CN109708777A - 一种人体检验检疫系统基础人群温度补偿方法 - Google Patents
一种人体检验检疫系统基础人群温度补偿方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109708777A CN109708777A CN201811422033.XA CN201811422033A CN109708777A CN 109708777 A CN109708777 A CN 109708777A CN 201811422033 A CN201811422033 A CN 201811422033A CN 109708777 A CN109708777 A CN 109708777A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- temperature
- crowd
- alarm
- ferror0
- cmpnst
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Investigating Or Analyzing Materials Using Thermal Means (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
Abstract
本发明涉及一种人体检验检疫系统基础人群温度补偿方法,包括实时采集监测范围内人员的显示温度;当达到第一预设时间或人数时,计算所有显示温度的平均值,与基准温度求差,得到误差fError0。如果fError0在±0.3℃以内,不予调整;如果fError0在±0.3℃以外,则达到第二预设时间或人数时,计算平均值,得到误差fError1,如误fError1在±0.3℃以内,不予调整;如果误差超出了±0.3℃的范围,则统计开机1小时内前n个报警温度,计算每个水银复测温度与对应报警温度的温差,并计算出n个温差的均值fError2。如果fError0、fError1、fError2为同向超出误差范围的温差,计算均值Cmpnst=(fError0+fError1+fError2)/3,作为基础人群体温补偿值。本发明对开机环境温度下人群体温进行实时统计,获取体表温度误差状况,计算合理补偿值。
Description
技术领域
本发明涉及红外热成像测温领域,特别涉及人体检验检疫系统基础人群温度补偿方法。
背景技术
不同的气候或天气条件会有不同的环境温度、湿度、风速等气象条件,这对人的体表温度分布情况影响不同,传统红外人体检验检疫系统检测体表温度,然后预测水银复测温度时,通常补偿不考虑环境温度变化,只是对不同的体表温度补偿不同的修正值。
传统人体温度补偿方法利用体表温度计算要补偿的温度值,得到人体温度估计值;这种方法未考虑类似环境温度下,正常人群的体表温度的分布差异;未考虑空调环境下人体体表温度与体内温度的温差变化,补偿时,可能存在变化。
发明内容
为解决上述技术问题,本发明提供一种人体检验检疫系统基础人群温度补偿方法,所述方法包括:
选取合适的监测范围,实时采集监测范围内测温人员的最高显示温度,利用计数器nCounter计数,用于统计测温人数,利用计时器nTimer计时,用于统计采集时间;
当采集时间达到第一预设时间或者采集到的人数达到第一预设人数时,计算该时间段内所有测温人员最高显示温度的平均值fMeanTemp,将所述平均值fMeanTemp与基准温度fReferenceTemp对比,计算误差均值fError0=fMeanTemp-fReferenceTemp,如果误差均值fError0在±0.3℃以内,则不予调整;
如果误差均值fError0在±0.3℃以外,重新采集第二预设时间或者第二预设人数的测温数据,计算该时间段内所有测温人员最高显示温度的平均值fMeanTemp1,将所述平均值fMeanTemp1与基准温度fReferenceTemp对比,计算新的误差均值fError1=fMeanTemp1-fReferenceTemp,如误差均值fError1超出了±0.3℃的范围,则利用基础人群体温补偿值Cmpnst进行温度补偿。
进一步地,所述方法还包括:
如误差均值fError1超出了±0.3℃的范围,统计开机1个小时内前n个报警行人的报警温度和水银复测温度,计算n个报警行人的水银复测温度与报警温度的平均差值为fError2;
如果fError0、fError1、fError2均为正数或者均为负数,计算均值
fErrorMean=(fError0+fError1+fError2)/3,将均值fErrorMean赋值给基础人群体温补偿值Cmpnst,作为新的基础人群体温补偿值。
进一步地,所述第一预设时间为5分钟,所述第二预设时间为15分钟,所述第一预设人数为20人,所述第二预设人数为50人。
进一步地,所述n=3,统计开机1个小时内前3个报警温度;如果开机1个小时内报警行人个数不足3个,立即触发一次报警,计算多次报警的报警行人的水银复测温度与报警温度的平均差值,作为fError2。
进一步地,当系统开机或者环境温度突变时,触发基础人群温度补偿。
