背景技術(shù)：

1、本發(fā)明將攝像頭和patch化視覺系統(tǒng)采集群體人群的心率、體溫、血壓、血氧和血糖數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中醫(yī)術(shù)語模塊后發(fā)送至ai中醫(yī)大模型進(jìn)行ai大模型的中醫(yī)分析評估健康管理數(shù)據(jù)，將群體人群和個(gè)性化健康管理數(shù)據(jù)存儲在服務(wù)器，并且健康監(jiān)測設(shè)備或與ai大模型的中醫(yī)服務(wù)器建立連接的其他用戶端可以基于與ai大模型的中醫(yī)服務(wù)器的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)推送群體人群公共衛(wèi)生健康管理數(shù)據(jù)，本發(fā)明通過攝像頭和ai大模型實(shí)現(xiàn)綜合運(yùn)動(dòng)視覺監(jiān)測，提供更全面的群體人群公共衛(wèi)生健康管理。識別的群體人群生理信號健康值異常的個(gè)體，識別不良姿勢特殊體態(tài)姿勢者，采用報(bào)警方式處理。

2、現(xiàn)有技術(shù)存在以下不足：

3、現(xiàn)有的健康管理系統(tǒng)通常依賴于專門的硬件設(shè)備，如心率監(jiān)測器、體溫計(jì)、血壓計(jì)、血糖和血氧儀。這些設(shè)備雖然能夠提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，但在使用上存在一定的不便。中醫(yī)理論在個(gè)體化健康管理方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢，但傳統(tǒng)中醫(yī)診斷方法依賴于醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和技能，難以標(biāo)準(zhǔn)化和自動(dòng)化。隨著計(jì)算機(jī)視覺和人工智能技術(shù)的發(fā)展，利用攝像頭和ai大模型進(jìn)行生理參數(shù)檢測和中醫(yī)健康管理成為可能,此外，現(xiàn)有的運(yùn)動(dòng)監(jiān)測系統(tǒng)通常需要穿戴設(shè)備，使用不便。

4、為了解決上述問題，現(xiàn)提供一種群體人群技術(shù)實(shí)現(xiàn)群體人群公共衛(wèi)生健康管理方案。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
為了克服現(xiàn)有技術(shù)的上述問題，本發(fā)明的實(shí)施例提供基于ai大模型的patch化中醫(yī)視覺化智能健康管理系統(tǒng)以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。?為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于ai大模型的patch化視覺化中醫(yī)公共衛(wèi)生健康監(jiān)測系統(tǒng)，包括攝像頭和patch化視覺系統(tǒng)采集人體的心率數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中醫(yī)術(shù)語模塊、血氧飽和度攝像頭和patch化視覺系統(tǒng)采集人體的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中醫(yī)術(shù)語模塊、血壓攝像頭和patch化視覺系統(tǒng)采集人體的轉(zhuǎn)換中醫(yī)術(shù)語模塊、體溫?cái)z像頭和patch化視覺系統(tǒng)采集人體的轉(zhuǎn)換中醫(yī)術(shù)語模塊、血糖攝像頭和patch化視覺系統(tǒng)采集人體的轉(zhuǎn)換中醫(yī)術(shù)語模塊以及綜合運(yùn)動(dòng)和特殊體態(tài)姿勢視覺監(jiān)測功能轉(zhuǎn)換中醫(yī)術(shù)語模塊。

2、攝像頭和patch化視覺系統(tǒng)采集人體的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中醫(yī)術(shù)語模塊技術(shù)如下：

3、1、攝像頭模塊：用于采集人體視頻

4、patch化視覺系統(tǒng)模塊：用于將視頻圖像分割成多個(gè)小塊（patch），并提取生理信號，編寫評估個(gè)體化數(shù)據(jù)算法函數(shù)：

5、import?cv2

6、import?numpy?as?np

7、def?capture_video_frames(camera_index=0,?num_frames=100):

8、????"""

9、????使用攝像頭模塊采集視頻數(shù)

10、????:param?camera_index:?攝像頭索引，默認(rèn)為0

11、????:param?num_frames:?采集的幀數(shù)

12、????:return:?采集的視頻幀列表

13、????"""

14、????cap?=?cv2.videocapture(camera_index)

15、????frames?=?[]

16、????for?_?in?range(num_frames):

17、????????ret,?frame?=?cap.read()

18、????????if?not?ret:

19、????????????break

20、????????frames.append(frame)

21、????cap.release()

22、????return?frames

23、def?patchify_image(image,?patch_size=(32,?32)):

24、????"""

25、????將圖像分割成多個(gè)小塊（patch）

26、????:param?image:?輸入圖像

27、????:param?patch_size:?小塊的大小，默認(rèn)為32x32

28、????:return:?分割后的小塊列表

29、????"""

