TWI570661B - 發燒疫情監測系統及其監測方法 - Google Patents
發燒疫情監測系統及其監測方法 Download PDFInfo
- Publication number
- TWI570661B TWI570661B TW104144034A TW104144034A TWI570661B TW I570661 B TWI570661 B TW I570661B TW 104144034 A TW104144034 A TW 104144034A TW 104144034 A TW104144034 A TW 104144034A TW I570661 B TWI570661 B TW I570661B
- Authority
- TW
- Taiwan
- Prior art keywords
- body temperature
- unit
- monitoring
- warning
- message
- Prior art date
Links
- 206010037660 Pyrexia Diseases 0.000 title claims description 78
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title description 6
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 130
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 claims description 94
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 51
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 29
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 28
- 238000009529 body temperature measurement Methods 0.000 claims description 24
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 9
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 claims 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 22
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 9
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 230000006806 disease prevention Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- ZRHANBBTXQZFSP-UHFFFAOYSA-M potassium;4-amino-3,5,6-trichloropyridine-2-carboxylate Chemical compound [K+].NC1=C(Cl)C(Cl)=NC(C([O-])=O)=C1Cl ZRHANBBTXQZFSP-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 238000012876 topography Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/80—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics, e.g. flu
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/01—Measuring temperature of body parts ; Diagnostic temperature sensing, e.g. for malignant or inflamed tissue
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
- A61B5/746—Alarms related to a physiological condition, e.g. details of setting alarm thresholds or avoiding false alarms
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/22—Social work or social welfare, e.g. community support activities or counselling services
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/40—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the management of medical equipment or devices, e.g. scheduling maintenance or upgrades
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B2505/00—Evaluating, monitoring or diagnosing in the context of a particular type of medical care
