一种基于人工智能的医养服务一体化管理系统及方法与流程

本发明涉及设备控制，具体为一种基于人工智能的医养服务一体化管理系统及方法。

背景技术：

1、随着人口老龄化的加剧，医养服务一体化成为老年人健康和生活质量的重要保障方式。在医养服务一体化中，提供舒适的室内环境对老年人的健康和生活质量至关重要，其中空调温度是一个重要的因素。

2、传统的空调系统通常基于整个房间的平均温度进行控制，无法满足不同老年人的个体化需求。尤其是在面积较大的老年人活动中心，有些人在活动，有些人在休息，有些人在睡觉。在清醒状态下，人对于温度的感知往往较为灵敏，能够快速做出反应，避免自身受热或着凉。但是如果处于睡眠状态下，则无法做到快速的察觉温度的变化，特别是老年人相对于年轻人更容易受到低温环境的影响，出现着凉的情况。这是因为老年人的新陈代谢率较低，血液循环不如年轻人迅速，体温调节能力较差。当睡眠环境的温度过低时，老年人的身体很容易失去热量，导致体温下降，从而影响免疫细胞的运输和功能，这使得老年人更容易受到病原体的侵袭，造成健康问题。所以，现阶段需要一种能够满足不同状态下老年人在公共场所的个性化温度需求的技术方案来解决上述问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于人工智能的医养服务一体化管理系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于人工智能的医养服务一体化管理方法，该方法包括以下步骤：

3、s1、实时采集活动区域内图像信息，以及监测信息和设备信息；

4、s2、综合分析设备信息和图像信息，在活动区域内划分温度影响区域；

5、s3、对监测信息进行分析，判断活动区域内每个人员的温度需求；

6、s4、根据人员不同的温度需求计算设备的调试参数，控制设备运行状态；

7、s5、将活动区域内各区域温度分布情况通过可视化大屏进行展示。

8、在s1中，活动区域是指医养服务中心的活动区域。图像信息是指活动区域内的实时热成像视频，通过安装在活动区域上方的热像仪进行实时采集。监测信息是指活动区域内所有人员的实时监测信息，由人员佩戴的健康手表进行实时数据采集。监测信息包括环境信息、体动信息和位置，环境信息包括温度和风速，体动信息是指人体动态测量数据，包括心率记录和运动加速度。设备是指安装在活动区域内的所有空调设备，设备信息为每台空调的设备信息，设备信息包括标识符、设定参数、运行模式、室外温度和出风口位置。设定参数包括设定温度和设定风速，运行模式包括制冷模式和制热模式。

9、在s2中，具体步骤如下：

10、s201、获取热像仪采集到的实时热成像视频，使用现有的opencv将热成像视频分解成单帧图像，对所有单帧图像进行筛选，采用图像相似度识别和边缘检测法去除重复和模糊的图像。

11、s202、逐个分析剩余的单帧图像，获取活动区域内所有设备的出风口位置和运行模式，在单帧图像中相同位置处进行标记，按照设备的运行模式将标记分为制冷标记或制热标记，每台设备对应一个标记。

12、s203、获取单帧图像中标记所在位置处的温度值作为标记的中心温度；设置一个温度衰减阈值，当标记为制冷标记时，将中心温度与温度衰减阈值求和作为标记的边缘温度；当标记为制热标记时，将中心温度与温度衰减阈值求差作为标记的边缘温度。

13、温度衰减阈值代表空调温度对环境温度的影响程度，影响程度越大，温度影响区域越大，初始温度衰减阈值需要管理员根据实际需求进行设定。

14、s204、每个标记设定一个温度衰减区间，温度衰减区间为闭区间，将标记的中心温度作为温度衰减区间最小值，标记的边缘温度作为温度衰减区间最大值。

15、s205、将标记所在位置附近温度处于对应温度衰减区间的区域划分为该标记的温度影响区域，每个标记对应一个温度影响区域。

16、s206、判断所有标记对应的温度影响区域合并后的区域面积是否大于或等于活动区域面积，结果为是则不做处理；结果为否，则增大温度衰减阈值，直到所有标记对应的温度影响区域合并后的区域面积等于活动区域面积，此时活动区域内任意位置都处于温度影响区域，得到的温度衰减阈值放入步骤s203中，重新划分温度影响区域。

