[发明专利]智能测温系统及测温方法

权利要求书

1.一种智能测温系统，其特征在于，包括：

信息采集模块，用于采集被测者的测量体温、身份信息以及对所述测量体温造成误差的测温环境；

数据库，用于存储所述测量体温、所述测温环境，所述数据库与所述信息采集模块连接；

数据处理模块，用于根据被测者的所述测温环境对被测者的所述测量体温进行校正形成被测者的校正体温，并将所述校正体温上传至所述数据库，所述数据处理模块与所述信息采集模块和所述数据库连接；数据分析模块，用于判断所述校正体温是否属于发热体温，当所述校正温度属于发热体温时还用于结合所述身份信息对被测者进行大数据分析，所述数据分析模块与所述数据处理模块连接；

显示模块，用于显示被测者的所述测量体温、所述校正体温以及所述大数据分析结果，所述显示模块与所述信息采集模块、所述数据处理模块以及所述数据分析模块连接；

警报模块，当所述校正体温属于发热体温时进行报警，所述警报模块与所述数据分析模块连接。

2.如权利要求1所述的智能测温系统，其特征在于，采用面部识别模块、身份证、医保卡、RFID其中的一项或多项组合的方式采集所述身份信息。

3.如权利要求1所述的智能测温系统，其特征在于，所述测温环境包括以下一项或多项组合：

环境温度；

风速；

风向；

湿度；

气压；

光照；

紫外辐射；以及

测温距离，所述测温距离为采集所述测量体温时被测者与所述信息采集模块的距离。

4.如权利要求1所述的智能测温系统，其特征在于，所述数据处理模块连接有机器学习模块，所述机器学习模块内存储有用于对所述测量体温进行校正形成所述校正体温的校正系数或校正公式。

5.如权利要求4所述的智能测温系统，其特征在于，所述数据处理模块还连接有实际体温采集模块，所述实际体温采集模块用于对属于发热体温的被测者采集不受所述测温环境影响的实际体温，所述机器学习模块内设有用于计算所述实际体温、所述测温环境以及所述测量体温的关系的线性回归算法，根据所述线性回归算法得出对应测温环境下新的所述校正系数或校正公式。

6.如权利要求1所述的智能测温系统，其特征在于，所述测温系统还包括第一判断模块，用于判断所述测量体温是否属于正常体表温度范围，所述第一判断模块与所述信息采集模块以及所述数据处理模块连接。

7.如权利要求1所述的智能测温系统，其特征在于，所述数据分析模块包括第二判断模块和大数据分析模块，所述第二判断模块用于判断所述校正体温是否属于发热体温，当所述第二判断模块判断所述校正体温属于发热体温时对被测者的身份信息进行大数据分析，所述大数据分析模块与所述信息采集模块连接。

8.一种智能测温方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集被测者的测量体温、身份信息以及采集所述测量体温时的测温环境，并将采集的信息上传至服务器进行存储；

所述服务器根据所述测温环境对所述测量体温进行校正形成校正体温并进行存储；

判断所述校正体温是否属于发热体温；

若所述校正体温属于发热体温，结合被测者的所述身份信息对被测者进行大数据分析并发出警报。

9.如权利要求8所述的智能测温方法，其特征在于，在对所述测量体温进行校正之前，还包括步骤：

提供正常体表温度范围；

判断所述测量体温是否属于正常体表温度范围；

若所述测量体温属于不正常体表范围，对所述测量体温进行校正；

若所述测量体温属于正常体表范围，不对所述测量体温进行校正。

10.如权利要求8所述的智能测温方法，其特征在于，在对所述测量体温进行校正之前，还包括步骤：

采集被测者不受所述测温环境影响的实际体温；

对被测者的所述测量体温、所述测温环境以及所述实际体温进行分析计算，得出所述实际体温、所述测量体温和所述测温环境的关系；

根据所述关系得出对应所述测温环境下的校正系数或校正公式，根据所述校正系数或校正公式对所述测量体温进行校正。