CN112348801A - 一种红外热成像分析方法、设备和系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例涉及一种红外热成像分析方法、设备和系统，所述方法包括：在单次模式时，对测试对象的当前热成像进行热成像分析，生成第一报告数据；在比对模式时，对测试对象的当前热成像与之前的热成像进行热成像分析和比对，生成第二报告数据；在时段模式时，对测试对象在第一时段内的所有热成像进行连续热成像比对，生成第三报告数据；在三种报告数据中发现了异常时，对测试对象进行增强热成像拍摄，并对拍摄的多张热成像进行分析，生成第四报告数据。并对第一报告数据、第二报告数据或第三报告数据，进行报告数据显示处理。基于本发明实施例对人体进行持续跟踪监测，既不会造成辐射伤害，又能达到随时随身检测的目的。

Description

一种红外热成像分析方法、设备和系统

技术领域

本发明涉及红外热成像技术领域，特别涉及一种红外热成像分析方法、设备和系统。

背景技术

热成像技术(Thermography)是利用红外辐射照相原理研究体表温度分布状态的一种现代物理学检测技术。当人体某一部位出现组织变异时,该部位组织内部细胞会变得更加活跃、释放更多热量，从而导致该部位表皮温度较周围部位表皮温度的温差增大。我们常用以下手段进行身体组织检查：X射线照射检查，灰阶超声检查又称B超检查(B-scanultrasonography)，电子计算机断层扫描(Computed Tomography，CT)检查。这三种检查方式，一方面X射线照射检查与CT检查对人体会产生电离辐射，影响人体正常机能，不适合频繁使用；另一方面，三种检查手段都需要配置不易携带的专业检查设备，也无法达到对人体进行跟踪监测的目的。

发明内容

本发明的目的，就是针对现有技术的缺陷，提供一种红外热成像分析方法、设备和系统，通过对人体表皮某指定位置与其周边位置的相对温度进行温差特征识别，可以得到对应的分析报告；基于本发明实施例对人体进行持续跟踪监测，既不会造成辐射伤害，又能够达到随时随身检测的目的。

为实现上述目的，本发明实施例第一方面提供了一种红外热成像分析方法，所述方法用于红外热成像分析系统；所述红外热成像分析系统包括红外热成像分析设备和红外热成像分析服务器；将所述红外热成像分析设备做为第一设备，将所述红外热成像分析服务器做为第一服务器；所述方法包括：

所述第一设备获取第一模式数据；所述第一模式数据包括单次模式、比对模式和时段模式；

当所述第一模式数据为所述单次模式时，所述第一设备对测试对象进行第一热成像拍摄处理，生成第一热成像数据，并向所述第一服务器发送所述第一热成像数据；所述第一服务器对所述第一热成像数据进行第一热成像分析处理，生成第一报告数据，并向所述第一设备发送所述第一报告数据；

当所述第一模式数据为所述比对模式时，所述第一设备获取比对标签数据；所述第一设备对所述测试对象进行第二热成像拍摄处理，生成第二热成像数据；所述第一设备向所述第一服务器发送所述比对标签数据和所述第二热成像数据；所述第一服务器根据所述比对标签数据和所述第二热成像数据，进行第二热成像分析处理，生成第二报告数据，并向所述第一设备发送所述第二报告数据；

当所述第一模式数据为所述时段模式时，所述第一设备获取起始标签数据和结束标签数据；所述第一设备向所述第一服务器发送所述起始标签数据和所述结束标签数据；所述第一服务器根据所述起始标签数据和所述结束标签数据，进行第三热成像分析处理，生成第三报告数据，并向所述第一设备发送所述第三报告数据；

所述第一设备对接收自所述第一服务器的所述第一报告数据、所述第二报告数据或所述第三报告数据，进行报告数据显示处理。

优选的，所述当所述第一模式数据为所述单次模式时，所述第一设备对测试对象进行第一热成像拍摄处理，生成第一热成像数据，并向所述第一服务器发送所述第一热成像数据；所述第一服务器对所述第一热成像数据进行第一热成像分析处理，生成第一报告数据，并向所述第一设备发送所述第一报告数据，具体包括：

当所述第一模式数据为所述单次模式时，

所述第一设备按预设的第一拍摄距离，对所述测试对象的第一表皮位置进行热成像拍摄处理，生成所述第一热成像数据；

所述第一设备向所述第一服务器发送所述第一热成像数据；

所述第一服务器对所述第一热成像数据进行数据存储处理，生成与所述测试对象对应的存储热成像数据；

所述第一服务器使用第一分析模型，对所述第一热成像数据组进行第一模型分析处理，生成第一分析数据；所述第一分析模型为第一人工智能热成像分析模型；

所述第一服务器根据预设的单次分析报告模板和所述第一分析数据，进行单次分析报告处理，生成所述第一报告数据，并将所述第一报告数据向所述第一设备进行第一报告发送处理。

优选的，所述当所述第一模式数据为所述比对模式时，所述第一设备获取比对标签数据；所述第一设备对所述测试对象进行第二热成像拍摄处理，生成第二热成像数据；所述第一设备向所述第一服务器发送所述比对标签数据和所述第二热成像数据；所述第一服务器根据所述比对标签数据和所述第二热成像数据，进行第二热成像分析处理，生成第二报告数据，并向所述第一设备发送所述第二报告数据，具体包括：

当所述第一模式数据为所述比对模式时，

所述第一设备进行比对标签获取处理，生成所述比对标签数据；

所述第一设备按所述第一拍摄距离，对所述测试对象的所述第一表皮位置进行热成像拍摄处理，生成所述第二热成像数据；

所述第一设备将所述比对标签数据和所述第二热成像数据向所述第一服务器进行发送；

所述第一服务器对所述第二热成像数据进行数据存储处理，生成与所述测试对象对应的所述存储热成像数据；

所述第一服务器从与所述测试对象对应的多个所述存储热成像数据中，选择与所述比对标签数据对应的所述存储热成像数据，做为第三热成像数据；

所述第一服务器将所述第二热成像数据和所述第三热成像数据，组成第一热成像数据组；

所述第一服务器使用第二分析模型，对所述第一热成像数据组进行第二模型分析处理，生成第二分析数据；所述第二分析模型为第二人工智能热成像分析模型；

所述第一服务器根据预设的比对分析报告模板和所述第二分析数据，进行比对分析报告处理，生成所述第二报告数据，并将所述第二报告数据向所述第一设备进行第二报告发送处理。

优选的，所述当所述第一模式数据为所述时段模式时，所述第一设备获取起始标签数据和结束标签数据；所述第一设备向所述第一服务器发送所述起始标签数据和所述结束标签数据；所述第一服务器根据所述起始标签数据和所述结束标签数据，进行第三热成像分析处理，生成第三报告数据，并向所述第一设备发送所述第三报告数据，具体包括：