30、????patches?=?[]

31、????img_height,?img_width,?_?=?image.shape

32、????patch_height,?patch_width?=?patch_size

33、????for?i?in?range(0,?img_height,?patch_height):

34、????????for?j?in?range(0,?img_width,?patch_width):

35、????????????patch?=?image[i:i+patch_height,?j:j+patch_width]

36、????????????patches.append(patch)

37、????return?patches

38、def?extract_physiological_signals(patches):

39、????"""

40、????從圖像小塊中提取生理信號

41、????:param?patches:?圖像小塊列表

42、????:return:?提取的生理信號列表

43、????"""

44、????signals?=?[]

45、????for?patch?in?patches:

46、????????#?這里可以添加具體的生理信號提取算法

47、????????#?例如，計(jì)算平均顏色值作為示例

48、????????mean_color?=?np.mean(patch,?axis=(0,?1))

49、????????signals.append(mean_color)

50、????return?signals

51、def?evaluate_individual_data(camera_index=0,?num_frames=100,?patch_size=(32,?32)):

52、????"""

53、????評估個(gè)體化數(shù)據(jù)的算法函數(shù)

54、????:param?camera_index:?攝像頭索引，默認(rèn)為0

55、????:param?num_frames:?采集的幀數(shù)

56、????:param?patch_size:?小塊的大小，默認(rèn)為32x32

57、????:return:?個(gè)體化數(shù)據(jù)評估結(jié)果

58、????"""

59、????#?采集視頻幀

60、????frames?=?capture_video_frames(camera_index,?num_frames)

61、????all_signals?=?[]

62、????for?frame?in?frames:

63、????????#?將視頻幀分割成小塊

64、????????patches?=?patchify_image(frame,?patch_size)

65、????????#?提取生理信號

66、????????signals?=?extract_physiological_signals(patches)

67、????????all_signals.append(signals)

68、????#?這里可以添加具體的個(gè)體化數(shù)據(jù)評估算法

69、????#?例如，計(jì)算所有信號的平均值作為示例

70、????avg_signals?=?np.mean(all_signals,?axis=0)

71、????return?avg_signals

72、#?示例使用

73、if?__name__?==?"__main__":

74、????result?=?evaluate_individual_data()

75、????print("個(gè)體化數(shù)據(jù)評估結(jié)果:",?result)

76、代碼包括以下幾個(gè)部分：

77、capture_video_frames：使用攝像頭模塊采集視頻數(shù)據(jù),

78、patchify_image：將圖像分割成多個(gè)小塊（patch）,

79、extract_physiological_signals：從圖像小塊中提取生理信號,

80、evaluate_individual_data：評估個(gè)體化數(shù)據(jù)的算法函數(shù)，整合了前面的步驟。

81、2、ai大模型模塊：用于分析和處理提取的生理信號，計(jì)算心率、體溫、血壓、血氧、血糖數(shù)據(jù)，中醫(yī)ai模塊：用于結(jié)合中醫(yī)理論進(jìn)行健康狀態(tài)評估，健康管理模塊：用于全面的群體人群公共衛(wèi)生健康管理，識別生理信號健康值異常的個(gè)體，采用報(bào)警方式處理。

82、編寫評估群體人群個(gè)體化函數(shù)：

83、安裝必要的庫

84、首先，確保您已經(jīng)安裝了必要的庫，例如numpy和doormai，

85、pip?install?numpy?doormai

86、編寫評估函數(shù)

87、以下是一個(gè)示例函數(shù)，展示如何評估群體人群的個(gè)體化健康狀態(tài)：

88、import?numpy?as?np

89、import?doormai

90、#?設(shè)置doormai?api密鑰

91、doormai.api_key?=?'your-api-key'

92、def?analyze_physiological_signals(data):

93、????"""

94、????使用ai大模型模塊分析和處理提取的生理信號，計(jì)算心率、體溫、血壓、血氧、血糖數(shù)據(jù)；

95、????"""

96、????#?假設(shè)data是一個(gè)包含生理信號的字典

97、????heart_rate?=?data.get('heart_rate')

98、????body_temp?=?data.get('body_temp')

99、????blood_pressure?=?data.get('blood_pressure')

100、????blood_oxygen?=?data.get('blood_oxygen')

101、????blood_sugar?=?data.get('blood_sugar')

102、????#?這里可以添加更多的分析和處理邏輯

103、????#?例如，計(jì)算平均值、標(biāo)準(zhǔn)差等

104、????results?=?{

105、????????'heart_rate':?np.mean(heart_rate),

106、????????'body_temp':?np.mean(body_temp),

107、????????'blood_pressure':?np.mean(blood_pressure),

108、????????'blood_oxygen':?np.mean(blood_oxygen),

109、????????'blood_sugar':?np.mean(blood_sugar)

110、????}

111、????return?results

112、def?evaluate_health_status(physiological_data):

113、????"""

