一种智能跟踪肢体位置并进行分区温度调节方法

技术领域

本发明涉及温度调节技术领域，特别涉及一种智能跟踪肢体位置并进行分区温度调节方法。

背景技术

对于某些患者需要对其全身或者局部进行温度控制，例如冻伤治疗、体温异常高温、低温疗法。现有技术中对温度检测误差高，进而出现温度调节不准确的问题，同时在对生命体的全身或者局部进行温度控制时，不能根据肢体位置的温度及对应的分区温度进行相应的调节控制，导致治疗效果较差。

发明内容

本发明旨在至少一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本发明的目的在于提出一种智能跟踪肢体位置并进行分区温度调节方法，温度检测误差低，使得温度调节更加准确，在对生命体的全身或者局部进行温度控制时，根据肢体位置的温度及对应的分区温度进行相应的调节控制，提高治疗效果。

为达到上述目的，本发明实施例提出了一种智能跟踪肢体位置并进行分区温度调节方法，包括：获取生命体上的若干温度监测点形成的生命体的温度值矩阵；

将所述温度值矩阵输入肢体位置识别模型中，确定所述温度值矩阵对应的若干个肢体位置；

将所述若干个肢体位置的分区温度分别与对应的预设分区温度进行比较，根据比较结果对肢体位置进行温度调节。

根据本发明的一些实施例，所述肢体位置识别模型包括生命体图及生命体图上所有肢体的温度信息。

根据本发明的一些实施例，还包括：

获取生命体上的若干加速度监测点形成的生命体的加速度值矩阵；

将所述加速度值矩阵输入预先训练好的肢体动作识别模型中，确定生命体的肢体动作；

根据所述肢体动作对若干个肢体位置的预设分区温度进行修正处理，并将所述若干个肢体位置的分区温度分别与对应的修正后的预设分区温度进行比较。

根据本发明的一些实施例，在将所述温度值矩阵输入肢体位置识别模型前，还包括：

获取生命体所在位置的环境温度；

根据所述环境温度确定对所述温度值矩阵进行修正处理的修正参数，得到修正后的温度值矩阵。

根据本发明的一些实施例，所述温度监测点设置有非接触式温度传感器。

根据本发明的一些实施例，获取生命体上的若干温度监测点形成的生命体的温度值矩阵，包括：

基于预设采样周期采集温度值矩阵，在确定相邻的两个温度值矩阵的差异度小于预设差异度时，将相邻的两个温度值矩阵的后一个温度值矩阵作为最终的监测数据。

根据本发明的一些实施例，所述获取生命体上的若干温度监测点形成的生命体的温度值矩阵，包括：

将所述温度值矩阵与预设温度值矩阵比较，判断所述温度值矩阵是否完整，在确定温度值矩阵不完整时，确定第一目标区域；

在所述预设温度值矩阵中确定第一预设区域，所述第一预设区域中包括与所述第一目标区域相对应的第二目标区域，计算得到所述第二目标区域的数据与所述第一预设区域中除去所述第二目标区域的其他区域的数据之间的关联关系；

在所述温度值矩阵中确定第二预设区域，所述第二预设区域包括所述第一目标区域，根据所述关联关系及所述第二预设区域中除去所述第一目标区域的其他区域的数据，计算得到所述第一目标区域对应的目标数据；

将所述目标数据补充至所述温度值矩阵中。

根据本发明的一些实施例，还包括：

根据所述温度值矩阵，计算得到平均温度，在确定所述平均温度大于预设平均温度时，发出报警提示。

根据本发明的一些实施例，在获取生命体上的若干温度监测点形成的生命体的温度值矩阵前，还包括：

对生命体进行扫描，获取三维点云数据；

根据所述三维点云数据构建三维图；

对所述三维图进行双边滤波平滑处理，并确定生命体的边缘点，将所述边缘点连接，得到生命体的轮廓；

根据所述生命体的轮廓及温度检测模块的检测范围，确定温度监测点的数量。

根据本发明的一些实施例，在根据比较结果对肢体位置进行温度调节后，还包括：

获取包括生命体及参照物的第一红外图像；对所述第一红外图像进行图像分割处理，得到生命体图像及参照物图像；

获取生命体所在环境的空气温度及空气湿度；

根据所述空气温度及空气湿度与所述参照物的温度之间的对应关系确定参照物的第一温度；

获取所述参照物图像的温度灰度值，确定参照物的第二温度；

建立所述参照物的第一温度与第二温度的关联关系；

获取生命体图像的温度灰度值，确定生命体的第一温度；

根据生命体的第一温度及所述关联关系，得到生命体的第二温度；

判断所述生命体的第二温度是否在预设温度范围内，在确定所述生命体的第二温度不在预设温度范围内时，发出报警提示。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是根据本发明第一个实施例的一种智能跟踪肢体位置并进行分区温度调节方法的流程图；

