CN111458036A - 一种基于多元回归的人体体温测量修正方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于多元回归的人体体温测量修正方法及系统，其方法，包括以下步骤，对进入测温区域的试验人员进行体表温度测量得到体表温度，并获取此时的内部环境温度、外部环境温度以及试验人员的人体体温；基于大数据和多元回归分析方法对在对应的所述外部环境温度和所述内部环境温度的条件下，试验人员的所述体表温度与所述人体体温之间的对应关系进行分析，得到人体体温测量修正模型；基于所述人体体温测量修正模型对待测人员的人体体温进行修正，计算出待测人员的人体体温。本发明针对红外测温仪测量体表温度转换人体体温不准确导致的漏报和误报问题具有较好的改善效果，可实现日常检测环境下对行人体温准确测量，保证快速通过。
Description
技术领域
本发明涉及红外测温领域，具体涉及一种基于多元回归的人体体温测量修正方法及系统。
背景技术
针对如SARS和新冠肺炎等致死率较高且传染性极强的传染病而言，对感染者及时识别、隔离是阻断疫情持续蔓延的重要手段。由于此类疾病感染人群常伴有发烧、高热等症状，对人群中体温异常升高者进行筛查就成为迅速识别感染者的首选方法之一。红外测温仪可在不影响行人通行效率的情况下实现对大量人群进行无接触体温测量，该设备适用于机场、火车站、地铁站等人群密度和人流量较大的场所。由于红外探测器仅能接收物体表面热辐射并对物体表面温度分布成像，所以红外测温仪所测量的温度为行人体表温度而并非人体体温。目前医学上判断体温是否异常都是根据人体体温而非体表温度。由于人类为恒温动物，体温并不会随体表温度变化而剧烈且快速变化，所以仅通过测量人体体表温度计算人体体温，在环境差异较大时极易导致对人体体温测量的错误，进而导致对体温异常者的漏报和误报。现有方案为在稳定环境下建立单一的体表温度与体温的函数关系，即某一体表温度值对应于一个固定体温数值。通过对行人体表温度测量数值进行计算获得相应体温数据。该技术方案中体温数据仅与体表数值有关，完全忽略外界环境对人体体表温度的影响。当出现体表温度受环境影响而导致估计体温数据远远超出正常测量范围时，测试者往往才会意识到测温数据可能受到环境干扰。如寒冬和盛夏由室外环境进入地铁站或者机场等室内环境的行人，其体表温度可能远超正常范范围。类似情况发生时，工作人员往往要求行人在当前环境下停留较长时间，以等待干扰因素减轻或消除。上述解决方案直接影响所述红外测温仪对大量行人快速通行和准确测量功能的实现。同时，对于行人需停留多久时间才能排除环境干扰因素并没有可靠的科学依据，故随后依然可能出现测温不准确的情况，或为保证干扰排除而浪费通行者大量时间。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于多元回归的人体体温测量修正方法及系统，其针对红外测温仪测量体表温度转换人体体温不准确导致的漏报和误报问题具有较好的改善效果，可实现日常检测环境下对行人体温准确测量，保证快速通过。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种基于多元回归的人体体温测量修正方法，包括以下步骤，
利用红外测温仪对进入测温区域的试验人员的预设区域的体表温度进行测量，得到试验人员的体表温度，并获取此时红外测温仪内部的红外探测器所处的内部环境温度，以及获取试验人员在进入测温区域之前所处的外部环境温度，同时对试验人员的人体体温进行测量，得到试验人员的人体体温；
基于大数据和多元回归分析方法对在对应的所述外部环境温度和所述内部环境温度的条件下，试验人员的所述体表温度与所述人体体温之间的对应关系进行分析，得到人体体温测量修正模型；
基于所述人体体温测量修正模型，利用待测人员的体表温度以及对应的所述外部环境温度和内部环境温度对待测人员的人体体温进行修正，计算出待测人员的人体体温。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步，所述预设区域具体为面部，对应的，所述体表温度具体为面部体表温度；
利用红外测温仪对进入测温区域的试验人员的预设区域的体表温度进行测量的具体步骤为，利用红外测温仪内部的面部识别仪器对进入测温区域的试验人员进行面部识别，利用红外测温仪内部的红外探测器对识别的面部区域的体表温度进行测量，得到所述体表温度。