114、????使用中醫(yī)ai模塊結(jié)合中醫(yī)理論進(jìn)行健康狀態(tài)評估；

115、????"""

116、????#?將生理數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為字符串格式

117、????data_str?=?',?'.join([f"{k}:?{v}"?for?k,?v?in?physiological_data.items()])

118、????#?構(gòu)建提示

119、????prompt?=?f"以下是某人的生理信號數(shù)據(jù)：{data_str}。請結(jié)合中醫(yī)理論進(jìn)行健康狀態(tài)評估，并提供健康管理建議。"

120、????#?調(diào)用doormai?api

121、????response?=?doormai.completion.create(

122、????????engine="text-davinci-003",

123、????????prompt=prompt,

124、????????max_tokens=200

125、????)

126、????#?返回評估結(jié)果

127、????return?response.choices[0].text.strip()

128、def?health_management(physiological_data,?threshold_values):

129、????"""

130、????健康管理模塊：用于全面的群體人群公共衛(wèi)生健康管理，識別生理信號健康值異常的個(gè)體，采用報(bào)警方式處理；

131、????"""

132、????alerts?=?[]

133、????for?key,?value?in?physiological_data.items():

134、????????if?value?>?threshold_values.get(key,?float('inf')):

135、????????????alerts.append(f"{key}?value?{value}?exceeds?threshold{threshold_values[key]}")

136、????return?alerts

137、def?evaluate_group_health(group_data,?threshold_values):

138、????"""

139、????評估群體人群的個(gè)體化健康狀態(tài)；

140、????"""

141、????results?=?[]

142、????for?individual_data?in?group_data:

143、????????physiological_data?=?analyze_physiological_signals(individual_data)

144、????????health_status?=?evaluate_health_status(physiological_data)

145、????????alerts?=?health_management(physiological_data,?threshold_values)

146、????????results.append({

147、????????????'physiological_data':?physiological_data,

148、????????????'health_status':?health_status,

149、????????????'alerts':?alerts

150、????????})

151、????return?results

152、#?示例數(shù)據(jù)

153、group_data?=?[

154、????{

155、????????'heart_rate':?[72,?75,?78],

156、????????'body_temp':?[36.5,?36.7,?36.6],

157、????????'blood_pressure':?[120,?125,?130],

158、????????'blood_oxygen':?[98,?97,?99],

159、????????'blood_sugar':?[5.5,?5.6,?5.7]

160、????},

161、????{

162、????????'heart_rate':?[80,?82,?85],

163、????????'body_temp':?[37.0,?37.1,?37.2],

164、????????'blood_pressure':?[130,?135,?140],

165、????????'blood_oxygen':?[95,?96,?94],

166、????????'blood_sugar':?[6.0,?6.1,?6.2]

167、????}

168、]

169、threshold_values?=?{

170、????'heart_rate':?100,

171、????'body_temp':?37.5,

172、????'blood_pressure':?140,

173、????'blood_oxygen':?90,

174、????'blood_sugar':?7.0

175、}

176、#?評估群體人群的個(gè)體化健康狀態(tài)

177、results?=?evaluate_group_health(group_data,?threshold_values)

178、for?result?in?results:

179、????print(result)

180、?解釋代碼

181、analyze_physiological_signals：分析和處理提取的生理信號，計(jì)算心率、體溫、血壓、血氧、血糖數(shù)據(jù)。

182、evaluate_health_status：使用中醫(yī)ai模塊結(jié)合中醫(yī)理論進(jìn)行健康狀態(tài)評估。

183、health_management：識別生理信號健康值異常的個(gè)體，采用報(bào)警方式處理。

184、evaluate_group_health：評估群體人群的個(gè)體化健康狀態(tài)。

185、運(yùn)行代碼

186、與ai大模型連接，通過這些步驟，您可以評估群體人群的個(gè)體化健康狀態(tài)，并識別生理信號異常的個(gè)體，超過閾值，則將該個(gè)體的索引添加到異常個(gè)體列表中，并打印警報(bào)信息。

187、3、ai大模型綜合patch化運(yùn)動(dòng)視覺監(jiān)測模塊：綜合運(yùn)動(dòng)和特殊體態(tài)姿勢視覺監(jiān)測功能轉(zhuǎn)換中醫(yī)術(shù)語模塊，識別運(yùn)動(dòng)生理信號健康值異常的個(gè)體，采用報(bào)警方式處理。編寫評估群體人群的個(gè)體化函數(shù)：

188、要明確輸入和輸出，以及具體的處理邏輯。假設(shè)我們有一個(gè)數(shù)據(jù)集，其中包含每個(gè)個(gè)體的運(yùn)動(dòng)生理信號和健康值。我們需要識別異常的個(gè)體并發(fā)出警報(bào)：

189、import?numpy?as?np

190、#?假設(shè)我們有一個(gè)數(shù)據(jù)集，每個(gè)個(gè)體的運(yùn)動(dòng)生理信號和健康值

191、#?這里用隨機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬

192、np.random.seed(42)

193、num_individuals?=?100

194、data?=?np.random.rand(num_individuals,?5)??#?5個(gè)特征的運(yùn)動(dòng)生理信號

195、health_values?=?np.random.rand(num_individuals)??#?健康值

196、#?定義一個(gè)閾值，超過這個(gè)閾值的健康值被認(rèn)為是異常的

197、threshold?=?0.8

198、def?evaluate_individuals(data,?health_values,?threshold):

199、????"""

