[发明专利]一种应用于非接触式微波检测仪的算法在审
| 申请号: | 201811562287.1 | 申请日: | 2018-12-20 |
| 公开(公告)号: | CN109394190A | 公开(公告)日: | 2019-03-01 |
| 发明(设计)人: | 邹建忠 | 申请(专利权)人: | 无锡淘金智能科技有限公司 |
| 主分类号: | A61B5/0205 | 分类号: | A61B5/0205;A61B5/00 |
| 代理公司: | 无锡松禾知识产权代理事务所(普通合伙) 32316 | 代理人: | 朱亮淞 |
| 地址: | 214000 江苏省*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 检测 非接触式 微波检测 算法 监测 人体检测数据库 人体生命特征 人体特征数据 人体数据 数据储存 数据丢失 损坏检测 微波反射 云端 应用 后台 雷达 采集 更新 健康 学习 | ||
1.一种应用于非接触式微波检测仪的算法,其特征在于:包括以下步骤:
第一步,人体特征数据的采集:预录入,通过将微波检测仪的检测端对准被检测人,让微波检测仪首次采集被检测人的特征数据,所述特征数据包括有:心率、呼吸、血压、睡眠;
第二步,人体检测数据库的采集与更新:被检测人自身数据对个人特征数据进行更新:对被检测人通过预录入人体特征数据后,会在云端生成属于被检测人的个人检测数据库,所述个人检测数据库中包括有基础模型库中数据和自身预录入的特征数据;微波检测仪长期采集人体数据,通过将采集到的数据根据监测人直接存储数据库;以被检测人的心率范围、呼吸、血压、睡眠综合性计算,与基础数据库进行对比,更新被检测人的正常心率、呼吸、血压、睡眠范围;
第三步,人体特征数据的监测:通过监测到被检测人的特征数据与个人标准化数据进行对比,判断出人体的各项特征数据是否正常:若特征数据在个人标准数据范围内,则监测到的特征数据会整合更新到个人标准化数据中;若特征数据不在个人标准数据范围,则微波检测仪报警。
2.根据权利要求1所述的一种应用于非接触式微波检测仪的算法,其特征在于:第一步中通过微波检测仪发射微波经人体反射后被微波检测仪上的检测电路检测来采集被检测人的特征数据,检测电路提取类似人体频率的波形信号:通过信号分离器将接受到的波形信号分离成呼吸信号和心跳信号,呼吸信号和心跳信号经单片机ADC处理后转换成呼吸数据和心率数据,再将呼吸数据和心跳数据上报给个人检测数据库;血压数据根据其他检测仪器测得血压数据后手动输入到个人检测数据库内;后期血压监测是被检测人监测到的心率数据、呼吸数据在基础数据库根据年龄段、性别对应的血压数据搜索到;睡眠数据则是在一定时间内对检测人进行记录监测,其方法是收集在这一段时间内的心率数据、呼吸数据和血压数据,在通过公式:
睡眠数据低区间=(心率低区间+呼吸低区间+血压低区间)/3
睡眠数据高区间=(心率高区间+呼吸高区间+血压高区间)/3
睡眠数据范围=[睡眠数据低区间,睡眠数据高区间]。
3.根据权利要求1所述的一种应用于非接触式微波检测仪的算法,其特征在于:第二步中通过将长期收集到数据用统计规律进行统计:根据统计周期,周按天查询各平均值,季按周查询各平均值,年按月查询各平均值,得到各平均值绘制出统计折线图。
4.根据权利要求1所述的一种应用于非接触式微波检测仪的算法,其特征在于:还包括有滤波处理模块;在微波检测仪采集和检测被检测人的特征数据时,需要对被检测到的心率、呼吸、血压、睡眠进行滤波降噪处理;所述滤波处理模块具体滤波处理的方式为:通过对采样数据加权递推平均滤波能剔除部分毛刺。
5.根据权利要求1所述的一种应用于非接触式微波检测仪的算法,其特征在于:人体特征数据的监测过程中还会对被检测人进行健康评分,通过被检测人的数据特征与个人标准化数据进行对比,经过评估后形成健康评分,所述健康评分项包括:心率、呼吸、收缩压;所述健康评分公式为:d=(a+b+c)/3(其中d为每日健康评分分数,a代表每日平均心率,b代表每日平均呼吸,c代表每日平均收缩压)。
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