CN109994208A - 一种流感预测分析摄像头 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种流感预测分析摄像头，包括若干摄像头单元，每一摄像头单元包括温度感应模块、湿度感应模块、二氧化碳浓度感应模块、粉尘感应模块、密度分析模块以及处理器；每一训练样本均包括有环境输入数据以及风险评估数据，环境输入数据包括温度反馈值、湿度反馈值、二氧化碳浓度反馈值、粉尘浓度反馈值以及人口密度值，风险评估数据包括有实测风险值，将环境输入数据作为分析模型的输入值，将风险评估数据作为分析模型的输出值。通过自学习的方式进行对样本的训练，根据环境的参数对流感情况进行采集，较为简单可靠，同时可以自主学习，不断修正模型，保证模型的预测准确性。

Description

一种流感预测分析摄像头
技术领域
本发明涉及摄像头系统，更具体地说，涉及一种流感预测分析摄像头。
背景技术
流行性感冒（简称流感）是流感病毒引起的急性呼吸道感染，也是一种传染性强、传播速度快的疾病。其主要通过空气中的飞沫、人与人之间的接触或与被污染物品的接触传播。典型的临床症状是：急起高热、全身疼痛、显著乏力和轻度呼吸道症状。一般秋冬季节是其高发期，所引起的并发症和死亡现象非常严重。该病是由流感病毒引起，可分为甲（A）、乙（B）、丙（C）三型，甲型病毒经常发生抗原变异，传染性大，传播迅速，极易发生大范围流行。甲型H1N1也就是甲型一种。本病具有自限性，但在婴幼儿、老年人和存在心肺基础疾病的患者容易并发肺炎等严重并发症而导致死亡。
所以流感的预防是目前非常重要的技术，而流感在校园的预知尤为重要，及时获知流感有利于校园进行流感的预防，而一旦流感无法预测，则会对校园活动产生非常大的影响，造成较大的社会问题和安全隐患。
发明内容
有鉴于此，本发明目的是提供一种流感预测分析摄像头。
为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是：一种流感预测分析摄像头，包括若干摄像头单元，每一摄像头单元包括温度感应模块、湿度感应模块、二氧化碳浓度感应模块、粉尘感应模块、密度分析模块以及处理器；
所述温度感应模块用于获取环境温度并生成一温度反馈值T1；
所述湿度感应模块用于获取环境湿度并生成一湿度反馈值RH1；
所述二氧化碳浓度感应模块用于获取空气的二氧化碳浓度并生成一二氧化碳浓度反馈值C1；
所述粉尘感应模块用于获取空气的粉尘浓度并生成一粉尘浓度反馈值F1；
所述密度分析模块用于计算摄像头单元的监视区域内人口密度并输出一人口密度值D1；
所述处理器配置有分析策略，所述分析策略通过一分析模型计算得到一流感风险值X；所述分析模型包括
。
其中，X为流感风险值，P为预设的调节变量值，a为预设的温湿度调节参数，b为温湿度比例参数，T为预设的温度基准值，RH为预设的湿度基准值，c为预设的二氧化碳调节参数，C为预设的二氧化碳浓度基准值，d为预设的人口密度调节参数，D为预设的人口密度基准值，f为预设的粉尘浓度调节参数，F为预设的粉尘浓度基准值；
所述处理器配置有输入端，所述输入端用于设置温度基准值、湿度基准值、二氧化碳浓度基准值以及粉尘浓度基准值；
每一摄像头单元连接有一无线检测器，所述摄像头单元连接有无线采集单元，所述无线采集单元通过无线连接于所述摄像头单元，所述无线采集单元包括流感检测传感器，所述流感检测传感器用于获得实测流感值y，所述处理器配置有修正策略，所述修正策略配置有一修正公式计算得到实测风险值Y，
所述修正公式包括
Y=y/v，其中，v为预设的空间基准数；
所述处理器连接有样本数据库，所述样本数据库存储有若干训练样本，每一训练样本均包括有环境输入数据以及风险评估数据，所述环境输入数据包括温度反馈值、湿度反馈值、二氧化碳浓度反馈值、粉尘浓度反馈值以及人口密度值，所述风险评估数据包括有实测风险值，将所述环境输入数据作为所述分析模型的输入值，将所述风险评估数据作为分析模型的输出值，通过所述训练样本训练所述分析模型中的调节变量值、温湿度调节参数、温湿度比例参数、二氧化碳调节参数、人口密度调节参数以及粉尘浓度调节参数。