- A61B2505/01—Emergency care
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B2560/00—Constructional details of operational features of apparatus; Accessories for medical measuring apparatus
- A61B2560/02—Operational features
- A61B2560/0223—Operational features of calibration, e.g. protocols for calibrating sensors
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B2560/00—Constructional details of operational features of apparatus; Accessories for medical measuring apparatus
- A61B2560/02—Operational features
- A61B2560/0242—Operational features adapted to measure environmental factors, e.g. temperature, pollution
- A61B2560/0247—Operational features adapted to measure environmental factors, e.g. temperature, pollution for compensation or correction of the measured physiological value
- A61B2560/0252—Operational features adapted to measure environmental factors, e.g. temperature, pollution for compensation or correction of the measured physiological value using ambient temperature
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
- A61B5/0077—Devices for viewing the surface of the body, e.g. camera, magnifying lens
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Pathology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physiology (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Child & Adolescent Psychology (AREA)
- Economics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
Description
本發明乃是關於一種發燒疫情自動監測系統及其監測方法，特別是指一種透過熱像儀與物聯網(Internet of Things；IoT)來自動且大範圍地監測一區域之發燒疫情的發燒疫情自動監測系統及其監測方法。
對於發燒疫情的檢測與預防而言，體溫篩檢站的設置是極為必要的。尤其是在人員流動較為頻繁與密集的區域，例如，機場大廳、醫院大廳、辦公大樓、百貨公司等，都需要設置體溫篩檢站。以目前的體溫篩檢站來說，其篩體溫篩檢的方式係可分為接觸式篩檢與非接觸式篩檢，此二種均可有效地檢測出發燒人員。然而，就接觸式篩檢而言，需耗費許多的人力與時間，就非接觸式篩檢而言，雖然控管人員可以不用近身接觸受檢測人員進行體溫量測，但當檢測儀器檢查出體溫異常的個體時，篩檢站的控管人員仍需用上一段作業時間去對體溫異常的個體進行了解才能知道是否需將檢測區域列為警戒區域或高風險區域，此種作法依舊耗費許多的人力與時間，且無法即時地對檢測區域的狀態作出判斷，進而也無法有效率地預測發燒疫情的趨勢。
本發明實施例提供一種發燒疫情監測系統，用以透過物聯網自動且大範圍地監測一區域之發燒疫情。發燒疫情監測系統包括監測模組、控制模組與通訊模組。監測模組量測區域中每一個體之體溫，並獲得體溫測量值。控制模組連接於監測模組，並包括第一運算單元、判斷單元與警示單元。第一運算單元接收體溫測量值，並將體溫測量值以校正因子加以運算，以產生體溫校正值，其中校正因子係關聯於監測模組。判斷單元連接於第一運算單元，接收並判斷體溫校正值是否落入預設之正常體溫值範圍，並產生判斷結果。警示單元連接於判斷單元，接收判斷結果。通訊模組連接於控制模組與監測模組，以與外部裝置進行資料傳輸。當判斷結果為體溫校正值未落入正常體溫值範圍時，警示單元產生第一警示訊息，控制模組透過通訊模組將第一警示訊息與所對應之體溫校正值傳送至外部裝置。
本發明實施例另提供一種發燒疫情監測方法，用以透過物聯網自動且大範圍地監測一區域之發燒疫情，適用於發燒疫情監測系統，此系統包括監測模組、控制模組與通訊模組，控制模組連接於監測模組，通訊模組連接於控制模組與監測模組，其中控制模組包括第一運算單元與第二運算單元、判斷單元、警示單元與感測單元，判斷單元連接於第一運算單元，警示單元與感測單元均連接於判斷單元，且第二運算單元連接於警示單元。發燒疫情監測方法之步驟包括：量測此區域中每一個體之體溫，並獲得體溫測量值；根據校正因子運算體溫測量值，以產生體溫校正值，其中校正因子係關聯於監測模組；判斷體溫校正值是否落入預設之正常體溫值範圍，並產生判斷結果；以及當判斷結果為體溫校正值未落入正常體溫值範圍時，產生第一警示訊息，並輸出第一警示訊息與所對應之體溫校正值。