200、????評估群體人群的個(gè)體化函數(shù)，識別健康值異常的個(gè)體并發(fā)出警報(bào)；

201、參數(shù)：

202、????data?(numpy.ndarray):?個(gè)體的運(yùn)動(dòng)生理信號數(shù)據(jù)；

203、????health_values?(numpy.ndarray):?個(gè)體的健康值；

204、????threshold?(float):?健康值的閾值，超過這個(gè)閾值的個(gè)體被認(rèn)為是異常的；

205、返回：

206、????list:?異常個(gè)體的索引列表；

207、???"""

208、????abnormal_indices?=?[]

209、????for?i,?health_value?in?enumerate(health_values):

210、????????if?health_value?>?threshold:

211、????????????abnormal_indices.append(i)

212、????????????print(f"警報(bào)：個(gè)體?{i}?的健康值?{health_value}?超過閾值{threshold}！")

213、????return?abnormal_indices

214、#?調(diào)用函數(shù)評估個(gè)體

215、abnormal_individuals?=?evaluate_individuals(data,?health_values,threshold)

216、print("異常個(gè)體的索引：",?abnormal_individuals)

217、在這個(gè)示例中：

218、我們生成了一個(gè)包含100個(gè)個(gè)體的隨機(jī)數(shù)據(jù)集，每個(gè)個(gè)體有5個(gè)運(yùn)動(dòng)生理信號特征和一個(gè)健康值。

219、我們定義了一個(gè)閾值（0.8），超過這個(gè)閾值的健康值被認(rèn)為是異常的。

220、evaluate_individuals?函數(shù)遍歷每個(gè)個(gè)體的健康值，如果超過閾值，則將該個(gè)體的索引添加到異常個(gè)體列表中，并打印警報(bào)信息。

221、最后，函數(shù)返回異常個(gè)體的索引列表。

222、4、ai大模型與運(yùn)用攝像頭收集體溫生理信號patch化，再基于ai大模型的patch化中醫(yī)視覺化智能健康管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中醫(yī)術(shù)語模塊與中醫(yī)陽氣的健康數(shù)據(jù)和健康值范圍并判斷健康元?dú)饨】禂?shù)據(jù)和健康值狀態(tài)方法，包括以下步驟：

223、獲取智能攝像頭收集體溫生理信號元?dú)饨】禂?shù)據(jù)和健康值數(shù)據(jù)；根據(jù)獲取的攝像頭收集體溫生理信號數(shù)據(jù)健康數(shù)據(jù)和健康值數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中醫(yī)術(shù)語模塊；編寫評估體溫與中醫(yī)陽氣的健康數(shù)據(jù)和健康值范圍并判斷健康健康數(shù)據(jù)和健康值狀態(tài)，如果超過閾值，則將該群體人群個(gè)體的索引添加到異常個(gè)體列表中，并打印警報(bào)信息函數(shù)：

224、這個(gè)問題涉及到一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，結(jié)合了ai大模型、攝像頭和patch化視覺系統(tǒng)、中醫(yī)術(shù)語模塊以及健康數(shù)據(jù)的評估和報(bào)警機(jī)制。

225、數(shù)據(jù)采集：

226、使用攝像頭和patch化視覺系統(tǒng)采集人體的體溫和其他生理信號數(shù)據(jù)。

227、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：

228、將采集到的生理信號數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為中醫(yī)術(shù)語，特別是與中醫(yī)陽氣相關(guān)的術(shù)語。

229、數(shù)據(jù)評估：

230、編寫函數(shù)評估體溫與中醫(yī)陽氣的范圍，并判斷健康數(shù)據(jù)和健康值狀態(tài)。

231、ai模型分析：

232、將健康數(shù)據(jù)輸入ai中醫(yī)大模型進(jìn)行分析和處理。

233、健康狀態(tài)判斷：

234、根據(jù)ai模型的輸出結(jié)果，判斷個(gè)體的健康狀態(tài)，包括元?dú)獠蛔慊蜻^盛等情況。

235、報(bào)警機(jī)制：

236、識別體溫生理信號健康值異常的個(gè)體，并采用報(bào)警方式處理。

237、示例代碼

238、import?numpy?as?np

239、#?假設(shè)我們有一個(gè)ai中醫(yī)大模型

240、class?aichinesemedicinemodel:

