CN112212980A - 一种抗外界环境温度干扰的人体温度检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种抗外界环境温度干扰的人体温度检测方法，包括：将大气温度信息、大气湿度信息、第一温度值信息聚类组合得到第一数据对象；当人体经过感应区时，采集当前的大气温度信息、大气湿度信息、包含人体温度信息的第二温度值信息，进行聚类组合得到第二数据对象；将第二数据对象与所有的第一数据对象进行相似度匹配；将匹配度最高的第一数据对象中的第一温度值信息从第二温度值信息剔除，得到人体温度信息。考虑监控环境中的大气温度信息与大气湿度信息，与感应区的第一温度值信息进行聚类组合，与有无人体移动时分情形进行数据筛选，以达到抗环境温度干扰，先比对匹配，再判断，以缩小温度监测数据范围，以提高温度监测的范围与准确度。

Description

一种抗外界环境温度干扰的人体温度检测方法
技术领域
本发明涉及温度监测技术领域，具体是一种抗外界环境温度干扰的人体温度检测方法。
背景技术
目前，平板温度监控设备种类繁多，人体移动红外感应技术广泛应用于人们的生活中。通过平板温度监控设备与红外感应技术相结合，当人体进入到平板设备监控感应范围时，平板设备微电脑系统能够感应到人体的红外热释变化，进行检测出人体的温度以达到温度监测的结果。
现有的技术都是针对人体某个身体部位对准平板设备的红外感应区域进行温度监测，监测完后得到温度值并上传。现有技术需要人体某部位靠近平板设备红外感应器，红外热感应的主要原理是通过检测人体发出的红外光谱的变化，属于微信号检测，容易受气流流动、环境温度和湿度等因素的影响，导致出现监测不准的问题。
发明内容
针对上述现有技术中的不足，本发明提供一种抗外界环境温度干扰的人体温度检测方法，综合考虑监控环境中的大气温度信息与大气湿度信息，与感应区的第一温度值信息进行聚类组合，再与有无人体移动时分情形进行数据筛选，以达到抗环境温度干扰，先比对匹配，再判断，以缩小温度监测数据范围，以提高温度监测的范围与准确度。
为实现上述目的，本发明提供一种抗外界环境温度干扰的人体温度检测方法，基于大气条件下的温度、湿度进行比对匹配，再判断得到人体温度，以达到抗环境温度干扰，具体包括如下步骤：
步骤1，定时采集大气温度信息、大气湿度信息以及感应区的第一温度值信息；
步骤2，将大气温度信息、大气湿度信息、感应区的第一温度值信息进行聚类组合得到第一数据对象，并将第一数据对象按时间进行存储；
步骤3，当人体经过感应区时，采集当前的大气温度信息、大气湿度信息以及感应区中包含人体温度信息的第二温度值信息，并将当前的大气温度信息、大气湿度信息以及感应区中包含人体温度信息的第二温度值信息进行聚类组合得到第二数据对象；
步骤4，将第二数据对象与所有的第一数据对象进行相似度匹配，得到与第二数据对象匹配度最高的第一数据对象；
步骤5，将与第二数据对象匹配度最高的第一数据对象中的第一温度值信息从第二温度值信息剔除，即得到人体温度信息。
作为上述技术方案的进一步改进，本发明抗外界环境温度干扰的人体温度检测方法还包括：
步骤6，基于人体温度信息得到人体温度值并输出；
步骤7，判断人体温度值是否超过体温报警阀值，若是则输出报警命令。
作为上述技术方案的进一步改进，步骤6中，所述人体温度值为人体温度信息中所有温度值的平均值。
作为上述技术方案的进一步改进，步骤6中，所述人体温度值以语音播报的形式输出。
作为上述技术方案的进一步改进，其特征在于，步骤1中，所述感应区为红外感应区。
作为上述技术方案的进一步改进，步骤2中，所述将大气温度信息、大气湿度信息、感应区的第一温度值信息进行聚类组合得到第一数据对象，具体为：
将同一时间采集的大气温度信息、大气湿度信息、感应区的第一温度值信息进行聚类组合得到第一数据对象，其中，大气温度信息、大气湿度信息为该第一数据对象的key。
作为上述技术方案的进一步改进，步骤3中，将当前的大气温度信息、大气湿度信息作为第二数据对象的key。
作为上述技术方案的进一步改进，步骤4中，将第二数据对象与所有的第一数据对象进行相似度匹配，得到与第二数据对象匹配度最高的第一数据对象，具体为：
将第二数据对象的key与所有的第一数据对象的key进行相似度匹配，得到与第二数据对象匹配度最高的第一数据对象。
本发明的有益技术效果：
本发明提供一种抗外界环境温度干扰的人体温度检测方法，综合考虑监控环境中的大气温度信息与大气湿度信息，与感应区的第一温度值信息进行聚类组合，再与有无人体移动时分情形进行数据筛选，以达到抗环境温度干扰，先比对匹配，再判断，以缩小温度监测数据范围，以提高温度监测的范围与准确度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