綜上所述，本發明所提供之發燒疫情監測系統及其監測方法將監測儀器(例如：熱像儀)、後端之控制模組與物聯網(Internet of Things；IoT)作搭配，不僅能夠自動偵測人員的體溫概況，亦能同時進行資料運算以判斷是否有異常狀況發生，還能將資料與表示異常狀況發生之警示訊息透過物聯網傳遞至外部裝置，使得控管人員得以即時地了解受測區域處於安全狀態、高風險狀態或是警戒狀態。也就是說，透過本發明所提供之發燒疫情監測系統及其監測方法僅需極少的人力成本，便能即時地預測發燒疫情擴散的趨勢，進而達到疾病預防之效。
為使能更進一步瞭解本發明之特徵及技術內容，請參閱以下有關本發明之詳細說明與附圖，但是此等說明與所附圖式僅係用來說明本發明，而非對本發明的權利範圍作任何的限制。
1、2‧‧‧發燒疫情監測系統
10、10a、10b‧‧‧監測模組
20‧‧‧控制模組
21‧‧‧感測單元
22‧‧‧第一運算單元
24‧‧‧判斷單元
26‧‧‧警示單元
28‧‧‧第二運算單元
30‧‧‧通訊模組
S410、S420~S423、S430、S440‧‧‧步驟
S510、S511、S520~S523、S530、S540、S550、S560、S570、S580‧‧‧步驟
圖1為根據本發明例示性實施例所繪示之發燒疫情監測系統之方塊圖。
圖2為根據本發明另一例示性實施例所繪示之發燒疫情監測系統之方塊圖。
圖3A為根據本發明例示性實施例所繪示之發燒疫情監測系統中資料傳輸的示意圖。
圖3B為根據本發明另一例示性實施例所繪示之發燒疫情監測系統中資料傳輸的示意圖。
圖4為根據本發明例示性實施例所繪示之發燒疫情監測方法的流程圖。
圖5為根據本發明另一例示性實施例所繪示之發燒疫情監測方法的流程圖。
在下文將參看隨附圖式更充分地描述各種例示性實施例，在隨附圖式中展示一些例示性實施例。然而，本發明概念可能以許多不同形式來體現，且不應解釋為限於本文中所闡述之例示性實施例。確切而言，提供此等例示性實施例使得本發明將為詳盡且完整，且將向熟習此項技術者充分傳達本發明概念的範疇。在諸圖式中，類似數字始終指示類似元件。
本發明提供之發燒疫情自動監測系統及其監測方法可自動且大範圍地監測一區域之發燒疫情，並透過物聯網將資料傳遞至控管人員端的裝置。本發明提供之發燒疫情自動監測系統及其監測方法所適用之區域並不受限於地形，也就是說，本發明提供之發燒疫情自動監測系統及其監測方法適用於平面區域，也適用於多層樓區域，例如：機場大廳、車站大廳、醫院大廳、多樓層之辦公大樓或住家。於以下的敘述中，將舉多個實施例來具體說明本發明提供之發燒疫情自動監測系統及其監測方法。
〔發燒疫情自動監測系統的一實施例〕
請參照圖1，圖1為根據本發明例示性實施例所繪示之發燒疫情監測系統之方塊圖。如前述，本實施例所提供之發燒疫情自動監測系統1所適用之區域並不受限於地形。然而，為了便於說明與理解，於本實施例中將以機場大廳作為受監測區域之舉例，但本發明並不以此為限。
如圖1所示，本實施例所提供之發燒疫情監測系統1係包括監測模組10、控制模組20與通訊模組30，其中控制模組20連接於監測模組10，通訊模組30連接於控制模組20與監測模組10，以與控管人員端的外部裝置進行資料傳輸。
進一步說明，於本實施例所提供之發燒疫情監測系統1建置於機場大廳的例子中，監測模組10量測機場大廳中出入境之每一個體的體溫後，便會獲得每一個體的體溫測量值，其中監測模組10至少包括熱像儀。然而，一般而言，生物體之體溫的測量值與其
體溫之實際值之間應有些微誤差，故第一運算單元22於接收到監測模組10所獲得之每一個體的體溫測量值後，即根據校正因子來對每一個體的體溫測量值加以運算，以產生與個體之實際體溫更接近的體溫校正值。須說明地是，此處描述之校正因子係關聯於監測模組10，也就是說，校正因子將因發燒疫情監測系統1中所使用之監測模組10的種類不同而有所差異。舉例來說，若監測模組10包括熱像儀，那麼校正因子將因所使用之熱像儀的型號不同而有所差異。
接著，於第一運算單元22計算出體溫校正值後，判斷單元24即接收並判斷所計算出的體溫校正值是否落入預設之正常體溫值範圍，例如：攝氏35度至攝氏37度，進而產生判斷結果並傳送至警示單元26。於警示單元26接收判斷結果後，若此判斷結果顯示為體溫校正值未落入預設之正常體溫值範圍時，警示單元26即產生第一警示訊息，並由控制模組20透過通訊模組30將第一警示訊息與所對應之體溫校正值傳送至控管人員端的外部裝置。舉例來說，若此筆體溫校正值為攝氏37.5度，判斷單元24所產生之判斷結果便會顯示此筆體溫校正值超出了前述正常體溫值範圍，於此情況下，警示單元便會根據此判斷結果輸出第一警示訊息(如：SMS簡訊…等，但本發明並不以此為限)以提醒控管人員有異常狀況發生，且警示單元亦會一併輸出此筆體溫校正值(即，攝氏37.5度)，以供控管人員進行細部了解。
如此一來，藉由本實施例所提供之發燒疫情監測系統，便能能夠自動偵測人員的體溫概況，亦能在一有異常狀況發生時，便將表示異常狀況發生之警示訊息與異常資料透過物聯網傳遞至控管人員端的外部裝置，不僅能減少許多人力成本，也能使有異常狀況即時地被察覺與處理。
為了更具體地說明本發明所述之發燒疫情監測系統，以下將再舉一實施例來作更進一步的說明。於接下來的實施例中，將描
述不同於上述圖1所繪示之實施例的部分，且其餘省略部分與上述圖1所繪示之實施例相同。此外，為說明便利起見，相似之參考數字或標號指示相似之元件。
〔發燒疫情自動監測系統的另一實施例〕
