CN113344466A - 一种基于云端处理的排班系统 - Google Patents

一种基于云端处理的排班系统 Download PDF

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Abstract

一种基于云端处理的排班系统，包括防护头盔，防护头盔内分别设有瞳孔扫描器，防护头盔内与额头贴合处设有温度传感器、心率传感器以及血压传感器，包括健康数据库，健康数据库包括若干身份信息，包括用于匹配到对应身份信息作为佩戴者身份信息身份识别模块，采集模块、工时记录模块、数据处理模块以及排序模块，用于检测得到佩戴者实时体温信息、实时心率信息、实时血氧信息、实时血压信息的采集模块，用于记录员工时长的工时记录模块，用于计算得到健康指数信息的数据处理模块，用于大小排序得到健康排行信息的排序模块，本发明优点在于能够针对工厂工人防护作业时实时监测工人的身体状况，且根据工人的作业时间和健康状况进行安全的排班。

Description

一种基于云端处理的排班系统
技术领域
本发明涉及健康监测领域，更具体的说是涉及一种基于云端处理的排班系统。
背景技术
工业革命后，工人群体的数量逐渐增加，但随着制造业、生产业的延伸，各种有害废液、废气使得工人工作环境受到了严重的威胁，尤其是重工业冶炼生产制造企业中，工人长时间在一个气温较高，需要穿戴防护服、防护头盔的环境下工作，工人很容易出现中暑、心率不正常等健康问题，工人健康难情况难以监控，因此工人的健康、安全问题一直困扰着该企业；目前市面上还未出现应对生产车间的工人使用的健康监测系统，已有的方式均是通过佩戴健康手表进行心率的检测，而对于一些工人未佩戴手表的无法进行健康的检测，且健康手表只具备心率的检测，无法满足企业管理者实时对员工的健康状况监控，且难以完善后续员工的排班情况。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种基于云端处理的排班系统，该系统主要是能够针对工厂工人防护作业时实时监测工人的身体状况，且根据工人的作业时间和健康状况进行安全的排班，以及针对工人的实时监测进行判断，给予管理人员提前进行预警的目的。
为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：
一种基于云端处理的排班系统，包括防护头盔，所述防护头盔内分别设有瞳孔扫描器，所述瞳孔扫描器位于护目镜上，所述防护头盔内与额头贴合处设有温度传感器、心率传感器以及血压传感器；
所述云端系统还包括健康数据库，所述健康数据库包括若干身份信息，若干身份信息包括虹膜图像信息和备录信息，所述虹膜图像信息反映不同员工的虹膜图像，所述备录信息反映员工以往患有重症病情次数和普通病情次数，所述虹膜图像信息与备录信息一一对应；
所述云端系统还包括身份识别模块、采集模块、工时记录模块、数据处理模块以及排序模块；
所述身份识别模块，获取所述瞳孔扫描器扫描得到虹膜图像信息作为实时虹膜信息，根据实时虹膜信息在所述健康数据库中匹配到对应身份信息作为佩戴者身份信息；
所述采集模块，获取所述温度传感器在不同时间点检测到佩戴者的体温值作为实时体温信息，获取所述心率传感器在不同时间点检测到佩戴者的心率值和血氧饱和度分别作为实时心率信息和实时血氧信息，获取所述血压传感器在不同时间点检测到佩戴者的血压值作为实时血压信息；
所述工时记录模块，获取佩戴者每天佩戴防护头盔的时长作为作业时间信息；
所述数据处理模块，获取所述身份识别模块中的佩戴者身份信息，根据佩戴者身份信息在健康数据库索引得到佩戴者的备录信息，根据所述备录信息得到健康分值，获取所述采集模块中的实时体温信息、实时心率信息、实时血氧信息以及实时血压信息，根据所述实时体温信息、实时心率信息、实时血氧信息以及实时血压信息分别得到体温分值、心率分值、血氧分值以及血压分值，获取工时记录模块中的作业时间信息，根据所述作业时间信息得到工时分值，根据所述健康分值、体温分值、心率分值、血氧分值、血压分值以及工时分值通过积分算式得到健康指数信息；