进一步，基于大数据和多元回归分析方法对在对应的所述外部环境温度和所述内部环境温度的条件下，试验人员的所述体表温度与所述人体体温之间的对应关系进行分析，具体为，
将试验人员的所述人体体温作为因变量，将试验人员的所述体表温度以及对应的所述外部环境温度和所述内部环境温度作为自变量，构建多元回归模型；
所述多元回归模型具体为，y＝β0+β1x1+β2x2+β3x3，其中，y为所述人体体温，x1、x2和x3分别为所述外部环境温度、所述内部环境温度和所述体表温度，β1、β2和β3分别为x1、x2和x3对应的权重系数，β0为固定系数；
基于大数据，利用matlab软件中regress函数计算出所述多元回归模型中的固定系数和权重系数；
将计算出的所述固定系数和所述权重系数代入所述多元回归模型中，得到所述人体体温测量修正模型。
进一步，基于大数据，利用matlab软件中的regress函数计算出所述多元回归模型中固定系数和权重系数，具体为，
将测量得到试验人员的所述人体体温和所述体表温度以及对应的所述外部环境温度和所述内部环境温度的大数据输入matlab软件中，并通过matlab软件中的regress函数进行计算，获得在对应的所述外部环境温度和所述内部环境温度的条件下，所述体表温度与所述人体体温之间的对应关系函数；
所述对应关系函数具体为[b，bint，r，rint，stats]＝regress(Y，X)，其中，Y为人体体温数据组，X为所述多元回归模型中x1、x2和x3构成的矩阵，b为系数估计值，即所述所述多元回归模型中β0、β1、β2和β3的数值，bint是系数估计值的置信区间，r表示残差，rint表示残差的置信区间，stats为检验所述多元回归模型的统计量；
将所述对应关系函数中的系数估计值代入所述多元回归模型中，得到所述人体体温测量修正模型。
进一步，对试验人员的人体体温进行测量，具体为，利用体温计测量试验人员的人体体温，得到试验人员的人体体温。
进一步，基于所述人体体温测量修正模型，利用待测人员的体表温度以及对应的所述外部环境温度和内部环境温度对待测人员的人体体温进行修正，计算出待测人员的人体体温，具体为，
利用红外测温仪对进入测温区域的待测人员的预设区域的体表温度进行测量，得到待测人员的体表温度，并获取此时红外探测器所处的内部环境温度，以及获取待测人员在进入测温区域之前所处的外部环境温度；
将测量得到的待测人员的所述体表温度，以及对应的所述外部环境温度和所述内部环境温度代入所述人体体温测量修正模型中，计算出待测人员的人体体温。
基于上述一种基于多元回归的人体体温测量修正方法，本发明还提供一种基于多元回归的人体体温测量修正系统。
一种基于多元回归的人体体温测量修正系统，包括红外测温仪、第一温度传感器、第二温度传感器、体温计和处理器；
所述红外测温仪用于对进入测温区域的试验人员的预设区域的体表温度进行测量，得到试验人员的体表温度，
所述第一温度传感器用于测量红外测温仪内部的红外探测器所处的内部环境温度；
所述第二温度传感器用于测量试验人员在进入测温区域之前所处的外部环境温度；
所述体温计用于对试验人员的人体体温进行测量，得到试验人员的人体体温；
所述处理器用于基于大数据和多元回归分析方法对在对应的所述外部环境温度和所述内部环境温度的条件下，试验人员的所述体表温度与所述人体体温之间的对应关系进行分析，得到人体体温测量修正模型；并基于所述人体体温测量修正模型，利用待测人员的体表温度以及对应的所述外部环境温度和内部环境温度对待测人员的人体体温进行修正，计算出待测人员的人体体温。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步，所述第一温度传感器安装在所述红外测温仪内部，所述第二温度传感器安装在进入测温区域前的来源区域中。
本发明的有益效果是：本发明利用多元回归方法通过外部环境温度、红外探测器所处红外测温仪内部环境温度及体表温度等数据对人体体温的测量结果进行修正，实现行人在不同环境下进入测温区域后均可快速对体温进行准确测量，对体温异常者进行迅速筛查，避免因环境差异较大而出现测量不准及长时间等待现象。
附图说明
图1为本发明一种基于多元回归的人体体温测量修正方法的流程图；
图2为外部环境为25℃、内部环境温度为41.3336℃时，体表温度与人体体温对应关系曲线图；