請參照圖2，圖2為根據本發明另一例示性實施例所繪示之發燒疫情監測系統之方塊圖。本實施例之發燒疫情監測系統2與圖1所繪示之發燒疫情監測系統1的整體架構與運作原理大致相同，惟差異在於，本實施例所提供之發燒疫情監測系統2更包括了感測單元21與第二運算單元28。如圖2所示，感測單元21係連接於第一運算單元22，第二運算單元28係連接於警示單元26。
同樣地，本實施例所提供之發燒疫情自動監測系統2所適用之區域並不受限於地形。然而，為了便於說明與理解，於本實施例中將以機場大廳作為受監測區域之舉例，但本發明並不以此為限。
類似於前述實施例所提供之發燒疫情監測系統1的運作原理，於本實施例所提供之發燒疫情監測系統2建置於機場大廳的例子中，監測模組10獲得機場大廳中出入境之每一個體的體溫測量值，並由第一運算單元22所獲得之每一個體的體溫測量值根據校正因子進行校正並計算出體溫校正值，接著由判斷單元24判斷所計算出的體溫校正值是否落入預設之正常體溫值範圍。
然而，就常理而言，人體之正常體溫值範圍應會受到環境溫度的改變而有所變動。舉例來說，冬季時，環境溫度普遍較低，故冬季時每個個體的體溫相較於夏季時每個個體的體溫會有微幅的下降，而夏季時，環境溫度普遍較高，故夏季時每個個體的體溫相較於冬季時每個個體的體溫會有微幅的上升。雖然此處所述之體溫上升與下降的幅度都很小，但由於人體之正常體溫值範圍一般而言都只有兩至三度，故即便此處所述之體溫上升與下降的幅度都很小，為了提高監測的精確性，仍須將環境溫度對正常體溫值範圍的影響列入考量。
除了環境溫度之外，人體之正常體溫值範圍還會因為所有個體之體溫的均溫值而有所浮動。舉例來說，若入境機場大廳的一群個體不久前剛進行完強度較高的運動，如：為了趕上航班而奔跑至機場大廳，此時，這群個體之體溫的均溫值將會較一般個體之體溫的均溫值高出微小的幅度，但同樣地，由於人體之正常體溫值範圍一般而言都只有兩至三度，故即便此處所述之體溫上升的幅度很微小，為了提高監測的精確性，仍須將所有個體之體溫的均溫值對正常體溫值範圍的影響列入考量。
於是，於本實施例中，於每一預設時間區段內(如：每15分鐘)，感測單元21便會對機場大廳的環境溫度作感測以獲得機場大廳內的環境均溫值，接著感測單元21再根據所獲得的環境均溫值產生環境均溫參數，並將此環境均溫參數傳送至第一運算單元22。另一方面，於每一預設時間區段內(如：每15分鐘)，第一運算單元22根據其對於每個個體所計算出之體溫校正值進一步地計算並獲得一時間區段內通過機場大廳之所有個體的個體均溫值，接著第一運算單元22再根據所獲得的個體均溫值產生體均溫參數。最後，第一運算單元22便根據環境均溫參數與個體均溫參數來調整正常體溫值範圍，以提升系統進行監測時的精確性。
再者，如前述，監測出一個體溫異常的個體，警示單元26便發出一個第一警示訊息，故為了即時地了解受測區域是處於安全狀態、高風險狀態或是警戒狀態，於本實施例中，在每一預設時間區段內(如：每15分鐘)，第二運算單元28將累計第一警示訊息的訊息數，其中，當所累計之第一警示訊息的訊息數大於門檻訊息數，則警示單元26即產生第二警示訊息，再由控制模組20透過通訊模組30將第二警示訊息與經累計之第一警示訊息的訊息數傳送至控管人員端的外部裝置。因此，當警示單元26發出第二警示訊息便表示，在一時間區段內通過機場大廳的人群中，體溫異常的個體數大於或等於門檻訊息數，機場大廳應被判斷為高風險狀態
或是警戒狀態，而若警示單元26僅發出第一警示訊息而未曾發出第二警示訊息，則表示雖然有少數體溫異常的個體通過機場大廳，但機場大廳仍處於安全狀態。
然而，出入機場大廳的個體數有時變的特性，也就是說，於不同的時間區段內出入機場大廳的個體數並不相同，若一時間區段內出入機場大廳的總個體數較少，使得體溫異常之個體的個體數未能達到前述之門檻訊息數，但卻佔有此時間區段內出入機場大廳之總個體數的一定百分比(如：50%)，此時，仍有將機場大廳判斷為高風險狀態或是警戒狀態之必要。
於是，於本實施例中，在每一預設時間區段內(如：每15分鐘)，監測模組10進一步計算並輸出通過機場大廳之個體的總個體數至控制模組20，同時，第二運算單元28亦對第一警示訊息的訊息數進行累計。接著，第二運算單元28接收監測模組10所計算出之總個體數後，即根據第一警示訊息的訊息數與總個體數計算出一比值。其中，當所計算出的比值大於門檻比值(如：二分之一)，警示單元即發出第三警示訊息，再由控制模組20透過通訊模組30將第三警示訊息、經計算出的比值及其對應之第一警示訊息的訊息數與總個體數傳送至控管人員端的外部裝置。
因此，當警示單元26發出第三警示訊息便表示，在一時間區段內通過機場大廳的人群中，體溫異常的個體數大於或等於一定百分比之總個體數，此時，機場大廳應被判斷為高風險狀態或是警戒狀態，而若警示單元26僅發出第一警示訊息而未曾發出第三警示訊息，則表示雖然有少數體溫異常的個體通過機場大廳，但機場大廳仍處於安全狀態。
值得注意地是，雖然出入機場大廳的個體數有時變的特性，但於本實施例中，第二警示訊息與第三警示訊息的發佈可構成一個互補的警示機制。舉例來說，於出入機場大廳的個體數較少的時間區段，雖然體溫異常之個體的個體數尚未達到前述之門檻訊
息數，但也可能佔有此時間區段內出入機場大廳之總個體數的一定百分比，仍有將機場大廳判斷為高風險狀態或是警戒狀態之必要，故於此例中，系統可以第二警示訊息之發佈來警示控管人員。舉另一例來說，於出入機場大廳的個體數較多的時間區段，雖然體溫異常之個體的個體數尚未佔有此時間區段內出入機場大廳之總個體數的一定百分比，但也可能以達到前述之門檻訊息數，仍有將機場大廳判斷為高風險狀態或是警戒狀態之必要，故於此例中，系統可以第三警示訊息之發佈來警示控管人員。
接著，請參照圖3A與圖3B，圖3A為根據本發明例示性實施例所繪示之發燒疫情監測系統中資料傳輸的示意圖，圖3B則為根據本發明另一例示性實施例所繪示之發燒疫情監測系統中資料傳輸的示意圖。