所述排序模块，获取数据处理模块中的健康指数信息，根据所述健康指数信息进行大小排序得到健康排行信息。
进一步的，所述积分算式配置为：
K＝A+B+C+D+E+F
其中K--健康指数信息，A--健康分值，B--体温分值，C--心率分值，D--血氧分值，E--血压分值，F--工时分值。
进一步的，所述数据处理模块还包括处理子模块，所述处理子模块获取身份识别模块中的佩戴者身份信息，根据所述佩戴者身份信息在健康数据库中索引得到佩戴者备录信息，根据所述佩戴者备录信息通过第一比例算式得到健康分值。
进一步的，所述处理子模块获取采样模块中的实时体温信息、实时心率信息、实时血氧信息以及实时血压信息，根据实时体温信息通过第二比例算式得到体温分值，根据实时心率信息通过第三比例算式得到心率分值,根据所述实时血氧信息通过第四比例算式得到血氧分值，根据所述实时血压信息通过第五比例算式得到血压分值。
进一步的，所述处理子模块获取工时记录模块中的作业时间信息，根据作业时间信息通过第六比例算式得到工时分值。
进一步的，所述第一比例算法配置为：
Figure BDA0003170820090000031
其中A--健康分值，
Figure BDA0003170820090000032
m--重症病情次数，m取正整数，n--普通病情次数，n取正整数，若m＞3，则A取0；
所述第二比例算法配置为：
Figure BDA0003170820090000033
其中B--体温分值，t--体温检测次数，bt--实时体温信息，Q--常数，若
Figure BDA0003170820090000034
Figure BDA0003170820090000035
则取1；
所述第三比例算法配置为：
Figure BDA0003170820090000036
其中C--心率分值，c--心率检测次数，xc‘--实时心率信息，,R--常数，z--常数，若
Figure BDA0003170820090000037
则取1；
所述第四比例算法配置为：
Figure BDA0003170820090000041
其中D--血氧分值，d--血氧检测次数，xd‘’--实时血氧信息，S--常数，y--常数，若
Figure BDA0003170820090000042
则取1；
所述第五比例算法配置为：
Figure BDA0003170820090000043
其中E--血压分值，e--血压检测次数，xe‘”--实时血压信息，G--常数，w--常数，若
Figure BDA0003170820090000044
则取1；
所述第六比例算法配置为：
Figure BDA0003170820090000045
其中F--血压分值，f--记录天数，xf‘”’--作业时间信息，G--常数，w--常数，若
Figure BDA0003170820090000046
则取1。
进一步的，所述健康数据库还包括若干健康分类信息，若干健康分类信息包括参考血压信息、参考心率信息、参考血氧信息以及参考体温信息，所述排班系统还包括监控决策模块，所述监控决策模块获取采集模块中的实时体温信息、实时心率信息、实时血氧信息以及实时血压信息，根据实时体温信息与参考体温信息进行对比，若两者不符，则发出第一预警信息，若相同，则发出忽略信息，根据实时血压信息与参考血压信息进行对比，若两者不符，则发出第二预警信息，若相同，则发出忽略信息，根据实时心率信息与参考心率信息进行对比，若两者不符，则发出第三预警信息，若相同，则发出忽略信息，根据实时血氧信息与参考血氧信息进行对比，若两者不符，则发出第四预警信息，若相同，则发出忽略信息。
进一步的，所述数据数据处理模块还包括曲线绘制模块，所述曲线绘制模块获取体温传感器、心率传感器以及血压传感器每30秒检测到佩戴者的实时对应数据值，根据实时对应数据值分别进行体温曲线、心率曲线、血氧曲线以及血压曲线的绘制，获取所述工时记录模块中的作业时间信息，根据所述作业时间信息绘制得到工时曲线。