17、在s3中，具体步骤如下：

18、s301、实时监测活动区域内所有人员的位置，当位置保持不变的时长超过时长q时，将对应人员标记为异常，当标记为异常的人员位置发生变化时，则取消对应人员的标记。

19、s302、获取每个标记为异常人员的运动加速度，判断当前运动加速度是否小于加速度阈值，结果为是则进入s303步骤，结果为否则不做处理。

20、s303、对标记为异常人员的心率记录进行预处理，去除异常值后计算平均心率，判断当前心率是否小于平均心率，结果为是则将对应人员的标记变更为睡眠，结果为否则不做处理。

21、s304、获取标记为睡眠人员的环境信息，将环境信息中的温度和风速代入风寒指数计算公式中，计算得到每个标记为睡眠人员的风寒指数，风寒指数是指温度和风速对人的寒冷感受影响程度，风寒指数越高，寒冷感受影响程度越大，风寒指数计算公式如下：

22、wci=13.12+0.6215×t-11.37×v0.16+0.3965×t×v0.16

23、式中，wci为风寒指数，t为温度，v为风速。

24、s305、获取每个标记为睡眠人员的风寒指数，判断风寒指数是否小于风寒指数阈值，结果为否则不做处理，结果为是则将对应人员标记变更为调试。

25、在s4中，具体步骤如下：

26、s401、将标记为调试的人员作为调试人员，获取所有调试人员的位置，分析每个调试人员位置所处的温度影响区域，将温度影响区域对应的设备作为调试人员的拟调试设备，将拟调试设备的出风口位置与调试人员位置之间的距离作为调试距离，按照调试距离从小到大顺序将拟调试设备的标识符和调试距离放入到拟调试设备集合中，每个人员对应一个拟调试设备集合，集合包括{(b1,t1),(b2,t2),(b3,t3),...,(bn,tn)},其中，n表示拟调试设备个数，bn表示第n个拟调试设备的标识符，tn表示第n个拟调试设备的标识符对应的调试距离。

27、s402、获取所有调试人员的环境信息，将环境信息中的温度和风寒指数阈值代入风寒指数计算公式中计算得到风速；获取拟调试设备集合中每个拟调试设备的标识符对应的调试距离，将风速与调试距离代入风速衰减公式中，分别计算每个拟调试设备的调试风速，公式如下：

28、v=v0×e(-k×d)

29、式中，v为风速，v0为调试风速，e为自然常数，k为风速衰减系数，d为调试距离。

30、s403、筛选出调试风速处于设定风速阈值区间内所对应的拟调试设备，依次判断这些拟调试设备对应的温度影响区域内是否存在其他标记为睡眠的人员，存在则不做改变，不存在则将对应拟调试设备作为调试设备，所有拟调试设备都判断完成后，将所有调试设备按照调试距离从小到大顺序依次放入调试设备集合中，每个调试人员对应一个调试设备集合。

31、s404、判断每个调试人员对应的调试设备集合是否为空集，结果为是则进入步骤s405；结果为否则选择调试设备集合中第一个调试设备作为对应调试人员的确定调试设备，将确定调试设备的设定风速调整为对应的调试风速，同时在所有拟调试设备集合中将确定调试设备的设备标识符对应的元素进行删除。

32、s405、获取所有无确定调试设备的调试人员对应的拟调试设备集合，依次判断每个拟调试设备对应的温度影响区域内是否存在其他标记为睡眠的人员，存在则将拟调试设备的设备标识符对应的元素从拟调试设备集合中删除。

33、s406、将设定风速阈值区间最小值作为调试风速，将调试风速和风寒指数阈值代入风寒指数计算公式中计算得到温度；获取拟调试设备集合中每个拟调试设备的标识符对应的调试距离，将温度与调试距离代入温度衰减公式中，计算得到每个拟调试设备的调试温度，公式如下：