进一步地：所述粉尘浓度模块包括PM2.5粉尘传感器以及PM10粉尘传感器，所述PM2.5粉尘传感器检测PM2.5粉尘浓度获得第一浓度反馈值，所述PM10粉尘传感器检测PM10粉尘浓度获得第二浓度反馈值，所述粉尘浓度反馈值通过第一浓度反馈值和第二浓度反馈值以加权的算法获得。
进一步地：所述摄像头单元配置有计数算法，所述计数算法用于统计该摄像头单元中摄像头画面中的人数，所述密度分析模块根据所述人数以及预先输入的监视区域面积计算人口密度。
进一步地：所述温度感应模块包括若干分布于监视区域的温度传感器，所述温度反馈值为所述的温度传感器的反馈值的平均值。
进一步地：所述湿度感应模块包括若干分布于监视区域的湿度传感器，所述湿度反馈值为所述的湿度传感器的反馈值的平均值。
进一步地：所述二氧化碳浓度感应模块包括若干分布于监视区域的二氧化碳浓度传感器，所述二氧化碳浓度反馈值为所述的二氧化碳浓度传感器的反馈值的平均值。
进一步地：所述摄像头单元包括有输出模块，所述输出模块用于实时输出所述流感风险值。
进一步地：每一所述摄像头单元均连接于一样本汇总库，所述处理器配置有上传模块，所述上传模块每隔第一预设时间上传所述样本数据库中的训练样本至所述样本汇总库。
进一步地：所述处理器配置有下载模块，所述下载模块每隔第二预设时间从所述样本汇总库中下载训练样本至数据库。
进一步地：每当下载模块获得一训练样本时，通过该训练样本训练分析模型。
本发明技术效果主要体现在以下方面：通过这样设置，通过自学习的方式进行对样本的训练，根据环境的参数对流感情况进行采集，较为简单可靠，同时可以自主学习，不断修正模型，保证模型的预测准确性。
附图说明
图1：本发明一种流感预测分析摄像头。
附图标记：100、摄像头单元；110、温度感应模块；120、湿度感应模块；130、二氧化碳浓度感应模块；140、粉尘感应模块；150、密度分析模块；160、处理器；170、样本数据库；180、输出模块；190、下载模块；200、无线检测器；300、样本汇总库。
具体实施方式
以下结合附图，对本发明的具体实施方式作进一步详述，以使本发明技术方案更易于理解和掌握。
一种流感预测分析摄像头，包括若干摄像头单元100，每一摄像头单元100包括温度感应模块110、湿度感应模块120、二氧化碳浓度感应模块130、粉尘感应模块140、密度分析模块150以及处理器160；
所述温度感应模块110用于获取环境温度并生成一温度反馈数据；具体可以设置为多个温度传感器以分布或集中的形式分布在被检测区域，通过温度传感器反馈的数值以及数值的变化，就可以得到温度反馈数据。
所述湿度感应模块120用于获取环境湿度并生成一湿度反馈数据；具体可以设置为多个湿度传感器以分布或集中的形式分布在被检测区域，通过湿度传感器反馈的数值以及数值的变化，就可以得到湿度反馈数据。
所述二氧化碳浓度感应模块130用于获取空气的二氧化碳浓度并生成一二氧化碳浓度反馈数据；具体可以设置为多个二氧化碳浓度传感器以分布或集中的形式分布在被检测区域，通过二氧化碳浓度传感器反馈的数值以及数值的变化，就可以得到二氧化碳浓度反馈数据。
所述粉尘感应模块140用于获取空气的粉尘浓度并生成一粉尘浓度反馈数据；所述粉尘浓度模块包括PM2.5粉尘传感器以及PM10粉尘传感器。具体也可以通过分别设置多个传感器的方式进行高精度的粉尘浓度检测，从而获得较为精确的粉尘浓度数据，起到一个较佳的检测效果。
所述密度分析模块150用于计算摄像头单元100的监视区域内人口密度并输出一人口密度数据；所述摄像头单元100配置有计数算法，所述计数算法用于统计该摄像头单元100中摄像头画面中的人数，所述密度分析模块150根据所述人数以及预先输入的监视区域面积计算人口密度。密度分析模块150可以选用为任意的具有人脸识别或人像追踪的功能，人数统计算法较为成熟，在此不做赘述，而为了统计的精确性，一个摄像头单元100中，可以设置多个摄像头，在此不做局限。
所述处理器160配置有分析策略，所述分析策略通过一分析模型计算得到一流感风险值X；所述分析模型包括
。