241、????def?analyze(self,?data):

242、????????#?模擬分析過程

243、????????return?{"yang_qi_status":?"normal",?"qi_deficiency":?false,?"qi_excess":?false}

244、#?數(shù)據(jù)采集函數(shù)

245、def?collect_data():

246、????#?模擬數(shù)據(jù)采集

247、????data?=?{

248、????????"temperature":?np.random.normal(36.5,?0.5,?100),??#?模擬100個(gè)體溫?cái)?shù)據(jù)

249、????????"other_signals":?np.random.rand(100,?5)??#?其他生理信號

250、????}

251、????return?data

252、#?數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換函數(shù)

253、def?convert_to_tcm_terms(data):

254、????#?模擬數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

255、????tcm_data?=?{

256、????????"yang_qi":?data["temperature"]?*?0.1,??#?假設(shè)陽氣與體溫成正比

257、????????"other_tcm_signals":?data["other_signals"]

258、????}

259、????return?tcm_data

260、#?健康狀態(tài)評估函數(shù)

261、def?evaluate_health(tcm_data):

262、????health_status?=?[]

263、????for?yang_qi?in?tcm_data["yang_qi"]:

264、????????if?yang_qi?<?3.5:

265、????????????health_status.append("qi_deficiency")

266、????????elif?yang_qi?>?4.0:

267、????????????health_status.append("qi_excess")

268、????????else:

269、????????????health_status.append("normal")

270、????return?health_status

271、#?報(bào)警機(jī)制函數(shù)

272、def?alert_abnormal_individuals(health_status):

273、????abnormal_indices?=?[i?for?i,?status?in?enumerate(health_status)if?status?!=?"normal"]

274、????if?abnormal_indices:

275、????????print(f"abnormal?individuals?detected?at?indices:?{abnormal_indices}")

276、????????#?觸發(fā)報(bào)警機(jī)制

277、????????for?index?in?abnormal_indices:

278、????????????print(f"alert:?individual?{index}?has?abnormal?healthstatus:?{health_status[index]}")

279、#?主函數(shù)

280、def?main():

281、????#?步驟1:?數(shù)據(jù)采集

282、????raw_data?=?collect_data()

283、????#?步驟2:?數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

284、????tcm_data?=?convert_to_tcm_terms(raw_data)

285、????#?步驟3:?健康狀態(tài)評估

286、????health_status?=?evaluate_health(tcm_data)

287、????#?步驟4:?ai模型分析

288、????ai_model?=?aichinesemedicinemodel()

289、????analysis_results?=?ai_model.analyze(tcm_data)

290、????#?步驟5:?健康狀態(tài)判斷

291、????print(f"ai?model?analysis?results:?{analysis_results}")

292、????#?步驟6:?報(bào)警機(jī)制

293、????alert_abnormal_individuals(health_status)

294、#?運(yùn)行主函數(shù)

295、if?__name__?==?"__main__":

296、????main()

297、解釋

298、數(shù)據(jù)采集：collect_data函數(shù)模擬了體溫和其他生理信號的采集。

299、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：convert_to_tcm_terms函數(shù)將采集到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為中醫(yī)術(shù)語。

300、健康狀態(tài)評估：evaluate_health函數(shù)評估體溫與中醫(yī)陽氣的范圍，并判斷健康狀態(tài)。

301、ai模型分析：aichinesemedicinemodel類模擬了ai中醫(yī)大模型的分析過程。

302、報(bào)警機(jī)制：alert_abnormal_individuals函數(shù)識別并報(bào)警異常個(gè)體。

303、5、ai大模型與直接運(yùn)用攝像頭patch化收集心率生理信號，再基于ai大模型的patch化中醫(yī)視覺化智能健康管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中醫(yī)術(shù)語模塊與中醫(yī)的平均值和健康值范圍并判斷健康數(shù)據(jù)和健康值狀態(tài)方法，包括以下步驟：

304、獲取智能攝像頭收集心率生理信號健康數(shù)據(jù)和健康值數(shù)據(jù)；根據(jù)獲取的攝像頭收集心率生理信號數(shù)據(jù)健康數(shù)據(jù)和健康值數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中醫(yī)術(shù)語模塊；根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)，編寫評估心率健康數(shù)據(jù)和健康值數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化中醫(yī)脈象的狀態(tài)的健康數(shù)據(jù)和健康值范圍并判斷健康健康數(shù)據(jù)和健康值狀態(tài)，如果超過閾值，則將該群體人群個(gè)體的索引添加到異常群體人群個(gè)體列表中，并打印警報(bào)信息函數(shù)：

305、這個(gè)系統(tǒng)的描述涉及多個(gè)步驟和技術(shù)，包括心率數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、ai模型分析以及健康狀態(tài)評估。以下是對該系統(tǒng)的詳細(xì)步驟和方法的總結(jié)：