图3为本发明一种基于多元回归的人体体温测量修正系统工作的原理图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
如图1所示，一种基于多元回归的人体体温测量修正方法，包括以下步骤，
利用红外测温仪对进入测温区域的试验人员的预设区域的体表温度进行测量，得到试验人员的体表温度，并获取此时红外测温仪内部的红外探测器所处的内部环境温度，以及获取试验人员在进入测温区域之前所处的外部环境温度，同时对试验人员的人体体温进行测量，得到试验人员的人体体温；
基于大数据和多元回归分析方法对在对应的所述外部环境温度和所述内部环境温度的条件下，试验人员的所述体表温度与所述人体体温之间的对应关系进行分析，得到人体体温测量修正模型；
基于所述人体体温测量修正模型，利用待测人员的体表温度以及对应的所述外部环境温度和内部环境温度对待测人员的人体体温进行修正，计算出待测人员的人体体温。
在本具体实施例中：所述预设区域具体为面部，对应的，所述体表温度具体为面部体表温度；利用红外测温仪对进入测温区域的试验人员的预设区域的体表温度进行测量的具体步骤为，利用红外测温仪内部的面部识别仪器对进入测温区域的试验人员进行面部识别，利用红外测温仪内部的红外探测器对识别的面部区域的体表温度进行测量，得到所述体表温度。
由于红外测温仪工作的基本原理是依靠红外探测器对人体体表进行温度测量，而人体体温并不能仅通过体表温度实时反映，皮肤作为调节体温的人体器官，其温度是随着环境随时变化的，但该变化过程需要一定时间。人类作为恒温动物的一种具有体温相对稳定的特点，这也是对体温进行是否正常判断作为身体是否健康判断依据的辅助判断的理论基础。所以，红外测温仪作为非接触式快速测温设备虽然具有不直接接触人体即可对大量行人快速测温的优点，但待测人员皮肤容易受之前所处环境影响为使体温保持不变而出现体表温度的较大变化。在日常环境中，影响行人体表温度的环境因素主要是外部环境温度和红外探测器所处红外测温仪的内部环境温度，即人体体温准确数值的测量主要由人体体表温度、人体所处的外部环境的温度和红外探测器所处红外测温仪的内部环境温度共同决定的。
根据对人体体温影响因素的综合分析，结合红外测温仪可对行人进行面部区域识别及识别区域内测温(体表温度)的功能，通过对行人进入测温区域前所处外部环境温度及红外探测器所处红外测温仪的内部环境温度，利用上述大量统计数据建立数学模型。多元回归模型通常用来描述一个因变量与两个及以上自变量的映射关系，通过在不同外部环境温度和内部环境温度下对不同行人进行体表温度和人体体温的测量，并将统计数据代入模型表达式，获得外部环境温度、内部环境温度、体表温度与人体体温的准确对应关系。
多元回归的一般表达式为：
y＝β0+β1x1+β2x2+β3x3+......+βnxn+ε (1)
式(1)中y为因变量；x1、x2、x3……xn为自变量；β0为固定系数，β1、β2、β3……βn为x1、x2、x3……xn对应的权重系数；ε为影响因变量但与自变量线性无关的随机变量，其期望值为0。
由于本方案涉及到影响因变量的自变量共有三个，公式可化简为：
y＝β0+β1x1+β2x2+β3x3+ε (2)
y＝β0+β1x1+β2x2+β3x3 (3)
式(3)为将试验人员的所述人体体温作为因变量，将试验人员的所述体表温度以及对应的所述外部环境温度和所述内部环境温度作为自变量，构建的多元回归模型；其中，y为所述人体体温；x1、x2和x3分别为所述外部环境温度、所述内部环境温度和所述体表温度，单位均为℃；β1、β2和β3分别为x1、x2和x3对应的权重系数；β0为固定系数。
采集数据时，温度数据最小间隔均为0.1℃。人体体温数据由医用体温计直接测量，采集范围为35.0℃至38.0℃；外部环境温度由温度传感器获取，外部环境温采集范围为10℃至30℃；红外探测器所处红外测温仪的内部环境温度，为利用串口直接读取置于红外测温仪内部的温度传感器的温度数据。
通过将记录的不同的内部环境温度、外部环境温度、体表温度和人体体温数据输入matlab软件中，利用matlab软件中的regress函数计算，可获得不同的外部环境温度和内部环境温度条件下，体表温度与人体体温的对应关系函数；其中，对应关系函数为：
[b，bint，r，rint，stats]＝regress(Y，X) (4)
