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龙图腾网恭喜之江实验室申请的专利一种基于红外热成像的数据特征提取分析方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119357648B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411959064.4，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于红外热成像的数据特征提取分析方法及系统是由单橙橙;周天舒;田雨;李劲松设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于红外热成像的数据特征提取分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于红外热成像的数据特征提取分析方法及系统，涉及核心体温监测技术领域。所述方法包括：建立数据库；若判断监测场景为多人快速监测场景则根据数据库中所有用户数据拟合得到面部温度‑环境温度耦合特征表达式的系数，建立核心体温预测模型，预测目标用户的核心体温；若判断监测场景为单人长期监测场景，耦合特征表达式的拟合系数则基于目标用户与数据库用户个人特征的相似性得到，并建立个性化核心体温预测模型，预测目标用户的核心体温。本发明提出面部温度‑环境温度耦合特征，实现了基于红外热成像的人体核心体温的精确测量，可为多人快速监测及单人长期监测场景提供最优的监测方案。

本发明授权一种基于红外热成像的数据特征提取分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于红外热成像的数据特征提取分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取用户数据，包括红外热成像面部温度分布特征、个人特征、环境特征、真实核心体温，建立数据库；判断为多人快速监测场景或单人长期监测场景；若为多人快速监测场景，建立数据库后，数据库中所有用户数据作为数据集，通过第一耦合特征表达式拟合得到拟合系数K，将拟合系数K代入第二耦合特征表达式，计算数据库中所有用户的耦合特征；基于数据库中所有用户数据作为训练数据集，以耦合特征、面部温度分布特征、个人特征、环境特征为输入，真实核心体温为标签，通过机器学习方法进行训练，建立核心体温预测模型；获取目标用户红外热成像面部温度分布特征、个人特征、环境特征，并且基于代入拟合系数K后的第二耦合特征表达式得到目标用户的耦合特征，输入核心体温预测模型，预测目标用户的核心体温，重复多次，得到多个目标用户的核心体温；若为单人长期监测场景，建立数据库后，获取目标用户红外热成像面部温度分布特征、个人特征、环境特征；通过目标用户个人特征提取数据库中个人特征相似的用户数据，作为数据集，通过第一耦合特征表达式拟合得到拟合系数K，将拟合系数K代入第二耦合特征表达式，计算数据库中所有用户和目标用户的耦合特征；根据与目标用户个人特征的相似度，对数据库中所有用户赋予权重，基于权重进行自适应调整，作为训练数据集，以耦合特征、面部温度分布特征、个人特征、环境特征为输入，真实核心体温为标签，通过机器学习方法进行训练，建立个性化核心体温预测模型；将目标用户的红外热成像面部温度分布特征、个人特征、环境特征、耦合特征输入个性化核心体温预测模型，预测目标用户的核心体温；第一耦合特征表达式为：Tc=K+1Tmax-KTa，第二耦合特征表达式为：Top=K+1Tmax-KTa，其中，Tmax为面部ROI最大温度，Ta为环境温度，Tc为真实核心体温，Top为耦合特征。

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