物联网测温平台制造技术

本实用新型专利技术公开了一种物联网测温平台，包括：信息采集模块，用于采集被测者的测量体温、身份信息以及对所述测量体温造成误差的测温环境；数据库，用于存储所述测量体温、所述测温环境；数据处理模块，用于根据被测者的所述测温环境对被测者的所述测量体温进行校正形成被测者的校正体温，并将所述校正体温上传至所述数据库；数据分析模块，用于判断所述校正体温是否属于发热体温，当所述校正温度属于发热体温时还用于结合所述身份信息对被测者进行大数据分析；显示模块，用于显示被测者的所述测量体温、所述校正体温以及所述大数据分析结果。本实用新型专利技术提高对温度异常人员的测量精度，同时可对潜在的温度异常可疑人员进行分析排查。排查。排查。

【技术实现步骤摘要】
物联网测温平台


[0001]本技术涉及温度测量
，尤其涉及一种物联网测温平台。

技术介绍

[0002]世界卫生组织认可的四个发烧检测部位分别是：直肠、腋下、口腔和耳温。由此可知并不包括额温，因为不同肤色、不同的温度环境以及个体的差异，温度都是不一样的，且额温不是一个恒定的温度，所以测额温是不准确的。一方面测量额温主要是做初筛用的，相较于测量腋下、口腔等部位测额头较为方便，速度较快，若被测者的额温比其他人都高的时候，便可用其他方式来排查，另一方面可以做到可以非接触测温，防止交叉感染。
[0003]但为降低误差，绝大多数厂商的测温传感器都是做软件补偿。比方额头温度升高不代表体温升高，但如果发烧体温升高，那么额头、手臂甚至是头发的温度都会升高。掌握了这个规律以后，每当发烧的时候，手臂比实际温度低几度，便相应地在软件里面加几度，但这种软件补偿与真实体温相比仍具有较大的误差，且受环境影响较大，并不能解决问题。