进一步地,判断环境温度突变具体为:
获取户外温度传感器定时传回的户外温度值,根据获取的户外温度值,计算当前温度前1小时内的户外温度的平均值OutdoorMean1以及前1至前2个小时内的户外温度的平均值OutdoorMean2,如果OutdoorMean1与OutdoorMean2相差超过5°,则判断为环境温度突变。
进一步地,每次更新基础人群体温补偿值Cmpnst后,系统均会自动弹出对话框提示是否使用新的基础人群体温补偿值Cmpnst参与温度补偿,选择是,则要求输入账号和密码,账号和密码正确则使用新的基础人群体温补偿值Cmpnst参与温度补偿;选择否,则不使用新的基础人群体温补偿值Cmpnst参与温度补偿。
进一步地,如果5天内连续弹出5次对话框提示是否使用新的基础人群体温补偿值Cmpnst参与温度补偿,且5次均选择否,则强制使用新的基础人群体温补偿值Cmpnst参与温度补偿。
本发明的有益效果:
本发明对开机环境温度下人群体温的分布,进行实时快速统计,及时获取体表温度分布状况,计算基础人群体表温度距离水银复测温度的差值,计算合理补偿值,并提醒工作人员进行修正。本发明提高了人体红外检验检疫系统的工作环境适应性,提高了不同环境温度下,正常人群体温测量的自动修正能力。
附图说明
图1为本发明实施例提供的人体检验检疫系统基础人群温度补偿方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,一种人体检验检疫系统基础人群温度补偿方法,所述方法包括:
选取合适的监测范围,优选图像中黑体正下方,约2*2米作为监测范围,每秒钟采集监测范围可见光图像与红外图像各一帧,通过所述可见光图像与红外图像实时采集监测范围内测温人员的最高显示温度,利用计数器nCounter计数,用于统计采集人数,利用计时器nTimer计时,用于统计采集时间;
当采集时间达到第一预设时间或者采集到的人数达到第一预设人数时,计算该时间段内所有测温人员最高显示温度的平均值fMeanTemp,将所述平均值fMeanTemp与基准温度fReferenceTemp对比,计算误差均值fError0=fMeanTemp-fReferenceTemp,如果误差均值fError0在±0.3℃以内,则不予调整;
如果误差均值fError0在±0.3℃以外,重新采集第二预设时间或者第二预设人数的测温数据,计算该时间段内所有测温人员最高显示温度的平均值fMeanTemp1,将所述平均值fMeanTemp1与基准温度fReferenceTemp对比,计算新的误差均值fError1=fMeanTemp1-fReferenceTemp,如误差均值fError1超出了±0.3℃的范围,则利用基础人群体温补偿值Cmpnst进行温度补偿。
上述实施例中,所述第一预设时间优选为5分钟,所述第二预设时间为优选15分钟,所述第一预设人数为优选20人,所述第二预设人数为优选50人。
优选地,所述方法还包括:
如误差均值fError1超出了±0.3℃的范围,统计开机1个小时内前n个报警行人的报警温度和水银复测温度,计算n个报警行人的水银复测温度与报警温度的平均差值为fError2,fError2等于n个报警行人的水银复测温度与报警温度差值的总和除以n;
如果fError0、fError1、fError2均为正数或者均为负数,计算均值
fErrorMean=(fError0+fError1+fError2)/3,将均值fErrorMean赋值给基础人群体温补偿值Cmpnst,作为新的基础人群体温补偿值。
优选地,所述n=3,统计开机1个小时内前3个报警温度;如果开机1个小时内报警行人个数不足3个,立即触发一次报警,计算多次报警的报警行人的水银复测温度与报警温度的平均差值,作为fError2。
上述实施例中,每次系统开机或者环境温度突变时,触发基础人群温度补偿,对开机环境温度下人群体温的分布,进行实时快速统计,及时获取体表温度分布状况,计算基础人群体表温度距离水银复测温度的差值,利用fError0,fError1,fError2计算合理补偿值。
其中,判断环境温度突变具体为:
获取户外温度传感器定时传回的户外温度值,根据获取的户外温度值,计算当前温度前1小时内的户外温度的平均值OutdoorMean1以及前1至前2个小时内的户外温度的平均值OutdoorMean2,如果OutdoorMean1与OutdoorMean2相差超过5°,则判断为环境温度突变。
优选地,每次更新基础人群体温补偿值Cmpnst后,系统均会自动弹出对话框提示是否使用新的基础人群体温补偿值Cmpnst参与温度补偿,选择是,则要求输入账号和密码,账号和密码正确则使用新的基础人群体温补偿值Cmpnst参与温度补偿;选择否,则不使用新的基础人群体温补偿值Cmpnst参与温度补偿;如果5天内连续弹出5次对话框提示是否使用新的基础人群体温补偿值Cmpnst参与温度补偿,5次均选择否,则强制使用新的基础人群体温补偿值Cmpnst参与温度补偿。