进一步的，所述监控决策模块包括决策子模块，所述决策子模块中包括指数阈值，所述决策子模块获取数据处理模块中的健康指数信息，根据所述健康指数信息与指数阈值对比，若健康指数信息低于指数阈值，则发出体检预约信息，若健康指数信息等于或高于指数阈值，则发出忽略信息。
进一步的，所述决策子模块中包括预警子模块，所述预警子模块包括警戒值，所述预警子模块获取决策子模块中的指数阈值，根据所述指数阈值和警戒值得到预警范围信息，获取数据处理模块中的健康指数信息，根据所述健康指数信息与预警范围信息进行对比，若健康指数信息位于预警范围信息内，则发出预警信息，若健康指数信息高于警戒值，则发出忽略信息。
本发明的有益效果：1、通过将各种检测传感器安装在防护头盔内，对工厂工人防护作业时实时监测工人的身体情况，以及针对工人的实时监测进行判断，给予管理人员提前进行预警的目的；
2、对每个员工在作业前先进行身份识别，得到佩戴者的以往健康信息，计算得到健康分值，再通过实时检测的数据分别计算得到体温分值、心率分值、血氧分值以及血压分值，根据这几个分值之合得到健康指数值，再通过健康指数值进行健康排名，这样对于后台企业管理人员能够直观的查看各位员工的健康情况，根据健康指数值能够自动判断是否需要进行体检，是否需要进行预警，能够有效准确的对员工实时身体情况进行判断和提前预警，避免员工因身体不适而继续作业导致发生突发情况；
3、根据各位员工的健康指数排名，企业管理者能够直接根据健康指数排名从前至后进行后续的安全排班。
附图说明
图1是本发明中系统控制图；
图2是本发明中防护头盔的结构图。
附图标记：1、防护头盔；2、瞳孔扫描器；101、身份识别模块；102、采集模块；103、工时记录模块；104、数据处理模块；105、排序模块；106、处理子模块；107、监控决策模块；108、曲线绘制模块；109、决策子模块；110、预警子模块。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明进一步详细说明。其中相同的零部件用相同的附图标记表示。需要说明的是，下面描述中使用的词语“前”、“后”、“左”、“右”、“上”和“下”指的是附图中的方向，词语“底面”和“顶面”、“内”和“外”分别指的是朝向或远离特定部件几何中心的方向。
目前市面上还未出现应对生产车间的工人使用的健康监测系统，已有的方式均是通过佩戴健康手表进行心率的检测，而对于一些工人未佩戴手表的无法进行健康的检测，且健康手表只具备心率的检测，无法满足企业管理者实时对员工的健康状况监控，且难以完善后续员工的排班情况，因此本发明设计这种基于云端处理的排班系统，具体结构如图1所示，包括防护头盔1，防护头盔1内分别设有瞳孔扫描器2(目前一些办公打开均会采用瞳孔扫描或者人脸识别扫描，由于瞳孔扫描相对于人脸扫描较为简单，且扫描器体积也会较小，其目的都是为了身份识别)，瞳孔扫描器2位于护目镜上，防护头盔1内与额头贴合处设有温度传感器、心率传感器(心率传感器的功能即可以检测心率也能检测出血氧)以及血压传感器。
如图2所示，云端系统还包括健康数据库，健康数据库包括若干身份信息，若干身份信息包括虹膜图像信息和备录信息，虹膜图像信息反映不同员工的虹膜图像(每一个人的虹膜图像都是单一的)，备录信息反映员工以往患有重症病情次数和普通病情次数，虹膜图像信息与备录信息一一对应；
云端系统还包括身份识别模块101、采集模块102、工时记录模块103、数据处理模块104以及排序模块105；
身份识别模块101，获取瞳孔扫描器2扫描得到虹膜图像信息作为实时虹膜信息，根据实时虹膜信息在健康数据库中匹配到对应身份信息作为佩戴者身份信息；
采集模块102，获取温度传感器在不同时间点检测到佩戴者的体温值作为实时体温信息，获取心率传感器在不同时间点检测到佩戴者的心率值和血氧饱和度分别作为实时心率信息和实时血氧信息，获取血压传感器在不同时间点检测到佩戴者的血压值作为实时血压信息，其中的不同时间点指的是佩戴者头戴防护头盔1时每相隔30秒至1分钟分别同时检测一次体温、一次心率、一次血氧以及一次血压；
