[發明專利]一種具有自動學習功能的流感預測攝像機

有效

• 申請號: 201910253642.5
• 申請日: 2019-03-30
• 公開（公告）號: CN109979601B
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發明（設計）人: 王龍
• 申請（專利權）人: 東陽市菊蘇科技有限公司
• 主分類號: G16H50/80
• 分類號: G16H50/80;H04N5/225;G01D21/02
• 代理公司: 廣州科捷知識產權代理事務所(普通合伙) 44560
• 代理人: 袁嘉恩

1.一種具有自動學習功能的流感預測攝像機，包括若干攝像頭單元以及一后臺分析系統，每一攝像頭單元包括溫度感應模塊、濕度感應模塊、二氧化碳濃度感應模塊、粉塵感應模塊、密度分析模塊以及處理器，

所述溫度感應模塊用于獲取環境溫度并生成一溫度反饋數據；

所述濕度感應模塊用于獲取環境濕度并生成一濕度反饋數據；

所述二氧化碳濃度感應模塊用于獲取空氣的二氧化碳濃度并生成一二氧化碳濃度反饋數據；

所述粉塵感應模塊用于獲取空氣的粉塵濃度并生成一粉塵濃度反饋數據；

所述密度分析模塊用于計算攝像頭單元的監視區域內人口密度并輸出一人口密度數據；

其特征在于：

所述攝像頭單元連接所述后臺分析系統，所述后臺分析系統包括模型架構模塊、專家分析庫以及采集數據庫，所述模型架構模塊連接所述專家分析庫以及所述采集數據庫，所述專家分析庫存儲有分析結果信息，所述采集數據庫存儲有環境采集信息，所述分析結果信息與所述環境采集信息對應設置，所述模型架構模塊根據所述環境采集信息以及所述分析結果信息生成預測模型；

所述處理器從所述后臺分析系統中調用預測模型；

所述預測模型中，溫度反饋數據、濕度反饋數據、二氧化碳濃度反饋數據、粉塵濃度反饋數據以及人口密度數據為輸入數據，所述預測風險值為輸出數據；所述處理器根據所述溫度反饋數據、濕度反饋數據、二氧化碳濃度反饋數據、粉塵濃度反饋數據以及人口密度數據通過調用預測模型實時輸出預測風險值；

所述后臺分析系統包括有分析策略、更新策略以及信息生成策略，所述分析策略包括獲得一環境采集信息，通過環境采集信息輸入分析結果信息，將該分析結果信息與所述環境采集信息關聯并分別存入專家分析庫以及采集數據庫；

所述更新策略包括，當一環境采集信息和對應的分析結果信息被關聯時，將對應的環境采集信息以及分析結果信息代入預測模型以更新對應的所述預測模型；所述環境采集信息包括環境信息、采集信息以及實測臨床信息，所述采集信息包括所述溫度反饋數據、濕度反饋數據、二氧化碳濃度反饋數據、粉塵濃度反饋數據以及人口密度數據，所述環境信息包括地域信息以及年齡段信息，所述地域信息反映該攝像頭單元所處的地域情況，所述年齡段信息反映攝像頭單元所監控的學生的年齡段情況，所述實測臨床信息反映該攝像頭單元所監控的學生實際檢測流感發生情況；

所述模型架構模塊根據不同的環境信息生成不同的預測模型，所述攝像頭單元根據自身對應的環境信息調取對應的預測模型。

2.如權利要求1所述的一種具有自動學習功能的流感預測攝像機，其特征在于：所述粉塵濃度模塊包括PM2.5粉塵傳感器以及PM10粉塵傳感器。

3.如權利要求1所述的一種具有自動學習功能的流感預測攝像機，其特征在于：所述攝像頭單元配置有計數算法，所述計數算法用于統計該攝像頭單元中攝像頭畫面中的人數，所述密度分析模塊根據所述人數以及預先輸入的監視區域面積計算人口密度。

4.如權利要求1所述的一種具有自動學習功能的流感預測攝像機，其特征在于：所述攝像頭單元配置有GPS模塊，所述攝像頭單元通過GPS模塊生成地域信息。

5.如權利要求1所述的一種具有自動學習功能的流感預測攝像機，其特征在于：所述攝像頭單元連接對應教室內的新風系統，并配置有對應新風閾值，當所述預測風險值大于所述新風閾值時，開啟對應的所述新風系統。

6.如權利要求1所述的一種具有自動學習功能的流感預測攝像機，其特征在于：后臺管理人員可通過登錄后臺分析系統修改所述專家分析庫內的分析結果信息，每當分析結果信息被修改時，通過更新策略將對應的環境采集信息以及分析結果信息帶入預測模型以更新對應的所述預測模型。

7.如權利要求1所述的一種具有自動學習功能的流感預測攝像機，其特征在于：所述攝像頭單元包括有輸出模塊，所述輸出模塊用于實時輸出所述預測風險值。