上述实施例中,每次模型运行结束后均会计算得到新的Cmpnst,这时弹出提示对话框询问用户“是否修改补偿值?”,对话框中包含选择项“同意”和“拒绝”,如果选择“同意”经输入账号密码后确认,才使用新的基础人群体温补偿值Cmpnst替换掉老的基础人群体温补偿值Cmpnst,如果选择“拒绝”,则记录拒绝的次数,5天内连续拒绝的次数达到5次,则系统强制使用新的修改补偿Cmpnst。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种人体检验检疫系统基础人群温度补偿方法,其特征在于,所述方法包括:
选取合适的监测范围,实时采集监测范围内测温人员的最高显示温度;
当采集时间达到第一预设时间或者采集到的人数达到第一预设人数时,计算该时间段内所有测温人员最高显示温度的平均值fMeanTemp,将所述平均值fMeanTemp与基准温度fReferenceTemp对比,计算误差均值fError0=fMeanTemp-fReferenceTemp,如果误差均值fError0在±0.3℃以内,则不予调整;
如果误差均值fError0在±0.3℃以外,重新采集第二预设时间或者第二预设人数的测温数据,计算该时间段内所有测温人员最高显示温度的平均值fMeanTemp1,将所述平均值fMeanTemp1与基准温度fReferenceTemp对比,计算新的误差均值fError1=fMeanTemp1-fReferenceTemp,如误差均值fError1超出了±0.3℃的范围,则利用基础人群体温补偿值Cmpnst进行温度补偿。
2.根据权利要求1所述的人体检验检疫系统基础人群温度补偿方法,其特征在于,所述方法还包括:
如误差均值fError1超出了±0.3℃的范围,统计开机1个小时内前n个报警行人的报警温度和水银复测温度,计算n个报警行人的水银复测温度与报警温度的平均差值fError2;
如果fError0、fError1、fError2均为正数或者均为负数,计算均值fErrorMean=(fError0+fError1+fError2)/3,将均值fErrorMean赋值给基础人群体温补偿值Cmpnst,作为新的基础人群体温补偿值。
3.根据权利要求1所述的人体检验检疫系统基础人群温度补偿方法,其特征在于,所述第一预设时间为5分钟,所述第二预设时间为15分钟,所述第一预设人数为20人,所述第二预设人数为50人。
4.根据权利要求2所述的人体检验检疫系统基础人群温度补偿方法,其特征在于,所述n=3,统计开机1个小时内前3个报警温度;如果开机1个小时内报警行人个数不足3个,立即触发一次报警,计算多次报警的报警行人的水银复测温度与报警温度的平均差值,作为fError2。
5.根据权利要求1所述的人体检验检疫系统基础人群温度补偿方法,其特征在于,当系统开机或者环境温度突变时,触发基础人群温度补偿。
6.根据权利要求2所述的人体检验检疫系统基础人群温度补偿方法,其特征在于,判断环境温度突变具体为:
获取户外温度传感器定时传回的户外温度值,根据获取的户外温度值,计算当前温度前1小时内的户外温度的平均值OutdoorMean1以及前1至前2个小时内的户外温度的平均值OutdoorMean2,如果OutdoorMean1与OutdoorMean2相差超过5°,则判断为环境温度突变。
7.根据权利要求2所述的人体检验检疫系统基础人群温度补偿方法,其特征在于,每次更新基础人群体温补偿值Cmpnst后,系统均会自动弹出对话框提示是否使用新的基础人群体温补偿值Cmpnst参与温度补偿,选择是,则要求输入账号和密码,账号和密码正确则使用新的基础人群体温补偿值Cmpnst参与温度补偿;选择否,则不使用新的基础人群体温补偿值Cmpnst参与温度补偿。
8.根据权利要求7所述的人体检验检疫系统基础人群温度补偿方法,其特征在于,如果5天内连续弹出5次对话框提示是否使用新的基础人群体温补偿值Cmpnst参与温度补偿,5次均选择否,则强制使用新的基础人群体温补偿值Cmpnst参与温度补偿。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811422033.XA CN109708777B (zh) | 2018-11-27 | 2018-11-27 | 一种人体检验检疫系统基础人群温度补偿方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811422033.XA CN109708777B (zh) | 2018-11-27 | 2018-11-27 | 一种人体检验检疫系统基础人群温度补偿方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109708777A true CN109708777A (zh) | 2019-05-03 |
CN109708777B CN109708777B (zh) | 2020-07-21 |
Family
ID=66254387