如前述，前述實施例所提供之發燒疫情自動監測系統1與2所適用之區域並不受限於地形，原因係為，於發燒疫情自動監測系統1與2中可選擇以不同的通訊方式進行資料傳輸。於此，以下的敘述中將對此作說明。
如圖3A及圖3B所示，前述各實施例所提供之發燒疫情監測系統1與2可建置於一平面區域，例如：機場大廳、醫院大廳…等，或者前述各實施例所提供之發燒疫情監測系統1與2亦可建置於一多層樓區域，例如：多層樓之辦公大樓或住家…等。
然而無論是將前述各實施例所提供之發燒疫情監測系統1與2建置於平面區域或多層樓區域，由監測模組10所測得之個體的體溫測量值，以及由監測模組10於每一預設時間區段內所計算出之總個體數等資料均可藉由無線通訊技術(如：Zigbee)傳遞至控制模組20，再由控制模組20將所接收的資料進行分析處理，接著再藉由無線通訊技術(如：3G)將經處理的資料與可能產生的警示訊息透過物聯網傳遞至控管人員端的裝置。或者，由監測模組10於每
一預設時間區段內所計算出之總個體數等資料亦可藉由無線通訊技術(如：Wi-Fi)並透過物聯網直接地傳遞至控管人員端的裝置。
須說明的是，前述舉例之無線通訊方式僅為說明本發明所提供之發燒疫情自動監測系統中資料傳輸的進行，並不用以限制本發明。
總的來說，根據以上所敘述之實施例，本發明所提供之發燒疫情監測系統除了能夠自動偵測人員的體溫概況，並在一有異常狀況發生時，將表示異常狀況發生之警示訊息與異常資料透過物聯網傳遞至控管人員端的外部裝置之外，還能夠使控管人員得以即時地了解受測區域處於安全狀態、高風險狀態或是警戒狀態。也就是說，透過本發明所提供之發燒疫情監測系統，僅需極少的人力成本，便能即時地預測發燒疫情擴散的趨勢，進而達到疾病預防之效。
最後，於以下的敘述中將以多個實施例說明可於圖1與圖2所繪示之發燒疫情監測系統1與2中執行的發燒疫情監測方法，故請一併照圖1與圖2以利理解。
〔發燒疫情自動監測方法的一實施例〕
請參照圖4，圖4為根據本發明例示性實施例所繪示之發燒疫情監測方法的流程圖。
本實施例所提供之發燒疫情監測方法可適用於前述圖1所繪示之發燒疫情監測系統1。復請參照圖1，前述圖1所繪示之發燒疫情監測系統1包括監測模組10、控制模組20與通訊模組30，其中控制模組20連接於監測模組10，通訊模組30連接於控制模組20與監測模組10，且控制模組20更包括第一運算單元22、判斷單元24與警示單元26。本實施例所提供之發燒疫情監測方法可描述如以下之步驟，即如圖4所示。
於步驟S410中，量測區域中每一個體之體溫，並獲得體溫測量值。於步驟S420中，校正體溫測量值，以產生體溫校正值，其
中校正因子係關聯於監測模組。接著於步驟S421中，於每一預設時間區段內，感測並獲得區域之環境均溫值，且根據環境均溫值產生環境均溫參數，同時於步驟S422中，於每一預設時間區段內，根據所接收之體溫測量值，計算並獲得個體均溫值，且根據個體均溫值產生個體均溫參數。於步驟S421與S422後，進行步驟S423，以根據環境均溫參數與個體均溫參數，調整正常體溫值範圍。接著，再於步驟S430中，判斷體溫校正值是否落入預設之正常體溫值範圍，並產生判斷結果。最後於步驟S440中，當判斷結果為體溫校正值未落入正常體溫值範圍時，產生第一警示訊息，並輸出第一警示訊息與所對應之體溫校正值。
〔發燒疫情自動監測方法的另一實施例〕
請參照圖5，圖5為根據本發明另一例示性實施例所繪示之發燒疫情監測方法的流程圖。
本實施例所提供之發燒疫情監測方法可適用於前述圖2所繪示之發燒疫情監測系統2。復請參照圖2，前述圖2所繪示之發燒疫情監測系統2包括監測模組10、控制模組20與通訊模組30，其中控制模組20連接於監測模組10，通訊模組30連接於控制模組20與監測模組10，且控制模組20更包括感測單元21、第一運算單元22與第二運算單元28、判斷單元24與警示單元26。本實施例所提供之發燒疫情監測方法可描述如以下之步驟，即如圖5所示。
於步驟S510中，量測區域中每一個體之體溫，並獲得體溫測量值，並於步驟S511中，計算每一預設時間區段內通過區域之個體的總個體數。於步驟S520中，校正體溫測量值，以產生體溫校正值，其中校正因子係關聯於監測模組。接著於步驟S521中，於每一預設時間區段內，感測並獲得區域之環境均溫值，且根據環境均溫值產生環境均溫參數，同時於步驟S522中，於每一預設時間區段內，根據所接收之體溫測量值，計算並獲得個體均溫值，且根據個體均溫值產生個體均溫參數。於步驟S521與S522後，進
行步驟S523，以根據環境均溫參數與個體均溫參數，調整正常體溫值範圍。接著，步驟S530中，判斷體溫校正值是否落入預設之正常體溫值範圍，並產生判斷結果，並於步驟S540中，當判斷結果為體溫校正值未落入正常體溫值範圍時，產生第一警示訊息，並輸出第一警示訊息與所對應之體溫校正值。
此外，步驟S550中，累計於每一預設時間區段內所產生之第一警示訊息的訊息數。於步驟S511後，當所累計之第一警示訊息的訊息數大於門檻訊息數時，產生第二警示訊息，並輸出第二警示訊息與所累計之第一警示訊息的訊息數，如步驟560所示，同時亦根據第一警示訊息的訊息數與總個體數計算出一比值，並當此比值大於門檻比值時，產生第三警示訊息，並輸出第三警示訊息、此比值及其對應之第一警示訊息的訊息數與總個體數，如步驟570與步驟580所示。
〔實施例的可能功效〕
綜上所述，本發明所提供之發燒疫情監測系統及其監測方法將監測儀器(例如：熱像儀)、後端之控制模組與物聯網(Internet of Things；IoT)作搭配，不僅能夠自動偵測人員的體溫概況，亦能同時進行資料運算以判斷是否有異常狀況發生，還能將資料與表示異常狀況發生之警示訊息透過物聯網傳遞至外部裝置，使得控管人員得以即時地了解受測區域處於安全狀態、高風險狀態或是警戒狀態。也就是說，透過本發明所提供之發燒疫情監測系統及其監測方法僅需極少的人力成本，便能即時地預測發燒疫情擴散的趨勢，進而達到疾病預防之效。