工时记录模块103，获取佩戴者每天佩戴防护头盔1的时长作为作业时间信息；
数据处理模块104，获取身份识别模块101中的佩戴者身份信息，根据佩戴者身份信息在健康数据库索引得到佩戴者的备录信息，根据备录信息得到健康分值，获取采集模块102中的实时体温信息、实时心率信息、实时血氧信息以及实时血压信息，根据实时体温信息、实时心率信息、实时血氧信息以及实时血压信息分别得到体温分值、心率分值、血氧分值以及血压分值，获取工时记录模块103中的作业时间信息，根据作业时间信息得到工时分值，根据健康分值、体温分值、心率分值、血氧分值、血压分值以及工时分值通过积分算式得到健康指数信息；
排序模块105，获取数据处理模块104中的健康指数信息，根据健康指数信息进行大小排序得到健康排行信息；
其有益效果为：对每个员工在作业前先进行身份识别，得到佩戴者的以往健康信息，计算得到健康分值，再通过实时检测的数据分别计算得到体温分值、心率分值、血氧分值以及血压分值，根据这几个分值之合得到健康指数值，再通过健康指数值进行健康排名，这样对于后台企业管理人员能够直观的查看各位员工的健康情况，根据健康指数值能够自动判断是否需要进行体检，是否需要进行预警，能够有效准确的对员工实时身体情况进行判断和提前预警，避免员工因身体不适而继续作业导致发生突发情况，且根据各位员工的健康指数排名，企业管理者能够直接根据健康指数排名从前至后进行后续的安全排班。
积分算式配置为：
K＝A+B+C+D+E+F
其中K--健康指数信息，A--健康分值，B--体温分值，C--心率分值，D--血氧分值，E--血压分值，F--工时分值。
数据处理模块104还包括处理子模块106，处理子模块106获取身份识别模块101中的佩戴者身份信息，根据佩戴者身份信息在健康数据库中索引得到佩戴者备录信息，根据佩戴者备录信息通过第一比例算式得到健康分值。
处理子模块106获取采样模块中的实时体温信息、实时心率信息、实时血氧信息以及实时血压信息，根据实时体温信息通过第二比例算式得到体温分值，根据实时心率信息通过第三比例算式得到心率分值,根据实时血氧信息通过第四比例算式得到血氧分值，根据实时血压信息通过第五比例算式得到血压分值。
处理子模块106获取工时记录模块103中的作业时间信息，根据作业时间信息通过第六比例算式得到工时分值。
第一比例算法配置为：
Figure BDA0003170820090000081
其中A--健康分值，
Figure BDA0003170820090000082
m--重症病情次数，m取正整数，n--普通病情次数，n取正整数，若m＞3，则A取0；
第二比例算法配置为：
Figure BDA0003170820090000091
其中B--体温分值，t--体温检测次数，bt--实时体温信息，Q--常数，若
Figure BDA0003170820090000092
Figure BDA0003170820090000093
则取1；
第三比例算法配置为：
Figure BDA0003170820090000094
其中C--心率分值，c--心率检测次数，xc‘--实时心率信息，,R--常数，z--常数，若
Figure BDA0003170820090000095
则取1；
第四比例算法配置为：
Figure BDA0003170820090000096
其中D--血氧分值，d--血氧检测次数，xd‘’--实时血氧信息，S--常数，y--常数，若
Figure BDA0003170820090000097
则取1；
第五比例算法配置为：
Figure BDA0003170820090000098
其中E--血压分值，e--血压检测次数，xe‘”--实时血压信息，G--常数，w--常数，若
Figure BDA0003170820090000099
则取1；
第六比例算法配置为：
Figure BDA00031708200900000910