34、t=t0+(t1-t0)÷(c×d2)

35、式中，t为温度，t0为室外温度，t1为调试温度，c为距离影响系数，d为调试距离。

36、s407、筛选出调试温度处于设定温度阈值区间所对应的拟调试设备，将这些拟调试设备变更为调试设备，将所有调试设备按照调试距离从小到大顺序依次放入调试设备集合中，每个调试人员对应一个调试设备集合。

37、s408、选择调试设备集合中第一个调试设备作为对应调试人员的确定调试设备，将确定调试设备的设定温度和设定风速调整为调试温度和调试风速，同时在所有拟定调试设备集合中将确定调试设备的设备标识符对应的元素进行删除。

38、一种基于人工智能的医养服务一体化管理系统，系统包括数据采集模块、数据分析模块、运行管理模块和可视化模块。

39、所述数据采集模块用于采集活动区域内图像信息，以及监测信息和设备信息；所述数据分析模块综合分析设备信息和图像信息，在活动区域内为每台设备划分温度影响区域，分析每个人员的温度需求；所述运行管理模块根据人员的温度需求计算相应空调设备的运行参数，并控制设备运行状态；所述可视化模块用于实时展示活动区域内温度分布情况。

40、所述数据采集模块包括图像信息采集单元、监测信息采集单元和设备信息采集单元。

41、所述图像信息采集单元通过安装在活动区域上方的热像仪采集实时热成像视频。

42、所述监测信息采集单元通过人员佩戴的健康手表进行信息采集，信息包括环境信息、体动信息和位置。环境信息包括温度和风速，体动信息是指人体动态测量数据，包括心率记录和运动加速度。

43、环境信息是指健康手表采集到的信息，可在一定程度上代表人员所感受到的温度和风速情况。心率记录是指心率随着时间变化的记录，包括多条历史记录和一条当前记录，每隔一段时间记录一次。运动加速度是通过健康手表内置的加速度传感器进行采集，当手臂摆动时，加速度不为零的情况下，则进行数据记录。

44、所述设备信息采集单元用于采集活动区域内的所有空调的设备信息，设备信息包括标识符、设定参数、运行模式、室外温度和出风口位置；设定参数包括设定温度和设定风速；运行模式包括制冷模式和制热模式。

45、所述数据分析模块包括温度区域分析单元和人员需求分析单元。

46、所述温度区域分析单元用于为活动区域内每台设备划分温度影响区域。首先，将采集到的热成像视频分解为单帧图像，逐帧标记设备的出风口位置。其次，获取单帧图像中标记位置的温度作为中心温度，设置一个温度衰减阈值，根据设备的运行模式将中心温度加上或减去温度衰减阈值作为边缘温度，标记位置附近温度在中心温度到边缘温度之间的区域作为标记对应的温度影响区域。最后，判断所有标记对应的温度影响区域合并后的区域面积是否大于或等于活动区域面积，结果为是则不做处理；结果为否，则增大温度衰减阈值，直到所有标记对应的温度影响区域合并后的区域面积等于活动区域面积，则温度影响区域划分完毕。

47、温度影响区域的面积大小由温度衰减阈值决定，当温度衰减阈值越大时，温度影响区域的面积也就越大，在划分温度影响区域时，不同设备对应的温度影响区域可以重叠，但需要确保活动区域中任意位置都属于一个或多个温度影响区域。

48、所述人员需求分析单元用于分析每个人员的温度需求，找到需要调试的人员。首先，找到所有位置保持不变的时长超过时长q的人员作为异常人员，获取这些异常人员的运动加速度和心率记录。其次，依次判断每个异常人员的运动加速度是否小于加速度阈值，以及当前心率是否小于平均心率，两者都为是，则将异常人员调整为睡眠人员。最后，获取睡眠人员的温度和风速，带入公式中计算得到风寒指数，当风寒指数小于风寒指数阈值时，将睡眠人员调整为调试人员，调试人员是指有温度需求需要调试的人。

