具有健康监测的智能监控系统及其实现方法,其中实现方法包括以下步骤:A,采集红外热成像相机以及可见光摄像机监控视野下的红外热成像图像和可见光图像;B,对采集到的红外热成像图像和可见光图像进行分析,分别获取***体征数据,并进行人脸识别;所述体征数据包括***体温数据,呼吸频率数据和心率数据;C,若***的体征数据同时达到或超过对应的用以判定潜在患病者的预设阈值时,则将当前个人判定为潜在患病者,发出预警,提示现场人工干预处理.本发明所述的智能监控系统,相比单一的体温监测系统,监测结果更加准确.同时智能监控和分析系统与现有的门禁通道管理系统相连,能够有效降低的输入和输出风险.




属于电力系统领域,涉及红外热成像技术对电力设备进行故障检测的应用,尤其涉及一种基于红外图像的电力设备状态智能预法,即为:构建红外图谱库‑图像处理‑字符区域识别‑界限分割‑字符识别‑构建人工***网络‑得出预警分析报告。本发明实现了基于红外图像的电力设备健康状态评价和智能预警,可实现红外图像的管理、自动提取电气设备红外图像各种特征参数；




近几年来,在及的主导下,健康服务业得到了快速的发展,行业人员技能得到了大幅的提升,评价手段日益完善,亚健康调理机构得到了规范的发展.红外热成像检测技术能检测全身热能代谢状况,是***脏腑功能,气血运行状态的反映,是目前检测亚健康状态的适宜技术之一.充分发挥红外热成像技术在***辨证,体质辨识,重大***早期预警筛查等方面的优势,可以帮助"健康4S店"更好地开展各种亚健康干预调理服务项目,如:常规调理服务项目(体质调理,脏腑调理,脊柱调理),常见亚健康症状调理服务项目(,头晕,疲劳,肥胖,怕冷等)及慢性******辅助调理服务项目.




智能制造设备的健康管理方法及系统,包括:采集智能制造设备正常状态下的历史运行参数,构建设备状态历史数据集;对所述设备状态历史数据集进行关联分析,构建设备故障模式库;实时采集智能制造设备运行过程中的当前运行参数;将所述当前运行参数与所述设备故障模式库的数据信息进行匹配,评估当前智能制造设备的状态,并在判定存在故障隐患时进行故障预警.本发明可以解决现有技术中缺乏对大型智能制造设备运行状态进行有效监管,造成安全隐患,经济损失大,威胁工作人员生命安全的问题.