[发明专利]一种基于物联网健康监测与签到系统和方法有效

专利信息
申请号: 201510329904.3 申请日: 2015-06-15
公开(公告)号: CN104966327B 公开(公告)日: 2017-08-25
发明(设计)人: 徐玉林;温雷霆 申请(专利权)人: 北京智联新科信息技术有限公司
主分类号: G07C1/10 分类号: G07C1/10
代理公司: 北京得信知识产权代理有限公司11511 代理人: 袁建水
地址: 100080 北京市海淀区*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 联网 健康 监测 签到 系统 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种基于物联网健康监测与签到系统和方法,是一种儿童、少年或老年人等弱势群体的健康和生活环境安全的监测方法和系统,是一种幼儿园、学校或养老院对园中生活状况进行检测的系统和方法。

背景技术

传统的幼儿园或小学校对少年儿童的监测工作主要是由工作人员(老师)对少年儿童的情况进行人工监测,包括:少年儿童的外形、身高、体重等的人工观察、测量和记录,并将对少年儿童状况的记录在规定的时间内对家长进行汇报。在一些设备较为完善的幼儿园或小学校中,使用磁卡或射频卡对少年儿童的数量进行清点,利用电子秤、电子身高测量器等电子设施对少年儿童的身高、体重进行测量。再由人工对少年儿童的状况和各个身体参数进行记录,并通过手机短信或电子邮件的方式向家长汇报。换句话说,即便使用了一些电子设备,但对少年儿童的监测和与家长的沟通也是通过人工进行了,各种电子设备所检测的参数都是离散的,也需要人工进行整理和发送。

在养老院也存在类似的情况,所有类似身高、体重、视力等简单的检测都是由工作人员人工进行的,其发布方式也都是通过人工执行的,虽然可以通过现代化的工具,如:手机、网络等方式,但就其方式来说,还没有突破传统人工传递信息的方式。

发明内容

为了克服现有技术的问题,本发明提出了一种基于物联网健康监测与签到系统和方法。所述的方法和系统应用互联网,将人脸部识别系统和体征检测系统,以及云端的服务器,家长和老师的手机联系在一起,使家长和老师随时掌握孩子或老人的当前情况和成长情况。

本发明的目的是这样实现的:一种基于物联网健康监测与签到系统,包括:对多项体征监测的考勤一体化终端,所述的考勤一体化终端通过网络与安装有对各项体检数据分析和存储的云监测服务器连接,所述的云监测服务器通过网络与安装有监测观察客户端的手持互联网移动设备连接。

进一步的,所述的考勤一体化终端包括:地秤和安装在地秤上方一侧的交互触摸屏,所述的地秤与交互触摸屏周围设置多个采集面部、身高、体型的摄像头,以及非接触体温计和超声波测高仪,所述的地秤、交互触摸屏、摄像头、非接触体温计、超声波测高仪与控制器连接,所述控制器中设有本地人脸识别库。

进一步的,所述的云监测服务器包括:云端人脸识别库、考勤数据库、照片数据库、以及体检数据分析装置。

进一步的,所述的监测观察客户端包括:提取和显示考勤信息、照片数据、各项体检数据,以及成长数据趋势曲线的装置,健康成长档案分析装置。

一种使用上述系统的基于物联网健康监测与签到方法,所述方法的步骤包括:

获取体征参数的步骤:用于通过考勤一体化终端,对个体进行识别,识别后拍照和检测体征的各项参数,包括:身高、体重、体温,视力,并将照片和各项参数传输至云监测服务器;

参数分析和记录的步骤:用于云监测服务器对照片及各项参数进行分析、记录和归档,并将照片和分析记录的结果推送至监测观察客户端;

显示的步骤:用于监测观察客户端根据客户的需要以数值、表格、曲线、块状图的形式显示个体的健康状态和照片。

进一步的,所述的“获取体征参数的步骤”中对个体的识别是人脸识别,所述的人脸识别包括如下子步骤:

人脸采集与检验的子步骤:用于通过摄像头搜索个体脸部并进行脸部图像采集;

人脸图像预处理的子步骤:用于对人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化;

人脸特征参数提取的子步骤:用于对人脸总体和五官的特性以及距离特性进行采集,测算特征点的曲率、角度、欧氏距离,提取各项特征参数;

人脸图像匹配与识别的子步骤:用于将待识别的人脸特征参数与已保存的人脸特征参数档案进行匹配,以预先设定的阀值进行相似度识别判断,将符合阀值条件的比对结果进行相应的输出。

进一步的,所述的“人脸图像匹配与识别的子步骤”中人脸的匹配和识别包括如下分步骤:

提取待识别人脸的各个特征参数;

提取人脸特征参数档案中的一个人脸的所有人脸特征参数;

将待识别人脸的各个特征参数与对应的档案中人脸的各个特征参数进行比对;

各对比对的特征参数达到阀值之内则认为是相同人脸并予以输出,否则提取下一个人脸档案进行比对。

进一步的,所述的“人脸图像匹配与识别的子步骤”中人脸的匹配和识别包括如下分步骤:

提取待识别人脸的特征参数;

选取一个人脸参数为主要特征参数;

提取人脸特征参数档案中的一个人脸的主要特征参数;

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