CN109740882B - 用于体检车的数据处理方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种用于体检车的数据处理方法及装置。该方法包括：获取用户的体检需求信息；根据所述体检需求信息中的目标地址对用户分类；通过预设模型计算地址分类结果的第一维度指标；按照所述第一维度指标排序所述分类结果；根据排序结果生成体检车的行程规划表。该装置包括：获取单元、分类单元、计算单元、排序单元和生成单元。本申请解决了由于无法有针对的选择目的地先进行体检处理，也无法有效的规划、安排时间，导致体检车的智能化水平、体检效率低下的技术问题。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种用于体检车的数据处理方法及装置。
背景技术
随着人们生活水平的提高，越来越注重自身的健康；定期进行健康检查是防治疾病的关键。
健康检查往往是在医院、体检中心等固定场所进行，受检者来回奔波，距离远而花费很多时间，存在很多不方便的地方；一些医疗机构购置了流动体检车，但是体检车(管理员)无法优先选择人数多、收益高、距离短的目的地先进行体检处理，也无法有效的规划、安排时间，导致体检车的智能化水平较低，体检效率低下。
针对相关技术中无法有针对的选择目的地先进行体检处理，也无法有效的规划、安排时间，导致体检车的智能化水平、体检效率低下的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请的主要目的在于提供一种用于体检车的数据处理方法及装置，以解决无法有针对的选择目的地先进行体检处理，也无法有效的规划、安排时间，导致体检车的智能化水平、体检效率低下的问题。
为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种用于体检车的数据处理方法。
根据本申请的用于体检车的数据处理方法包括：获取用户的体检需求信息；根据所述体检需求信息中的目标地址对用户分类；通过预设模型计算地址分类结果的第一维度指标；按照所述第一维度指标排序所述分类结果；根据排序结果生成体检车的行程规划表。
进一步的，根据所述体检需求信息中的目标地址对用户分类之后包括：按照体检需求信息中的体检项目对地址分类结果中的用户分类；根据项目分类结果确定体检车车型和体检设备类型；根据所述体检设备类型选择医护人员；将所述体检车车型、体检设备类型和医护人员工号在管理端输出。
进一步的，根据排序结果生成体检车的行程规划表之后还包括：在所述体检车上输出所述行程规划表。
进一步的，获取用户的体检需求信息之前还包括：调取用户的行为偏好信息和用户个人信息；根据所述行为偏好信息确定所述体检需求信息中的体检项目；根据所述用户个人信息确定所述体检需求信息中的目标地址。
进一步的，通过预设模型计算地址分类结果的第一维度指标包括：通过预设数量模型计算地址分类结果的人数指标；通过预设收益模型计算地址分类结果的收益指标；通过预设路径模型计算地址分类结果的距离指标；通过预设车辆模型计算地址分类结果的车辆指标。
进一步的，通过预设模型计算地址分类结果的第一维度指标之后还包括：将所述第一维度指标输入第一预设权重模型，并通过所述第一预设权重模型计算第一综合指标。
进一步的，通过预设路径模型计算地址分类结果的距离指标之后还包括：按照所述距离指标和所述目标地址规划出至少两条路径；调取地图软件计算得到至少两条路径的耗时信息；比对所述耗时信息；根据所述比对结果选择一条最优路径在所述体检车上输出。
为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种用于体检车的数据处理装置。
根据本申请的用于体检车的数据处理装置包括：包括：获取单元，用于获取用户的体检需求信息；分类单元，用于根据所述体检需求信息中的目标地址对用户分类；计算单元，用于通过预设模型计算地址分类结果的第一维度指标；排序单元，用于按照所述第一维度指标排序所述分类结果；生成单元，用于根据排序结果生成体检车的行程规划表。
进一步的，所述计算单元包括：通过预设数量模型计算地址分类结果的人数指标；通过预设收益模型计算地址分类结果的收益指标；通过预设路径模型计算地址分类结果的距离指标；通过预设车辆模型计算地址分类结果的车辆指标。
