一种人体体温的检测方法、检测装置及计算机设备

技术领域

本发明涉及监控人体健康状态的技术领域，尤其涉及一种人体体温的检测方法、检测装置及计算机设备。

背景技术

现有的家用体温检测装置，比如：水银体温计、电子体温计或耳温枪，此类装置必须与用户进行接触，才可完成测量；由此导致，用户在使用时整个过程比较繁琐，尤其部分老人不会使用上述的测温装置，因此无法及时监测老人的体温状况。

在一些相关的技术中，非接触式的体温检测装置，包括额温枪或红外测温仪，虽然此类产品虽然能够实现非接触测量，但是其对检测距离有较高的要求，难以实现远距离测温，而且同样需要用户自行操控，整体而言其测温效率较低。

发明内容

为了克服现有技术方案的不足，本发明实施例提供了一种人体体温的检测方法、检测装置及计算机设备。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

第一方面，本发明实施例提供了一种人体体温的检测方法，所述控制方法包括：

获取人体的反射回波；

根据所述反射回波生成振动波形数据；

根据所述振动波形数据生成当前心率值；

根据所述当前心率值生成当前体温值。

作为本发明一种优选的技术方案，所述根据所述当前心率值生成当前体温值，具体包括：

根据所述当前心率值和预设的基础心率值计算出偏差值；

根据所述偏差值和预设的基础体温值生成当前体温值。

作为本发明一种优选的技术方案，所述基础心率值根据以下步骤获取：

获取多个预设时段的历史心率数据；

根据所述历史心率数据生成对应的最低心率值；

根据各个预设时段的最低心率值聚合生成基础心率值。

作为本发明一种优选的技术方案，所述基础体温值根据所述基础心率值生成。

作为本发明一种优选的技术方案，所述获取人体的反射回波，具体包括：

响应于人体检测信号，通过预设的雷达模块发送雷达波；

根据所述雷达波获取人体的反射回波。

作为本发明一种优选的技术方案，所述根据所述雷达波获取人体的反射回波，之后还包括：

根据所述反射回波获取位置数据，其中，所述位置数据包括距离参数和角度参数；

根据所述位置数据调整所述雷达模块的发射角度。

作为本发明一种优选的技术方案，所述根据所述位置数据调整雷达模块的发射角度，具体包括：

响应于人体检测信号，通过预设的摄像模块获取图像信息；

对所述图像信息进行解析生成位置信息；

根据所述位置信息和所述位置数据生成调整指令；

根据所述调整指令调整所述雷达模块的发射角度。

第二方面，本发明实施例又提供了一种人体体温的检测装置，所述控制装置包括：

接收模块，用于获取人体的反射回波；

第一处理模块，用于根据所述反射回波生成振动波形数据；

第二处理模块，用于根据所述振动波形数据生成当前心率值；

第三处理模块，用于根据所述当前心率值生成当前体温值。

第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器、通信接口、存储器和通信总线；其中，处理器、通信接口、存储器通过通信总线完成相互间的通信；

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述第一方面所提供任一项所述的人体体温的检测方法的步骤。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

将反射回波生成振动波形数据，根据振动波形数据生成当前心率值，根据当前心率值生成目标人体的当前体温值，实现在较长的距离对被测人体进行体温检测，无需被测人体自行操控，从而提高检测体温的效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，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，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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。

图1是本发明实施例的人体体温的检测方法的一种流程示意图。

图2是本发明实施例的人体体温的检测方法的一种子流程示意图。

图3是本发明实施例的人体体温的检测方法的一种子流程示意图。

图4是本发明实施例的人体体温的检测方法的一种子流程示意图。

图5是本发明实施例的人体体温的检测方法的一种子流程示意图。

图6是本发明实施例的人体体温的检测装置的一种方框示意图。

图7是本发明实施例的计算机设备的一种的方框示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

为了解决现有技术中存在有，部分用于检测人体体温的检测产品对检测距离有较高的要求，难以实现远距离测量，导致测温效率较低的技术问题，本发明实施例提供了一种人体体温的检测方法。

下面详细阐述本发明实施例提供一种人体体温的检测方法的具体方案，根据附图1-5中所示，人体体温的检测方法具体包括步骤S110-S140。

步骤S110，获取人体的反射回波。

具体而言，通过预先设置的雷达模块向外发射电磁波，也即雷达模块产生一定的频率和波长的电磁波，电磁波遇到目标人体时，则被该目标人体的表面所反射或散射等，随后因目标人体反射的一部分电磁波则被雷达上的接收器所接收，以形成反射回波。