其中F--血压分值，f--记录天数，xf‘”’--作业时间信息，G--常数，w--常数，若
Figure BDA0003170820090000101
则取1；例：甲员工，系统中记录的以往重症病情次数为0次，普通病情次数为2次，则健康分值
Figure BDA0003170820090000102
Figure BDA0003170820090000103
乙员工，系统中记录的以往重症病情次数为1次，普通病情次数为2次，则健康分值
Figure BDA0003170820090000104
丙员工，系统中记录的以往重症病情次数为4次，普通病情次数为0次，则健康分值A3＝0，其中甲员工、乙员工以及丙员工的体温分值、心率分值、血氧分值以及血压分值均相通，则甲的健康指数信息K1大于乙的健康指数信息K2以及大于丙的健康指数信息K3。
健康数据库还包括若干健康分类信息，若干健康分类信息包括参考血压信息、参考心率信息、参考血氧信息以及参考体温信息，排班系统还包括监控决策模块107，监控决策模块107获取采集模块102中的实时体温信息、实时心率信息、实时血氧信息以及实时血压信息，根据实时体温信息与参考体温信息进行对比，若两者不符，则发出第一预警信息，若相同，则发出忽略信息，根据实时血压信息与参考血压信息进行对比，若两者不符，则发出第二预警信息，若相同，则发出忽略信息，根据实时心率信息与参考心率信息进行对比，若两者不符，则发出第三预警信息，若相同，则发出忽略信息，根据实时血氧信息与参考血氧信息进行对比，若两者不符，则发出第四预警信息，若相同，则发出忽略信息；
下表为参考血压信息表：
Figure BDA0003170820090000105
Figure BDA0003170820090000111
不同性别且不同年龄段参考的血压值是不同的；
例1：获取的身份信息索引得到的性别为男性，年龄为32岁，则对应得到的参考血压信息为117/76，作业时的参考血压信息为75-135次/分钟，参考血氧信息为95％，作业时参考体温信息在36.5℃-38.5℃,而采集模块检测得到佩戴者实时的血压值在120/80，则实时检测得到的血压大于参考的血压值，则后台企业管理的PC端会接收到第一预警信息，此时企业管理员需要时刻关注该员工的情况，当实时血压下降过多或者上升过多，又或者其他几个指标不正常时，管理员需要直接呼叫救护人员暂停该员工的作业，对应的实时血压信息为136次/分钟大于参考血压信息，则后台企业管理的PC端会接收到第二预警信息，对应的实时血氧值为95％，则后台企业管理的PC端会接收到忽略信息，实时体温信息在38.6℃，则后台企业管理的PC端会接收到第四预警信息。
数据数据处理模块104还包括曲线绘制模块108，曲线绘制模块108获取体温传感器、心率传感器以及血压传感器每30秒检测到佩戴者的实时对应数据值，根据实时对应数据值分别进行体温曲线、心率曲线、血氧曲线以及血压曲线的绘制，获取工时记录模块103中的作业时间信息，根据作业时间信息绘制得到工时曲线，后台企业管理的PC端得到各数据曲线，作为一个记录以及可以直观的观察员工的身体数据变化情况，起到一个预警的作用。
监控决策模块107包括决策子模块109，决策子模块109中包括指数阈值，决策子模块109获取数据处理模块104中的健康指数信息，根据健康指数信息与指数阈值对比，若健康指数信息低于指数阈值，则发出体检预约信息，若健康指数信息等于或高于指数阈值，则发出忽略信息，例：指数阈值为60分，若健康指数信息中各位员工的健康指数值低于60分，则决策子模块109将会向后台管理者PC端发出体检预约信息，低于60分则说明员工的身体健康状况较差。
决策子模块109中包括预警子模块110，预警子模块110包括警戒值，预警子模块110获取决策子模块109中的指数阈值，根据指数阈值和警戒值得到预警范围信息，获取数据处理模块104中的健康指数信息，根据健康指数信息与预警范围信息进行对比，若健康指数信息位于预警范围信息内，则发出预警信息，若健康指数信息高于警戒值，则发出忽略信息，例：指数阈值为60分，警戒值为70分，则预警范围在60-70分，健康指数信息中各位员工的健康指数在60-70分之间，则预警子模块110将会向后台管理者PC端发出预警信息，管理者需要在指定时间内对各位发出预警信息的员工进行沟通，定时对该类员工进行心理咨询和组织运动，加强员工的心理强度和身体素质。