进一步的，所述计算单元之后还包括：路径规划单元用于，按照所述距离指标和所述目标地址规划出至少两条路径；调取地图软件计算得到至少两条路径的耗时信息；比对所述耗时信息；根据所述比对结果选择一条最优路径在所述体检车上输出。
在本申请实施例中，采用用于体检车的数据处理的方式，通过获取用户的体检需求信息；根据所述体检需求信息中的目标地址对用户分类；通过预设模型计算地址分类结果的第一维度指标；按照所述第一维度指标排序所述分类结果；根据排序结果生成体检车的行程规划表；达到了能够有针对的选择目的地先进行体检处理，也可以借助行程规划表有效地规划、安排时间的目的，从而实现了提升智能化水平和体检效率的技术效果，进而解决了由于无法有针对的选择目的地先进行体检处理，也无法有效的规划、安排时间，导致体检车的智能化水平、体检效率低下的技术问题。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请第一实施例的数据处理方法示意图；
图2是根据本申请第二实施例的数据处理方法示意图；
图3是根据本申请第三实施例的数据处理方法示意图；
图4是根据本申请第四实施例的数据处理方法示意图；
图5是根据本申请第五实施例的数据处理方法示意图；
图6是根据本申请第六实施例的数据处理方法示意图；
图7是根据本申请第七实施例的数据处理方法示意图；
图8是根据本申请第一实施例的数据处理装置示意图；
图9是根据本申请第二实施例的数据处理装置示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本申请中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“中”、“竖直”、“水平”、“横向”、“纵向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系。这些术语主要是为了更好地描述本发明及其实施例，并非用于限定所指示的装置、元件或组成部分必须具有特定方位，或以特定方位进行构造和操作。
并且，上述部分术语除了可以用于表示方位或位置关系以外，还可能用于表示其他含义，例如术语“上”在某些情况下也可能用于表示某种依附关系或连接关系。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解这些术语在本发明中的具体含义。
此外，术语“安装”、“设置”、“设有”、“连接”、“相连”、“套接”应做广义理解。例如，可以是固定连接，可拆卸连接，或整体式构造；可以是机械连接，或电连接；可以是直接相连，或者是通过中间媒介间接相连，又或者是两个装置、元件或组成部分之间内部的连通。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
根据本发明实施例，提供了一种用于体检车的数据处理方法，如图1所示，该方法包括如下的步骤S100至步骤S108：
步骤S100、获取用户的体检需求信息；
体检需求信息包括但不限于，用户的目标地址信息、用户的体检项目信息和用户的个人信息。位置信息可以是用户设置的地址，也可以是打开手机端软件，软件主动定位用户的位置得到的目标地址信息；
服务器上按照体检车的服务区域预先划分多个电子围栏，一个电子围栏预先配置一个或多个对应的体检车开展体检的发生地，即电子围栏内的用户(患者)需要集合进行体检的地址；
为按照目标地址进行用户分类提供了保障。
优选的，如图4所示，获取用户的体检需求信息之前还包括：
步骤S400、调取用户的行为偏好信息和用户个人信息；
步骤S402、根据所述行为偏好信息确定所述体检需求信息中的体检项目；
步骤S404、根据所述用户个人信息确定所述体检需求信息中的目标地址。
体检车定期对服务区域内的用户展开体检；当多次体检之后，能够汇聚多次的体检数据，从中提取用户的行为偏好信息；
行为偏好信息可以是用户经常居住地址、用户经常检查的体检项目、用户进行体检的周期；
服务器参照行为偏好信息可以分析出用户经常居住地址、用户经常检查项目、用户检查周期的变化规律，按照该规律自动生成下一次检查的时间、经常居住地址(目标地址)、检查项目，在下一次检查之前发给用户确认，自动按照规则列入体检排队表中；从而无需用户通过APP或应用软件发出体检请求，智能化程度更高，用户仅需要按时去相应的位置体检即可。