当所述第一模式数据为所述时段模式时，

所述第一设备进行时段起始与结束标签获取处理，生成所述起始标签数据和所述结束标签数据；

所述第一设备将所述起始标签数据和所述结束标签数据向所述第一服务器进行发送；

所述第一服务器从与所述测试对象对应的多个所述存储热成像数据中，以所述起始标签数据为第一时段的起始时间、以所述结束标签数据为所述第一时段的结束时间，按顺序提取所述第一时段内的所有所述存储热成像数据生成第一存储热成像数据组；

所述第一服务器使用第三分析模型，对所述第一存储热成像数据组进行第三模型分析处理，生成第三分析数据；所述第三分析模型为第三人工智能热成像分析模型；

所述第一服务器根据预设的时段分析报告模板和所述第三分析数据，进行时段分析报告处理，生成所述第三报告数据，并将所述第三报告数据向所述第一设备进行第三报告发送处理。

优选的，当所述第一设备接收自所述第一服务器的所述第一报告数据中的所述第一分析数据满足预设的异常数据集合时，或当所述第一设备接收自所述第一服务器的所述第二报告数据中的所述第二分析数据满足所述异常数据集合时，或当所述第一设备接收自所述第一服务器的所述第三报告数据中的所述第三分析数据满足所述异常数据集合时，所述方法还包括：

所述第一设备按所述第一拍摄距离，对与所述第一表皮位置相关的多个第二表皮位置，分别进行热成像拍摄，生成多个第四热成像数据，并由所有所述第四热成像数据组成第四热成像数据集合；其中，所述第二表皮位置至少包括相对于所述第一表皮位置的左侧表皮位置、相对于所述第一表皮位置的右侧表皮位置、相对于所述第一表皮位置的上方表皮位置和相对于所述第一表皮位置的下方表皮位置；

所述第一设备向所述第一服务器发送所述第四热成像数据集合；

所述第一服务器使用第四分析模型，对所述第四热成像数据集合进行第四模型分析处理，生成第四分析数据；所述第四分析模型为第四人工智能热成像分析模型；

所述第一服务器根据预设的加强分析报告模板和所述第四分析数据，进行加强分析报告处理，生成第四报告数据，并将所述第四报告数据向所述第一设备进行第四报告发送处理；

所述第一设备对所述第四报告数据，进行报告数据显示处理。

本发明实施例第二方面提供了一种红外热成像分析设备，所述设备包括：主控模块、存储模块、红外成像模块、通讯模块和显示模块；

所述主控模块用于从所述存储模块中获取第一模式数据；其中，所述第一模式数据包括单次模式、比对模式和时段模式；

所述主控模块还用于当所述第一模式数据为所述单次模式时，调用所述红外成像模块，对测试对象的第一表皮位置进行第一热成像拍摄处理，生成第一热成像数据，并调用所述通讯模块，向红外热成像分析服务器发送所述第一热成像数据；所述通讯模块还用于接收来自于所述红外热成像分析服务器的第一报告数据，并向所述主控模块发送所述第一报告数据；所述主控模块还用于调用所述显示模块，对所述第一报告数据进行报告数据显示处理；其中，所述第一报告数据包括第一分析数据；

所述主控模块还用于当所述第一模式数据为所述比对模式时，从所述存储模块中获取比对标签数据，并对所述测试对象的所述第一表皮位置进行第二热成像拍摄处理，生成第二热成像数据，再调用所述通讯模块向所述红外热成像分析服务器发送所述比对标签数据和所述第二热成像数据；所述通讯模块还用于接收来自于所述红外热成像分析服务器的第二报告数据，并向所述主控模块发送所述第二报告数据；所述主控模块还用于调用所述显示模块，对所述第二报告数据进行报告数据显示处理；其中，所述第二报告数据包括第二分析数据；

所述主控模块还用于当所述第一模式数据为所述时段模式时，从所述存储模块中获取起始标签数据和结束标签数据，并调用所述通讯模块向所述红外热成像分析服务器发送所述起始标签数据和所述结束标签数据；所述通讯模块还用于接收来自于所述红外热成像分析服务器的第三报告数据，并向所述主控模块发送所述第三报告数据；所述主控模块还用于调用所述显示模块，对所述第三报告数据进行报告数据显示处理；其中，所述第三报告数据包括第三分析数据；

所述主控模块还用于从所述存储模块中获取异常数据集合；

所述主控模块还用于当所述第一分析数据满足所述异常数据集合时，或当所述第二分析数据满足所述异常数据集合时，或当所述第三分析数据满足所述异常数据集合时，调用所述红外成像模块，对与所述第一表皮位置相关的多个第二表皮位置，分别进行热成像拍摄处理，生成多个第四热成像数据，并将所有所述第四热成像数据组成第四热成像数据集合，再调用所述通讯模块，向所述红外热成像分析服务器发送所述第四热成像数据集合；所述通讯模块还用于接收来自于所述红外热成像分析服务器的第四报告数据，并向所述主控模块发送所述第四报告数据；所述主控模块还用于调用所述显示模块，对所述第四报告数据进行报告数据显示处理；其中，所述第二表皮位置至少包括相对于所述第一表皮位置的左侧表皮位置、相对于所述第一表皮位置的右侧表皮位置、相对于所述第一表皮位置的上方表皮位置和相对于所述第一表皮位置的下方表皮位置；

所述存储模块用于存储所述第一模式数据、所述比对标签数据、所述起始标签数据、所述结束标签数据和所述异常数据集合。

本发明实施例第三方面提供了一种红外热成像分析系统，所述系统包括：红外热成像分析设备和红外热成像分析服务器；

所述红外热成像分析设备用于从本地获取第一模式数据；所述第一模式数据包括单次模式、比对模式和时段模式；

所述红外热成像分析设备还用于当所述第一模式数据为所述单次模式时，按预设的第一拍摄距离，对测试对象的第一表皮位置进行热成像拍摄处理，生成所述第一热成像数据；并向所述红外热成像分析服务器发送所述第一热成像数据；

所述红外热成像分析服务器用于对所述第一热成像数据进行数据存储处理，生成与所述测试对象对应的存储热成像数据；并使用第一分析模型，对所述第一热成像数据组进行第一模型分析处理，生成第一分析数据；接着根据本地的单次分析报告模板和所述第一分析数据，进行单次分析报告处理，生成所述第一报告数据；最后将所述第一报告数据向所述红外热成像分析设备进行第一报告发送处理；其中，所述第一分析模型为第一人工智能热成像分析模型；

所述红外热成像分析设备还用于对所述第一报告数据进行报告数据显示处理；

所述红外热成像分析设备还用于当所述第一模式数据为所述比对模式时，进行比对标签获取处理，生成所述比对标签数据；并按所述第一拍摄距离，对所述测试对象的所述第一表皮位置进行热成像拍摄处理，生成所述第二热成像数据；接着向所述红外热成像分析服务器发送所述比对标签数据和所述第二热成像数据；