图2是根据本发明第二个实施例的一种智能跟踪肢体位置并进行分区温度调节方法的流程图；

图3是根据本发明第三个实施例的一种智能跟踪肢体位置并进行分区温度调节方法的流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，本发明实施例提出了一种智能跟踪肢体位置并进行分区温度调节方法，包括步骤S1-S3：

S1、获取生命体上的若干温度监测点形成的生命体的温度值矩阵；

S2、将所述温度值矩阵输入肢体位置识别模型中，确定所述温度值矩阵对应的若干个肢体位置；

S3、将所述若干个肢体位置的分区温度分别与对应的预设分区温度进行比较，根据比较结果对肢体位置进行温度调节。

上述技术方案的工作原理：在生命体上设置若干个温度监测点，获取生命体上的若干温度监测点形成的生命体的温度值矩阵；实现获取生命体身体各个部位的温度信息，保证数据的全面性，便于后续对全身进行温度调控。将所述温度值矩阵输入肢体位置识别模型中，确定所述温度值矩阵对应的若干个肢体位置；生命体每个部位的温度会有一些差异，经过采集的样本数据进行多次训练，得到肢体位置识别模型，便于根据温度值矩阵得到对应的若干个肢体位置。温度值矩阵包括生命体各个部位之间的温度信息。将所述若干个肢体位置的分区温度分别与对应的预设分区温度进行比较，根据比较结果对肢体位置进行温度调节。具体的，生命体的胸部的分区温度为36.3℃，预设分区温度为36.5℃，进而需要对胸部进行温度升高。预设分区温度为生命体在静止状态且标准环境下确定的。

上述技术方案的有益效果：温度检测误差低，使得温度调节更加准确，在对生命体的全身或者局部进行温度控制时，根据肢体位置的温度及对应的分区温度进行相应的调节控制，提高治疗效果。

根据本发明的一些实施例，所述肢体位置识别模型包括生命体图及生命体图上所有肢体的温度信息。

如图2所示，根据本发明的一些实施例，还包括：

S21、获取生命体上的若干加速度监测点形成的生命体的加速度值矩阵；

S22、将所述加速度值矩阵输入预先训练好的肢体动作识别模型中，确定生命体的肢体动作；

S23、根据所述肢体动作对若干个肢体位置的预设分区温度进行修正处理，并将所述若干个肢体位置的分区温度分别与对应的修正后的预设分区温度进行比较。

上述技术方案的工作原理及有益效果：获取生命体上的若干加速度监测点形成的生命体的加速度值矩阵；将所述加速度值矩阵输入预先训练好的肢体动作识别模型中，确定生命体的肢体动作；获取生命体的各个部位的加速度，确定各个部位正在进行的动作姿态信息，即生命体的肢体动作信息。根据所述肢体动作对若干个肢体位置的预设分区温度进行修正处理，并将所述若干个肢体位置的分区温度分别与对应的修正后的预设分区温度进行比较。生命体在进行肢体动作时，肢体的分区温度会有所提升，因此需要对预设分区温度进行修正处理，即得到人在动作情况下的温度，在将分区温度分别与对应的修正后的预设分区温度进行比较时，确定需要待调节的温度差值，便于保证温度调节的准确性，避免因生命体动作导致的温度调节不准确的问题。

根据本发明的一些实施例，在将所述温度值矩阵输入肢体位置识别模型前，还包括：

获取生命体所在位置的环境温度；

根据所述环境温度确定对所述温度值矩阵进行修正处理的修正参数，得到修正后的温度值矩阵。

上述技术方案的工作原理：获取生命体所在位置的环境温度；根据所述环境温度确定对所述温度值矩阵进行修正处理的修正参数，得到修正后的温度值矩阵。

上述技术方案的有益效果：环境温度对基于生命体上的温度监测点获取的温度值矩阵会有影响，根据所述环境温度确定对所述温度值矩阵进行修正处理的修正参数，保证获取的修正后的温度值矩阵的准确性，进而有利于提高肢体位置识别模型输出的识别结果的准确性，实现对肢体位置的智能跟踪。

