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龍圖騰網獲悉浙江科技學院申請的專利基于時空關系的自助式生命體征檢測裝置與方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN110942827B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202010002779.6，技術領域涉及：G16H50/20；該發明授權基于時空關系的自助式生命體征檢測裝置與方法是由焦慶春;陳新源;葉君杰;包乾設計研發完成，并于2020-01-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于時空關系的自助式生命體征檢測裝置與方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于時空關系的自助式生命體征檢測裝置與方法。本發明裝置由支撐框架、檢測控制與交互部件、可調遮擋圍護和多種生命體征傳感器等組成，以音視頻交互為自助手段，以視頻識別面部生命特征為核心數據，以心跳、身高、體重等生命體征為輔助數據，同時結合地理位置與時間信息數據，采用決策樹與二分類神經元復合構成的多分類方法，獲得復合型人體特征測量數據和時空變化的分類判斷結果。本發明能進行半封閉空間的光照與色調分析，根據面部特征自動調整裝置測量位置，并通過可視化語音交互輔助受測者完成全自助檢測過程，裝置結構設計精巧，流程完整清晰高效，能在無人幫助的情況下準確完成各項檢測。

本發明授權基于時空關系的自助式生命體征檢測裝置與方法在權利要求書中公布了：1.一種基于時空關系的自助生命體征檢測方法，其特征在于： 所述方法采用自助式生命體征檢測裝置實現，所述檢測裝置包括控制顯示部件1、支撐框架2、可調遮擋圍護3和多種生命感知傳感器；控制顯示部件1包括豎直布置的屏板和連接在屏板頂部上的頂板，頂板的頂面安裝有身高傳感器1-8，屏板的正面中間設有可觸摸式屏幕1-4，可觸摸式屏幕1-4下方的屏板正面設有麥克風1-3，可觸摸式屏幕1-4上方的屏板正面設有平行注視點1-5、攝像機1-6和紅外測溫儀1-7，屏板正面最底部設有握力檢測器1-1和指甲式血氧脈搏儀1-2；屏板的側面設有豎直的條形凸塊作為屏板滑動條1-9； 支撐框架2包括第一支撐柱2-1、第二支撐住2-2、可控滑動絲桿2-6、連接桿2-7、內滑軌2-9和外滑軌2-10；第一支撐柱2-1和第二支撐住2-2分別布置于屏板的兩側，第一支撐柱2-1和第二支撐住2-2在靠近屏板一側的側面開設有豎直的條形槽作為內滑軌2-9，屏板滑動條1-9嵌裝于內滑軌2-9中形成榫卯滑動副連接；第一支撐柱2-1和第二支撐住2-2在遠離屏板一側的側面也開設有豎直的條形槽作為外滑軌2-10，外滑軌2-10連接可調遮擋圍護3；第一支撐柱2-1和第二支撐住2-2的正面設有若干漫反射燈2-3和喇叭2-4，第一支撐柱2-1和第二支撐住2-2的背面分別和連接桿2-7的兩端固定連接，第一支撐柱2-1內部含有GPS芯片2-11，第二支撐柱2-2的內部含有氣壓計2-12，第一支撐柱2-1和第二支撐柱2-2最底部有可折疊式體重傳感器2-13，可控滑動絲桿2-6豎直穿設并通過螺紋安裝于連接桿2-7中部開設的螺紋孔，可控滑動絲桿2-6上安裝有升降電機2-5，升降電機2-5輸出軸朝下和可控滑動絲桿2-6同軸連接； 可調遮擋圍護3包括兩組遮擋圍護組，兩組遮擋圍護組分別布置在控制顯示部件1的屏板的兩側，每組遮擋圍護組包括多塊可折疊擋板3-1、鉸鏈軸3-2、圍護滑動條3-5，相鄰可折疊擋板3-1之間通過鉸鏈軸3-2鉸接成整體，每組遮擋圍護組中最遠離支撐框架2的可折疊擋板3-1表面設有具有校對參數的標準色卡和標尺，最靠近支撐框架2的一塊可折疊擋板3-1的內側面設有豎直的條形凸塊作為圍護滑動條3-5，兩組遮擋圍護組的圍護滑動條3-5分別固定嵌裝于第一支撐柱2-1、第二支撐住2-2的外滑軌2-10中；可折疊擋板3-1的頂端設有折疊電機3-3，折疊電機3-3的輸出軸連接到鉸鏈軸3-2，帶動鉸鏈軸3-2旋轉控制； 