以上所述僅為本發明之實施例，其並非用以侷限本發明之專利範圍。
1‧‧‧發燒疫情監測系統
10‧‧‧監測模組
20‧‧‧控制模組
22‧‧‧第一運算單元
24‧‧‧判斷單元
26‧‧‧警示單元
30‧‧‧通訊模組
Claims (7)
- 一種發燒疫情監測系統，用以透過物聯網自動且大範圍地監測一區域之發燒疫情，包括：一監測模組，以量測該區域中每一個體之體溫，並獲得一體溫測量值，且於每一預設時間區段內計算通過該區域之個體的一總個體數，其中該監測模組至少包括一熱像儀；一控制模組，連接於該監測模組，包括：一第一運算單元，以接收該體溫測量值，並將該體溫測量值以一校正因子加以運算，以產生一體溫校正值，其中該校正因子係關聯於該監測模組；一判斷單元，連接於該第一運算單元，以接收該體溫校正值，判斷該體溫校正值是否落入預設之一正常體溫值範圍，並產生一判斷結果；一警示單元，連接於該判斷單元，以接收該判斷結果；以及一第二運算單元，連接於該警示單元，以接收該監測模組所計算出之該總個體數；以及一通訊模組，連接於該控制模組與該監測模組，以與一外部裝置進行資料傳輸；其中，當該判斷結果為該體溫校正值未落入該正常體溫值範圍時，該警示單元產生一第一警示訊息，該控制模組透過該通訊模組將該第一警示訊息與所對應之該體溫校正值傳送至該外部裝置；其中，該第二運算單元於每一該預設時間區段內累計該第一警示訊息的訊息數，再根據該第一警示訊息的訊息數與該總個體數計算出一比值，當該比值大於一門檻比值，該警示單元產生一第三警示訊息，該控制模組透過該通訊模組將該第三警 示訊息、該比值及其對應之該第一警示訊息的訊息數與該總個體數傳送至該外部裝置。
- 如請求項1所述之發燒疫情監測系統，其中該控制模組更包括：一感測單元，連接於該第一運算單元，以於每一預設時間區段內感測並獲得該區域之一環境均溫值，且根據該環境均溫值產生一環境均溫參數，並將該環境均溫參數傳送至該第一運算單元；其中，根據該環境均溫參數，該第一運算單元調整該正常體溫值範圍。
- 如請求項1所述之發燒疫情監測系統，其中，於每一預設時間區段內，根據所計算出之該體溫校正值，該第一運算單元計算並獲得一個體均溫值，且根據該個體均溫值產生一個體均溫參數；其中，根據該個體均溫參數，該第一運算單元調整該正常體溫值範圍。
- 如請求項1所述之發燒疫情監測系統，其中該控制模組更包括：一第二運算單元，連接於該警示單元，以於每一預設時間區段內累計該第一警示訊息的訊息數；其中，當所累計之該第一警示訊息的訊息數大於一門檻訊息數，該警示單元產生一第二警示訊息，該控制模組透過該通訊模組將該第二警示訊息與所累計之該第一警示訊息的訊息數傳送至該外部裝置。
- 一種發燒疫情監測方法，用以透過物聯網自動且大範圍地監測一區域之發燒疫情，適用於一發燒疫情監測系統，該系統包括一監測模組、一控制模組與一通訊模組，該控制模組連接於該監測模組，該通訊模組連接於該控制模組，其中該監測模組至少包括一熱像儀，該控制模組包括一第一運算單元與一第二運 算單元、一判斷單元、一警示單元與一感測單元，該判斷單元連接於該第一運算單元，該警示單元與該感測單元均連接於該判斷單元，且該第二運算單元連接於該警示單元，該發燒疫情監測方法包括：量測該區域中每一個體之體溫，並獲得一體溫測量值；校正該體溫測量值，以產生一體溫校正值，其中該校正因子係關聯於該監測模組；判斷該體溫校正值是否落入預設之一正常體溫值範圍，並產生一判斷結果；當該判斷結果為該體溫校正值未落入該正常體溫值範圍時，產生一第一警示訊息，並輸出該第一警示訊息與所對應之該體溫校正值；於每一預設時間區段內，計算通過該區域之個體的一總個體數；於每一該預設時間區段內，累計該第一警示訊息的訊息數，再根據該第一警示訊息的訊息數與該總個體數計算出一比值；以及當該比值大於一門檻比值，產生一第三警示訊息，並輸出該第三警示訊息、該比值及其對應之該第一警示訊息的訊息數與該總個體數。
- 如請求項5所述之發燒疫情監測方法，更包括：於每一預設時間區段內，感測並獲得該區域之一環境均溫值，且根據該環境均溫值產生一環境均溫參數；於每一預設時間區段內，根據所接收之該體溫測量值，計算並獲得一個體均溫值，且根據該個體均溫值產生一個體均溫參數；以及根據該環境均溫參數與該個體均溫參數，調整該正常體溫 值範圍。
- 如請求項5所述之發燒疫情監測方法，更包括：於每一預設時間區段內，累計該第一警示訊息的訊息數；其中，當所累計之該第一警示訊息的訊息數大於一門檻訊息數時，產生一第二警示訊息，並輸出該第二警示訊息與所累計之該第一警示訊息的訊息數。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| TW104144034A TWI570661B (zh) | 2015-12-28 | 2015-12-28 | 發燒疫情監測系統及其監測方法 |
| US15/130,572 US10726956B2 (en) | 2015-12-28 | 2016-04-15 | Fever epidemic detection system and method thereof |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| TW104144034A TWI570661B (zh) | 2015-12-28 | 2015-12-28 | 發燒疫情監測系統及其監測方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| TWI570661B true TWI570661B (zh) | 2017-02-11 |
| TW201723994A TW201723994A (zh) | 2017-07-01 |