根据本发明的一些实施例，所述温度监测点设置有非接触式温度传感器。

根据本发明的一些实施例，获取生命体上的若干温度监测点形成的生命体的温度值矩阵，包括：

基于预设采样周期采集温度值矩阵，在确定相邻的两个温度值矩阵的差异度小于预设差异度时，将相邻的两个温度值矩阵的后一个温度值矩阵作为最终的监测数据。

上述技术方案的工作原理：基于预设采样周期采集温度值矩阵，在确定相邻的两个温度值矩阵的差异度小于预设差异度时，将相邻的两个温度值矩阵的后一个温度值矩阵作为最终的监测数据。

上述技术方案的有益效果：避免因生命体刚运动完或者刚走出环境温度高或环境温度低的场所后，测量的温度值矩阵的不准确的问题，需要多次测量，在确定用户相邻两次的测量的差异度小于预设差异度时，表示生命体的温度趋于稳定了，将此时测量的温度值矩阵作为最终的监测数据。保证获取的温度值矩阵的准确性。

根据本发明的一些实施例，所述获取生命体上的若干温度监测点形成的生命体的温度值矩阵，包括：

将所述温度值矩阵与预设温度值矩阵比较，判断所述温度值矩阵是否完整，在确定温度值矩阵不完整时，确定第一目标区域；

在所述预设温度值矩阵中确定第一预设区域，所述第一预设区域中包括与所述第一目标区域相对应的第二目标区域，计算得到所述第二目标区域的数据与所述第一预设区域中除去所述第二目标区域的其他区域的数据之间的关联关系；

在所述温度值矩阵中确定第二预设区域，所述第二预设区域包括所述第一目标区域，根据所述关联关系及所述第二预设区域中除去所述第一目标区域的其他区域的数据，计算得到所述第一目标区域对应的目标数据；

将所述目标数据补充至所述温度值矩阵中。

上述技术方案的工作原理：具体的预设温度值矩阵包括20个肢体位置的温度信息。将所述温度值矩阵与预设温度值矩阵比较，判断所述温度值矩阵是否完整，在确定温度值矩阵不完整时，确定第一目标区域；即假设测量的温度值矩阵为19个肢体温度信息，确定数据缺失的位置。在所述预设温度值矩阵中确定第一预设区域，所述第一预设区域中包括与所述第一目标区域相对应的第二目标区域，计算得到所述第二目标区域的数据与所述第一预设区域中除去所述第二目标区域的其他区域的数据之间的关联关系；即在预设温度值矩阵中确定对应的第一预设区域，如包括3个肢体位置的温度信息，其中，所述第一目标区域相对应的第二目标区域处于中间位置。确定所述第二目标区域的数据与所述第一预设区域中除去所述第二目标区域的其他区域的数据之间的关联关系；在所述温度值矩阵中确定第二预设区域，所述第二预设区域包括所述第一目标区域，根据所述关联关系及所述第二预设区域中除去所述第一目标区域的其他区域的数据，计算得到所述第一目标区域对应的目标数据；将所述目标数据补充至所述温度值矩阵中。

上述技术方案的有益效果：在进行温度监测点，在某一个温度监测点的温度监测设备异常时，因生命体相邻部位之间的温度有一定的关联关系，根据关联关系推导出确认的目标数据，进而对温度值矩阵进行补充，保证温度值矩阵的完整性，保证数据的完整性及准确性。

根据本发明的一些实施例，还包括：

根据所述温度值矩阵，计算得到平均温度，在确定所述平均温度大于预设平均温度时，发出报警提示。

上述技术方案的工作原理及有益效果：根据所述温度值矩阵，计算得到平均温度，在确定所述平均温度大于预设平均温度时，发出报警提示。表示生命体的体温可能出现异常，发出报警提示及时进行观察，便于及时进行相应的治疗或其他隔离措施。

