[发明专利]一种基于可穿戴设备的体温测量方法

说明书

本发明公开了一种基于可穿戴设备的体温测量方法，该体温测量方法包括以下步骤：将收集到的传感器数据在基于环境补偿因素的条件下进行传感器数据融合；利用多项式回归的机器学习方法将环境补偿项，两个传感器的融合数据，以及噪声偏差项与真实的数据进行拟合，得出两个传感器的分别的权重以及环境因素的影响因子和噪声；利用多项式拟合出来的权重得到体表温度，然后用卡尔曼滤波器对体表温度和真实的体温拟合得到二者之间的非线性关系。该基于可穿戴设备的体温测量方法，利用便携式可穿戴技术实现人体生理参数如体温等的远控测量，持续检测解决方案能够有效的避免接触性感染。

技术领域

本发明涉及体温测量技术领域，具体为一种基于可穿戴设备的体温测量方法。

背景技术

新型冠状病毒(2019-nCoV)主要通过飞沫和接触传播，人感染后常见体征有呼吸道症状、发热、咳嗽、气促和呼吸困难等。在较严重病例中，感染可导致肺炎、严重急性呼吸综合征、肾衰竭，甚至死亡。目前在广大社会人员和团体中都是先通过测量体温来初次确定是否有感染风险进而采取进一步操作，隔离防范期间，隔离者需要对被隔离人员进行测量体温；病者就医，医务人员需测量体温判断；企业复工学校复学后，管理人员需要测量体温来保证工作人员与学生的安全等。传统的体温测量方式，例如水银体温计、耳温枪、额温枪等均无法有效避免医护与患者的近距离接触，增加了医护人员的感染风险，高频的体温测量也加重了医护人员的工作负担。同时，高频的体温测量也加重了医护人员的工作负担，还极易因频繁打扰患者或者隔离者休息而引起不同程度的不满，徒增医护的工作难度。

新型冠状病毒肺炎疫情防控形势严峻复杂。严密防控是头等大事，事关医护人员和人民群众的生命安全。医护人员穿着厚重的隔离衣，测试体温变得困难，不仅会造成防护服的无端浪费，更是体力的消耗，还增加了暴露风险。在疫情仍未完全消除的今天，医疗资源紧缺，利用大数据技术提升防控监测能力，无疑是当下最有效的手段之一。

人体温度测量主要是基于体核温度或体表温度。“体核”主要包括头部和躯干；体表温度定义为皮肤表面温度。由于精确的体核温度需要通过特定仪器深入到皮肤下1cm甚至更深入的位置进行测量，这种操作有风险和疼痛感，因此不适用于日常生活。所以一般都是通过更容易测量的体表温度来替代体核温度。然而相比于体核温度的稳定不变，体表温度则是极易受周围环境温度所影响，尤其是在周围温度突变的情况下，四肢体表温度变化幅度尤其大，在这种情况下便携式设备很难通过测量体表温度来获得人体真实的体温，因此难以确定真实体温是否异常，为此，提出一种基于可穿戴设备的体温测量方法。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于可穿戴设备的体温测量方法，该体温测量方法包括以下步骤：

步骤一、将收集到的传感器数据在基于环境补偿因素的条件下进行传感器数据融合；

步骤二、利用多项式回归的机器学习方法将环境补偿项，两个传感器的融合数据，以及噪声偏差项与真实的数据进行拟合，得出两个传感器的分别的权重以及环境因素的影响因子和噪声；

步骤三、利用多项式拟合出来的权重得到体表温度，然后用卡尔曼滤波器对体表温度和真实的体温拟合得到二者之间的非线性关系；

步骤四、用最终的预测体温值与真实值做对比，测试算法结果，最后将本算法的预测值与电子体温计测量值进行可视化与数据分析对比。

优选的，该所述体温测量方法是基于传感器数据融合来拟合真实温度的回归算法，且该回归算法流程包括以下步骤：

S1：先把手环放置一个恒温箱内并用湿纸巾包裹好，湿纸巾隔热效果很好可以确保手环测得温度便是恒温箱的温度，同时定时调节并记录恒温箱内的温度为T＝[t₀ t₁ …t_n]，手环正面传感器数据记为反面传感器数据记为利用多项式回归算法将两个传感器进行数据融合并且考虑了环境补偿项，算法公式为：