以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于云端处理的排班系统，其特征在于：包括防护头盔(1)，所述防护头盔(1)内分别设有瞳孔扫描器(2)，所述瞳孔扫描器(2)位于护目镜上，所述防护头盔(1)内与额头贴合处设有温度传感器、心率传感器以及血压传感器；
所述云端系统还包括健康数据库，所述健康数据库包括若干身份信息，若干身份信息包括虹膜图像信息和备录信息，所述虹膜图像信息反映不同员工的虹膜图像，所述备录信息反映员工以往患有重症病情次数和普通病情次数，所述虹膜图像信息与备录信息一一对应；
所述云端系统还包括身份识别模块(101)、采集模块(102)、工时记录模块(103)、数据处理模块(104)以及排序模块(105)；
所述身份识别模块(101)，获取所述瞳孔扫描器(2)扫描得到虹膜图像信息作为实时虹膜信息，根据实时虹膜信息在所述健康数据库中匹配到对应身份信息作为佩戴者身份信息；
所述采集模块(102)，获取所述温度传感器在不同时间点检测到佩戴者的体温值作为实时体温信息，获取所述心率传感器在不同时间点检测到佩戴者的心率值和血氧饱和度分别作为实时心率信息和实时血氧信息，获取所述血压传感器在不同时间点检测到佩戴者的血压值作为实时血压信息；
所述工时记录模块(103)，获取佩戴者每天佩戴防护头盔(1)的时长作为作业时间信息；
所述数据处理模块(104)，获取所述身份识别模块(101)中的佩戴者身份信息，根据佩戴者身份信息在健康数据库索引得到佩戴者的备录信息，根据所述备录信息得到健康分值，获取所述采集模块(102)中的实时体温信息、实时心率信息、实时血氧信息以及实时血压信息，根据所述实时体温信息、实时心率信息、实时血氧信息以及实时血压信息分别得到体温分值、心率分值、血氧分值以及血压分值，获取工时记录模块(103)中的作业时间信息，根据所述作业时间信息得到工时分值，根据所述健康分值、体温分值、心率分值、血氧分值、血压分值以及工时分值通过积分算式得到健康指数信息；
所述排序模块(105)，获取数据处理模块(104)中的健康指数信息，根据所述健康指数信息进行大小排序得到健康排行信息。
2.根据权利要求1所述一种基于云端处理的排班系统，其特征在于：所述积分算式配置为：
K＝A+B+C+D+E+F
其中K--健康指数信息，A--健康分值，B--体温分值，C--心率分值，D--血氧分值，E--血压分值，F--工时分值。
3.根据权利要求1所述一种基于云端处理的排班系统，其特征在于：所述数据处理模块(104)还包括处理子模块(106)，所述处理子模块(106)获取身份识别模块(101)中的佩戴者身份信息，根据所述佩戴者身份信息在健康数据库中索引得到佩戴者备录信息，根据所述佩戴者备录信息通过第一比例算式得到健康分值。
4.根据权利要求3所述一种基于云端处理的排班系统，其特征在于：所述处理子模块(106)获取采样模块中的实时体温信息、实时心率信息、实时血氧信息以及实时血压信息，根据实时体温信息通过第二比例算式得到体温分值，根据实时心率信息通过第三比例算式得到心率分值,根据所述实时血氧信息通过第四比例算式得到血氧分值，根据所述实时血压信息通过第五比例算式得到血压分值。
5.根据权利要求4所述一种基于云端处理的排班系统，其特征在于：所述处理子模块(106)获取工时记录模块(103)中的作业时间信息，根据作业时间信息通过第六比例算式得到工时分值。
6.根据权利要求5所述一种基于云端处理的排班系统，其特征在于：所述第一比例算法配置为：
Figure FDA0003170820080000021
其中A--健康分值，
Figure FDA0003170820080000022