306、步驟1：數(shù)據(jù)采集

307、心率攝像頭和patch化視覺系統(tǒng)：使用心率攝像頭和patch化視覺系統(tǒng)采集公共群體人群的生理參數(shù)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括心率、脈搏等。

308、步驟2：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

309、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為中醫(yī)術(shù)語：

310、根據(jù)獲取的心率數(shù)據(jù)，編寫函數(shù)將心率數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為中醫(yī)脈象狀態(tài)。

311、設(shè)定健康值范圍，用于判斷健康狀態(tài)。

312、步驟3：ai模型分析

313、輸入數(shù)據(jù)到ai中醫(yī)大模型：

314、將獲取的心率數(shù)據(jù)輸入ai中醫(yī)大模型，讓模型進(jìn)行分析和處理。

315、根據(jù)輸入的心率數(shù)據(jù)判斷脈象狀態(tài)：

316、如果心率低于60bpm，則描述為“心率過慢，脈象沉緩”。

317、如果心率在60bpm到100bpm之間，則描述為“心率正常，脈象和諧”。

318、如果心率超過100bpm，則描述為“心率過快，脈象數(shù)急”。

319、步驟4：健康狀態(tài)評估

320、評估健康狀態(tài)：

321、根據(jù)ai中醫(yī)大模型輸出的結(jié)果，得出心率數(shù)據(jù)健康數(shù)據(jù)與健康值轉(zhuǎn)化中醫(yī)脈象的狀態(tài)評估。

322、綜合健康值進(jìn)行評估對比，識別心率生理信號健康值異常的個(gè)體。

323、步驟5：異常處理

324、異常處理和報(bào)警：

325、獲取智能攝像頭收集的心率生理信號健康數(shù)據(jù)和健康值數(shù)據(jù)。

326、根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)，編寫函數(shù)評估心率健康數(shù)據(jù)和健康值數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化中醫(yī)脈象的狀態(tài)。

327、判斷健康數(shù)據(jù)和健康值狀態(tài)，如果超過閾值，則將該群體人群個(gè)體的索引添加到異常群體人群個(gè)體列表中，并打印警報(bào)信息。

328、代碼:

329、#?假設(shè)我們有一個(gè)函數(shù)獲取心率數(shù)據(jù)

330、def?get_heart_rate_data():

331、????#?這里應(yīng)該是實(shí)際的數(shù)據(jù)采集代碼

332、????return?[72,?85,?55,?102,?67]??#?示例數(shù)據(jù)

333、#?轉(zhuǎn)換心率數(shù)據(jù)為中醫(yī)術(shù)語

334、def?convert_to_tcm_terms(heart_rate):

335、????if?heart_rate?<?60:

336、????????return?"心率過慢，脈象沉緩"

337、????elif?60?<=?heart_rate?<=?100:

338、????????return?"心率正常，脈象和諧"

339、????else:

340、????????return?"心率過快，脈象數(shù)急"

341、#?評估健康狀態(tài)

342、def?evaluate_health_status(heart_rate_data):

343、????health_status?=?[]

344、????for?hr?in?heart_rate_data:

345、????????status?=?convert_to_tcm_terms(hr)

346、????????health_status.append(status)

347、????return?health_status

348、#?異常處理和報(bào)警

349、def?handle_abnormalities(health_status):

350、????abnormal_indices?=?[]

351、????for?i,?status?in?enumerate(health_status):

352、????????if?"過慢"?in?status?or?"過快"?in?status:

353、????????????abnormal_indices.append(i)

354、????????????print(f"警報(bào)：個(gè)體?{i}?的健康狀態(tài)異常?-?{status}")

355、????return?abnormal_indices

356、#?主函數(shù)

357、def?main():

358、????heart_rate_data?=?get_heart_rate_data()

359、????health_status?=?evaluate_health_status(heart_rate_data)

360、????abnormal_indices?=?handle_abnormalities(health_status)

361、????print("異常個(gè)體索引列表：",?abnormal_indices)

362、if?__name__?==?"__main__":

363、main()

364、報(bào)警機(jī)制：alert_abnormal_individuals函數(shù)識別并報(bào)警異常個(gè)體。

365、6、ai大模型與直接運(yùn)用攝像頭收集血壓生理信號patch化，再基于ai大模型的patch化視覺化中醫(yī)公共衛(wèi)生健康監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中醫(yī)術(shù)語模塊與中醫(yī)氣血的健康數(shù)據(jù)和健康值范圍并判斷健康氣血健康數(shù)據(jù)和健康值狀態(tài)方法，包括以下步驟：

