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龙图腾网获悉浙江科技学院申请的专利基于时空关系的自助式生命体征检测装置与方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN110942827B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010002779.6，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于时空关系的自助式生命体征检测装置与方法是由焦庆春;陈新源;叶君杰;包乾设计研发完成，并于2020-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空关系的自助式生命体征检测装置与方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空关系的自助式生命体征检测装置与方法。本发明装置由支撑框架、检测控制与交互部件、可调遮挡围护和多种生命体征传感器等组成，以音视频交互为自助手段，以视频识别面部生命特征为核心数据，以心跳、身高、体重等生命体征为辅助数据，同时结合地理位置与时间信息数据，采用决策树与二分类神经元复合构成的多分类方法，获得复合型人体特征测量数据和时空变化的分类判断结果。本发明能进行半封闭空间的光照与色调分析，根据面部特征自动调整装置测量位置，并通过可视化语音交互辅助受测者完成全自助检测过程，装置结构设计精巧，流程完整清晰高效，能在无人帮助的情况下准确完成各项检测。

本发明授权基于时空关系的自助式生命体征检测装置与方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空关系的自助生命体征检测方法，其特征在于： 所述方法采用自助式生命体征检测装置实现，所述检测装置包括控制显示部件1、支撑框架2、可调遮挡围护3和多种生命感知传感器；控制显示部件1包括竖直布置的屏板和连接在屏板顶部上的顶板，顶板的顶面安装有身高传感器1-8，屏板的正面中间设有可触摸式屏幕1-4，可触摸式屏幕1-4下方的屏板正面设有麦克风1-3，可触摸式屏幕1-4上方的屏板正面设有平行注视点1-5、摄像机1-6和红外测温仪1-7，屏板正面最底部设有握力检测器1-1和指甲式血氧脉搏仪1-2；屏板的侧面设有竖直的条形凸块作为屏板滑动条1-9； 支撑框架2包括第一支撑柱2-1、第二支撑住2-2、可控滑动丝杆2-6、连接杆2-7、内滑轨2-9和外滑轨2-10；第一支撑柱2-1和第二支撑住2-2分别布置于屏板的两侧，第一支撑柱2-1和第二支撑住2-2在靠近屏板一侧的侧面开设有竖直的条形槽作为内滑轨2-9，屏板滑动条1-9嵌装于内滑轨2-9中形成榫卯滑动副连接；第一支撑柱2-1和第二支撑住2-2在远离屏板一侧的侧面也开设有竖直的条形槽作为外滑轨2-10，外滑轨2-10连接可调遮挡围护3；第一支撑柱2-1和第二支撑住2-2的正面设有若干漫反射灯2-3和喇叭2-4，第一支撑柱2-1和第二支撑住2-2的背面分别和连接杆2-7的两端固定连接，第一支撑柱2-1内部含有GPS芯片2-11，第二支撑柱2-2的内部含有气压计2-12，第一支撑柱2-1和第二支撑柱2-2最底部有可折叠式体重传感器2-13，可控滑动丝杆2-6竖直穿设并通过螺纹安装于连接杆2-7中部开设的螺纹孔，可控滑动丝杆2-6上安装有升降电机2-5，升降电机2-5输出轴朝下和可控滑动丝杆2-6同轴连接； 