步骤S120，根据反射回波生成振动波形数据。

具体而言，当接收反射回波后，需对接收到的反射回波信号进行采样、量化和处理的工序，即可生成波形数据，具体如下。

举例而言，将接收的反射回波信号根据一定的采样率进行离散化。具体地，首先确定采样率，也即每秒执行采样的次数。其中，采样率应根据信号的最高频率来确定，也即根据奈奎斯特采样定理，采样率至少为信号最高频率的两倍。根据确定的采样率，选择合适的时间间隔进行采样；随后，在每个选定的采样时间段中，对回波信号的幅度进行测量或记录，将每个采样时间段接收到的信号幅度值作为一个数据点，以此生成离散的波形数据序列。

在量化的过程时，将采样后的信号需要进行量化，将连续的信号幅度转换为离散的幅度值，也即将信号幅度离散化为一定位数的幅度级别，随后在AD转换器中通过将模拟电压转换为已定义的位数的数字电压。

需要说明的是，由于离散化信号存在有一定的高频噪声，因此需将离散化信号执行数字信号处理；可以理解为，对离散化信号执行滤波（去除噪音和干扰）和增强（增加信号的对比度和清晰度）后，以生成振动波形数据。

在上述实施例的滤波过程，可采用数字滤波器，例如低通滤波器，用于去除高频噪声；上述的增强过程可采用波形处理算法，例如增强对比度或者调整动态范围，具体不作限定。

步骤S130，根据振动波形数据生成当前心率值。

具体而言，由于振动波形数据存在R波峰值，也即心室收缩的过程。通过检测R波峰值，进而达到对心率的计算。具体地，对R波峰值的检测后，以得到相邻的两个R波峰值之间的时间间隔，也即为RR间期；随后，为了避免出现测量较大误差的状况，提高心率计算的准确性，因此对连续的RR间期数据进行平滑处理，最后获取RR间期数据的倒数，以该倒数作为当前目标人体的心率值。

可以理解的是，上述实施例的R波峰值为基于阈值的R波检测或基于导数阈值的R波检测等。

可以理解的是，上述实施例的平滑方法包括移动平均法或中值滤波法等，具体不作限定。

步骤S140，根据当前心率值生成当前体温值。

具体而言，由于人体温度在上升时，导致心率加速；反之，人体温度下降时，心率则恢复或降速。由此，本发明实施例通过在获取目标人体的心率值后，根据预置的算法对该心率值计算，以得到目标人体的当前体温值；随后，将目标人体的当前体温值发送至监护终端中，便于监护人随时通过监护终端查看目标人体的体温状况。

可以理解的是，本发明实施例的监护终端为手机、平板电脑或计算机设备等，其内系统安装有用于上传目标人体的体温状况信息的应用软件；因此，监护人随时在该应用软件上查看目标人体的体温。

在一具体的实施例中，步骤S140,根据当前心率值生成当前体温值，具体包括以下步骤：

步骤S141，根据当前心率值和预设的基础心率值计算出偏差值。

具体而言，当获取目标人体的当前心率值后，将当前心率值扣除基础心率值，以得到当前心率值与基础心率值之间的偏差值。

举例而言，目标人体的当前心率值为100bpm（bpm，即每分钟心跳数），预先设定的基础心率值为80bpm；为此，将100bpm扣除80bpm，从而获得20bpm的偏差值。

需要说明的是，人体在多数异状的情况下，其人体体温则上升，由此导致心率值加快，也即通常处于该状态下的目标人体的当前心率值比基础心率值高。

步骤S142，根据偏差值和预设的基础体温值生成当前体温值。

通过计算偏差值与预设的心率走势规律值的比值，进而得到体温上升值；具体而言，将偏差值的数值与心率走势规律值的数值相除，以得到的数值作为目标人体的当前体温值。

举例而言，结合上述的偏差值为20bpm，心率走势规律值预设为10 bpm/℃，基础体温值预设为36.5°C，以此计算，则得到2°C的上升值；计算36.5°C与2°C的总和，以得到目标人体的当前体温值38.5°C，也即此时的目标人体处于发烧状态。