Family
ID=58608384
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| TW104144034A TWI570661B (zh) | 2015-12-28 | 2015-12-28 | 發燒疫情監測系統及其監測方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10726956B2 (zh) |
| TW (1) | TWI570661B (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107727242A (zh) * | 2017-11-29 | 2018-02-23 | 佛山市因诺威特科技有限公司 | 一种温度异常监测***及方法 |
| CN108695003A (zh) * | 2018-08-07 | 2018-10-23 | 中山市徕康医疗信息软件技术有限公司 | 一种发热疫情监控与溯源的云管理***及方法 |
Families Citing this family (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109870250A (zh) * | 2019-01-27 | 2019-06-11 | 武汉星巡智能科技有限公司 | 区域异常体温监测方法、装置及计算机可读存储介质 |
| US20220022747A1 (en) * | 2020-07-26 | 2022-01-27 | Vidal Malfavon | Personal thermal data collection and aggregation system and method |
| US11064953B1 (en) | 2020-08-07 | 2021-07-20 | Prince Mohammad Bin Fahd University | Fever-causing disease outbreak detection system |
| US11766180B1 (en) | 2020-12-07 | 2023-09-26 | Mark Newton | Identification of a true febrile state in humans through comparison of simultaneously measured core and peripheral temperatures |
| TR202107429A2 (tr) * | 2021-04-30 | 2021-06-21 | Akar Tekstil Gida Ve Turizm Sanayi Ticaret Anonim Sirketi | Ateş beli̇rti̇si̇ gösteren bulaşici hastalik tespi̇t ve taki̇p si̇stemi̇ |
| WO2023012862A1 (ja) * | 2021-08-02 | 2023-02-09 | 日本電気株式会社 | 補正装置、補正システム、補正方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体 |
| CN114708711A (zh) * | 2022-03-31 | 2022-07-05 | 河北金锁安防工程股份有限公司 | 一种基于机器视觉的疫情报警方法及*** |
| CN115096448B (zh) * | 2022-08-26 | 2022-12-06 | 深圳市景新浩科技有限公司 | 一种基于互联网的红外测温*** |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103021118A (zh) * | 2011-09-24 | 2013-04-03 | 林天鹏 | 生命财产智慧防灾保全保值照护管理*** |
| TWM476335U (en) * | 2013-11-12 | 2014-04-11 | Univ Kaohsiung Medical | Telehealth system |
| TWI439253B (zh) * | 2011-09-30 | 2014-06-01 | Digital Technology Corp Ag | Method and system for disease detection using human infrared thermal map |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8328420B2 (en) * | 2003-04-22 | 2012-12-11 | Marcio Marc Abreu | Apparatus and method for measuring biologic parameters |
| US7457441B2 (en) * | 2005-02-25 | 2008-11-25 | Aptina Imaging Corporation | System and method for detecting thermal anomalies |
| CN102221174A (zh) | 2010-04-16 | 2011-10-19 | 美国双E电子***集团有限公司 | 节能照明***和实现过程 |
| EP2766886A4 (en) * | 2011-10-13 | 2016-07-06 | Univ California | SYSTEM AND METHODS FOR GENERATING PREDICTIVE COMBINATIONS OF HOSPITAL SURVEILLANCE DEVICE ALARMS |