步骤S102、根据所述体检需求信息中的目标地址对用户分类；
服务器分析到或收到用户的目标地址后，按照预设的分类规则对用户分类；具体分类步骤如下：
判断该目标地址落在哪个预设的电子围栏范围内；
根据判断得到的电子围栏关联到体检车开展体检的发生地；
将该用户分类至该发生地的标签下；
以此类推，其他的用户均按照以上的分类步骤进行分类，为按照地址排序提供保障；
可以以下表1为例，直观展示分类结果：
优选的，如图2所示，根据所述体检需求信息中的目标地址对用户分类之后包括：
步骤S200、按照体检需求信息中的体检项目对地址分类结果中的用户分类；
步骤S202、根据项目分类结果确定体检车车型和体检设备类型；
步骤S204、根据所述体检设备类型选择医护人员；
步骤S206、将所述体检车车型、体检设备类型和医护人员工在管理端输出。
具体的，将按照发生地标签分类得到地址分类结果后，参照该用户的体检项目对该分类结果进一步分类，得到项目分类结果，可以参照下表2：
以上表为例，体检项目分为3个，每个项目内均分类到若干用户，参照项目个数能够确定需要的体检设备类型，再根据体检设备类型能够确定体检车车型；具体而言，一个体检项目对应一个体检设备类型，参照设备占用空间、医护人员占用空间能够推定体检车空间，再在推定的体检车空间的基础上，再加上预设的空间大小，就可以推定体检车车型。
按照体检设备类型，还可以选择需要的医护人员种类，不同种类的医护人员不同类型的体检设备。
将上述得到的体检车车型、体检设备类型、医护人员均发送到管理员的管理设备上，实现管理员可以查看以上信息，并在体检车出发前做相应的准备；同时根据实际情况携带相应的体检设备，选定相应的车型，以及确定医护人员种类，能够大大提高资源(设备、车辆、人员)利用效率，避免携带过多或过少体检设备、医护人员的情况。
步骤S104、通过预设模型计算地址分类结果的第一维度指标；
具体的，如图5所示，通过预设模型计算地址分类结果的第一维度指标包括：
步骤S500、通过预设数量模型计算地址分类结果的人数指标；
步骤S502、通过预设收益模型计算地址分类结果的收益指标；
步骤S504、通过预设路径模型计算地址分类结果的距离指标；
步骤S505、通过预设车辆模型计算地址分类结果的车辆指标。
地址分类结果参照以上的表1和表2，分别计算每个发生地内的人员数量指标，发生地和体检车出发地的距离指标，发生地内所有检查项目产生的收益指标；
人数指标可以设置数量模型累加该发生地的所用用户，得到用户人数和，即为人数指标；
收益指标可以设置收益模型：项目1单价*项目1内的用户人数+项目2 单价*项目2内的用户人数+……＝收益指标；
距离指标可以设置路径模型计算体检车出发地和发生地的距离，即为距离指标；
车辆指标可以设置车辆模型，根据空闲车辆数量、检查时间限制(包括每天工作时间限制、单项检查所需时间及等待时间限制)和人数限制(包括单日检查最大和最小人数限制)计算需要派遣几辆体检车，各自的出发地和发生地，即为车辆指标；
参照以上模型分别计算不同出发地的各项指标，为按照各项指标分别进行排序提供保障，从而能够优先选择人数多、收益高、距离短的目的地先进行体检处理。
优选的，如图6所示，通过预设模型计算地址分类结果的第一维度指标之后还包括：
步骤S600、将所述第一维度指标输入第一预设权重模型，并通过所述第一预设权重模型计算第一综合指标。
可以给人数指标、收益指标、距离指标分别设置权重，可以计算综合指标；具体参照以下的计算模型：
综合指标＝人数指标*权重A+收益指标*权重B+距离指标*权重C；考虑人数、收益、距离的综合因素；
综合指标＝人数指标*权重D+收益指标*权重E；仅考虑人数、收益的综合因素；
综合指标＝收益指标*权重F+距离指标*权重G；仅考虑收益、距离的综合因素；
综合指标＝人数指标*权重H+距离指标*权重I；考虑人数、距离的综合因素；
从而管理员可以根据实际情况不仅可以选择单项指标的排序，还可以选择不同的综合指标排序，如此，能够为提供为用户更全面的服务，收益最大化，更为便利提供足够的支持。
优选的，如图7所示，通过预设路径模型计算地址分类结果的距离指标之后还包括：
步骤S700、按照所述距离指标和所述目标地址规划出至少两条路径；
步骤S702、调取地图软件计算得到至少两条路径的耗时信息；
步骤S704、比对所述耗时信息；