可调遮挡围护3包括两组遮挡围护组，两组遮挡围护组分别布置在控制显示部件1的屏板的两侧，每组遮挡围护组包括多块可折叠挡板3-1、铰链轴3-2、围护滑动条3-5，相邻可折叠挡板3-1之间通过铰链轴3-2铰接成整体，每组遮挡围护组中最远离支撑框架2的可折叠挡板3-1表面设有具有校对参数的标准色卡和标尺，最靠近支撑框架2的一块可折叠挡板3-1的内侧面设有竖直的条形凸块作为围护滑动条3-5，两组遮挡围护组的围护滑动条3-5分别固定嵌装于第一支撑柱2-1、第二支撑住2-2的外滑轨2-10中；可折叠挡板3-1的顶端设有折叠电机3-3，折叠电机3-3的输出轴连接到铰链轴3-2，带动铰链轴3-2旋转控制； 方法具体分为： 第1步：控制折叠电机3-3旋转展开打开可调遮挡围护3，受测者进入控制显示部件1前方的可调遮挡围护3所包围的检测区域后，控制可调遮挡围护3的最外侧的可折叠挡板3-1合拢，通过身高传感器1-8和升降电机2-5的配合工作调整可调遮挡围护3的高度，调整后通过GPS芯片2-11获取当前时刻的地理位置，通过气压计2-12获得海拔； 第2步：通过摄像机1-6拍摄受测者的正面脸部图像，然后图像分析识别面部特征点鉴别获得受测者的身份，从数据库中调取该受测者生命体征的档案数据； 第3步：通过摄像机1-6拍摄受测者环境图像后，通过漫反射灯校对测试空间环境，通过喇叭2-4发声提示受测者进行吐舌、瞪眼的行为，在作出行为的同时通过摄像机1-6拍摄并校正处理获取受测者准确的生命特征信息，并提示受测者按顺序进行脉搏、血压、握力、体温特征测试，并记录测量授时信息，获得人体特征检测数据； 第4步：将人体特征检测数据与档案数据关联后组成多维特征矩阵，并采用决策树二分类神经网络方法进行分类判定，获得受测者生命体征的检测结果； 第5步：确认检测完毕，受测者走出检测区域，控制折叠电机3-3旋转收拢可调遮挡围护3； 通过控制显示部件1的身高传感器1-8测得受测者的人体身高H后，升降电机2-5运行带动可调遮挡围护3上下升降移动，升降电机2-5运行带动可调遮挡围护3和控制显示部件1上下升降移动，使得摄像机1-6和可调遮挡围护3的位置在h0＝0.9375H,0.95H范围内，0.9375H,0.95H表示所测得的人体身高H的0.9375倍到0.95倍这一范围，高度原点位于人所在的体重传感器； 然后通过喇叭2-4发声提示受测者双眼正面注视可触摸式屏幕1-4的平行注视点1-5，同时通过摄像机1-6拍摄获得受测者的正面脸部的视频图像Pface，计算处理获得视频图像的畸形率Vface＝fPface，进而计算得到滑动轨道微调参数Δh，最终控制升降电机2-5工作带动可调遮挡围护3上下升降移动使得控制显示部件1的高度位置调整为h＝h0±Δh； 通过摄像机1-6拍摄两组遮挡围护组中最远离支撑框架2的两个可折叠挡板3-1含有标准色卡的内侧表面图像，并图像分析处理测得t时刻下的环境色值RGBt，与预设标准色值R0G0B0进行差值计算得到色度偏差ΔRGBt＝R0G0B0-RGBt，并按色度偏差ΔRGBt调整支撑框架2上若干漫反射灯2-3的色调； 通过摄像机1-6拍摄获得受测者的正面脸部的视频图像，视频图像经图像分析处理获得各生命特征色度值，视频图像拍摄的每帧均测量获得色度偏差ΔRGBt，视频图像拍摄过程中测量获得各帧的色度偏差ΔRGBt，以各帧的色度偏差ΔRGBt的最小值min[ΔRGBt]为最优值ΔRGBt’并赋值给当前帧的受测者的正面脸部的视频图像的各生命特征色度值，还原得到受测者面部准确的各生命特征色度值： 皮肤颜色SkinRGB＝Skin[RGBt]+ΔRGBt’ 舌苔颜色ToneRGB＝Tone[RGBt]+ΔRGBt’ 眼睛颜色EyeRGB＝Eye[RGBt]+ΔRGBt’； 其中，SkinRGB表示还原后的皮肤颜色生命特征色度值，Skin[RGBt]表示还原前的皮肤颜色生命特征色度值；ToneRGB表示还原后的舌苔颜色生命特征色度值，Tone[RGBt]表示还原前的舌苔颜色生命特征色度值；EyeRGB表示还原后的眼睛颜色生命特征色度值，Eye[RGBt]表示还原前的眼睛颜色生命特征色度值。

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