其中，Y为人体体温数据组，X为所述多元回归模型中x1、x2和x3构成的矩阵，b为系数估计值，即所述所述多元回归模型中β0、β1、β2和β3的数值，bint是系数估计值的置信区间，r表示残差，rint表示残差的置信区间，stats为检验所述多元回归模型的统计量。利用该对应关系函数可以拟合我们主要利用b的数值，即所求式(3)中的固定系数和权重系数。
在本具体实施例中：基于所述人体体温测量修正模型，利用待测人员的体表温度以及对应的所述外部环境温度和内部环境温度对待测人员的人体体温进行修正，计算出待测人员的人体体温，具体为，利用红外测温仪对进入测温区域的待测人员的预设区域的体表温度进行测量，得到待测人员的体表温度，并获取此时红外探测器所处的内部环境温度，以及获取待测人员在进入测温区域之前所处的外部环境温度；将测量得到的待测人员的所述体表温度，以及对应的所述外部环境温度和所述内部环境温度代入所述人体体温测量修正模型中，计算出待测人员的人体体温。
图2为外部环境为25℃、内部环境温度为41.3336℃时，体表温度与人体体温对应关系，实现对进入测温区域的不同环境行人准确测温。
基于上述一种基于多元回归的人体体温测量修正方法，本发明还提供一种基于多元回归的人体体温测量修正系统。
一种基于多元回归的人体体温测量修正系统，包括红外测温仪、第一温度传感器、第二温度传感器、体温计和处理器；
所述红外测温仪用于对进入测温区域的试验人员的预设区域的体表温度进行测量，得到试验人员的体表温度，
所述第一温度传感器用于测量红外测温仪内部的红外探测器所处的内部环境温度；
所述第二温度传感器用于测量试验人员在进入测温区域之前所处的外部环境温度；
所述体温计用于对试验人员的人体体温进行测量，得到试验人员的人体体温；
所述处理器用于基于大数据和多元回归分析方法对在对应的所述外部环境温度和所述内部环境温度的条件下，试验人员的所述体表温度与所述人体体温之间的对应关系进行分析，得到人体体温测量修正模型；并基于所述人体体温测量修正模型，利用待测人员的体表温度以及对应的所述外部环境温度和内部环境温度对待测人员的人体体温进行修正，计算出待测人员的人体体温。
在本具体实施例中，红外测温仪通常架设在固定场所，如地铁站口或者机场门口；所述第一温度传感器安装在所述红外测温仪内部，用于采集红外探测器所处红外测温仪的内部环境温度；将第二温度传感器放置于行人进入测温区域前的通行场所内(测温区域前的来源区域中)，如地铁站外或机场门口露天区域，以对行人之前所处的外部环境温度进行采集。图3为本发明一种基于多元回归的人体体温测量修正系统工作的原理图：待行人进入测温区域后，红外测温仪对行人体面部体表温度进行测量，结合所记录的对应的外部环境温度及内部环境温度数据，基于人体体温测量修正模型对人体体温进行计算获取精确人体体温数据。通过对比人体体温数据与体温异常阈值(通常设定为37.3℃)进行体温异常行人判断：若体温异常，红外测温仪对体温异常行人面部拍照并发出警报，工作人员随即进行人工复检体温测量；若体温正常则行人可快速通过。
本发明利用多元回归方法通过外部环境温度、红外探测器所处红外测温仪内部环境温度及体表温度等数据对人体体温的测量结果进行修正，实现行人在不同环境下进入测温区域后均可快速对体温进行准确测量，对体温异常者进行迅速筛查，避免因环境差异较大而出现测量不准及长时间等待现象。
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)
1.一种基于多元回归的人体体温测量修正方法，其特征在于：包括以下步骤，
利用红外测温仪对进入测温区域的试验人员的预设区域的体表温度进行测量，得到试验人员的体表温度，并获取此时红外测温仪内部的红外探测器所处的内部环境温度，以及获取试验人员在进入测温区域之前所处的外部环境温度，同时对试验人员的人体体温进行测量，得到试验人员的人体体温；
基于大数据和多元回归分析方法对在对应的所述外部环境温度和所述内部环境温度的条件下，试验人员的所述体表温度与所述人体体温之间的对应关系进行分析，得到人体体温测量修正模型；
基于所述人体体温测量修正模型，利用待测人员的体表温度以及对应的所述外部环境温度和内部环境温度对待测人员的人体体温进行修正，计算出待测人员的人体体温。
2.根据权利要求1所述的基于多元回归的人体体温测量修正方法，其特征在于：所述预设区域具体为面部，对应的，所述体表温度具体为面部体表温度；