步骤S706、根据所述比对结果选择一条最优路径在所述体检车上输出。
在本实施例中，不仅考虑距离因素，还考虑路径的耗时因素，可以智能的选择一条距离最短，同时耗时最少的路径，推荐给体检车的驾驶员，从而能够在一定程度上提升体检车的体检效率。
路径中包括了多个发生地，按照从体检车出发地出发，再回到原地结束，过程中分别连接多个发生地；具体如下：
根据距离指标任意选择一发生地，再按照最近原则依次连接最近的发生地，能够规划得到一条路径，除最近发生地以外，每个发生地均通过本方法规划出路径；综上，可以得到多条路径，再计算每条路径需要花费的时间，将耗时最少的一条路径推荐给体检车的驾驶员；能够充分的节省时间，减少行驶过程耗费的时间，提高体检前置准备的效率。
步骤S106、按照所述第一维度指标排序所述分类结果；
步骤S108、根据排序结果生成体检车的行程规划表。
管理端可以根据实际情况发出获取人数、收益、距离、综合指标(参照上述综合指标计算模型)排序结果的请求；依次可以得到以下的行程规划方案(包含先去哪个发生地，后去哪个发生地和路径)：
根据人数指标选择人数指标最高的发生地，再按照人数递减原则依次连接人数次最高的发生地，能够规划得到行程规划表，将该行程规划表直接推荐给体检车的驾驶员；此方案能够提升用户体验度，优先给人数最多的发生地做体检，提高体检前置准备的效率。
根据收益指标选择收益指标最高的发生地，再按照收益递减原则依次连接收益次最高的发生地，能够规划得到行程规划表，将该行程规划表直接推荐给体检车的驾驶员；此方案能够利益最大化，有效防止因为等不及体检车而流失用户，优先给收益最高的发生地做体检，提高体检前置准备的效率。
根据距离指标选择离出发地最近的发生地，再按照最近原则依次连接最近的发生地，能够规划得到行程规划表，将该行程规划表直接推荐给体检车的驾驶员；此方案距离最短，优先给距离最近的发生地做体检，提高体检前置准备的效率。
根据综合指标选择综合指标最高的发生地，再按照综合指标递减原则依次连接择综合指标次最高的发生地，能够规划得到行程规划表，将该行程规划表直接推荐给体检车的驾驶员；此方案能够提升综合水平，有效考虑人数、收益、距离相结合，人数、收益相结合，人数、距离相结合，收益、距离相结合的因素，提高体检前置准备的效率。
优选的，如图3所示，根据排序结果生成体检车的行程规划表之后还包括：
步骤S300、在所述体检车上输出所述行程规划表。
体检车的驾驶员能够参照该行程规划表了解先去哪个发生地，后去哪个发生地，从而达到提高体检前置准备的效率，驾驶员能够借助行程规划表有效地规划、安排时间，提升了智能化水平和体检效率。
在一些实施例中，体检车，包括：安装于所述体检车上的采集装置，以及与所述采集装置连接且用于无线传输采集得到的信息的通信装置，所述采集装置包括：用于测量温湿度的传感器，用于获取位置的定位器，用于采集红外、超声、X光、热图、电阻谱、CT、心电图影像的医疗检测设备，以及用于检测所述体检车、传感器、定位器、医疗检测设备的工作状态的监控装置；所述医疗检测设备和体检车可拆卸的连接；能够保证拆卸、安装方便，以适应按照体检项目携带体检设备。
在一些实施例中，所述传感器为温湿度传感器。
在一些实施例中，所述传感器包括：温度传感器和湿度传感器。
在一些实施例中，所述定位器为GPS定位装置或北斗定位装置。
在一些实施例中，所述定位器包括：GPS定位装置和北斗定位装置。
在一些实施例中，所述通信装置包括：GPRS、3G、4G、5G、WiFi通信器中的一种或多种。
在一些实施例中，还包括：用于使所述体检车移动的移动装置，用于给所述采集装置和所述通信装置供电的电源设备，及用于控制通电或断电的开关电路，所述开关电路和所述电源设备、所述采集装置、所述通信装置连接。
在一些实施例中，所述通信装置通过接口芯片和所述采集装置连接。
在一些实施例中，所述医疗检测设备还包括：用于检测身高、体重、血压、血糖、体温、腰臀围、血氧、心血管、胸腹器官的检测装置。
在一些实施例中，还包括：与所述通信装置连接的控制芯片，和所述控制芯片连接的所述电源设备、温度调节装置、加湿装置以及报警装置。
从以上的描述中，可以看出，本发明实现了如下技术效果：