| EP2989619A4 (en) * | 2013-04-23 | 2016-12-28 | Canary Connect Inc | DEVICES AND SYSTEMS FOR SECURITY AND / OR MONITORING |
-
2015
- 2015-12-28 TW TW104144034A patent/TWI570661B/zh active
-
2016
- 2016-04-15 US US15/130,572 patent/US10726956B2/en active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103021118A (zh) * | 2011-09-24 | 2013-04-03 | 林天鹏 | 生命财产智慧防灾保全保值照护管理*** |
| TWI439253B (zh) * | 2011-09-30 | 2014-06-01 | Digital Technology Corp Ag | Method and system for disease detection using human infrared thermal map |
| TWM476335U (en) * | 2013-11-12 | 2014-04-11 | Univ Kaohsiung Medical | Telehealth system |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107727242A (zh) * | 2017-11-29 | 2018-02-23 | 佛山市因诺威特科技有限公司 | 一种温度异常监测***及方法 |
| CN108695003A (zh) * | 2018-08-07 | 2018-10-23 | 中山市徕康医疗信息软件技术有限公司 | 一种发热疫情监控与溯源的云管理***及方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US10726956B2 (en) | 2020-07-28 |
| TW201723994A (zh) | 2017-07-01 |
| US20180046778A1 (en) | 2018-02-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| TWI570661B (zh) | 發燒疫情監測系統及其監測方法 | |
| TWI616850B (zh) | 異常行為監控系統及方法 | |
| EP2461176B1 (en) | Method and system for determining position | |
| WO2010113650A1 (en) | Personal environmental monitoring method and system and portable monitor for use therein | |
| US20190309974A1 (en) | System for Monitoring Occupancy and Activity in a Space | |
| KR102034559B1 (ko) | 음장 스펙트럼의 상관계수의 변화 패턴을 이용한 보안 감시 장치 및 그것의 보안 감시 방법 | |
| KR20180136770A (ko) | 노약자 원격 관리 및 모니터링 시스템 | |
| EP2581677A1 (en) | Energy management apparatus | |
| CN106291721A (zh) | 被检对象物的检测***以及检测方法 | |
| JP2007249647A (ja) | 環境制御システム及び環境制御方法 | |
| JP5577545B2 (ja) | 特定スペース内異常判別用計算式の作成方法及び該計算式を用いた特定スペース内異常検知システム | |
| CN113970382B (zh) | 一种温度检测方法、装置、介质及电子设备 | |
| KR20190071307A (ko) | 레이더를 이용한 수면 무호흡 모니터링 시스템 및 방법 | |
| US20210034967A1 (en) | Environment controller and methods for validating an estimated number of persons present in an area | |
| JP2012252498A (ja) | ふらつき運転報知装置 | |
| KR101861324B1 (ko) | 움직임 분석에 기반한 응급상황 판단 시스템 및 방법 | |
| WO2023042402A1 (ja) | 行動監視システムおよび行動監視方法 | |
| KR102565175B1 (ko) | 열-감지센서를 이용한 병동 돌발 상황 경보 및 모니터링 방법 | |
| KR102163751B1 (ko) | 열화상 계측기 | |
| WO2017109841A1 (ja) | 電子機器および移動検知プログラム | |
| JP6388499B2 (ja) | 機器制御システム、コントローラ及びプログラム | |
| KR20190020951A (ko) | 독거 노인 위험 알림 방법 및 장치 | |
| JP6282039B2 (ja) | 警報システム | |
| WO2023175775A1 (ja) | 空気調和機 | |
| TWI829335B (zh) | 熱輻射生理監控裝置及其監控方法 |