其中，X为流感风险值，P为预设的调节变量值，a为预设的温湿度调节参数，b为温湿度比例参数，T为预设的温度基准值，RH为预设的湿度基准值，c为预设的二氧化碳调节参数，C为预设的二氧化碳浓度基准值，d为预设的人口密度调节参数，D为预设的人口密度基准值，f为预设的粉尘浓度调节参数，F为预设的粉尘浓度基准值；首先流感风险值的设置，反映的是教室内或被检测的区域内流感的风险，所以通过样本训练需要获得的是，温度、湿度、二氧化碳浓度、人口密度以及粉尘浓度这几个变量和流感风险值的关系，而所以，也就是说，这个变量与实际检测到的流感人数或是流感病毒的密度直接相关，所以构建了上述分析模型，首先在温度、湿度达到一个均衡条件时，流感非常容易发生，所以对温度、湿度进行计算，处理，湿度值通过绝对值算法获得差值，而温度越高，理论上越容易滋生流感病毒，构建了分析模型的第一部分，而其中的P为预设的调节变量值，a为预设的温湿度调节参数，b为温湿度比例参数，这三个值时可变值，预先设置一个基础值，而后根据训练样本去训练这些变量值，就可以起到调节和判断的效果，保证输出的值较为直接可靠，而二氧化碳浓度和人口密度也具有相关性，二氧化碳浓度越高，表示空气流通性越低，人口密度越高，流感病毒越容易传递，所以二氧化碳项和人口密度项，分别以对应的数值为依据，构建一个可靠的模型，c为预设的二氧化碳调节参数，d为预设的人口密度调节参数，这样两个参数都可以通过训练样本进行训练，较为便利，而粉尘浓度越高，越容易携带病毒，所以同理构建完成一个分析模型。
所述处理器160配置有输入端，所述输入端用于设置温度基准值、湿度基准值、二氧化碳浓度基准值以及粉尘浓度基准值；输入端的设置，可以设置为键盘、移动终端等，在此不做局限，需要说明的是，温度基准值、湿度基准值、二氧化碳浓度基准值以及粉尘浓度基准值可以根据地域情况、年龄段情况、教室大小的不同进行设置，根据需求设置合理的值，保证结果可靠性。
每一摄像头单元100连接有一无线检测器200，所述摄像头单元100连接有无线采集单元，所述无线采集单元通过无线连接于所述摄像头单元100，所述无线采集单元包括流感检测传感器，所述流感检测传感器用于获得实测流感值y，所述处理器160配置有修正策略，所述修正策略配置有一修正公式计算得到实测风险值Y，
所述修正公式包括
Y=y/v，其中，v为预设的空间基准数；通过修正公式的设置，可以通过实测的方式获得最后的实测流感值。其中空间基准数根据实际教室的空间面积通过输入端进行输入，在此不做赘述，通过所述摄像头单元100连接有无线采集单元，所述无线采集单元通过无线连接于所述摄像头单元100，所述无线采集单元包括流感检测传感器，所述流感检测传感器用于获得实测结果信息并通过无线采集单元将所述实测结果信息发送至对应的摄像头单元100。所述无线采集单元还包括学生信息采集单元，所述学生信息采集单元用于获取学生身份信息并发送至对应的摄像头单元100。所述实测临床信息包括所述实测结果信息与所述学生身份信息。而流感检测传感器（流感检测器）与醉酒呼吸分析仪类似，流感检测器亦是通过辨识呼出气体中是否含目标分析物来实现检测的。但流感检测器的目标检测物不是酒精，而是流感病毒的代谢产物——一氧化氮及某些 VOC（挥发性有机化合物）。为达到目的，研究人员在流感检测器中安装了只能辨认病毒代谢产物的气体选择性感应元件——当这种筛选式传感器感应到样品中目标物的存在时，其电流通路会发生改变从而释放出信号。这样一来就可以准确辨识流感，为分析提供依据，采集的过程可以通过教师或者管理人员进行采集，以完善后台数据，随着数据量的增加，后台的数据趋于完善，就可以起到一个较佳的数据处理效果。
所述处理器160连接有样本数据库170，所述样本数据库170存储有若干训练样本，每一训练样本均包括有环境输入数据以及风险评估数据，所述环境输入数据包括温度反馈值、湿度反馈值、二氧化碳浓度反馈值、粉尘浓度反馈值以及人口密度值，所述风险评估数据包括有实测风险值，将所述环境输入数据作为所述分析模型的输入值，将所述风险评估数据作为分析模型的输出值，通过所述训练样本训练所述分析模型中的调节变量值、温湿度调节参数、温湿度比例参数、二氧化碳调节参数、人口密度调节参数以及粉尘浓度调节参数。