在本申请实施例中，采用用于体检车的数据处理的方式，通过获取用户的体检需求信息；根据所述体检需求信息中的目标地址对用户分类；通过预设模型计算地址分类结果的第一维度指标；按照所述第一维度指标排序所述分类结果；根据排序结果生成体检车的行程规划表；达到了能够有针对的选择目的地先进行体检处理，也可以借助行程规划表有效地规划、安排时间的目的，从而实现了提升智能化水平和体检效率的技术效果，进而解决了由于无法有针对的选择目的地先进行体检处理，也无法有效的规划、安排时间，导致体检车的智能化水平、体检效率低下的技术问题。
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述用于体检车的数据处理方法的装置，如图8所示，该装置包括：获取单元10，用于获取用户的体检需求信息；分类单元20，用于根据所述体检需求信息中的目标地址对用户分类；计算单元30，用于通过预设模型计算地址分类结果的第一维度指标；排序单元40，用于按照所述第一维度指标排序所述分类结果；生成单元50，用于根据排序结果生成体检车的行程规划表。优选的，所述计算单元30包括：通过预设数量模型计算地址分类结果的人数指标；通过预设收益模型计算地址分类结果的收益指标；通过预设路径模型计算地址分类结果的距离指标。
具体的，体检需求信息包括但不限于，用户的目标地址信息、用户的体检项目信息和用户的个人信息。位置信息可以是用户设置的地址，也可以是打开手机端软件，软件主动定位用户的位置得到的目标地址信息；
服务器上按照体检车的服务区域预先划分多个电子围栏，一个电子围栏预先配置一个对应的体检车开展体检的发生地，即电子围栏内的用户(患者)需要集合进行体检的地址；
为按照目标地址进行用户分类提供了保障。
服务器分析到或收到用户的目标地址后，按照预设的分类规则对用户分类；具体分类步骤如下：
判断该目标地址落在哪个预设的电子围栏范围内；
根据判断得到的电子围栏关联到体检车开展体检的发生地；
将该用户分类至该发生地的标签下；
以此类推，其他的用户均按照以上的分类步骤进行分类，为按照地址排序提供保障；
可以以下表1为例，直观展示分类结果：
具体的，将按照发生地标签分类得到地址分类结果后，参照该用户的体检项目对该分类结果进一步分类，得到项目分类结果，可以参照下表2：
以上表为例，体检项目分为3个，每个项目内均分类到若干用户，参照项目个数能够确定需要的体检设备类型，再根据体检设备类型能够确定体检车车型；具体而言，一个体检项目对应一个体检设备类型，参照设备占用空间、医护人员占用空间能够推定体检车空间，再在推定的体检车空间的基础上，再加上预设的空间大小，就可以推定体检车车型。
按照体检设备类型，还可以选择需要的医护人员种类，不同种类的医护人员不同类型的体检设备。
将上述得到的体检车车型、体检设备类型、医护人员均发送到管理员的管理设备上，实现管理员可以查看以上信息，并在体检车出发前做相应的准备；同时根据实际情况携带相应的体检设备，选定相应的车型，以及确定医护人员种类，能够大大提高资源(设备、车辆、人员)利用效率，避免携带过多或过少体检设备、医护人员的情况。
地址分类结果参照以上的表1和表2，分别计算每个发生地内的人员数量指标，发生地和体检车出发地的距离指标，发生地内所有检查项目产生的收益指标；
人数指标可以设置数量模型累加该发生地的所用用户，得到用户人数和，即为人数指标；
收益指标可以设置收益模型：项目1单价*项目1内的用户人数+项目2 单价*项目2内的用户人数+……＝收益指标；
距离指标可以设置路径模型计算体检车出发地和发生地的距离，即为距离指标；
车辆指标可以设置车辆模型，根据空闲车辆数量、检查时间限制(包括每天工作时间限制、单项检查所需时间及等待时间限制)和人数限制(包括单日检查最大和最小人数限制)计算需要派遣几辆体检车，各自的出发地和发生地，即为车辆指标；
参照以上模型分别计算不同出发地的各项指标，为按照各项指标分别进行排序提供保障，从而能够优先选择人数多、收益高或距离短的目的地先进行体检处理。
管理端可以根据实际情况发出获取人数、收益、距离、综合指标(参照上述综合指标计算模型)排序结果的请求；依次可以得到以下的行程时间方案(包含先去哪个发生地，后去哪个发生地)：
根据人数指标选择人数指标最高的发生地，再按照人数递减原则依次连接人数次最高的发生地，能够规划得到行程规划表，将该行程规划表直接推荐给体检车的驾驶员；此方案能够提升用户体验度，优先给人数最多的发生地做体检，提高体检前置准备的效率。
