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申请/专利权人：南京博晟宇网络科技有限公司

摘要：本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及基于人工智能的防疫监控联防系统及方法。首先，捕捉过往人员的体温数据和面部图像，并收集环境数据，设计多维感知动态适应网络，对个体的体温监测与面部识别，得到身份识别结果和体温异常检测结果；其次，引入风险评估模型，基于身份识别结果和体温异常检测结果，整合个体的历史健康档案、特征工程处理后的环境数据评定个体健康风险等级，将个体健康风险等级通知给相关人员和管理者。本发明解决了对体温异常个体的识别和身份辨识效率低下，准确性有限；无法精准捕捉个体健康状态的综合特征，难以准确评估个体的健康风险等级；信息共享和联防联控机制不足的技术问题。

主权项：1.基于人工智能的防疫监控联防方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.捕捉并预处理过往人员的体温数据和面部图像，同时收集环境数据，并对环境数据进行特征工程处理；设计多维感知动态适应网络，得到身份识别结果和体温异常检测结果；其中，多维感知动态适应网络由三个组成部分构成：感知融合层，动态适应层和多维输出层；通过感知融合层提取并融合预处理后的面部图像和预处理后的体温数据，采用非线性映射将预处理后的体温数据转换为温度感知图，然后通过多通道融合网络将温度感知图与预处理后的面部图像数据进行特征融合，生成综合特征图谱；动态适应层基于感知融合层的输出，使用基于深度强化学习的机制，通过引入自适应权重调整机制，调整动态适应层的网络参数；多维输出层基于动态适应层的输出，引入复合函数和高维映射策略，使用多任务学习框架同时进行身份识别和体温异常检测，得到身份识别结果和体温异常检测结果，复合函数具体公式为： ，其中，是身份识别结果；是体温异常检测结果；表示多任务处理函数，定义为： ，其中，和是身份识别的权重和偏置；和是体温异常检测的权重和偏置；表示动态适应层的输出；S2.结合概率统计和决策树的方法，构建风险评估模型，基于身份识别结果和体温异常检测结果，通过复合逻辑函数进行风险分组，得到风险分级指标，具体公式为： ，其中，表示风险分级指标；、是调节系数；是一个基于身份识别结果和体温异常检测结果的逻辑评估函数，具体定义公式为： ，其中，是将身份识别结果和体温异常检测结果转换为数值的函数； 是一个根据环境数据评估的函数，具体定义公式为： ，其中，是环境因素的数据，即特征工程处理后的环境数据；是第个环境因素的数据；是第个环境因素的权重；是将环境因素数据转换为对应的风险贡献值的转换函数；基于风险分级指标，整合个体的历史健康档案和特征工程处理后的环境数据，计算个体健康风险等级的值，进一步评定个体健康风险等级，将个体健康风险等级通知给相关人员和管理者。

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