所述红外热成像分析服务器还用于对所述第二热成像数据进行数据存储处理，生成与所述测试对象对应的所述存储热成像数据；并从与所述测试对象对应的多个所述存储热成像数据中，选择与所述比对标签数据对应的所述存储热成像数据，做为第三热成像数据；接着将所述第二热成像数据和所述第三热成像数据，组成第一热成像数据组；然后使用第二分析模型，对所述第一热成像数据组进行第二模型分析处理，生成第二分析数据；再根据本地的比对分析报告模板和所述第二分析数据，进行比对分析报告处理，生成所述第二报告数据；最后向所述红外热成像分析设备发送所述第二报告数据；其中，所述第二分析模型为第二人工智能热成像分析模型；

所述红外热成像分析设备还用于对所述第二报告数据进行报告数据显示处理；

所述红外热成像分析设备还用于当所述第一模式数据为所述时段模式时，进行时段起始与结束标签获取处理，生成所述起始标签数据和所述结束标签数据；并向所述红外热成像分析服务器发送所述起始标签数据和所述结束标签数据；

所述红外热成像分析服务器还用于从与所述测试对象对应的多个所述存储热成像数据中，以所述起始标签数据为第一时段的起始时间、以所述结束标签数据为所述第一时段的结束时间，按顺序提取所述第一时段内的所有所述存储热成像数据生成第一存储热成像数据组；接着使用第三分析模型，对所述第一存储热成像数据组进行第三模型分析处理，生成第三分析数据；再根据本地的时段分析报告模板和所述第三分析数据，进行时段分析报告处理，生成所述第三报告数据；最后向所述红外热成像分析设备发送所述第三报告数据；

所述红外热成像分析设备还用于对所述第三报告数据进行报告数据显示处理；

所述红外热成像分析设备还用于从本地获取异常数据集合；

所述红外热成像分析设备还用于当所述第一分析数据满足所述异常数据集合时，或当所述第二分析数据满足所述异常数据集合时，或当所述第三分析数据满足所述异常数据集合时，对与所述第一表皮位置相关的多个第二表皮位置，分别进行热成像拍摄处理，生成多个第四热成像数据，并将所有所述第四热成像数据组成第四热成像数据集合；再向所述红外热成像分析服务器发送所述第四热成像数据集合；

所述红外热成像分析服务器还用于使用第四分析模型，对所述第四热成像数据集合进行第四模型分析处理，生成第四分析数据；接着根据本地加强分析报告模板和所述第四分析数据，进行加强分析报告处理，生成所述第四报告数据；最后向所述红外热成像分析设备发送所述第四报告数据；其中，所述第二表皮位置至少包括相对于所述第一表皮位置的左侧表皮位置、相对于所述第一表皮位置的右侧表皮位置、相对于所述第一表皮位置的上方表皮位置和相对于所述第一表皮位置的下方表皮位置；所述第四分析模型为第四人工智能热成像分析模型；

所述红外热成像分析设备还用于对所述第四报告数据，进行报告数据显示处理。

本发明实施例提供一种红外热成像分析方法、设备和系统，通过对人体表皮某指定位置与其周边位置的相对温度进行温差特征识别，可以得到对应的分析报告；基于本发明实施例对人体进行持续跟踪监测，因为不用对皮肤表面进行电子射线照射，所以不会对人体造成辐射伤害；又因为，成熟的红外成像模块体积都很小、很轻便，红外热成像分析设备很方便随身携带，所以也解决了使用常规X射线、B超和CT设备无法随时随身检测的问题。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的一种红外热成像分析方法示意图；

图2为本发明实施例二提供的一种红外热成像分析设备的模块结构图；

图3为本发明实施例三提供的一种红外热成像分析系统的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例，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。

本发明实施例一提供一种红外热成像分析方法，该方法应用于红外热成像分析系统；此处，红外热成像分析系统包括红外热成像分析设备和红外热成像分析服务器；图1为本发明实施例一提供的一种红外热成像分析方法示意图，在图1中，第一设备为红外热成像分析设备，第一服务器为红外热成像分析服务器；如图1所示，本方法主要包括如下步骤：

步骤1，第一设备获取第一模式数据；

其中，第一模式数据包括单次模式、比对模式和时段模式。

具体的，第一设备从本地存储介质中获取第一模式数据。

此处，热成像模块为集成了热成像处理芯片组的支持红外摄像的装置，第一设备为集成了热成像模块的终端设备或者服务器，例如，带有热成像处理模块的电子头带、带有热成像处理模块的便携电子检测仪、带有热成像处理模块的计算机或服务器等；还可以为外接热成像处理模块的终端设备组合，例如手机+支持红外摄像的摄像头、移动终端+支持红外摄像的摄像头、平板电脑+支持红外摄像的摄像头等。

步骤2，当第一模式数据为单次模式时，第一设备对测试对象进行第一热成像拍摄处理，生成第一热成像数据，并向第一服务器发送第一热成像数据；第一服务器对第一热成像数据进行第一热成像分析处理，生成第一报告数据，并向第一设备发送第一报告数据；

这里，当第一模式数据为单次模式时，本发明实施例方法会通过服务器对第一热成像数据进行特征温差识别；

具体包括：步骤21，当第一模式数据为单次模式时，第一设备按预设的第一拍摄距离，对测试对象的第一表皮位置进行热成像拍摄处理，生成第一热成像数据；

此处，第一拍摄距离存储在第一设备的本地存储介质内；第一表皮位置为指定的拍摄位置；

这里，第一表皮位置的中心点就是期望通过本发明实施例方法进行检测的部位中心点；

例如，第一拍摄距离为10厘米，第一表皮位置为乳房的乳晕位置，则在距离乳晕中心点10厘米处对乳晕进行热成像拍摄，得到的第一热成像数据为乳晕及周边位置的热成像；

步骤22，第一设备向第一服务器发送第一热成像数据；

这里，第一设备与第一服务器通过广域网或者局域网进行连接，可以通过有线通讯方式现，也可以通过无线通讯方式实现，还可以通过有线与无线结合的通讯方式实现；

步骤23，第一服务器对第一热成像数据进行数据存储处理，生成与测试对象对应的存储热成像数据；

这里，第一服务器对每个测试对象的热成像数据都会进行存储备份处理，以便用于比对；另外，第一服务器还提供热成像数据显示功能，支持对接收到的第一热成像数据进行显示；

步骤24，第一服务器使用第一分析模型，对第一热成像数据组进行第一模型分析处理，生成第一分析数据；

其中，第一分析模型为第一人工智能热成像分析模型；

例如，第一人工智能热成像分析模型对第一热成像数据进行第一特征温差识别，当发现第一热成像数据中指定特征点间的温差不满足正常温差范围时，生成的第一分析数据为异常信息；当发现第一热成像数据中指定特征点间的温差满足正常温差范围时，生成的第一分析数据为正常信息；