图1为本发明实施例中抗外界环境温度干扰的人体温度检测方法的流程示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
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的一部分实施例，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明，本发明实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
另外，在本发明中如涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“连接”、“固定”等应做广义理解，例如，“固定”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接，还可以是物理连接或无线通信连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
另外，本发明各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
本实施例公开的一种抗外界环境温度干扰的人体温度检测方法，综合考虑监控环境中的大气温度信息与大气湿度信息，与感应区的第一温度值信息进行聚类组合，再与有无人体移动时分情形进行数据筛选，以达到抗环境温度干扰，先比对匹配，再判断，以缩小温度监测数据范围，以提高温度监测的范围与准确度。参考图1，该方法具体包括如下步骤：
步骤1，定时采集大气温度信息、大气湿度信息以及感应区的第一温度值信息。其中，感应区优选为红外感应区，能够根据红外光谱得到感应区中各个区域的温度值，每隔半小时采集进行一次数据采集。需要注意的是，大气温度信息中包括一个数据，表示大气温度值；大气湿度信息中包括一个数据，表示大气湿度值；第一温度值信息中包含若干个数据，表示感应区中在没有人体移动时各个区域的温度值。
步骤2，将大气温度信息、大气湿度信息、感应区的第一温度值信息进行聚类组合得到第一数据对象，其中，将大气温度信息、大气湿度信息作为第一数据对象的key，并将第一数据对象按时间进行存储。
步骤3，当人体经过感应区时，采集当前的大气温度信息、大气湿度信息以及感应区中包含人体温度信息的第二温度值信息，并将当前的大气温度信息、大气湿度信息以及感应区中包含人体温度信息的第二温度值信息进行聚类组合得到第二数据对象，其中，将当前的大气温度信息、大气湿度信息作为第二数据对象的key。需要注意的是，当前的大气温度信息中包括一个数据，表示当前大气温度值；当前的大气湿度信息中包括一个数据，表示当前大气湿度值；第二温度值信息中包含若干个数据，表示感应区中在有人体移动时各个区域的温度值。由于感应区中有人体移动，所以显而易见的第二温度值信息中的数据数量多于第一温度值信息中的数据数量。
步骤4，将第二数据对象与所有的第一数据对象进行相似度匹配，得到与第二数据对象匹配度最高的第一数据对象，具体为：将第二数据对象的key与所有的第一数据对象的key进行相似度匹配，匹配到相等或最接近的两个key，得到与第二数据对象匹配度最高的第一数据对象。
步骤5，将与第二数据对象匹配度最高的第一数据对象中的第一温度值信息从第二温度值信息剔除，即得到人体温度信息。
步骤6，基于人体温度信息得到人体温度值并输出，其中，人体温度值为人体温度信息中所有温度值的平均值；人体温度值以语音播报的形式输出。
步骤7，判断人体温度值是否超过温度阈值，若是则输出报警命令，触发红色警示灯或警铃。
下面以具体的示例对本实施例中的抗外界环境温度干扰的人体温度检测方法作进一步的说明。
以带红外感应监测与空气温湿度检测功能的平板电脑为实例，将平板电脑接入网络，设置人体的正常温度范围(tempRange)与体温报警阀值(tempThreshold)信息。
平板电脑定时采集平板电脑所在区域的大气温度信息:tair,平板设备所在区域的大气湿度信息：airhum,红外感应区第一温度值信息：ambtemp、fixedtemp。
将采集到的数据信息上传到云服务器，云服务器应用将采集到的信息按平板电脑所在区域的大气温度信息、大气湿度信息作为key，ambtemp、fixedtemp等属性值组成的数据作为value进行聚类组合得到第一数据对象，将聚类组合后的第一数据对象按时间进行储存成数据对象集合(dataObjects)。