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811422033.XA Active CN109708777B (zh) | 2018-11-27 | 2018-11-27 | 一种人体检验检疫系统基础人群温度补偿方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109708777B (zh) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110411605A (zh) * | 2019-08-02 | 2019-11-05 | 武汉高德智感科技有限公司 | 一种红外测量人体温度修正方法 |
CN111317452A (zh) * | 2020-03-02 | 2020-06-23 | 清华大学 | 一种快速检测小客车内人员体温的自动化方法 |
CN111524608A (zh) * | 2020-04-10 | 2020-08-11 | 深圳市奥雅装饰工程有限公司 | 智能检测与防疫系统和方法 |
CN111609939A (zh) * | 2020-06-16 | 2020-09-01 | 烟台艾睿光电科技有限公司 | 一种个体体温异常筛查方法、装置、设备 |
CN111998963A (zh) * | 2020-08-21 | 2020-11-27 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种应用于温度检测设备的报警阈值调节方法及装置 |
CN113609452A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-11-05 | 成都市晶林科技有限公司 | 一种体温筛查系统误差实时修正方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1391092A (zh) * | 2001-06-11 | 2003-01-15 | 热映光电股份有限公司 | 红外线耳温枪及其温度补偿方法 |
CN103479339A (zh) * | 2013-09-29 | 2014-01-01 | 中华人民共和国南京出入境检验检疫局 | 一种红外体温监测自动校准方法及校准系统 |
AU2014200023A1 (en) * | 2010-02-05 | 2014-01-23 | Halliburton Energy Services, Inc. | Compensated optical detection apparatus, systems, and methods |
CN104739383A (zh) * | 2015-04-03 | 2015-07-01 | 南通理工学院 | 体温实时动态监控报警系统 |
-
2018
- 2018-11-27 CN CN201811422033.XA patent/CN109708777B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1391092A (zh) * | 2001-06-11 | 2003-01-15 | 热映光电股份有限公司 | 红外线耳温枪及其温度补偿方法 |
AU2014200023A1 (en) * | 2010-02-05 | 2014-01-23 | Halliburton Energy Services, Inc. | Compensated optical detection apparatus, systems, and methods |
CN103479339A (zh) * | 2013-09-29 | 2014-01-01 | 中华人民共和国南京出入境检验检疫局 | 一种红外体温监测自动校准方法及校准系统 |
CN104739383A (zh) * | 2015-04-03 | 2015-07-01 | 南通理工学院 | 体温实时动态监控报警系统 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
于长友等: ""防控口岸甲型H1N1流感工作口岸测温仪使用情况研究"", 《口岸卫生控制》 * |
孙健等: ""青岛空港红外人体表面温度快速筛选仪使用效果分析"", 《实验研究与疾病监测》 * |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110411605A (zh) * | 2019-08-02 | 2019-11-05 | 武汉高德智感科技有限公司 | 一种红外测量人体温度修正方法 |
CN111317452A (zh) * | 2020-03-02 | 2020-06-23 | 清华大学 | 一种快速检测小客车内人员体温的自动化方法 |
CN111524608A (zh) * | 2020-04-10 | 2020-08-11 | 深圳市奥雅装饰工程有限公司 | 智能检测与防疫系统和方法 |
CN111524608B (zh) * | 2020-04-10 | 2023-04-25 | 深圳市奥雅装饰工程有限公司 | 智能检测与防疫系统和方法 |
CN111609939A (zh) * | 2020-06-16 | 2020-09-01 | 烟台艾睿光电科技有限公司 | 一种个体体温异常筛查方法、装置、设备 |
