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龍圖騰網(wǎng)恭喜中世康愷科技有限公司申請(qǐng)的專利一種基于AI的病毒性肺炎輔助診斷方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119442158B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411942215.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/25；該發(fā)明授權(quán)一種基于AI的病毒性肺炎輔助診斷方法及系統(tǒng)是由王其景;許燕設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-27向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于AI的病毒性肺炎輔助診斷方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：一種基于AI的病毒性肺炎輔助診斷方法及系統(tǒng)，涉及肺炎診斷領(lǐng)域，該方法包括：對(duì)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)人群進(jìn)行異常狀態(tài)監(jiān)測(cè)，當(dāng)檢測(cè)到預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)存在目標(biāo)人體的處于該異常狀態(tài)且異常行為發(fā)生次數(shù)超過(guò)預(yù)設(shè)閾值時(shí)，將發(fā)生位置、移動(dòng)軌跡和實(shí)時(shí)人流密度映射到三維建筑模型中，得到空間環(huán)境關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)；將該空間環(huán)境關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)輸入至傳播預(yù)測(cè)模型中，得到該目標(biāo)區(qū)域中每個(gè)目標(biāo)子區(qū)域的傳播風(fēng)險(xiǎn)概率；將傳播風(fēng)險(xiǎn)概率大于預(yù)設(shè)風(fēng)險(xiǎn)閾值的目標(biāo)子區(qū)域標(biāo)記為目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，并生成包含該目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域和該目標(biāo)人體的第一預(yù)警信息。實(shí)施該方法，可以提高病毒性肺炎預(yù)警信息的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于AI的病毒性肺炎輔助診斷方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于AI的病毒性肺炎輔助診斷方法，其特征在于，應(yīng)用于基于AI的病毒性肺炎輔助診斷系統(tǒng)，所述方法包括：基于紅外測(cè)溫設(shè)備獲取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)人群的體溫?cái)?shù)據(jù)；識(shí)別所述目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的視頻數(shù)據(jù)中的所述目標(biāo)人群中是否存在預(yù)設(shè)病毒性肺炎癥狀，得到癥狀特征數(shù)據(jù)；將所述體溫?cái)?shù)據(jù)與所述癥狀特征數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空關(guān)聯(lián)分析，確定所述目標(biāo)人群中處于異常狀態(tài)的目標(biāo)人體，并記錄所述目標(biāo)人體在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的異常行為發(fā)生次數(shù)，所述異常狀態(tài)包含體溫異常和預(yù)設(shè)病毒性肺炎癥狀；當(dāng)檢測(cè)到預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)存在目標(biāo)人體的處于所述異常狀態(tài)且異常行為發(fā)生次數(shù)超過(guò)預(yù)設(shè)閾值時(shí)，獲取所述目標(biāo)區(qū)域的三維建筑模型、所述異常狀態(tài)的發(fā)生位置、所述目標(biāo)人體的移動(dòng)軌跡和所述目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的實(shí)時(shí)人流密度；基于所述三維建筑模型將所述目標(biāo)區(qū)域劃分為多個(gè)目標(biāo)子區(qū)域；計(jì)算每個(gè)所述目標(biāo)子區(qū)域之間的空間距離和通風(fēng)覆蓋范圍；獲取每個(gè)所述目標(biāo)子區(qū)域內(nèi)的溫濕度數(shù)據(jù)和氣流數(shù)據(jù)；將所述發(fā)生位置、所述移動(dòng)軌跡與每個(gè)所述目標(biāo)子區(qū)域的空間距離進(jìn)行時(shí)空映射，到所述目標(biāo)人體在每個(gè)所述目標(biāo)子區(qū)域的活動(dòng)軌跡密度，所述活動(dòng)軌跡密度由每個(gè)所述目標(biāo)子區(qū)域內(nèi)的軌跡點(diǎn)數(shù)量除以所述目標(biāo)子區(qū)域的區(qū)域面積計(jì)算得到；將所述活動(dòng)軌跡密度與每個(gè)所述目標(biāo)子區(qū)域的空間距離進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，得到空間位置關(guān)聯(lián)度；基于每個(gè)所述目標(biāo)子區(qū)域的通風(fēng)覆蓋范圍、溫濕度數(shù)據(jù)和氣流數(shù)據(jù)，對(duì)所述空間位置關(guān)聯(lián)度進(jìn)行環(huán)境因素校正；基于預(yù)設(shè)權(quán)重將每個(gè)所述目標(biāo)子區(qū)域的實(shí)時(shí)人流密度與所述空間位置關(guān)聯(lián)度進(jìn)行加權(quán)組合，得到空間環(huán)境關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)；將所述空間環(huán)境關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)輸入至傳播預(yù)測(cè)模型中，得到所述目標(biāo)區(qū)域中每個(gè)目標(biāo)子區(qū)域的傳播風(fēng)險(xiǎn)概率；將傳播風(fēng)險(xiǎn)概率大于預(yù)設(shè)風(fēng)險(xiǎn)閾值的目標(biāo)子區(qū)域標(biāo)記為目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，并生成包含所述目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域和所述目標(biāo)人體的第一預(yù)警信息。

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