有人体经过平板设备红外感应范围时，将人体范围温度以及人体范围周边环境相关温度以及此时的大气温度信息、大气湿度信息以及感应区中包含人体温度信息的第二温度值信息tair、airhum、ambtemp、fixedtemp等值都采集上传。
将有人体经过时采集到的温湿度相关数据与没有人体经过时采集到的温湿度相关数据分别存储为perddataObject、noperddata0bject。
将采集到的perddataObject,noperdataObject.数据上传到云服务器，并均与其同时采集时的大气温度与大气湿度进行聚类组合。将采集的perddataObject数据对象与历史数据对象集合dataObjects中的对象进行循环筛选比对。
循环筛选比对时根据聚类组合value值(平板设备所在区域的空气温度与湿度)进行匹配相等或相近的vauluew值的历史数据对象集合，将匹配上的数据集合存为mateDataResults。
将mateDataResults集合内的对象属性数据按照K近邻算法建立数据集模型，将perddatabobject作为输入对象变量进行模型算法计算。
将模型计算得出的数据对象与perddataObject数据对象集合中的温度属性进行关联类比，将环境温度、环境固定物体温度等数据进行筛选，得出筛选结果存为：dataResults。
将dataResults按照人体温度测试计算得出perTemp，再与tempRange进行比对，若在其范围内，则得出监测出来的人体温度：perTemp。若不在tempRange范围内则进行再次筛选与计算，若还不能得出结果则进行测量异常上报。
将测量得到的人体温度perTemp与体温报警阀值：tempthreshold进行判断。
根据判断结果进行语音播报，正常则报体温正常，异常则报体温异常。
体温异常的同时平板电脑的红色警示灯亮起。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的发明构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (8)

1.一种抗外界环境温度干扰的人体温度检测方法，其特征在于，基于大气条件下的温度、湿度进行比对匹配，再判断得到人体温度，以达到抗环境温度干扰，具体包括如下步骤：
步骤1，定时采集大气温度信息、大气湿度信息以及感应区的第一温度值信息；
步骤2，将大气温度信息、大气湿度信息、感应区的第一温度值信息进行聚类组合得到第一数据对象，并将第一数据对象按时间进行存储；
步骤3，当人体经过感应区时，采集当前的大气温度信息、大气湿度信息以及感应区中包含人体温度信息的第二温度值信息，并将当前的大气温度信息、大气湿度信息以及感应区中包含人体温度信息的第二温度值信息进行聚类组合得到第二数据对象；
步骤4，将第二数据对象与所有的第一数据对象进行相似度匹配，得到与第二数据对象匹配度最高的第一数据对象；
步骤5，将与第二数据对象匹配度最高的第一数据对象中的第一温度值信息从第二温度值信息剔除，即得到人体温度信息。
2.根据权利要求1所述抗外界环境温度干扰的人体温度检测方法，其特征在于，还包括：
步骤6，基于人体温度信息得到人体温度值并输出；
步骤7，判断人体温度值是否超过体温报警阀值，若是则输出报警命令。
3.根据权利要求2所述抗外界环境温度干扰的人体温度检测方法，其特征在于，步骤6中，所述人体温度值为人体温度信息中所有温度值的平均值。
4.根据权利要求2所述抗外界环境温度干扰的人体温度检测方法，其特征在于，步骤6中，所述人体温度值以语音播报的形式输出。
5.根据权利要求1或2或3或4所述抗外界环境温度干扰的人体温度检测方法，其特征在于，步骤1中，所述感应区为红外感应区。
6.根据权利要求1或2或3或4所述抗外界环境温度干扰的人体温度检测方法，其特征在于，步骤2中，所述将大气温度信息、大气湿度信息、感应区的第一温度值信息进行聚类组合得到第一数据对象，具体为：
将同一时间采集的大气温度信息、大气湿度信息、感应区的第一温度值信息进行聚类组合得到第一数据对象，其中，大气温度信息、大气湿度信息为该第一数据对象的key。
7.根据权利要求6所述抗外界环境温度干扰的人体温度检测方法，其特征在于，步骤3中，将当前的大气温度信息、大气湿度信息作为第二数据对象的key。
8.根据权利要求7所述抗外界环境温度干扰的人体温度检测方法，其特征在于，步骤4中，将第二数据对象与所有的第一数据对象进行相似度匹配，得到与第二数据对象匹配度最高的第一数据对象，具体为：
将第二数据对象的key与所有的第一数据对象的key进行相似度匹配，得到与第二数据对象匹配度最高的第一数据对象。
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