一种基于深度学习的空调机组防疫切换系统及方法
摘要文本
本申请实施例涉及防疫技术领域，公开了一种基于深度学习的空调机组防疫切换系统及方法，该系统包括用户行程检测模块、染疫风险识别模块、用户体温参数识别模块、病毒消杀切换模块及控制模块，该系统在进行空调防疫切换时，首先获取所述空调机组室内机工作环境内的用户的用户出行数据；然后根据所述获取的用户出行数据进行深度学习以得到用户的出行行程；再根据用户的出行行程及疫情风险区域的划定范围判定识别用户染疫的风险值大小；最后再根据用户染疫的风险值进行不同的防疫切换模式。如此，可以根据用户染疫的风险大小进行室内环境病毒消杀及引入新鲜空气的不同循环控制策略，以全面地保障室内环境中病人的身体健康。
申请人信息
- 申请人:武汉华康世纪医疗股份有限公司
- 申请人地址:430074 湖北省武汉市东湖新技术开发区光谷大道77号光谷金融港B4栋8-9层1号房
- 发明人: 武汉华康世纪医疗股份有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于深度学习的空调机组防疫切换系统及方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311656596.6 |
| 申请日 | 2023/12/5 |
| 公告号 | CN117490206A |
| 公开日 | 2024/2/2 |
| IPC主分类号 | F24F11/65 |
| 权利人 | 武汉华康世纪医疗股份有限公司 |
| 发明人 | 王海; 李芳芳; 张海容; 周建波; 魏鹏 |
| 地址 | 湖北省武汉市东湖新技术开发区光谷大道77号光谷金融港B4栋8-9层1号房 |
专利主权项内容
1.一种基于深度学习的空调机组防疫切换系统，其特征在于，包括：用户行程检测模块，包括用户身份识别单元及第一深度学习单元，所述用户身份识别单元用于识别空调室内机工作环境内的用户身份信息，所述第一深度学习单元用于根据所述获取的用户身份信息对用户的出行数据进行深度学习以得到用户的出行行程；染疫风险识别模块，包括风险识别单元及疫情风险区域更新单元，所述风险识别单元用于根据用户的出行行程及疫情风险区域的划定范围判定识别用户染疫的风险大小，所述疫情风险区域更新单元用于实时更新疫情风险区域的划定范围；用户体温参数识别模块，包括体温矩阵检测单元及体温校正单元，所述体温矩阵检测单元用于检测用户不同头部位置的温度参数，所述体温校正单元用于根据空调机组输出空气的温度参数进行所述温度参数的校正以得到用户体温参数；病毒消杀切换模块，包括空调机组循环切换单元、第一除菌单元及第二除菌单元，所述空调机组循环切换单元用于切换空调室内机的内外循环模式，所述第一除菌单元用于在空调室内机的内循环模式下对室内空气进行杀菌消毒，所述第二除菌单元用于在空调室内机的外循环模式下对进入室内的空气进行杀菌消毒；控制模块，所述控制模块用于根据用户染疫的风险值大小进行病毒消杀切换模块的消杀切换控制。 该数据由<马克数据网>整理