根据收益指标选择收益指标最高的发生地，再按照收益递减原则依次连接收益次最高的发生地，能够规划得到行程规划表，将该行程规划表直接推荐给体检车的驾驶员；此方案能够利益最大化，有效防止因为等不及体检车而流失用户，优先给收益最高的发生地做体检，提高体检前置准备的效率。
根据本发明实施例，优选的，如图9所示，所述计算单元30之后还包括：路径规划单元60用于，按照所述距离指标和所述目标地址规划出至少两条路径；调取地图软件计算得到至少两条路径的耗时信息；比对所述耗时信息；根据所述比对结果选择一条最优路径在所述体检车上输出。
在本实施例中，不仅考虑距离因素，还考虑路径的耗时因素，可以智能的选择一条距离最短，同时耗时最少的路径，推荐给体检车的驾驶员，从而能够在一定程度上提升体检车的体检效率。
路径中包括了多个发生地，按照从体检车出发地出发，再回到原地结束，过程中分别连接多个发生地；具体如下：
根据距离指标任意选择一发生地，再按照最近原则依次连接最近的发生地，能够规划得到一条路径，除最近发生地以外，每个发生地均通过本方法规划出路径；综上，可以得到多条路径，再计算每条路径需要花费的时间，将耗时最少的一条路径推荐给体检车的驾驶员；能够充分的节省时间，减少行驶过程耗费的时间，提高体检前置准备的效率。
在一些实施例中，体检车，包括：安装于所述体检车上的采集装置，以及与所述采集装置连接且用于无线传输采集得到的信息的通信装置，所述采集装置包括：用于测量温湿度的传感器，用于获取位置的定位器，用于采集红外、超声、X光、热图、电阻谱、CT、心电图影像的医疗检测设备，以及用于检测所述体检车、传感器、定位器、医疗检测设备的工作状态的监控装置；所述医疗检测设备和体检车可拆卸的连接；能够保证拆卸、安装方便，以适应按照体检项目携带体检设备。
在一些实施例中，所述传感器为温湿度传感器。
在一些实施例中，所述传感器包括：温度传感器和湿度传感器。
在一些实施例中，所述定位器为GPS定位装置或北斗定位装置。
在一些实施例中，所述定位器包括：GPS定位装置和北斗定位装置。
在一些实施例中，所述通信装置包括：GPRS、3G、4G、5G、WiFi通信器中的一种或多种。
在一些实施例中，还包括：用于使所述体检车移动的移动装置，用于给所述采集装置和所述通信装置供电的电源设备，及用于控制通电或断电的开关电路，所述开关电路和所述电源设备、所述采集装置、所述通信装置连接。
在一些实施例中，所述通信装置通过接口芯片和所述采集装置连接。
在一些实施例中，所述医疗检测设备还包括：用于检测身高、体重、血压、血糖、体温、腰臀围、血氧、心血管、胸腹器官的检测装置。
在一些实施例中，还包括：与所述通信装置连接的控制芯片，和所述控制芯片连接的所述电源设备、温度调节装置、加湿装置以及报警装置。
从以上的描述中，可以看出，本发明实现了如下技术效果：
在本申请实施例中，采用用于体检车的数据处理的方式，通过获取用户的体检需求信息；根据所述体检需求信息中的目标地址对用户分类；通过预设模型计算地址分类结果的第一维度指标；按照所述第一维度指标排序所述分类结果；根据排序结果生成体检车的行程规划表；达到了能够有针对的选择目的地先进行体检处理，也可以借助行程规划表有效地规划、安排时间的目的，从而实现了提升智能化水平和体检效率的技术效果，进而解决了由于无法有针对的选择目的地先进行体检处理，也无法有效的规划、安排时间，导致体检车的智能化水平、体检效率低下的技术问题。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种用于体检车的数据处理方法，其特征在于，包括：
获取用户的体检需求信息；
根据所述体检需求信息中的目标地址对用户分类；判断该目标地址落在哪个预设的电子围栏范围内，其中，所述电子围栏按照体检车的服务区域预先划分得到，一个所述电子围栏预先配置一个或多个对应的体检车开展体检的发生地；根据判断得到的电子围栏关联到体检车开展体检的发生地；将该用户分类至该发生地的标签下；
通过预设模型计算地址分类结果的第一维度指标；
按照所述第一维度指标排序所述分类结果；
根据排序结果生成体检车的行程规划表；
根据所述体检需求信息中的目标地址对用户分类之后包括：
按照体检需求信息中的体检项目对地址分类结果中的用户分类；
根据项目分类结果确定体检车车型和体检设备类型；项目内分类到用户，根据项目个数确定体检设备类型，根据体检设备类型确定体检车车型；一个体检项目对应一个体检设备类型，根据设备占用空间、医护人员占用空间确定体检车空间，体检车空间加上预设空间大小 ，确定体检车车型；
