用于鉴别客运工具中的因疾病而异的气味的系统和方法以及客运工具技术方案

本发明专利技术涉及用于鉴别客运工具(1)中的因疾病而异的气味的系统(10)，该系统(10)包括：多个第一传感器(11)，第一传感器检测产生气味的物质；处理单元(ECU)，处理单元从第一传感器(11)获得由检测产生气味的物质而得到的数据，通过机器学习鉴别因疾病而异的气味，并依赖于鉴别结果产生指示信号，其中，处理单元(ECU)实施机器学习算法，机器学习算法获得第一传感器(11)的数据并学习或训练，以在数据中鉴别针对疾病的生物标记；和接口(12)，接口向客运工具(1)的乘客(P)、驾驶员和/或外部位置(“云”)提供指示信号。供指示信号。供指示信号。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于鉴别客运工具中的因疾病而异的气味的系统和方法以及客运工具


[0001]本专利技术涉及用于鉴别客运工具中的因疾病而异的气味的系统和方法，以及客运工具。

技术介绍

[0002]气味传感器由现有技术普遍已知。例如，在EP 3 187 852 A1中公开了一种气味探测系统。EP 3 379 240 A1中公开了一种基于吸附模式的气味传感器。此外，由现有技术中已知车辆中的酒精探测器，例如参见来自研究计划Driver Alcohol Detection System for Safety(针对安全的驾驶员酒精探测系统)的公开文献，https://www.dadss.org/。此外，由现有技术中已知的人工神经网络已经学会从气味分子的结构中确定与气味分子相关的气味，例如参见B.Sanchez
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Lengeling等人的“Machine Learning for Scent:Learning Generalizable Perceptual Representations of Small Molecules(针对气味的机器学习：学习小分子的可归纳的感知的表征)”，arXiv:1910.10685v2[stat.ML]。
[0003]为了避免疾病的传播，尤其是为了管控传染病或大流行病，值得期待的是，尽可能快速地鉴别病原体。在近途和/或长途交通中，传染病或大流行病由于个人对防止感染的愿望而往往引起乘客对客运工具失去信心。