需要说明的是，上述实施例中的心率走势规律值可以为监护人在监护终端中输入目标人体在正常状态的体温值，也即由监护人输入正常体温值，从而实现校准；还可以为通过ai（人工智能）的方式，将历史数据和实际体温值进行训练，进而达到深度学习，以得到目标人体的心率走势规律值。

在进一步的实施例中，步骤S141中基础心率值根据以下步骤获取。

步骤S151，获取多个预设时段的历史心率数据。

举例而言，记录目标人体在15天内的各阶段心率值，并作为历史心率数据；例如，记录目标人体在15天内的每日睡眠时间段的心率值，并将此心率值存储，以便后续调用。

步骤S152，根据历史心率数据生成对应的最低心率值。

具体而言，从多个历史心率数据中筛选除心率值中的最低值。结合上述的实施例，当获取目标人体在过去的15天内的每日心率值后，则从每日心率值中筛选出最低的心率值；例如，第一天的心率值的范围为80bpm -85bpm，则筛选80bpm，第二天的心率值的范围为83bpm-86bpm，则筛选83bpm；以此类推，即可获取目标人体在以往15天内中每日的最低心率值。

步骤S153，根据各个预设时段的最低心率值聚合生成基础心率值。

具体而言，当获取各个预设时段的最低心率值后，从各个预设时段的最低心率值中筛选出心率值最低的数值，并以该数值作为基础心率值。结合上述实施例，举例而言，目标人体在过去15天内的每日最低心率值的范围为80bpm-89bpm；例如，第一天的最低心率值为85bpm，第二天的最低心率值为为83bp，第三天的最低心率值为为80bpm；以此类推，若15天中的第三天的最低心率值中数值为最低，则以80bpm的心率值作为基础心率值。

更进一步的实施例中，基础体温值的获取方式为根据基础心率值所生成。结合上述的实施例，举例而言，若获取在预设时间段的心率值的跳动范围均维持于基础心率值的正常范围，属于正常的基础心率值，因此目标人体处于正常的基础心率值时，其体温通常处于正常的基础体温值；一般而言，基础心率值的范围为60bpm-89bpm，处于该范围中的目标人体的基础体温值的范围为36.5℃-37.5℃。

在一具体的实施例中，步骤S130中，具体包括：根据振动波形数据和预设的DSP算法生成当前心率值。

具体而言，DSP算法为通过计算振动波形数据中的相邻心跳峰值之间的时间间隔，从而得到整个系列的心跳间隔值，随后，根据心跳间隔值，计算获得平均心率值或在预设时间段内的心率值。

以DSP算法中的离散傅里叶变换（DFT）为例，由于DFT算法要求输入序列的长度为2的幂次方，因此需要对信号进行补零（添加零值）或截断操作，将信号长度扩展至2的幂次方。将预处理后的信号输入DFT算法中进行计算，也即通过DFT算法将时域信号转换为频域信号，以得到信号的频谱信息。根据心率范围的特点，确定一个适当的频率范围。一般来说，人体的心率范围在0.5-3 Hz之间。在计算得到的频域信号中找到心率频率分量，也即查找频域信号中对应心率范围的频率分量，具体地，通过设定一个阈值或利用峰值检测算法等方法来确定主要频率分量；最后，将主要频率分量转换为心率值。因此通过将频率与采样率相乘，并通过适当的换算和计算得到当前心率值。

在一具体的实施例中，步骤S110，获取人体的反射回波，具体包括以下步骤：

步骤S111，响应于人体检测信号，通过预设的雷达模块发送雷达波。

具体而言，监护人可在监护终端中设定检测目标人体的身份，在确定需检测的目标人体后，随后通过雷达模块朝向目标人体的方向发射雷达波。

步骤S112，根据雷达波获取人体的反射回波。

具体而言，当雷达波在传播的过程中，遇到目标人体，则至少部分雷达波形成反射回波，随后通过雷达模块的接收器所接收。

进一步地，步骤S110，获取人体的反射回波，之后还包括以下的步骤。

步骤S113，根据反射回波获取位置数据，其中，位置数据包括距离参数和角度参数。具体而言，在接收反射回波之后，由于反射回波的时间是电磁波从雷达发射到物体并返回雷达的时间，因此根据电磁波在真空中的传播速度（约为光速）。