根据所述体检设备类型选择医护人员；不同种类的医护人员对应不同的体检设备类型；
将所述体检车车型、体检设备类型和医护人员工号在管理端输出；
通过预设模型计算地址分类结果的第一维度指标包括：
通过预设数量模型计算地址分类结果的人数指标；
通过预设收益模型计算地址分类结果的收益指标；
通过预设路径模型计算地址分类结果的距离指标；
通过预设车辆模型计算地址分类结果的车辆指标；
通过预设路径模型计算地址分类结果的距离指标之后还包括：
按照所述距离指标和所述目标地址规划出至少两条路径；调取地图软件计算得到至少两条路径的耗时信息；比对所述耗时信息；根据所述比对结果选择一条最优路径在所述体检车上输出；
路径中包括多个发生地，按照从体检车出发地出发，再回到原地结束，过程中分别连接多个发生地；根据距离指标任意选择一发生地，再按照最近原则依次连接最近的发生地，规划得到一条路径，除最近发生地以外，每个发生地均规划出路径，得到多条路径，计算每条路径的耗时信息，将耗时最少的一条路径在体检车上输出；
通过预设模型计算地址分类结果的第一维度指标之后还包括：
将所述第一维度指标输入第一预设权重模型，并通过所述第一预设权重模型计算第一综合指标。
2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，根据排序结果生成体检车的行程规划表之后还包括：
在所述体检车上输出所述行程规划表。
3.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，获取用户的体检需求信息之前还包括：
调取用户的行为偏好信息和用户个人信息；
根据所述行为偏好信息确定所述体检需求信息中的体检项目；
根据所述用户个人信息确定所述体检需求信息中的目标地址。
4.一种用于体检车的数据处理装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取用户的体检需求信息；
分类单元，用于根据所述体检需求信息中的目标地址对用户分类；
所述分类单元，还用于判断该目标地址落在哪个预设的电子围栏范围内，其中，所述电子围栏按照体检车的服务区域预先划分得到，一个所述电子围栏预先配置一个或多个对应的体检车开展体检的发生地；根据判断得到的电子围栏关联到体检车开展体检的发生地；将该用户分类至该发生地的标签下；
计算单元，用于通过预设模型计算地址分类结果的第一维度指标；
排序单元，用于按照所述第一维度指标排序所述分类结果；
生成单元，用于根据排序结果生成体检车的行程规划表；
根据所述体检需求信息中的目标地址对用户分类之后包括：
按照体检需求信息中的体检项目对地址分类结果中的用户分类；
根据项目分类结果确定体检车车型和体检设备类型；项目内分类到用户，根据项目个数确定体检设备类型，根据体检设备类型确定体检车车型；一个体检项目对应一个体检设备类型，根据设备占用空间、医护人员占用空间确定体检车空间，体检车空间加上预设空间大小 ，确定体检车车型；
根据所述体检设备类型选择医护人员；不同种类的医护人员对应不同的体检设备类型；
将所述体检车车型、体检设备类型和医护人员工号在管理端输出；
所述计算单元包括：
通过预设数量模型计算地址分类结果的人数指标；
通过预设收益模型计算地址分类结果的收益指标；
通过预设路径模型计算地址分类结果的距离指标；
通过预设车辆模型计算地址分类结果的车辆指标；
将所述第一维度指标输入第一预设权重模型，并通过所述第一预设权重模型计算第一综合指标；
所述计算单元之后还包括：路径规划单元，用于按照所述距离指标和所述目标地址规划出至少两条路径；调取地图软件计算得到至少两条路径的耗时信息；比对所述耗时信息；根据所述比对结果选择一条最优路径在所述体检车上输出；
路径中包括多个发生地，按照从体检车出发地出发，再回到原地结束，过程中分别连接多个发生地；根据距离指标任意选择一发生地，再按照最近原则依次连接最近的发生地，规划得到一条路径，除最近发生地以外，每个发生地均规划出路径，得到多条路径，计算每条路径的耗时信息，将耗时最少的一条路径在体检车上输出。
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