根据本发明的一些实施例，在获取生命体上的若干温度监测点形成的生命体的温度值矩阵前，还包括：

对生命体进行扫描，获取三维点云数据；

根据所述三维点云数据构建三维图；

对所述三维图进行双边滤波平滑处理，并确定生命体的边缘点，将所述边缘点连接，得到生命体的轮廓；

根据所述生命体的轮廓及温度检测模块的检测范围，确定温度监测点的数量。

上述技术方案的工作原理：对生命体进行扫描，获取三维点云数据；根据所述三维点云数据构建三维图；对所述三维图进行双边滤波平滑处理，并确定生命体的边缘点，将所述边缘点连接，得到生命体的轮廓；根据所述生命体的轮廓及温度检测模块的检测范围，确定温度监测点的数量。

上述技术方案的有益效果：基于双边滤波平滑处理的方法，使得确认生命体边缘点的处理流程简单，提高了计算效率及确定边缘点的准确性，进而提高了确定温度监测点的数量的准确性，便于实现对生命体进行全面的温度监测及温度调节，提高温度调控的全面性及准确性。

如图3所示，根据本发明的一些实施例，在根据比较结果对肢体位置进行温度调节后，还包括：

S4、获取包括生命体及参照物的第一红外图像；对所述第一红外图像进行图像分割处理，得到生命体图像及参照物图像；

S5、获取生命体所在环境的空气温度及空气湿度；

S6、根据所述空气温度及空气湿度与所述参照物的温度之间的对应关系确定参照物的第一温度；

S7、获取所述参照物图像的温度灰度值，确定参照物的第二温度；

S8、建立所述参照物的第一温度与第二温度的关联关系；

S9、获取生命体图像的温度灰度值，确定生命体的第一温度；

S10、根据生命体的第一温度及所述关联关系，得到生命体的第二温度；

S11、判断所述生命体的第二温度是否在预设温度范围内，在确定所述生命体的第二温度不在预设温度范围内时，发出报警提示。

上述技术方案的工作原理：在根据比较结果对肢体位置进行温度调节后，检测温度调节的效果，在温度调节的效果异常时，及时发出报警提示，及时对前面的温度调节进行修正，保证温度调节的及时性及准确性。在检测温度调节的效果时，具体包括获取包括生命体及参照物的第一红外图像；对所述第一红外图像进行图像分割处理，得到生命体图像及参照物图像；获取生命体所在环境的空气温度及空气湿度；根据所述空气温度及空气湿度与所述参照物的温度之间的对应关系确定参照物的第一温度；避免因空气温度及空气湿度对检测参照物的第一温度的影响，减少检测误差，保证获取的参照物的第一温度的准确性，参照物为非生命体。获取所述参照物图像的温度灰度值，确定参照物的第二温度；基于红外检测设备对参照物的的温度进行再次检测，得到温度灰度值，即得到参照物的第二温度。建立所述参照物的第一温度与第二温度的关联关系；获取生命体图像的温度灰度值，确定生命体的第一温度；根据生命体的第一温度及所述关联关系，得到生命体的第二温度；红外检测设备会产生漂移，在传感器输入量不变时，输出量也会随着时间变化。这样会导致对生命体在进行温度调节后的温度检测的不准确，因此基于根据生命体的第一温度及所述关联关系，得到生命体的第二温度；保证生命体温度检测的准确性，提高检测精度。判断所述生命体的第二温度是否在预设温度范围内，在确定所述生命体的第二温度不在预设温度范围内时，发出报警提示。

上述技术方案的有益效果：在对参照物的温度检测时，避免环境中空气温度及空气湿度的影响，保证了参照物的第一温度，进而保证的建立的参照物的第一温度与第二温度的关联关系的准确性，实现对生命体的第二温度的准确检测，在确定生命体的第二温度不在预设温度范围内时，表示温度调节效果不佳，存在异常，及时调整温度调节参数，保证温度调节的准确性，提高用户体验。

在一实施例中，获取所述参照物图像的温度灰度值，包括：

基于红外检测设备对参照物的热辐射进行探测；

获取参照物的热辐射的功率信号并转换为电信号，计算参照物图像的温度灰度值：

其中，S为参照物图像的温度灰度值；D为红外检测设备的孔径；λ

上述技术方案的工作原理及有益效果：基于红外检测设备对参照物的热辐射进行探测；获取参照物的热辐射的功率信号并转换为电信号，基于上述公式准确计算出参照物图像的温度灰度值，便于获取准确的参照物的第一温度值。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。