步骤25，第一服务器根据预设的单次分析报告模板和第一分析数据，进行单次分析报告处理，生成第一报告数据，并将第一报告数据向第一设备进行第一报告发送处理；

此处，单次分析报告模板可以存储在第一服务器本地，也可以存储在与第一服务器连接的其他存储介质中；

这里，将第一分析数据做为输入参数，对报告模板内对应的元素进行填充后，生成格式为单次分析报告格式的第一报告数据；这里，还可以结合热成像原始数据也就是第一热成像数据和或测试对象的个人数据对报告模板内对应的元素进行丰富。

步骤3，当第一模式数据为比对模式时，第一设备获取比对标签数据；第一设备对测试对象进行第二热成像拍摄处理，生成第二热成像数据；第一设备向第一服务器发送比对标签数据和第二热成像数据；第一服务器根据比对标签数据和第二热成像数据，进行第二热成像分析处理，生成第二报告数据，并向第一设备发送第二报告数据；

这里，当第一模式数据为比对模式时，本发明实施例方法会对第二热成像数据与其比对热成像数据进行特征温差比对识别；

具体包括：步骤31，当第一模式数据为比对模式时，第一设备进行比对标签获取处理，生成比对标签数据；

此处，比对标签数据存储在第一设备的本地存储介质内；比对标签数据默认为前一次上传第一服务器的热成像数据；

这里，第一设备可以从本地存储介质读取默认的比对标签数据；第一设备还可以向用户提供第一服务器上存储的所有与测试对象有关的热成像数据列表，由用户选择其中一个热成像数据的标识对比对标签数据进行更新；

步骤32，第一设备按第一拍摄距离，对测试对象的第一表皮位置进行热成像拍摄处理，生成第二热成像数据；

这里，与步骤21近似，不做进一步赘述；

步骤33，第一设备将比对标签数据和第二热成像数据向第一服务器进行发送；

步骤34，第一服务器对第二热成像数据进行数据存储处理，生成与测试对象对应的存储热成像数据；

例如，第一设备已经连续30天上传热成像数据，且每天上传1个热成像数据，则第一服务器上已经存储了30个存储热成像数据，第二热成像数据在存储后自动变为第31个存储热成像数据；

步骤35，第一服务器从与测试对象对应的多个存储热成像数据中，选择与比对标签数据对应的存储热成像数据，做为第三热成像数据；

例如，第一服务器上在步骤34后已经存储了31个存储热成像数据，其中第二热成像数据为第31个存储热成像数据，比对标签数据为默认值、即前一次上传第一服务器的热成像数据，则第三热成像数据应为第30个存储热成像数据；

步骤36，第一服务器将第二热成像数据和第三热成像数据，组成第一热成像数据组；

步骤37，第一服务器使用第二分析模型，对第一热成像数据组进行第二模型分析处理，生成第二分析数据；

其中，第二分析模型为第二人工智能热成像分析模型；

例如，第二人工智能热成像分析模型对第二热成像数据和第三热成像数据进行第二特征温差识别，当发现第二热成像数据和第三热成像数据中同样位置的特征点间的温差不满足正常温差范围时，生成的第二分析数据为异常信息；当发现第二热成像数据和第三热成像数据中同样位置的特征点间的温差满足正常温差范围时，生成的第二分析数据为正常信息；

步骤38，第一服务器根据预设的比对分析报告模板和第二分析数据，进行比对分析报告处理，生成第二报告数据，并将第二报告数据向第一设备进行第二报告发送处理。

此处，比对分析报告模板可以存储在第一服务器本地，也可以存储在与第一服务器连接的其他存储介质中；

这里，将第二分析数据做为输入参数，对报告模板内对应的元素进行填充后，生成格式为比对分析报告格式的第二报告数据；这里，还可以结合热成像原始数据也就是第二热成像数据和第三热成像数据，和或测试对象的个人数据对报告模板内对应的元素进行丰富。

步骤4，当第一模式数据为时段模式时，第一设备获取起始标签数据和结束标签数据；第一设备向第一服务器发送起始标签数据和结束标签数据；第一服务器根据起始标签数据和结束标签数据，进行第三热成像分析处理，生成第三报告数据，并向第一设备发送第三报告数据；

这里，当第一模式数据为时段模式时，本发明实施例方法会对以起始标签数据和结束标签数据设定的某个时段内的所有热成像数据，进行特征温差士别；

具体包括：步骤41，当第一模式数据为时段模式时，第一设备进行时段起始与结束标签获取处理，生成起始标签数据和结束标签数据；

此处，起始标签数据和结束标签数据存储在第一设备的本地存储介质内；

这里，起始标签数据默认为第一服务器上存储的所有与测试对象有关的热成像数据列表中的第一个热成像数据标识，结束标签数据默认为表中的最后一个热成像数据标识；第一设备可以直接使用起始标签数据和结束标签数据的默认值；第一设备还可以向用户提供热成像数据列表，并由用户选择其中两个热成像数据的标识对起始标签数据和结束标签数据进行修改；

步骤42，第一设备将起始标签数据和结束标签数据向第一服务器进行发送；

步骤43，第一服务器从与测试对象对应的多个存储热成像数据中，以起始标签数据为第一时段的起始时间、以结束标签数据为第一时段的结束时间，按顺序提取第一时段内的所有存储热成像数据生成第一存储热成像数据组；

例如，第一设备已经连续30天上传热成像数据，且每天上传1个热成像数据，第一服务器上已经存储了30个存储热成像数据，起始标签数据为2，结束标签数据为28，第一时段为2-28，则第一存储热成像数据组中包括27个存储热成像数据，依次为第2、3、……28个存储热成像数据；

步骤44，第一服务器使用第三分析模型，对第一存储热成像数据组进行第三模型分析处理，生成第三分析数据；

其中，第三分析模型为第三人工智能热成像分析模型；

例如，第三人工智能热成像分析模型对第2个到第28个存储热成像数据进行第三特征温差识别，当发现第2个到第28个存储热成像数据中同样位置的特征点间的温差不满足正常温差范围时，生成的第三分析数据为异常信息；当发现第2个到第28个存储热成像数据中同样位置的特征点间的温差满足正常温差范围时，生成的第三分析数据为正常信息；

步骤45，第一服务器根据预设的时段分析报告模板和第三分析数据，进行时段分析报告处理，生成第三报告数据，并将第三报告数据向第一设备进行第三报告发送处理。

此处，时段分析报告模板可以存储在第一服务器本地，也可以存储在与第一服务器连接的其他存储介质中；

这里，将第三分析数据做为输入参数，对报告模板内对应的元素进行填充后，生成格式为时段分析报告格式的第三报告数据；这里，还可以结合热成像原始数据也就是第一存储热成像数据组，和或测试对象的个人数据对报告模板内对应的元素进行丰富。