49、异常人员是指长时间停留在同一个位置的人员，这类人员可能处于睡眠状态，通过运动加速度和当前心率的阈值判断能够进一步确定是否睡眠。睡眠状态下人员运动加速度几乎为零且心率低于正常活动时的心率。

50、调试是针对睡眠人员进行的，主要是由于睡眠状态下人对温度更加敏感，温度过低所导致的健康问题发生概率比平时更大，所以需要进行相应措施予以保护。

51、所述运行管理模块包括参数计算单元和设备控制单元。

52、所述参数计算单元根据调试人员的温度需求计算相应空调设备的运行参数，运行参数包括调试风速和调试温度。

53、首先，获取每个调试人员位置所处的温度影响区域，将温度影响区域对应的设备作为调试人员的调试设备，将调试设备的出风口位置与调试人员位置之间的距离作为调试距离。

54、其次，将调试人员环境信息中的温度和风寒指数阈值代入风寒指数计算公式中计算得到风速，将风速与调试距离代入风速衰减公式中，分别计算每个调试设备的调试风速，筛选出调试风速处于设定风速阈值区间且对应温度影响区域内不存在其他睡眠人员的调试设备，按照调试距离从小到大顺序依次放入风速调试设备集合中。

55、最后，当调试人员对应的风速调试设备集合不为空集时，选择风速调试设备集合中第一个调试设备作为对应调试人员的确定调试设备；当调试人员对应的风速调试设备集合为空集时，将设定风速阈值区间最小值作为调试风速，将调试风速和风寒指数阈值代入风寒指数计算公式中计算得到温度，再将温度与调试距离代入温度衰减公式中，分别计算每个调试设备的调试温度，筛选出调试温度处于设定温度阈值区间且对应温度影响区域内不存在其他睡眠人员的调试设备，按照调试距离从小到大顺序依次放入温度调试设备集合中，选择温度调试设备集合中第一个调试设备作为对应调试人员的确定调试设备。

56、针对调试人员的温度需求优先考虑风速的控制，当无法通过降低风速来使得调试人员的风寒指数降低到风寒指数阈值情况下，再进行风速加温度的共同控制。

57、降低风速可以减少空调的功耗，因为风扇的运转需要消耗电能，通过降低风速，可以减少空调中风扇的运转速度，从而降低能耗。调高温度会导致制热模式下空调需要更高功率来达到所设定的温度，从而增加能耗。而在制冷模式下尽管调高温度可以减少空调的制冷负荷，但是空调仍然需要运行更长的时间来达到所需的室内温度，也会消耗更多的能量。因此，在可以选择的情况下，降低风速比调高温度更节能。

58、所述设备控制单元用于控制空调设备的风速或温度，将每个确定调试设备的设定风速调整为对应的调试风速，或者将设定温度调整为对应的调试温度。

59、所述可视化模块用于实时展示活动区域内温度分布图，以及人员位置和出风口位置的标注。

60、与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：

61、1、个性化调节：传统的空调系统通常是整体调节，无法满足不同人员的温度需求。而本发明通过采集每个人员的体动信息，判断是否处于睡眠状态，通过计算风寒指数的方式分析寒冷感受程度，从而根据个体的睡眠状态和舒适需求进行个性化调节，提高睡眠质量。

62、2、精准控制：本发明通过热成像技术划分温度影响区域，可以准确了解活动区域内不同位置的温度主要受到哪台设备的影响，并根据风寒指数的计算，选择合适的温度影响区域和设备进行风速或温度的调节。同时也避免风速或温度的调整影响到其他睡眠人员，这样可以精确控制睡眠环境，避免过强的风速和低温对睡眠人员造成影响。

63、3、节约能源：传统的空调系统往往是整体调节，无法根据人员的实际需求进行精确调节，导致能源浪费。而本发明通过选择温度影响区域对应的设备进行调节，且优先调节风速的方式，能够避免对整个空间进行调节以及功率的大幅度增加，从而节约能源消耗。

64、综上所述，本发明相比于传统技术具有个性化调节、精准控制和节约能源的优势，能够提高睡眠质量并节约能源消耗。