利用红外测温仪对进入测温区域的试验人员的预设区域的体表温度进行测量的具体步骤为，利用红外测温仪内部的面部识别仪器对进入测温区域的试验人员进行面部识别，利用红外测温仪内部的红外探测器对识别的面部区域的体表温度进行测量，得到所述体表温度。
3.根据权利要求1或2所述的基于多元回归的人体体温测量修正方法，其特征在于：基于大数据和多元回归分析方法对在对应的所述外部环境温度和所述内部环境温度的条件下，试验人员的所述体表温度与所述人体体温之间的对应关系进行分析，具体为，
将试验人员的所述人体体温作为因变量，将试验人员的所述体表温度以及对应的所述外部环境温度和所述内部环境温度作为自变量，构建多元回归模型；
所述多元回归模型具体为，y＝β0+β1x1+β2x2+β3x3，其中，y为所述人体体温，x1、x2和x3分别为所述外部环境温度、所述内部环境温度和所述体表温度，β1、β2和β3分别为x1、x2和x3对应的权重系数，β0为固定系数；
基于大数据，利用matlab软件中regress函数计算出所述多元回归模型中的固定系数和权重系数；
将计算出的所述固定系数和所述权重系数代入所述多元回归模型中，得到所述人体体温测量修正模型。
4.根据权利要求3所述的基于多元回归的人体体温测量修正方法，其特征在于：基于大数据，利用matlab软件中的regress函数计算出所述多元回归模型中固定系数和权重系数，具体为，
将测量得到试验人员的所述人体体温和所述体表温度以及对应的所述外部环境温度和所述内部环境温度的大数据输入matlab软件中，并通过matlab软件中的regress函数进行计算，获得在对应的所述外部环境温度和所述内部环境温度的条件下，所述体表温度与所述人体体温之间的对应关系函数；
所述对应关系函数具体为[b，bint，r，rint，stats]＝regress(Y，X)，其中，Y为人体体温数据组，X为所述多元回归模型中x1、x2和x3构成的矩阵，b为系数估计值，即所述所述多元回归模型中β0、β1、β2和β3的数值，bint是系数估计值的置信区间，r表示残差，rint表示残差的置信区间，stats为检验所述多元回归模型的统计量；
将所述对应关系函数中的系数估计值代入所述多元回归模型中，得到所述人体体温测量修正模型。
5.根据权利要求1或2或4所述的基于多元回归的人体体温测量修正方法，其特征在于：对试验人员的人体体温进行测量，具体为，利用体温计测量试验人员的人体体温，得到试验人员的人体体温。
6.根据权利要求1或2或4所述的基于多元回归的人体体温测量修正方法，其特征在于：基于所述人体体温测量修正模型，利用待测人员的体表温度以及对应的所述外部环境温度和内部环境温度对待测人员的人体体温进行修正，计算出待测人员的人体体温，具体为，
利用红外测温仪对进入测温区域的待测人员的预设区域的体表温度进行测量，得到待测人员的体表温度，并获取此时红外探测器所处的内部环境温度，以及获取待测人员在进入测温区域之前所处的外部环境温度；
将测量得到的待测人员的所述体表温度，以及对应的所述外部环境温度和所述内部环境温度代入所述人体体温测量修正模型中，计算出待测人员的人体体温。
7.一种基于多元回归的人体体温测量修正系统，其特征在于：包括红外测温仪、第一温度传感器、第二温度传感器、体温计和处理器；
所述红外测温仪用于对进入测温区域的试验人员的预设区域的体表温度进行测量，得到试验人员的体表温度，
所述第一温度传感器用于测量红外测温仪内部的红外探测器所处的内部环境温度；
所述第二温度传感器用于测量试验人员在进入测温区域之前所处的外部环境温度；
所述体温计用于对试验人员的人体体温进行测量，得到试验人员的人体体温；
所述处理器用于基于大数据和多元回归分析方法对在对应的所述外部环境温度和所述内部环境温度的条件下，试验人员的所述体表温度与所述人体体温之间的对应关系进行分析，得到人体体温测量修正模型；并基于所述人体体温测量修正模型，利用待测人员的体表温度以及对应的所述外部环境温度和内部环境温度对待测人员的人体体温进行修正，计算出待测人员的人体体温。
8.根据权利7所述的基于多元回归的人体体温测量修正系统，其特征在于：所述第一温度传感器安装在所述红外测温仪内部，所述第二温度传感器安装在进入测温区域前的来源区域中。
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