举例而言，获取距离参数的方式为，雷达模块可以通过下述公式计算出目标人体与雷达模块之间的距离：

距离参数=（传播速度*回波时间）/2；

需要说明的是，对于连续雷达波，发射和接收是同时进行的，因此可直接测量到回波的时间。对于脉冲雷达（Pulsed Radar），雷达会发送脉冲状的电磁波，随后等待接收反射回波，再通过测量回波时间计算距离参数。

获取角度参数的方式为，利用多个接收通道或相控阵天线阵列来实现角度测量；具体地，接收通道或天线阵列会同时接收回波，并测量回波的入射角度，通过对来自不同通道或天线的回波进行对比和处理，以计算出目标人体的角度参数。

步骤S114，根据位置数据调整雷达模块的发射角度，确保雷达的发射方向能够正对目标人体的检测点位。

不同于上述的举例方案，在一具体的实施例中，步骤S114，根据位置数据调整雷达模块的发射角度的实施例，具体包括以下步骤:

步骤S1141，响应于人体检测信号，通过预设的摄像模块获取图像信息。

具体而言，通过预先设置的摄像模块对目标人体执行拍摄，从而得到目标人体的图像信息。

步骤S1142，对图像信息进行解析生成位置信息。

具体而言，通过在数据集对模型进行训练，训练的目标为最小化预测关键点与标注关键点之间的差异，具体地，可使用损失函数来衡量差异，并使用梯度下降等优化算法，随后更新模型参数。使用测试数据集用于评估训练好的模型的性能，从而提高模型关键点检测的精确性。最后，将目标人体的图像信息传入模型中，通过模型生成关键点预测结果，从而标识出检测人体的关键点的位置信息。

步骤S1143，根据位置信息和位置数据生成调整指令，根据调整指令调整雷达模块的发射角度。具体而言，根据调整指令通过控制电机等驱动件，以带动雷达模块转动至其发射方向能够正对检测人体的检测关键点。

与上述人体体温的检测方法所相对应，本发明实施例还提供一种人体体温的检测装置100，用于执行上述的人体体温的检测方法中的任一发明实施例，下面详细阐述本发明实施例提供一种人体体温的检测装置100的具体方案，根据附图6所示，人体体温的检测装置，具体包括：

接收模块110，用于获取人体的反射回波；

第一处理模块120，用于根据反射回波生成振动波形数据。

进一步地，第一处理模块120还用于响应于人体检测信号，通过预设的雷达模块发送雷达波；根据雷达波获取人体的反射回波。

更进一步地，第一处理模块120还用于根据反射回波获取位置数据，其中，位置数据包括距离参数和角度参数；根据位置数据调整所述雷达模块的发射角度。

再进一步地，第一处理模块120还用于响应于人体检测信号，通过预设的摄像模块获取图像信息；对图像信息进行解析生成位置信息；根据位置信息和所述位置数据生成调整指令；根据调整指令调整雷达模块的发射角度。

第二处理模块130，用于根据振动波形数据生成当前心率值。

进一步地，第二处理模块130还用于获取多个预设时段的历史心率数据；根据历史心率数据生成对应的最低心率值；根据各个预设时段的最低心率值聚合生成基础心率值。

更进一步地，第二处理模块130还用于将基础体温值根据基础心率值生成。

再进一步地，第二处理模块130根据振动波形数据和预设的DSP算法生成当前心率值。

第三处理模块140，用于根据当前心率值生成当前体温值。

进一步地，第三处理模块140还用于根据当前心率值和预设的基础心率值计算出偏差值；根据偏差值和预设的基础体温值生成当前体温值。

通过本发明实施例的人体体温的检测装置100，将反射回波生成振动波形数据，根据振动波形数据生成当前心率值，根据当前心率值生成目标人体的当前体温值，实现在较长的距离对被测人体进行体温检测，无需被测人体自行操控，从而提高检测体温的效率。

本发明实施例还提供一种计算机设备10，根据附图7所示，该计算机设备10包括处理器401、通信接口402、存储器403和通信总线404，其中，处理器401，通信接口402，存储器403通过通信总线404完成相互间的通信；存储器403，用于存放计算机程序；在本发明一个实施例中，处理器401，用于执行存储器403上所存放的程序时，实现上述任意一个发明实施例所提供的人体体温的检测方法的步骤。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。