方法具體分為： 第1步：控制折疊電機3-3旋轉展開打開可調遮擋圍護3，受測者進入控制顯示部件1前方的可調遮擋圍護3所包圍的檢測區域后，控制可調遮擋圍護3的最外側的可折疊擋板3-1合攏，通過身高傳感器1-8和升降電機2-5的配合工作調整可調遮擋圍護3的高度，調整后通過GPS芯片2-11獲取當前時刻的地理位置，通過氣壓計2-12獲得海拔； 第2步：通過攝像機1-6拍攝受測者的正面臉部圖像，然后圖像分析識別面部特征點鑒別獲得受測者的身份，從數據庫中調取該受測者生命體征的檔案數據； 第3步：通過攝像機1-6拍攝受測者環境圖像后，通過漫反射燈校對測試空間環境，通過喇叭2-4發聲提示受測者進行吐舌、瞪眼的行為，在作出行為的同時通過攝像機1-6拍攝并校正處理獲取受測者準確的生命特征信息，并提示受測者按順序進行脈搏、血壓、握力、體溫特征測試，并記錄測量授時信息，獲得人體特征檢測數據； 第4步：將人體特征檢測數據與檔案數據關聯后組成多維特征矩陣，并采用決策樹二分類神經網絡方法進行分類判定，獲得受測者生命體征的檢測結果； 第5步：確認檢測完畢，受測者走出檢測區域，控制折疊電機3-3旋轉收攏可調遮擋圍護3； 通過控制顯示部件1的身高傳感器1-8測得受測者的人體身高H后，升降電機2-5運行帶動可調遮擋圍護3上下升降移動，升降電機2-5運行帶動可調遮擋圍護3和控制顯示部件1上下升降移動，使得攝像機1-6和可調遮擋圍護3的位置在h0＝0.9375H,0.95H范圍內，0.9375H,0.95H表示所測得的人體身高H的0.9375倍到0.95倍這一范圍，高度原點位于人所在的體重傳感器； 然后通過喇叭2-4發聲提示受測者雙眼正面注視可觸摸式屏幕1-4的平行注視點1-5，同時通過攝像機1-6拍攝獲得受測者的正面臉部的視頻圖像Pface，計算處理獲得視頻圖像的畸形率Vface＝fPface，進而計算得到滑動軌道微調參數Δh，最終控制升降電機2-5工作帶動可調遮擋圍護3上下升降移動使得控制顯示部件1的高度位置調整為h＝h0±Δh； 通過攝像機1-6拍攝兩組遮擋圍護組中最遠離支撐框架2的兩個可折疊擋板3-1含有標準色卡的內側表面圖像，并圖像分析處理測得t時刻下的環境色值RGBt，與預設標準色值R0G0B0進行差值計算得到色度偏差ΔRGBt＝R0G0B0-RGBt，并按色度偏差ΔRGBt調整支撐框架2上若干漫反射燈2-3的色調； 通過攝像機1-6拍攝獲得受測者的正面臉部的視頻圖像，視頻圖像經圖像分析處理獲得各生命特征色度值，視頻圖像拍攝的每幀均測量獲得色度偏差ΔRGBt，視頻圖像拍攝過程中測量獲得各幀的色度偏差ΔRGBt，以各幀的色度偏差ΔRGBt的最小值min[ΔRGBt]為最優值ΔRGBt’并賦值給當前幀的受測者的正面臉部的視頻圖像的各生命特征色度值，還原得到受測者面部準確的各生命特征色度值： 皮膚顏色SkinRGB＝Skin[RGBt]+ΔRGBt’ 舌苔顏色ToneRGB＝Tone[RGBt]+ΔRGBt’ 眼睛顏色EyeRGB＝Eye[RGBt]+ΔRGBt’； 其中，SkinRGB表示還原后的皮膚顏色生命特征色度值，Skin[RGBt]表示還原前的皮膚顏色生命特征色度值；ToneRGB表示還原后的舌苔顏色生命特征色度值，Tone[RGBt]表示還原前的舌苔顏色生命特征色度值；EyeRGB表示還原后的眼睛顏色生命特征色度值，Eye[RGBt]表示還原前的眼睛顏色生命特征色度值。

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