CN111998963A (zh) * | 2020-08-21 | 2020-11-27 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种应用于温度检测设备的报警阈值调节方法及装置 |
CN113609452A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-11-05 | 成都市晶林科技有限公司 | 一种体温筛查系统误差实时修正方法 |
CN113609452B (zh) * | 2021-07-30 | 2022-04-29 | 成都市晶林科技有限公司 | 一种体温筛查系统误差实时修正方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109708777B (zh) | 2020-07-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109708777A (zh) | 一种人体检验检疫系统基础人群温度补偿方法 | |
Napoly et al. | Development and application of a statistically-based quality control for crowdsourced air temperature data | |
CN105739575B (zh) | 一种设施蔬菜环境参数的数据融合方法 | |
Morabito et al. | Air temperature-related human health outcomes: current impact and estimations of future risks in Central Italy | |
Linker et al. | Coronal hole detection and open magnetic flux | |
CN106233555B (zh) | 发电系统分析装置以及方法 | |
Andújar et al. | An assessment of the accuracy and consistency of human perception of weed cover | |
CN105105776A (zh) | Aec模式下曝光截止剂量校正方法及装置 | |
CN105955212A (zh) | 智能家居平台及基于智能家居平台的家居环境监控方法 | |
CN113345194B (zh) | 森林火情预警方法、系统、电子装置和存储介质 | |
CN111486956A (zh) | 异常体温筛查方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN107393252A (zh) | 基于物联网的机房烟雾报警系统 | |
CN109405976A (zh) | 一种人体检验检疫系统温度自动修正方法 | |
Irbah et al. | Solar diameter measurements with Calern Observatory astrolabe and atmospheric turbulence effects | |
CN107562791A (zh) | 一种基于大数据统计的遥感卫星相对辐射定标处理方法 | |
CN115630116A (zh) | 一种基于物联网的建筑信息化资源展示系统及方法 | |
CN107393251A (zh) | 基于物联网的机房烟雾报警方法、装置及存储介质 | |
AU2019221160B2 (en) | Heat source detection device | |
Chu et al. | Associations between short-term temperature exposure and kidney-related conditions in New York State: the influence of temperature metrics across four dimensions | |
EP3665512B1 (en) | Real-time computation of an atmospheric precipitation rate from a digital image of an environment where an atmospheric precipitation is taking place | |
JP2015156190A (ja) | 健康管理装置および健康管理プログラム | |
CN116527135B (zh) | 站址可用度确定方法、系统、装置、电子设备及存储介质 | |
KR20180102842A (ko) | 바다낚시 지수 예보 장치 및 그 방법 | |
CN107040767A (zh) | 一种智能家居安防系统 | |
CN106092133A (zh) | 启动访客模式的判定方法、装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |