一种基于人工智能的大健康监测预警方法、系统及设备与流程

本发明涉及健康监测，更具体地说，涉及一种基于人工智能的大健康监测预警方法、系统及设备。

背景技术：

1、随着大数据监测技术的不断发展，通过本地采集体温数据，然后上传到服务器端进行分析比对，最后反馈健康数据，一定程度上可以辅助人们了解与体温相关的自身健康状态，但是由于本地采集的数据受环境温度的影响，往往出现某些时刻可靠性较差的情况，这会导致整体数据呈现出时准时不准的现象，通过常规的数据修正算法只能够对整体进行修正，虽然可以减少测量不准的这部分误差，但也同时会使得测量准确的部分变的不准，依旧难以保障数据的准确可靠，最终使得反馈的健康状态总是会存在较大的误差，实际意义并不大，对应的形成的产品的预警功能变得可有可无，需要一种能够改善该种情况的基于人工智能的大健康监测预警方法、系统及设备。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种基于人工智能的大健康监测预警方法，还提供了一种基于人工智能的大健康监测预警系统及一种基于人工智能的大健康监测预警设备。

2、本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

3、构造一种基于人工智能的大健康监测预警方法，其中，包括以下步骤：

4、获取设定时间段内用户穿戴检测设备读取的带有时间戳的体温读数数据，并形成体温随时间变化而变化的体温曲线；

5、获取上述设定时间段内用户穿戴检测设备的移动轨迹，并在地图上形成移动轨迹曲线；

6、建立体温曲线和移动轨迹曲线的映射关系；

7、基于移动轨迹曲线和设定的距离移动轨迹的距离值获取监测范围；

8、在监测范围内，进行大数据分析获取上述设定时间段内具有真实参考意义的周围设备反馈的温度值，获得多个时刻的周围设备坐标-温度数据；

9、对获取的周围设备坐标-温度数据依据设定筛选规则进行再次筛选，获得多个温度标识；

10、依据温度标识和所述映射关系，通过温度补偿算法对体温曲线进行局部修正处理。

11、本发明所述的基于人工智能的大健康监测预警方法，其中，基于移动轨迹曲线和设定的距离移动轨迹的距离值获取监测范围采用：

12、以移动轨迹曲线上的各数据点为圆心，以设定的距离值为半径，画多个圆；

13、多个圆组合形成的区域的外部轮廓即为监测范围的外部轮廓。

14、本发明所述的基于人工智能的大健康监测预警方法，其中，所述进行大数据分析获取上述设定时间段内具有真实参考意义的周围设备反馈的温度值采用：

15、依据大数据分析查找在所述设定时间段内的温度采集数据；

16、依据监测范围对温度采集数据进行一次筛选；

17、依据温度采集数据对应的设备类型对温度采集数据进行二次筛选。

18、本发明所述的基于人工智能的大健康监测预警方法，其中，所述真实参考意义的周围设备包括：温度采集基站、流动温度采集设备和路侧温度采集单元。

19、本发明所述的基于人工智能的大健康监测预警方法，其中，所述对获取的周围设备坐标-温度数据依据设定筛选规则进行再次筛选采用：

20、对获取的周围设备坐标-温度数据进行按照所述圆进行分组；

21、对同一组内的周围设备坐标-温度数据的温度数值进行取平均值；

22、将温度数值与平均值的差值超出设定阈值的数据进行舍弃。

23、一种基于人工智能的大健康监测预警系统，其中，所述系统包括体温曲线生成单元、穿戴设备监测单元、数据处理单元和数据输出单元；

24、所述温曲线生成单元，获取设定时间段内用户穿戴检测设备读取的带有时间戳的体温读数数据，并形成体温随时间变化而变化的体温曲线；

25、所述穿戴设备监测单元，获取上述设定时间段内用户穿戴检测设备的移动轨迹，并在地图上形成移动轨迹曲线；

26、所述数据处理单元，建立体温曲线和移动轨迹曲线的映射关系；基于移动轨迹曲线和设定的距离移动轨迹的距离值获取监测范围；在监测范围内，进行大数据分析获取上述设定时间段内具有真实参考意义的周围设备反馈的温度值，获得多个时刻的周围设备坐标-温度数据；对获取的周围设备坐标-温度数据依据设定筛选规则进行再次筛选，获得多个温度标识；依据温度标识和所述映射关系，通过温度补偿算法对体温曲线进行局部修正处理；

27、所述数据输出单元，将修正后数据进行输出。

28、本发明所述的基于人工智能的大健康监测预警系统，其中，基于移动轨迹曲线和设定的距离移动轨迹的距离值获取监测范围采用：

29、以移动轨迹曲线上的各数据点为圆心，以设定的距离值为半径，画多个圆；

30、多个圆组合形成的区域的外部轮廓即为监测范围的外部轮廓。

31、本发明所述的基于人工智能的大健康监测预警系统，其中，进行大数据分析获取上述设定时间段内具有真实参考意义的周围设备反馈的温度值采用：

32、依据大数据分析查找在所述设定时间段内的温度采集数据；

33、依据监测范围对温度采集数据进行一次筛选；

34、依据温度采集数据对应的设备类型对温度采集数据进行二次筛选。

35、本发明所述的基于人工智能的大健康监测预警系统，其中，对获取的周围设备坐标-温度数据依据设定筛选规则进行再次筛选采用：

36、对获取的周围设备坐标-温度数据进行按照所述圆进行分组；

37、对同一组内的周围设备坐标-温度数据的温度数值进行取平均值；

38、将温度数值与平均值的差值超出设定阈值的数据进行舍弃。

39、一种基于人工智能的大健康监测预警设备，其中，所述设备上设置有如上述的基于人工智能的大健康监测预警系统。

40、本发明的有益效果在于：应用本申请的方式方法，基于人工智能以及大数据分析，无需人工额外干预，且受地域以及移动轨迹的限制相对较小，可以智能化的进行采集的体温数据识别与修正，针对受环境因素影响导致的体温采集时准时不准情况，有很好的修正效果，提高了体温数据的采集精度，进而提升了基于采集的体温数据对应作出的一系列提醒、推测的可靠性。

技术特征：

1.一种基于人工智能的大健康监测预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的大健康监测预警方法，其特征在于，基于移动轨迹曲线和设定的距离移动轨迹的距离值获取监测范围采用：

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的大健康监测预警方法，其特征在于，所述进行大数据分析获取上述设定时间段内具有真实参考意义的周围设备反馈的温度值采用：

4.根据权利要求3所述的基于人工智能的大健康监测预警方法，其特征在于，所述真实参考意义的周围设备包括：温度采集基站、流动温度采集设备和路侧温度采集单元。

5.根据权利要求2所述的基于人工智能的大健康监测预警方法，其特征在于，所述对获取的周围设备坐标-温度数据依据设定筛选规则进行再次筛选采用：

6.一种基于人工智能的大健康监测预警系统，其特征在于，所述系统包括体温曲线生成单元、穿戴设备监测单元、数据处理单元和数据输出单元；

7.根据权利要求6所述的基于人工智能的大健康监测预警系统，其特征在于，基于移动轨迹曲线和设定的距离移动轨迹的距离值获取监测范围采用：

8.根据权利要求6所述的基于人工智能的大健康监测预警系统，其特征在于，进行大数据分析获取上述设定时间段内具有真实参考意义的周围设备反馈的温度值采用：

9.根据权利要求8所述的基于人工智能的大健康监测预警系统，其特征在于，对获取的周围设备坐标-温度数据依据设定筛选规则进行再次筛选采用：

10.一种基于人工智能的大健康监测预警设备，其特征在于，所述设备上设置有如权利要求6-9任一所述的基于人工智能的大健康监测预警系统。

技术总结
本发明涉及基于人工智能的大健康监测预警方法、系统及设备，包括以下步骤：基于移动轨迹曲线和设定的距离移动轨迹的距离值获取监测范围；在监测范围内，进行大数据分析获取上述设定时间段内具有真实参考意义的周围设备反馈的温度值，获得多个时刻的周围设备坐标‑温度数据；对获取的周围设备坐标‑温度数据依据设定筛选规则进行再次筛选，获得多个温度标识；通过温度补偿算法对体温曲线进行局部修正处理；基于人工智能以及大数据分析，无需人工额外干预，且受地域以及移动轨迹的限制相对较小，可以智能化的进行采集的体温数据识别与修正，针对受环境因素影响导致的体温采集时准时不准情况，有很好的修正效果，提高了体温数据的采集精度。

技术研发人员：彭钢,何卫兵
受保护的技术使用者：深圳市凯利博实业有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/4/22