366、獲取智能攝像頭收集血壓生理信號patch化數(shù)據(jù)；根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)，編寫評估血壓與中醫(yī)“氣血”的狀態(tài)的健康數(shù)據(jù)和健康值范圍并判斷健康數(shù)據(jù)和健康值狀態(tài)，如果超過閾值，則將該群體人群個(gè)體的索引添加到異常群體人群個(gè)體列表中，并打印警報(bào)信息函數(shù)：

367、這個(gè)系統(tǒng)的描述涉及多個(gè)步驟和技術(shù)，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、ai模型分析以及中醫(yī)術(shù)語的轉(zhuǎn)換。

368、import?numpy?as?np

369、#?假設(shè)我們有一個(gè)函數(shù)可以從智能血壓攝像頭和patch化視覺系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)

370、def?get_blood_pressure_data():

371、????#?這里我們用隨機(jī)數(shù)模擬血壓數(shù)據(jù)

372、????#?正常血壓范圍：收縮壓90-120，舒張壓60-80

373、????systolic?=?np.random.randint(80,?160)

374、????diastolic?=?np.random.randint(50,?100)

375、????return?systolic,?diastolic

376、#?評估血壓與中醫(yī)“氣血”的狀態(tài)

377、def?evaluate_blood_pressure(systolic,?diastolic):

378、????if?systolic?>?140?or?diastolic?>?90:

379、????????return?"氣上沖，血壓高，氣血不暢"

380、????elif?systolic?<?90?or?diastolic?<?60:

381、????????return?"氣下陷，血壓低，氣血不足"

382、????else:

383、????????return?"氣血平穩(wěn)，血壓正常"

384、#?設(shè)定健康數(shù)據(jù)范圍并判斷健康數(shù)據(jù)值狀態(tài)

385、def?check_health_status(systolic,?diastolic):

386、????if?systolic?>?140?or?diastolic?>?90:

387、????????return?"高血壓",?false

388、????elif?systolic?<?90?or?diastolic?<?60:

389、????????return?"低血壓",?false

390、????else:

391、????????return?"正常血壓",?true

392、#?主函數(shù)

393、def?main():

394、????abnormal_individuals?=?[]

395、????for?i?in?range(100):??#?假設(shè)我們有100個(gè)個(gè)體的數(shù)據(jù)

396、????????systolic,?diastolic?=?get_blood_pressure_data()

397、????????health_status,?is_normal?=?check_health_status(systolic,diastolic)

398、????????qi_xue_status?=?evaluate_blood_pressure(systolic,?diastolic)

399、????????print(f"個(gè)體?{i+1}:?收縮壓={systolic},?舒張壓={diastolic},?健康狀態(tài)={health_status},?氣血狀態(tài)={qi_xue_status}")

400、????????if?not?is_normal:

401、????????????abnormal_individuals.append(i+1)

402、????????????print(f"警報(bào):?個(gè)體?{i+1}?的血壓異常！")

403、????print(f"異常個(gè)體列表:?{abnormal_individuals}")

404、if?__name__?==?"__main__":

405、????main()

406、代碼展示了如何從假設(shè)的智能血壓攝像頭和patch化視覺系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)，并根據(jù)這些數(shù)據(jù)評估血壓與中醫(yī)“氣血”的狀態(tài)。代碼中使用了隨機(jī)數(shù)生成模擬血壓數(shù)據(jù)，并根據(jù)設(shè)定的閾值判斷血壓狀態(tài)和氣血狀態(tài)。如果發(fā)現(xiàn)異常血壓，會將個(gè)體索引添加到異常個(gè)體列表中并打印警報(bào)信息。

407、7、ai大模型與直接運(yùn)用攝像頭patch化收集血氧生理信號，再基于ai大模型的patch化視覺化中醫(yī)公共衛(wèi)生健康監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中醫(yī)術(shù)語模塊與中醫(yī)的健康數(shù)據(jù)和健康值范圍并判斷健康值狀態(tài)方法，包括以下步驟：

408、獲取智能血氧攝像頭patch化收集血氧生理信號數(shù)據(jù)；根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)，編寫評估血氧水平的健康值，如果超過閾值，則將該群體人群個(gè)體的索引添加到異常群體人群個(gè)體列表中，并打印警報(bào)信息函數(shù)：

409、描述了一個(gè)結(jié)合現(xiàn)代技術(shù)和中醫(yī)理論的健康管理系統(tǒng)。以下是對該方法的詳細(xì)步驟和實(shí)現(xiàn)思路的總結(jié)：

410、步驟1：數(shù)據(jù)采集

411、血氧攝像頭和patch化視覺系統(tǒng)：使用這些設(shè)備采集群體人群的生理參數(shù)數(shù)據(jù)，包括血氧水平等。

412、步驟2：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

413、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中醫(yī)術(shù)語模塊：將采集到的生理參數(shù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為中醫(yī)術(shù)語。例如，將血氧水平轉(zhuǎn)換為中醫(yī)中的“氣血”狀態(tài)。