m--重症病情次数，m取正整数，n--普通病情次数，n取正整数，若m＞3，则A取0；
所述第二比例算法配置为：
Figure FDA0003170820080000031
其中B--体温分值，t--体温检测次数，bt--实时体温信息，Q--常数，若
Figure FDA0003170820080000032
Figure FDA0003170820080000033
则取1；
所述第三比例算法配置为：
Figure FDA0003170820080000034
其中C--心率分值，c--心率检测次数，xc‘--实时心率信息，,R--常数，z--常数，若
Figure FDA0003170820080000035
则取1；
所述第四比例算法配置为：
Figure FDA0003170820080000036
其中D--血氧分值，d--血氧检测次数，xd‘’--实时血氧信息，S--常数，y--常数，若
Figure FDA0003170820080000037
则取1；
所述第五比例算法配置为：
Figure FDA0003170820080000038
其中E--血压分值，e--血压检测次数，xe‘’’--实时血压信息，G--常数，w--常数，若
Figure FDA0003170820080000039
则取1；
所述第六比例算法配置为：
Figure FDA00031708200800000310
其中F--血压分值，f--记录天数，xf‘’’’--作业时间信息，G--常数，w--常数，若
Figure FDA0003170820080000041
则取1。
7.根据权利要求1所述一种基于云端处理的排班系统，其特征在于：7、所述健康数据库还包括若干健康分类信息，若干健康分类信息包括参考血压信息、参考心率信息、参考血氧信息以及参考体温信息，所述排班系统还包括监控决策模块(107)，所述监控决策模块(107)获取采集模块(102)中的实时体温信息、实时心率信息、实时血氧信息以及实时血压信息，根据实时体温信息与参考体温信息进行对比，若两者不符，则发出第一预警信息，若相同，则发出忽略信息，根据实时血压信息与参考血压信息进行对比，若两者不符，则发出第二预警信息，若相同，则发出忽略信息，根据实时心率信息与参考心率信息进行对比，若两者不符，则发出第三预警信息，若相同，则发出忽略信息，根据实时血氧信息与参考血氧信息进行对比，若两者不符，则发出第四预警信息，若相同，则发出忽略信息。
8.根据权利要求1所述一种基于云端处理的排班系统，其特征在于：所述数据数据处理模块(104)还包括曲线绘制模块(108)，所述曲线绘制模块(108)获取体温传感器、心率传感器以及血压传感器每30秒检测到佩戴者的实时对应数据值，根据实时对应数据值分别进行体温曲线、心率曲线、血氧曲线以及血压曲线的绘制，获取所述工时记录模块(103)中的作业时间信息，根据所述作业时间信息绘制得到工时曲线。
9.根据权利要求7所述一种基于云端处理的排班系统，其特征在于：所述监控决策模块(107)包括决策子模块(109)，所述决策子模块(109)中包括指数阈值，所述决策子模块(109)获取数据处理模块(104)中的健康指数信息，根据所述健康指数信息与指数阈值对比，若健康指数信息低于指数阈值，则发出体检预约信息，若健康指数信息等于或高于指数阈值，则发出忽略信息。
10.根据权利要求9所述一种基于云端处理的排班系统，其特征在于:所述决策子模块(109)中包括预警子模块(110)，所述预警子模块(110)包括警戒值，所述预警子模块(110)获取决策子模块(109)中的指数阈值，根据所述指数阈值和警戒值得到预警范围信息，获取数据处理模块(104)中的健康指数信息，根据所述健康指数信息与预警范围信息进行对比，若健康指数信息位于预警范围信息内，则发出预警信息，若健康指数信息高于警戒值，则发出忽略信息。
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