所述粉尘浓度模块包括PM2.5粉尘传感器以及PM10粉尘传感器，所述PM2.5粉尘传感器检测PM2.5粉尘浓度获得第一浓度反馈值，所述PM10粉尘传感器检测PM10粉尘浓度获得第二浓度反馈值，所述粉尘浓度反馈值通过第一浓度反馈值和第二浓度反馈值以加权的算法获得。可以设置不同的权重，调节两个粉尘浓度的敏感比例。
所述摄像头单元100配置有计数算法，所述计数算法用于统计该摄像头单元100中摄像头画面中的人数，所述密度分析模块150根据所述人数以及预先输入的监视区域面积计算人口密度。可以选用为任意的具有人脸识别或人像追踪的功能，人数统计算法较为成熟，在此不做赘述，而为了统计的精确性，一个摄像头单元100中，可以设置多个摄像头，在此不做局限。
所述温度感应模块110包括若干分布于监视区域的温度传感器，所述温度反馈值为所述的温度传感器的反馈值的平均值。所述湿度感应模块120包括若干分布于监视区域的湿度传感器，所述湿度反馈值为所述的湿度传感器的反馈值的平均值。所述二氧化碳浓度感应模块130包括若干分布于监视区域的二氧化碳浓度传感器，所述二氧化碳浓度反馈值为所述的二氧化碳浓度传感器的反馈值的平均值。
所述摄像头单元100包括有输出模块180，所述输出模块180用于实时输出所述流感风险值。每一所述摄像头单元100均连接于一样本汇总库300，所述处理器160配置有上传模块，所述上传模块每隔第一预设时间上传所述样本数据库170中的训练样本至所述样本汇总库300。所述处理器160配置有下载模块190，所述下载模块190每隔第二预设时间从所述样本汇总库300中下载训练样本至数据库。每当下载模块190获得一训练样本时，通过该训练样本训练分析模型。通过输出模块180和下载模块190的设置，保证训练样本的下载和输出，多个样本数据库170间的数据可以相互相互，保证样本数量，提高分析模型的可靠性和稳定性。
当然，以上只是本发明的典型实例，除此之外，本发明还可以有其它多种具体实施方式，凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明要求保护的范围之内。

Claims (10)

1.一种流感预测分析摄像头，其特征在于：包括若干摄像头单元，每一摄像头单元包括温度感应模块、湿度感应模块、二氧化碳浓度感应模块、粉尘感应模块、密度分析模块以及处理器；
所述温度感应模块用于获取环境温度并生成一温度反馈值T1；
所述湿度感应模块用于获取环境湿度并生成一湿度反馈值RH1；
所述二氧化碳浓度感应模块用于获取空气的二氧化碳浓度并生成一二氧化碳浓度反馈值C1；
所述粉尘感应模块用于获取空气的粉尘浓度并生成一粉尘浓度反馈值F1；
所述密度分析模块用于计算摄像头单元的监视区域内人口密度并输出一人口密度值D1；
所述处理器配置有分析策略，所述分析策略通过一分析模型计算得到一流感风险值X；所述分析模型包括
，
其中，X为流感风险值，P为预设的调节变量值，a为预设的温湿度调节参数，b为温湿度比例参数，T为预设的温度基准值，RH为预设的湿度基准值，c为预设的二氧化碳调节参数，C为预设的二氧化碳浓度基准值，d为预设的人口密度调节参数，D为预设的人口密度基准值，f为预设的粉尘浓度调节参数，F为预设的粉尘浓度基准值；
所述处理器配置有输入端，所述输入端用于设置温度基准值、湿度基准值、二氧化碳浓度基准值以及粉尘浓度基准值；
每一摄像头单元连接有一无线检测器，所述摄像头单元连接有无线采集单元，所述无线采集单元通过无线连接于所述摄像头单元，所述无线采集单元包括流感检测传感器，所述流感检测传感器用于获得实测流感值y，所述处理器配置有修正策略，所述修正策略配置有一修正公式计算得到实测风险值Y，
所述修正公式包括
Y=y/v，其中，v为预设的空间基准数；
所述处理器连接有样本数据库，所述样本数据库存储有若干训练样本，每一训练样本均包括有环境输入数据以及风险评估数据，所述环境输入数据包括温度反馈值、湿度反馈值、二氧化碳浓度反馈值、粉尘浓度反馈值以及人口密度值，所述风险评估数据包括有实测风险值，将所述环境输入数据作为所述分析模型的输入值，将所述风险评估数据作为分析模型的输出值，通过所述训练样本训练所述分析模型中的调节变量值、温湿度调节参数、温湿度比例参数、二氧化碳调节参数、人口密度调节参数以及粉尘浓度调节参数。
