程 62
4.6 網頁展示 64
4.6.1 登入流程 64
4.6.2 主管介面功能 66
4.6.3 員工出缺勤 67
4.6.4 單名員工查詢 68
4.6.5 員工個資查詢 69
4.6.6 員工健康資料 70
4.6.7 更改密碼 72
4.6.8 員工介面功能 74
4.6.9 自我體溫 75
4.6.10 自我心跳 75
4.6.11 個人簽到 76
4.6.12 個人資料修改表 77
4.7 APP展示 79
第5章 結論與展望 80
5.1 結論 80
5.2 未來展望 81
參考資料 83

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