步骤5，第一设备对接收自第一服务器的第一报告数据、第二报告数据或第三报告数据，进行报告数据显示处理。

这里，当第一模式数据为单次模式时，第一设备对第一报告数据进行第一报告数据显示处理；当第一模式数据为比对模式时，第一设备对第二报告数据进行第二报告数据显示处理；当第一模式数据为时段模式时，第一设备对第三报告数据进行第三报告数据显示处理。

步骤6，当第一分析数据满足预设的异常数据集合时，或当第二分析数据满足异常数据集合时，或当第三分析数据满足异常数据集合时，第一设备进行增强热成像分析处理；

这里，第一分析数据满足预设的异常数据集合，或第二分析数据满足异常数据集合，或第三分析数据满足异常数据集合时，说明测试对象第一表皮位置对应的部位有异常，继而对其进行增强热成像分析处理，是指对测试对象第一表皮位置周围的多个位置进行热成像拍摄生成多个新的热成像数据，并对新拍摄的热成像数据进行分析，得出第一表皮位置异常发热点的皮下深度与大小；

具体包括：步骤61，当第一分析数据满足预设的异常数据集合时，或当第二分析数据满足异常数据集合时，或当第三分析数据满足异常数据集合时，第一设备按第一拍摄距离，对与第一表皮位置相关的多个第二表皮位置，分别进行热成像拍摄，生成多个第四热成像数据，并由所有第四热成像数据组成第四热成像数据集合；

其中，第二表皮位置至少包括相对于第一表皮位置的左侧表皮位置、相对于第一表皮位置的右侧表皮位置、相对于第一表皮位置的上方表皮位置和相对于第一表皮位置的下方表皮位置；

此处，异常数据集合存储在第一设备本地的存储介质内；异常数据集合包括了所有异常信息；

例如，第一拍摄距离为10厘米，第一表皮位置为乳房的乳晕位置，从第一服务器返回的分析数据满足异常数据集合，则4个第二表皮位置分别为：以乳晕中心点为右边界中心的第一表皮左侧位置、以乳晕中心点为左边界中心的第一表皮右侧位置、以乳晕中心点为下边界中心的第一表皮上方位置和以乳晕中心点为上边界中心的第一表皮下方位置；4个第四热成像数据分别为：在距离第一表皮左侧位置中心点10厘米处对乳晕左侧进行热成像拍摄得到的第一表皮左侧位置热成像数据、在距离第一表皮右侧位置中心点10厘米处对乳晕右侧进行热成像拍摄得到的第一表皮右侧位置热成像数据、在距离第一表皮上方位置中心点10厘米处对乳晕上方进行热成像拍摄得到的第一表皮上方位置热成像数据和在距离第一表皮下方位置中心点10厘米处对乳晕下方进行热成像拍摄得到的第一表皮下方位置热成像数据；

步骤62，第一设备向第一服务器发送第四热成像数据集合；

步骤63，第一服务器使用第四分析模型，对第四热成像数据集合进行第四模型分析处理，生成第四分析数据；

其中，第四分析模型为第四人工智能热成像分析模型；

例如，第四人工智能热成像分析模型根据第一表皮左侧、右侧、上方和下方位置热成像数据中的特征点与乳晕中心点之间的温差，进行异常发热组织位置识别处理和异常发热组织形状处理，由此生成的第四分析数据包括组织位置信息与组织大小信息；

步骤64，第一服务器根据预设的加强分析报告模板和第四分析数据，进行加强分析报告处理，生成第四报告数据，并将第四报告数据向第一设备进行第四报告发送处理；

此处，加强分析报告模板可以存储在第一服务器本地，也可以存储在与第一服务器连接的其他存储介质中；

这里，将第四分析数据做为输入参数，对报告模板内对应的元素进行填充后，生成格式为加强分析报告格式的第四报告数据；这里，还可以结合热成像原始数据也就是第一表皮左侧、右侧、上方和下方位置热成像数据，和或测试对象的个人数据对报告模板内对应的元素进行丰富；

步骤65，第一设备对第四报告数据，进行报告数据显示处理。

图2为本发明实施例二提供的一种红外热成像分析设备的模块结构图，该设备可以为前述第一设备，也可以为能够使得前述第一设备实现本发明实施例提供的方法的设备，例如该设备可以是前述第一设备的装置或芯片系统。如图2所示，红外热成像分析设备200包括：

主控模块201用于从存储模块202中获取第一模式数据；其中，第一模式数据包括单次模式、比对模式和时段模式。

主控模块201还用于当第一模式数据为单次模式时，调用红外成像模块203，对测试对象的第一表皮位置进行第一热成像拍摄处理，生成第一热成像数据，并调用通讯模块204，向红外热成像分析服务器发送第一热成像数据；通讯模块204还用于接收来自于红外热成像分析服务器的第一报告数据，并向主控模块201发送第一报告数据；主控模块201还用于调用显示模块205，对第一报告数据进行报告数据显示处理；其中，第一报告数据包括第一分析数据。

主控模块201还用于当第一模式数据为比对模式时，从存储模块202中获取比对标签数据，并对测试对象的第一表皮位置进行第二热成像拍摄处理，生成第二热成像数据，再调用通讯模块204向红外热成像分析服务器发送比对标签数据和第二热成像数据；通讯模块204还用于接收来自于红外热成像分析服务器的第二报告数据，并向主控模块201发送第二报告数据；主控模块201还用于调用显示模块205，对第二报告数据进行报告数据显示处理；其中，第二报告数据包括第二分析数据。

主控模块201还用于当第一模式数据为时段模式时，从存储模块202中获取起始标签数据和结束标签数据，并调用通讯模块204向红外热成像分析服务器发送起始标签数据和结束标签数据；通讯模块204还用于接收来自于红外热成像分析服务器的第三报告数据，并向主控模块201发送第三报告数据；主控模块201还用于调用显示模块205，对第三报告数据进行报告数据显示处理；其中，第三报告数据包括第三分析数据。

主控模块201还用于从存储模块202中获取异常数据集合。

主控模块201还用于当第一分析数据满足异常数据集合时，或当第二分析数据满足异常数据集合时，或当第三分析数据满足异常数据集合时，调用红外成像模块203，对与第一表皮位置相关的多个第二表皮位置，分别进行热成像拍摄处理，生成多个第四热成像数据，并将所有第四热成像数据组成第四热成像数据集合，再调用通讯模块204，向红外热成像分析服务器发送第四热成像数据集合；通讯模块204还用于接收来自于红外热成像分析服务器的第四报告数据，并向主控模块201发送第四报告数据；主控模块201还用于调用显示模块205，对第四报告数据进行报告数据显示处理；其中，第二表皮位置至少包括相对于第一表皮位置的左侧表皮位置、相对于第一表皮位置的右侧表皮位置、相对于第一表皮位置的上方表皮位置和相对于第一表皮位置的下方表皮位置。