技术实现思路

[0004]本专利技术的任务是如何能够在客运工具中快速识别疾病并避免疾病的传播。
[0005]独立权利要求和并列权利要求的系统、方法和客运工具分别解决了该任务。
[0006]根据一个方面，本专利技术提供了一种用于鉴别客运工具中的因疾病而异的气味的系统。该系统包括：
[0007]·
多个第一传感器，第一传感器检测产生气味的物质；
[0008]·
处理单元，处理单元从第一传感器获得由检测产生气味的物质而得到的数据，通过机器学习鉴别因疾病而异的气味并依赖于鉴别结果产生指示信号，其中，处理单元实施机器学习算法，机器学习算法获得第一传感器的数据并学习或训练，以在数据中鉴别针对疾病的生物标记，和
[0009]·
接口，接口向客运工具的乘客、驾驶员和/或外部位置提供指示信号。
[0010]根据另外的方面，本专利技术提供了一种用于鉴别客运工具中的因疾病而异的气味的方法。该方法包括以下步骤：
[0011]·
检测包括乘客的呼吸空气和/或体味的环境空气中的产生气味的物质；
[0012]·
鉴别因疾病而异的气味；
[0013]·
向客运工具的乘客、驾驶员和/或运营商和/或行政机关告知关于一种或多种鉴别出的因疾病而异的气味的信息；并且
[0014]·
依赖于鉴别出的因疾病而异的气味，启动包括检疫措施的用于避免特定疾病传
播的措施。
[0015]根据本专利技术的系统被用于执行该方法。
[0016]根据另外的方面，本专利技术提供了一种客运工具，该客运工具包括根据本专利技术的系统，其中，
[0017]·
系统的第一传感器布置在客运工具的座位区域、站立区域、通风设施和/或空调设施中，并且
[0018]·
系统的接口是通向客运工具中的显示单元的接口和/或通向云、客运工具的运营商和/或行政机关的无线电接口。
[0019]本专利技术的有利的设计方案由定义、从属权利要求、附图和对优选实施例的描述得出。
[0020]产生气味的物质包括气味分子和气味分子群。例如，气味分子(R)
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(+)
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柠檬烯是柠檬的主要气味物质。癸醛是一种具有橙皮的特征气味的产生气味的物质。壬醛是一种具有柑橘类气味的产生气味的物质。丁酸乙酯是一种具有菠萝的特征气味的产生气味的物质。产生气味的物质包含在客运工具的环境空气中。环境空气包括呼吸气味和来自生物的其他身体孔道的另外的气味，即体味，例如经由皮肤的身体排放物。因此可以在环境空气中快速识别客运工具中的疾病。因此，借助气囊或小吹管采集呼吸样本并在气相色谱
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质谱仪中对呼吸样本进行复杂、耗时和昂贵的评估以确定呼吸样本中的分子，有利地被根据本专利技术对产生气味的物质的感测的检测和借助机器学习方法的评估所取代。
[0021]例如，借助气味分子的标识来检测产生气味的物质。这些标识包括吸收光谱中的吸收谱线、针对各自的分子所特有的散射光，例如拉曼散射或瑞利散射、吸附特性和基于分子质量的特有的振动图案或阻抗光谱学中的特征曲线。振动图案例如利用加速度传感器，如微电子机械系统进行检测。
[0022]疾病包括病毒感染和细菌性疾病。例如，一种病毒性疾病是由冠状病毒SARS
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Cov
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2引起的COVID
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19。生物标记可以客观测量到并且可以表明身体内的正常的生物过程或病发过程的表征性的生物特征。例如，在呼吸空气和/或体味中含有生物标记。
[0023]借助机器学习算法鉴别环境空气中、例如呼吸空气和/或体味中的因疾病而异的气味的优点是，不需要使用耗时和不舒适的化学方法、吹管或表面接触方法，并因此可以快速识别出疾病。呼吸空气和其他体味不断地散发，并由处理单元进行评估。
[0024]处理单元包括计算单元并与存储器交换数据。例如，处理单元包括内部存储器。在存储器中存储或加载机器学习算法。此外，处理单元将鉴别出的因疾病而异的气味写入存储器中，可以从该存储器中读取这些因疾病而异的气味。根据本专利技术的一个方面，传感器的数据被存储在存储器中。
[0025]机器学习是一种技术，该技术教导计算机和其他数据处理设备通过从数据中学习来执行任务，而不是针对任务而编程。机器学习算法通过分类法和/或回归法从数据中学习气味。在学习或训练期间，数据被处理。然后，经训练的机器学习算法识别所输入的数据中的气味，而不必执行与保存在存储器或数据库中的气味的比较。机器学习算法例如包括人工神经网络，例如卷积网络，或决策树算法，随机森林分类器或支持向量机分类器。
[0026]根据本专利技术的一个方面，处理单元包括至少一个图形处理单元以用于并行地实施进程，尤其是用于加速实施机器学习算法。根据本专利技术的一个方面，处理单元是片上系统。
根据本专利技术的另外的方面，尤其是与片上系统相结合地，处理单元包括神经的或神经形态的电路，它在硬件中模仿了哺乳动物的嗅觉系统，并在其上实施机器学习算法。
[0027]根据本专利技术的另外的方面，处理单元被整合或能被整合到客运工具的车载电网中。根据本专利技术的一个方面，传感器被整合到车载电网中。因此，使传感器与处理单元之间的通信变得容易。车载电网例如是CAN总线。根据本专利技术的一个方面，传感器、处理单元与接口之间的至少一部分通信被无线地、例如借助蓝牙低能耗或WLAN进行。
[0028]指示信号包括视觉信号、听觉信号和能在触觉上感知到的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.用于鉴别客运工具(1)中的因疾病而异的气味的系统(10)，所述系统(10)包括：
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多个第一传感器(11)，所述第一传感器检测产生气味的物质；
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处理单元(ECU)，所述处理单元从所述第一传感器(11)获得由检测产生气味的物质而得到的数据，通过机器学习鉴别因疾病而异的气味，并依赖于鉴别结果产生指示信号，其中，所述处理单元(ECU)实施机器学习算法，所述机器学习算法获得所述第一传感器(11)的数据并学习或训练，以在数据中鉴别针对疾病的生物标记，和
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接口(12)，所述接口向所述客运工具(1)的乘客(P)、驾驶员和/或外部位置(“云”)提供指示信号。2.根据权利要求1所述的系统(10)，其中，所述第一传感器(11)通过表面吸附、光相互作用和/或振动的频率和/或振幅来检测包括乘客(P)的呼吸空气和/或体味的环境空气中的产生气味的物质。3.根据权利要求1或2所述的系统(10)，所述系统包括测量温度的第二传感器(13)和/或测量空气湿度的第三传感器(14)，其中，所述处理单元(ECU)融合了所述第一传感器(11)的数据以及第二传感器(13)和/或第三传感器(14)的数据。4.根据权利要求1至3中任一项所述的系统(10)，所述系统被用于诊断疾病，包括：包括流感和COVID
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19的病毒性疾病和病毒性疾病的变异。5.用于鉴别客运工具(1)中的因疾病而异的气味的方法，所述方法包括以...

【专利技术属性】
技术研发人员：勒内，
申请(专利权)人：采埃孚股份公司，
类型：发明
国别省市：