申请/专利权人：吉林大学

申请日：2024-02-07

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117723158A

主分类号：G01J5/48

分类号：G01J5/48;G06F18/2433;G06F18/213;G06F18/2415;G06F123/02;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/80

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.05#实质审查的生效;2024.03.19#公开

摘要：本申请公开了一种非接触式体温监测系统及其方法，涉及体温监测领域。其首先获取由红外热成像仪采集的被监控患者在预定时间段内多个预定时间点的热红外图像，接着，对所述各个预定时间点的热红外图像分别进行局部温度特征提取和全局投影融合以得到人体全局热红外温度特征向量的序列，然后，提取所述人体全局热红外温度特征向量的序列的热红外温度时域关联特征以得到时域关联人体全局热红外温度特征向量，最后，基于所述时域关联人体全局热红外温度特征向量，确定所述被监控患者是否存在温度变化异常。这样，可以实现对患者温度变化的实时监测和异常检测，有助于及时发现患者的异常情况。

主权项：1.一种非接触式体温监测系统，其特征在于，包括：热红外成像模块，用于获取由红外热成像仪采集的被监控患者在预定时间段内多个预定时间点的热红外图像；人体热红外温度全局感知模块，用于对各个预定时间点的热红外图像分别进行局部温度特征提取和全局投影融合以得到人体全局热红外温度特征向量的序列；热红外温度时域关联编码模块，用于提取所述人体全局热红外温度特征向量的序列的热红外温度时域关联特征以得到时域关联人体全局热红外温度特征向量；温度变化异常感知模块，用于基于所述时域关联人体全局热红外温度特征向量，确定所述被监控患者是否存在温度变化异常；其中，所述温度变化异常感知模块，包括：优化融合单元，用于对所述时域关联人体全局热红外温度特征向量和所述人体全局热红外温度特征向量的序列进行融合优化以得到优化后时域关联人体全局热红外温度特征向量；分类判断单元，用于将所述优化后时域关联人体全局热红外温度特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示所述被监控患者是否存在温度变化异常；其中，所述优化融合单元，用于：以如下融合优化公式对所述时域关联人体全局热红外温度特征向量和所述人体全局热红外温度特征向量的序列进行融合优化以得到所述优化后时域关联人体全局热红外温度特征向量；其中，所述融合优化公式为： ；其中，是所述时域关联人体全局热红外温度特征向量，是所述人体全局热红外温度特征向量的序列级联得到的级联特征向量，和分别是所述时域关联人体全局热红外温度特征向量和所述人体全局热红外温度特征向量的序列级联得到的级联特征向量的第个特征值，和分别表示特征向量的一范数的平方和特征向量的二范数的平方根，所述时域关联人体全局热红外温度特征向量和所述级联特征向量具有相同的特征向量长度，且是权重超参数，表示向量的加法，表示向量的减法，表示数值的指数运算，所述数值的指数运算表示计算以所述数值为幂的自然指数函数值，是所述优化后时域关联人体全局热红外温度特征向量的第个特征值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 吉林大学 非接触式体温监测系统及其方法

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