存储模块202用于存储第一模式数据、比对标签数据、起始标签数据、结束标签数据和异常数据集合。

本发明实施例二提供的一种红外热成像分析设备，可以执行实施例一的方法实施例中的方法步骤，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

需要说明的是，应理解以上设备的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，主控模块可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述设备的某一个处理元件调用并执行以上确定模块的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所描述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。

例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，或，一个或多个数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(System-on-a-chip，SOC)的形式实现。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。该计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行该计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所描述的流程或功能。上述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。上述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，上述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线路(Digital Subscriber Line，DSL))或无线(例如红外、无线、蓝牙、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。上述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。上述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(solid state disk，SSD))等。

图3为本发明实施例三提供的一种红外热成像分析系统的结构示意图，如图3所示，本系统主要包括：红外热成像分析设备301和红外热成像分析服务器302；

红外热成像分析设备301用于从本地获取第一模式数据；其中，第一模式数据包括单次模式、比对模式和时段模式。

红外热成像分析设备301还用于当第一模式数据为单次模式时，按预设的第一拍摄距离，对测试对象的第一表皮位置进行热成像拍摄处理，生成第一热成像数据；并向红外热成像分析服务器302发送第一热成像数据。

红外热成像分析服务器302用于对第一热成像数据进行数据存储处理，生成与测试对象对应的存储热成像数据；并使用第一分析模型，对第一热成像数据组进行第一模型分析处理，生成第一分析数据；接着根据本地的单次分析报告模板和第一分析数据，进行单次分析报告处理，生成第一报告数据；最后将第一报告数据向红外热成像分析设备301进行第一报告发送处理；其中，第一分析模型为第一人工智能热成像分析模型。

红外热成像分析设备301还用于对第一报告数据进行报告数据显示处理。

红外热成像分析设备301还用于当第一模式数据为比对模式时，进行比对标签获取处理，生成比对标签数据；并按第一拍摄距离，对测试对象的第一表皮位置进行热成像拍摄处理，生成第二热成像数据；接着向红外热成像分析服务器302发送比对标签数据和第二热成像数据。

红外热成像分析服务器302还用于对第二热成像数据进行数据存储处理，生成与测试对象对应的存储热成像数据；并从与测试对象对应的多个存储热成像数据中，选择与比对标签数据对应的存储热成像数据，做为第三热成像数据；接着将第二热成像数据和第三热成像数据，组成第一热成像数据组；然后使用第二分析模型，对第一热成像数据组进行第二模型分析处理，生成第二分析数据；再根据本地的比对分析报告模板和第二分析数据，进行比对分析报告处理，生成第二报告数据；最后向红外热成像分析设备301发送第二报告数据；其中，第二分析模型为第二人工智能热成像分析模型。

红外热成像分析设备301还用于对第二报告数据进行报告数据显示处理。

红外热成像分析设备301还用于当第一模式数据为时段模式时，进行时段起始与结束标签获取处理，生成起始标签数据和结束标签数据；并向红外热成像分析服务器302发送起始标签数据和结束标签数据。

红外热成像分析服务器302还用于从与测试对象对应的多个存储热成像数据中，以起始标签数据为第一时段的起始时间、以结束标签数据为第一时段的结束时间，按顺序提取第一时段内的所有存储热成像数据生成第一存储热成像数据组；接着使用第三分析模型，对第一存储热成像数据组进行第三模型分析处理，生成第三分析数据；再根据本地的时段分析报告模板和第三分析数据，进行时段分析报告处理，生成第三报告数据；最后向红外热成像分析设备301发送第三报告数据。

红外热成像分析设备301还用于对第三报告数据进行报告数据显示处理。

红外热成像分析设备301还用于从本地获取异常数据集合。

红外热成像分析设备301还用于当第一分析数据满足异常数据集合时，或当第二分析数据满足异常数据集合时，或当第三分析数据满足异常数据集合时，对与第一表皮位置相关的多个第二表皮位置，分别进行热成像拍摄处理，生成多个第四热成像数据，并将所有第四热成像数据组成第四热成像数据集合；再向红外热成像分析服务器302发送第四热成像数据集合。

红外热成像分析服务器302还用于使用第四分析模型，对第四热成像数据集合进行第四模型分析处理，生成第四分析数据；接着根据本地加强分析报告模板和第四分析数据，进行加强分析报告处理，生成第四报告数据；最后向红外热成像分析设备301发送第四报告数据；其中，第二表皮位置至少包括相对于第一表皮位置的左侧表皮位置、相对于第一表皮位置的右侧表皮位置、相对于第一表皮位置的上方表皮位置和相对于第一表皮位置的下方表皮位置；第四分析模型为第四人工智能热成像分析模型。

红外热成像分析设备301还用于对第四报告数据，进行报告数据显示处理。

本发明实施例三提供的一种红外热成像分析系统，可以执行实施例一的方法实施例中的方法步骤，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

本发明实施例提供一种红外热成像分析方法、设备和系统，通过对人体表皮某指定位置与其周边位置的相对温度进行温差特征识别，可以得到对应的分析报告；基于本发明实施例对人体进行持续跟踪监测，因为不用对皮肤表面进行电子射线照射，所以不会对人体造成辐射伤害；又因为，成熟的红外成像模块体积都很小、很轻便，红外热成像分析设备很方便随身携带，所以也解决了使用常规X射线、B超和CT设备无法随时随身检测的问题。

专业人员应该还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种红外热成像分析方法，其特征在于，所述方法用于红外热成像分析系统；所述红外热成像分析系统包括红外热成像分析设备和红外热成像分析服务器；将所述红外热成像分析设备做为第一设备，将所述红外热成像分析服务器做为第一服务器；所述方法包括：

所述第一设备获取第一模式数据；所述第一模式数据包括单次模式、比对模式和时段模式；

当所述第一模式数据为所述单次模式时，所述第一设备对测试对象进行第一热成像拍摄处理，生成第一热成像数据，并向所述第一服务器发送所述第一热成像数据；所述第一服务器对所述第一热成像数据进行第一热成像分析处理，生成第一报告数据，并向所述第一设备发送所述第一报告数据；

当所述第一模式数据为所述比对模式时，所述第一设备获取比对标签数据；所述第一设备对所述测试对象进行第二热成像拍摄处理，生成第二热成像数据；所述第一设备向所述第一服务器发送所述比对标签数据和所述第二热成像数据；所述第一服务器根据所述比对标签数据和所述第二热成像数据，进行第二热成像分析处理，生成第二报告数据，并向所述第一设备发送所述第二报告数据；

