【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及防疫，具体涉及一种基于深度学习的空调机组防疫切换系统及方法。
技术介绍
1、目前，世界上存在大量的传染病毒以及有毒的化学物质等，且无法以肉眼的形式捕捉到它们的存在，它们可以通过呼吸系统、消化系统等方式进入人体内，对人体造成不可逆的损害。
2、相关技术中，防疫方舱医院在进行病人的收治时，由于病毒具有较长的潜伏期，很多病人在入院时并不能准确地确定是否真正感染病毒，因此，医院一般的做法是将病房的门紧闭来达到切断病毒传染的目的，但是对于封闭在狭小空间内的病人来说，仍然面临比较严峻的健康问题，其身体健康仍得不到有效保障。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的是提供一种基于深度学习的空调机组防疫切换系统及方法，旨在解决现有技术中狭小空间内染疫病人的身体健康得到不有效保障的技术问题。
2、为实现上述目的，第一方面，本申请实施例中提供了一种基于深度学习的空调机组防疫切换系统，包括：
3、用户行程检测模块，包括用户身份识别单元及第一深度学习单元，所述用户身...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的空调机组防疫切换系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于深度学习的空调机组防疫切换系统，其特征在于，所述出行数据至少包括出行过程中的门禁通行数据、交通支付数据、购物支付数据、出行地图数据、手机漫游地数据中的一种。
3.如权利要求1所述的基于深度学习的空调机组防疫切换系统，其特征在于，所述空调机组防疫切换系统还包括：
4.一种基于深度学习的空调机组防疫切换方法，其特征在于，应用于空调机组防疫切换系统，所述空调机组防疫切换系统包括用户行程检测模块、染疫风险识别模块、病毒消杀切换模块、病毒习性学习模块及温...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的空调机组防疫切换系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于深度学习的空调机组防疫切换系统，其特征在于，所述出行数据至少包括出行过程中的门禁通行数据、交通支付数据、购物支付数据、出行地图数据、手机漫游地数据中的一种。
3.如权利要求1所述的基于深度学习的空调机组防疫切换系统，其特征在于，所述空调机组防疫切换系统还包括：
4.一种基于深度学习的空调机组防疫切换方法，其特征在于，应用于空调机组防疫切换系统，所述空调机组防疫切换系统包括用户行程检测模块、染疫风险识别模块、病毒消杀切换模块、病毒习性学习模块及温湿度调节模块，所述方法包括：
5.如权利要求4所述的基于深度学习的空调机组防疫切换方法，其特征在于，所述第一消杀切换模式包括对室内空气进行消杀第一时长、向室内环境引入室外新鲜空气第二时长的循环切换控制步骤；所述第二消杀切换模式包括对室内空气进行消杀第二时长、向室内环境引...
【专利技术属性】
技术研发人员：王海，李芳芳，张海容，周建波，魏鹏，
申请(专利权)人：武汉华康世纪医疗股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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