技术实现思路

[0004]本技术的目的在于克服现有技术的缺陷，提供一种物联网测温平台，提高对温度异常人员的测量精度，同时可对潜在的温度异常可疑人员进行分析排查。
[0005]为实现上述目的，本技术采用的技术方案是：一种物联网测温平台，包括：
[0006]信息采集模块，用于采集被测者的测量体温、身份信息以及对所述测量体温造成误差的测温环境；
[0007]数据库，用于存储所述测量体温、所述测温环境，所述数据库与所述信息采集模块连接；
[0008]数据处理模块，用于根据被测者的所述测温环境对被测者的所述测量体温进行校正形成被测者的校正体温，并将所述校正体温上传至所述数据库，所述数据处理模块与所述信息采集模块和所述数据库连接；数据分析模块，用于判断所述校正体温是否属于发热体温，当所述校正体温属于发热体温时还用于结合所述身份信息对被测者进行大数据分析，所述数据分析模块与所述数据处理模块连接；
[0009]显示模块，用于显示被测者的所述测量体温、所述校正体温以及所述大数据分析结果，所述显示模块与所述信息采集模块、所述数据处理模块以及所述数据分析模块连接；
[0010]警报模块，当所述校正体温属于发热体温时进行报警，所述警报模块与所述数据分析模块连接。
[0011]可选地，采用面部识别模块、身份证、医保卡、RFID其中的一项或多项组合的方式采集所述身份信息。
[0012]可选地，所述测温环境包括以下一项或多项组合：
[0013]环境温度；
[0014]风速；
[0015]风向；
[0016]湿度；
[0017]气压；
[0018]光照；
[0019]紫外辐射；以及
[0020]测温距离，所述测温距离为采集所述测量体温时被测者与所述信息采集模块的距离。
[0021]可选地，所述数据处理模块连接有机器学习模块，所述机器学习模块内存储有用于对所述测量体温进行校正形成所述校正体温的校正系数或校正公式。
[0022]可选地，所述数据处理模块还连接有实际体温采集模块，所述实际体温采集模块用于对属于发热体温的被测者采集不受所述测温环境影响的实际体温，所述机器学习模块内设有用于计算所述实际体温、所述测温环境以及所述测量体温的关系的线性回归算法，根据所述线性回归算法得出对应测温环境下新的所述校正系数或校正公式。
[0023]可选地，所述数据分析模块还包括第一判断模块，用于判断所述测量体温是否属于正常体表温度范围，所述第一判断模块与所述信息采集模块以及所述数据处理模块连接。
[0024]可选地，所述数据分析模块包括第二判断模块和大数据分析模块，所述第二判断模块用于判断所述校正体温是否属于发热体温，当所述第二判断模块判断所述校正体温属于发热体温时对被测者的身份信息进行大数据分析，所述大数据分析模块与所述信息采集模块连接。
[0025]本技术由于采用上述技术方案，使其具有以下有益效果：通过在采集测量体温时采集对应时段的环境温度以及测温距离等信息，对于测量体温异常的被测者的测量体温进行校正，从而根据校正后的校正体温判断是否属于法发热体温，从而进一步精确的筛选出属于发热病人的被测者，并对属于发热病人的被测者的身份信息进行分析及对高风险地区人员进行排查，从而相应的发出提醒及警报，测量的温度误差较小。
附图说明
[0026]为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例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技术的一些实施例，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获得其他的附图。
[0027]图1示出了根据本技术物联网测温平台的系统框图。
[0028]图2示出了根据本技术物联网测温平台中数据分析模块的系统框图。
[0029]图3示出了根据本技术物联网测温平台使用时的流程图。
具体实施方式
[0030]以下通过特定的具体实例说明本技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本技术的其他优点与功效。本技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应
用，在没有背离本技术的精神下进行各种修饰或改变。
[0031]下面结合附图和具体实施例对本技术做进一步详细说明。
[0032]如图1所示，本技术实施例的物联网测温平台，包括信息采集模块、数据库、数据处理模块、显示模块、数据分析模块、警报模块。
[0033]其中，信息采集模块用于采集被测者的测量体温、身份信息以及对测量体温造成误差的测温环境。在本实施例中，利用红外温度传感器对对准被测者的额头采集被测者的测量体温；采用面部识别模块、身份证、医保卡、RFID等一项或多项组合采集身份信息；测温环境包括以下一项或多项组合：环境温度、风速、风向、湿度、气压、光照、紫外辐射以及测温距离，其中测温距离为采集测量体温时被测者与测温传感器的距离，利用测距传感器采集测温传感器和被测者额头的距离即为测温距离。
[0034]数据库用于存储测量体温、测温环境、被测人员的身份信息以及对测量体温进行校正后形成的校正体温等，数据库与信息采集模块连接。
[0035]数据处理模块用于根据被测者的测温环境对被测者的测量体温进行校正形成被测者的校正体温，并将校正体温上传至数据库，数据处理模块与信息采集模块和数据库连接。数据处理模块连接有机器学习模块，机器学习模块内存储有提前学习计算好的校正系数或校正公式，利用该校正系数或校正公式对测量体温进行校正形成校正体温。
[0036]更优的，数据处理模块还连接有实际体温采集模块，实际体温采集模块用于对属于发热体温的被测者采集不受测温环境影响的实际体温，机器学习模块内设有用于计算实际体温、测温环境以及测量体温的关系的线性回归算法，根据线性回归算法得出对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种物联网测温平台，其特征在于，包括：信息采集模块，用于采集被测者的测量体温、身份信息以及对所述测量体温造成误差的测温环境；数据库，用于存储所述测量体温、所述测温环境，所述数据库与所述信息采集模块连接；数据处理模块，用于根据被测者的所述测温环境对被测者的所述测量体温进行校正形成被测者的校正体温，并将所述校正体温上传至所述数据库，所述数据处理模块与所述信息采集模块和所述数据库连接；数据分析模块，用于判断所述校正体温是否属于发热体温，当所述校正体温属于发热体温时还用于结合所述身份信息对被测者进行大数据分析，所述数据分析模块与所述数据处理模块连接；显示模块，用于显示被测者的所述测量体温、所述校正体温以及所述大数据分析结果，所述显示模块与所述信息采集模块、所述数据处理模块以及所述数据分析模块连接；警报模块，当所述校正体温属于发热体温时进行报警，所述警报模块与所述数据分析模块连接。2.如权利要求1所述的物联网测温平台，其特征在于，采用面部识别模块、身份证、医保卡、RFID其中的一项或多项组合的方式采集所述身份信息。3.如权利要求1所述的物联网测温平台，其特征在于，所述测温环境包括以下一项或多项组合：环境温度；风速；风向；湿度；气压；光照；紫外辐射；以及测温距离...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱晨，丁晓卫，张建芳，朱筱华，李扬，
申请(专利权)人：江苏超数信息科技有限公司，
类型：新型
国别省市：