当所述第一模式数据为所述时段模式时，所述第一设备获取起始标签数据和结束标签数据；所述第一设备向所述第一服务器发送所述起始标签数据和所述结束标签数据；所述第一服务器根据所述起始标签数据和所述结束标签数据，进行第三热成像分析处理，生成第三报告数据，并向所述第一设备发送所述第三报告数据；

所述第一设备对接收自所述第一服务器的所述第一报告数据、所述第二报告数据或所述第三报告数据，进行报告数据显示处理。

2.根据权利要求1所述的红外热成像分析方法，其特征在于，所述当所述第一模式数据为所述单次模式时，所述第一设备对测试对象进行第一热成像拍摄处理，生成第一热成像数据，并向所述第一服务器发送所述第一热成像数据；所述第一服务器对所述第一热成像数据进行第一热成像分析处理，生成第一报告数据，并向所述第一设备发送所述第一报告数据，具体包括：

当所述第一模式数据为所述单次模式时，

所述第一设备按预设的第一拍摄距离，对所述测试对象的第一表皮位置进行热成像拍摄处理，生成所述第一热成像数据；

所述第一设备向所述第一服务器发送所述第一热成像数据；

所述第一服务器对所述第一热成像数据进行数据存储处理，生成与所述测试对象对应的存储热成像数据；

所述第一服务器使用第一分析模型，对所述第一热成像数据组进行第一模型分析处理，生成第一分析数据；所述第一分析模型为第一人工智能热成像分析模型；

所述第一服务器根据预设的单次分析报告模板和所述第一分析数据，进行单次分析报告处理，生成所述第一报告数据，并将所述第一报告数据向所述第一设备进行第一报告发送处理。

3.根据权利要求2所述的红外热成像分析方法，其特征在于，所述当所述第一模式数据为所述比对模式时，所述第一设备获取比对标签数据；所述第一设备对所述测试对象进行第二热成像拍摄处理，生成第二热成像数据；所述第一设备向所述第一服务器发送所述比对标签数据和所述第二热成像数据；所述第一服务器根据所述比对标签数据和所述第二热成像数据，进行第二热成像分析处理，生成第二报告数据，并向所述第一设备发送所述第二报告数据，具体包括：

当所述第一模式数据为所述比对模式时，

所述第一设备进行比对标签获取处理，生成所述比对标签数据；

所述第一设备按所述第一拍摄距离，对所述测试对象的所述第一表皮位置进行热成像拍摄处理，生成所述第二热成像数据；

所述第一设备将所述比对标签数据和所述第二热成像数据向所述第一服务器进行发送；

所述第一服务器对所述第二热成像数据进行数据存储处理，生成与所述测试对象对应的所述存储热成像数据；

所述第一服务器从与所述测试对象对应的多个所述存储热成像数据中，选择与所述比对标签数据对应的所述存储热成像数据，做为第三热成像数据；

所述第一服务器将所述第二热成像数据和所述第三热成像数据，组成第一热成像数据组；

所述第一服务器使用第二分析模型，对所述第一热成像数据组进行第二模型分析处理，生成第二分析数据；所述第二分析模型为第二人工智能热成像分析模型；

所述第一服务器根据预设的比对分析报告模板和所述第二分析数据，进行比对分析报告处理，生成所述第二报告数据，并将所述第二报告数据向所述第一设备进行第二报告发送处理。

4.根据权利要求2所述的红外热成像分析方法，其特征在于，所述当所述第一模式数据为所述时段模式时，所述第一设备获取起始标签数据和结束标签数据；所述第一设备向所述第一服务器发送所述起始标签数据和所述结束标签数据；所述第一服务器根据所述起始标签数据和所述结束标签数据，进行第三热成像分析处理，生成第三报告数据，并向所述第一设备发送所述第三报告数据，具体包括：

当所述第一模式数据为所述时段模式时，

所述第一设备进行时段起始与结束标签获取处理，生成所述起始标签数据和所述结束标签数据；

所述第一设备将所述起始标签数据和所述结束标签数据向所述第一服务器进行发送；

所述第一服务器从与所述测试对象对应的多个所述存储热成像数据中，以所述起始标签数据为第一时段的起始时间、以所述结束标签数据为所述第一时段的结束时间，按顺序提取所述第一时段内的所有所述存储热成像数据生成第一存储热成像数据组；

所述第一服务器使用第三分析模型，对所述第一存储热成像数据组进行第三模型分析处理，生成第三分析数据；所述第三分析模型为第三人工智能热成像分析模型；

所述第一服务器根据预设的时段分析报告模板和所述第三分析数据，进行时段分析报告处理，生成所述第三报告数据，并将所述第三报告数据向所述第一设备进行第三报告发送处理。

5.根据权利要求1-4所述的红外热成像分析方法，其特征在于，当所述第一设备接收自所述第一服务器的所述第一报告数据中的所述第一分析数据满足预设的异常数据集合时，或当所述第一设备接收自所述第一服务器的所述第二报告数据中的所述第二分析数据满足所述异常数据集合时，或当所述第一设备接收自所述第一服务器的所述第三报告数据中的所述第三分析数据满足所述异常数据集合时，所述方法还包括：

所述第一设备按所述第一拍摄距离，对与所述第一表皮位置相关的多个第二表皮位置，分别进行热成像拍摄，生成多个第四热成像数据，并由所有所述第四热成像数据组成第四热成像数据集合；其中，所述第二表皮位置至少包括相对于所述第一表皮位置的左侧表皮位置、相对于所述第一表皮位置的右侧表皮位置、相对于所述第一表皮位置的上方表皮位置和相对于所述第一表皮位置的下方表皮位置；

所述第一设备向所述第一服务器发送所述第四热成像数据集合；

所述第一服务器使用第四分析模型，对所述第四热成像数据集合进行第四模型分析处理，生成第四分析数据；所述第四分析模型为第四人工智能热成像分析模型；

所述第一服务器根据预设的加强分析报告模板和所述第四分析数据，进行加强分析报告处理，生成第四报告数据，并将所述第四报告数据向所述第一设备进行第四报告发送处理；

所述第一设备对所述第四报告数据，进行报告数据显示处理。

6.一种红外热成像分析设备，其特征在于，所述设备包括：主控模块、存储模块、红外成像模块、通讯模块和显示模块；

所述主控模块用于从所述存储模块中获取第一模式数据；其中，所述第一模式数据包括单次模式、比对模式和时段模式；

所述主控模块还用于当所述第一模式数据为所述单次模式时，调用所述红外成像模块，对测试对象的第一表皮位置进行第一热成像拍摄处理，生成第一热成像数据，并调用所述通讯模块，向红外热成像分析服务器发送所述第一热成像数据；所述通讯模块还用于接收来自于所述红外热成像分析服务器的第一报告数据，并向所述主控模块发送所述第一报告数据；所述主控模块还用于调用所述显示模块，对所述第一报告数据进行报告数据显示处理；其中，所述第一报告数据包括第一分析数据；