2.如权利要求1所述的一种流感预测分析摄像头，其特征在于：所述粉尘浓度模块包括PM2.5粉尘传感器以及PM10粉尘传感器，所述PM2.5粉尘传感器检测PM2.5粉尘浓度获得第一浓度反馈值，所述PM10粉尘传感器检测PM10粉尘浓度获得第二浓度反馈值，所述粉尘浓度反馈值通过第一浓度反馈值和第二浓度反馈值以加权的算法获得。
3.如权利要求1所述的一种流感预测分析摄像头，其特征在于：所述摄像头单元配置有计数算法，所述计数算法用于统计该摄像头单元中摄像头画面中的人数，所述密度分析模块根据所述人数以及预先输入的监视区域面积计算人口密度。
4.如权利要求1所述的一种流感预测分析摄像头，其特征在于：所述温度感应模块包括若干分布于监视区域的温度传感器，所述温度反馈值为所述的温度传感器的反馈值的平均值。
5.如权利要求1所述的一种流感预测分析摄像头，其特征在于：所述湿度感应模块包括若干分布于监视区域的湿度传感器，所述湿度反馈值为所述的湿度传感器的反馈值的平均值。
6.如权利要求1所述的一种流感预测分析摄像头，其特征在于：所述二氧化碳浓度感应模块包括若干分布于监视区域的二氧化碳浓度传感器，所述二氧化碳浓度反馈值为所述的二氧化碳浓度传感器的反馈值的平均值。
7.如权利要求1所述的一种流感预测分析摄像头，其特征在于：所述摄像头单元包括有输出模块，所述输出模块用于实时输出所述流感风险值。
8.如权利要求1所述的一种流感预测分析摄像头，其特征在于：每一所述摄像头单元均连接于一样本汇总库，所述处理器配置有上传模块，所述上传模块每隔第一预设时间上传所述样本数据库中的训练样本至所述样本汇总库。
9.如权利要求8所述的一种流感预测分析摄像头，其特征在于：所述处理器配置有下载模块，所述下载模块每隔第二预设时间从所述样本汇总库中下载训练样本至数据库。
10.如权利要求9所述的一种流感预测分析摄像头，其特征在于：每当下载模块获得一训练样本时，通过该训练样本训练分析模型。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022163149A1 (ja) * 2021-01-27 2022-08-04 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 空間提示システム、空間提示方法、及び、プログラム

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN201594088U (zh) * 2009-09-11 2010-09-29 泰豪科技股份有限公司 新型室内无线空气质量监测仪
CN202551182U (zh) * 2012-01-04 2012-11-21 深圳市威视达康科技有限公司 一种多用途的网络摄像机
CN108597618A (zh) * 2018-04-20 2018-09-28 杭州恒生数字设备科技有限公司 一种具有自动学习功能的流感预测摄像机

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN201594088U (zh) * 2009-09-11 2010-09-29 泰豪科技股份有限公司 新型室内无线空气质量监测仪
CN202551182U (zh) * 2012-01-04 2012-11-21 深圳市威视达康科技有限公司 一种多用途的网络摄像机
CN108597618A (zh) * 2018-04-20 2018-09-28 杭州恒生数字设备科技有限公司 一种具有自动学习功能的流感预测摄像机

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022163149A1 (ja) * 2021-01-27 2022-08-04 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 空間提示システム、空間提示方法、及び、プログラム

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