所述主控模块还用于当所述第一模式数据为所述比对模式时，从所述存储模块中获取比对标签数据，并对所述测试对象的所述第一表皮位置进行第二热成像拍摄处理，生成第二热成像数据，再调用所述通讯模块向所述红外热成像分析服务器发送所述比对标签数据和所述第二热成像数据；所述通讯模块还用于接收来自于所述红外热成像分析服务器的第二报告数据，并向所述主控模块发送所述第二报告数据；所述主控模块还用于调用所述显示模块，对所述第二报告数据进行报告数据显示处理；其中，所述第二报告数据包括第二分析数据；

所述主控模块还用于当所述第一模式数据为所述时段模式时，从所述存储模块中获取起始标签数据和结束标签数据，并调用所述通讯模块向所述红外热成像分析服务器发送所述起始标签数据和所述结束标签数据；所述通讯模块还用于接收来自于所述红外热成像分析服务器的第三报告数据，并向所述主控模块发送所述第三报告数据；所述主控模块还用于调用所述显示模块，对所述第三报告数据进行报告数据显示处理；其中，所述第三报告数据包括第三分析数据；

所述主控模块还用于从所述存储模块中获取异常数据集合；

所述主控模块还用于当所述第一分析数据满足所述异常数据集合时，或当所述第二分析数据满足所述异常数据集合时，或当所述第三分析数据满足所述异常数据集合时，调用所述红外成像模块，对与所述第一表皮位置相关的多个第二表皮位置，分别进行热成像拍摄处理，生成多个第四热成像数据，并将所有所述第四热成像数据组成第四热成像数据集合，再调用所述通讯模块，向所述红外热成像分析服务器发送所述第四热成像数据集合；所述通讯模块还用于接收来自于所述红外热成像分析服务器的第四报告数据，并向所述主控模块发送所述第四报告数据；所述主控模块还用于调用所述显示模块，对所述第四报告数据进行报告数据显示处理；其中，所述第二表皮位置至少包括相对于所述第一表皮位置的左侧表皮位置、相对于所述第一表皮位置的右侧表皮位置、相对于所述第一表皮位置的上方表皮位置和相对于所述第一表皮位置的下方表皮位置；

所述存储模块用于存储所述第一模式数据、所述比对标签数据、所述起始标签数据、所述结束标签数据和所述异常数据集合。

7.一种红外热成像分析系统，其特征在于，所述系统包括：红外热成像分析设备和红外热成像分析服务器；

所述红外热成像分析设备用于从本地获取第一模式数据；所述第一模式数据包括单次模式、比对模式和时段模式；

所述红外热成像分析设备还用于当所述第一模式数据为所述单次模式时，按预设的第一拍摄距离，对测试对象的第一表皮位置进行热成像拍摄处理，生成所述第一热成像数据；并向所述红外热成像分析服务器发送所述第一热成像数据；

所述红外热成像分析服务器用于对所述第一热成像数据进行数据存储处理，生成与所述测试对象对应的存储热成像数据；并使用第一分析模型，对所述第一热成像数据组进行第一模型分析处理，生成第一分析数据；接着根据本地的单次分析报告模板和所述第一分析数据，进行单次分析报告处理，生成所述第一报告数据；最后将所述第一报告数据向所述红外热成像分析设备进行第一报告发送处理；其中，所述第一分析模型为第一人工智能热成像分析模型；

所述红外热成像分析设备还用于对所述第一报告数据进行报告数据显示处理；

所述红外热成像分析设备还用于当所述第一模式数据为所述比对模式时，进行比对标签获取处理，生成所述比对标签数据；并按所述第一拍摄距离，对所述测试对象的所述第一表皮位置进行热成像拍摄处理，生成所述第二热成像数据；接着向所述红外热成像分析服务器发送所述比对标签数据和所述第二热成像数据；

所述红外热成像分析服务器还用于对所述第二热成像数据进行数据存储处理，生成与所述测试对象对应的所述存储热成像数据；并从与所述测试对象对应的多个所述存储热成像数据中，选择与所述比对标签数据对应的所述存储热成像数据，做为第三热成像数据；接着将所述第二热成像数据和所述第三热成像数据，组成第一热成像数据组；然后使用第二分析模型，对所述第一热成像数据组进行第二模型分析处理，生成第二分析数据；再根据本地的比对分析报告模板和所述第二分析数据，进行比对分析报告处理，生成所述第二报告数据；最后向所述红外热成像分析设备发送所述第二报告数据；其中，所述第二分析模型为第二人工智能热成像分析模型；

所述红外热成像分析设备还用于对所述第二报告数据进行报告数据显示处理；

所述红外热成像分析设备还用于当所述第一模式数据为所述时段模式时，进行时段起始与结束标签获取处理，生成所述起始标签数据和所述结束标签数据；并向所述红外热成像分析服务器发送所述起始标签数据和所述结束标签数据；

所述红外热成像分析服务器还用于从与所述测试对象对应的多个所述存储热成像数据中，以所述起始标签数据为第一时段的起始时间、以所述结束标签数据为所述第一时段的结束时间，按顺序提取所述第一时段内的所有所述存储热成像数据生成第一存储热成像数据组；接着使用第三分析模型，对所述第一存储热成像数据组进行第三模型分析处理，生成第三分析数据；再根据本地的时段分析报告模板和所述第三分析数据，进行时段分析报告处理，生成所述第三报告数据；最后向所述红外热成像分析设备发送所述第三报告数据；

所述红外热成像分析设备还用于对所述第三报告数据进行报告数据显示处理；

所述红外热成像分析设备还用于从本地获取异常数据集合；

所述红外热成像分析设备还用于当所述第一分析数据满足所述异常数据集合时，或当所述第二分析数据满足所述异常数据集合时，或当所述第三分析数据满足所述异常数据集合时，对与所述第一表皮位置相关的多个第二表皮位置，分别进行热成像拍摄处理，生成多个第四热成像数据，并将所有所述第四热成像数据组成第四热成像数据集合；再向所述红外热成像分析服务器发送所述第四热成像数据集合；

所述红外热成像分析服务器还用于使用第四分析模型，对所述第四热成像数据集合进行第四模型分析处理，生成第四分析数据；接着根据本地加强分析报告模板和所述第四分析数据，进行加强分析报告处理，生成所述第四报告数据；最后向所述红外热成像分析设备发送所述第四报告数据；其中，所述第二表皮位置至少包括相对于所述第一表皮位置的左侧表皮位置、相对于所述第一表皮位置的右侧表皮位置、相对于所述第一表皮位置的上方表皮位置和相对于所述第一表皮位置的下方表皮位置；所述第四分析模型为第四人工智能热成像分析模型；

所述红外热成像分析设备还用于对所述第四报告数据，进行报告数据显示处理。

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