414、步驟3：健康值評估

415、編寫評估函數(shù)：根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)，編寫評估血氧水平和健康數(shù)據(jù)與健康值的函數(shù)。設(shè)定健康數(shù)據(jù)與健康值的范圍，用于判斷健康數(shù)據(jù)與健康值的狀態(tài)。

416、步驟4：數(shù)據(jù)輸入ai模型

417、輸入ai中醫(yī)大模型：將獲取的數(shù)據(jù)輸入ai中醫(yī)大模型，讓模型進(jìn)行分析和處理。

418、步驟5：結(jié)果分析

419、分析和處理：通過ai中醫(yī)大模型，結(jié)合評估血氧函數(shù)，對血氧水平進(jìn)行評估和分析，幫助了解個(gè)體的健康情況和健康數(shù)據(jù)與健康值狀態(tài)。

420、步驟6：健康狀態(tài)評估

421、健康狀態(tài)評估：根據(jù)模型輸出的結(jié)果，得出血氧和中醫(yī)的健康狀態(tài)評估，提供可能的調(diào)理建議，制定出中醫(yī)個(gè)體健康指標(biāo)。

422、步驟7：異常檢測和報(bào)警

423、異常檢測：如果健康數(shù)據(jù)超過設(shè)定的閾值，則將該群體人群個(gè)體的索引添加到異常群體人群個(gè)體列表中，并打印警報(bào)信息。

424、實(shí)現(xiàn)示例：

425、import?numpy?as?np

426、#?假設(shè)我們有一個(gè)函數(shù)可以從攝像頭獲取血氧數(shù)據(jù)

427、def?get_blood_oxygen_data():

428、????#?模擬獲取數(shù)據(jù)

429、????return?np.random.rand(100)?*?100??#?生成100個(gè)0到100之間的隨機(jī)數(shù)

430、#?評估血氧水平的函數(shù)

431、def?evaluate_blood_oxygen(data):

432、????healthy_range?=?(95,?100)??#?健康血氧水平范圍

433、????abnormal_indices?=?[]

434、????for?i,?value?in?enumerate(data):

435、????????if?value?<?healthy_range[0]?or?value?>?healthy_range[1]:

436、????????????abnormal_indices.append(i)

437、????return?abnormal_indices

438、#?獲取數(shù)據(jù)

439、data?=?get_blood_oxygen_data()

440、#?評估數(shù)據(jù)

441、abnormal_indices?=?evaluate_blood_oxygen(data)

442、#?打印警報(bào)信息

443、if?abnormal_indices:

444、????print(f"警報(bào)：以下個(gè)體的血氧水平異常：{abnormal_indices}")

445、else:

446、????print("所有個(gè)體的血氧水平正常。")

447、#?假設(shè)我們有一個(gè)ai中醫(yī)大模型的接口

448、def?ai_tcm_model(data):

449、????#?模擬ai模型處理

450、????return?["健康"?if?95?<=?value?<=?100?else?"異常"?for?value?indata]

451、#?使用ai中醫(yī)大模型進(jìn)行分析

452、health_status?=?ai_tcm_model(data)

453、#?打印健康狀態(tài)

454、for?i,?status?in?enumerate(health_status):

455、????print(f"個(gè)體?{i}?的健康狀態(tài)：{status}")

456、優(yōu)點(diǎn)

457、結(jié)合現(xiàn)代技術(shù)和中醫(yī)理論：利用攝像頭和patch化視覺系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)，并結(jié)合ai中醫(yī)大模型進(jìn)行分析。

458、準(zhǔn)確評估：能夠準(zhǔn)確評估個(gè)體和群體的健康狀態(tài)。

459、異常檢測和報(bào)警：能夠識別異常個(gè)體并及時(shí)報(bào)警。

460、結(jié)論

461、該方法通過現(xiàn)代技術(shù)和中醫(yī)理論的結(jié)合，提供了一種創(chuàng)新的健康管理系統(tǒng)，能夠有效地評估和管理個(gè)體和群體的健康狀態(tài)。

462、8、ai大模型與直接運(yùn)用攝像頭patch化收集血糖生理信號，再基于ai大模型的patch化視覺化中醫(yī)公共衛(wèi)生健康監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中醫(yī)術(shù)語模塊與中醫(yī)的健康數(shù)據(jù)和健康值范圍并判斷健康數(shù)據(jù)和健康值狀態(tài)方法，包括以下步驟：

463、獲取智能血糖攝像頭patch化收集血糖生理信號數(shù)據(jù)；根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)，編寫評估血糖水平和健康數(shù)據(jù)和健康值，如果超過閾值，則將該群體人群個(gè)體的索引添加到異常群體人群個(gè)體列表中，并打印警報(bào)信息函數(shù)：

464、這個(gè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路非常復(fù)雜且具有創(chuàng)新性，結(jié)合了現(xiàn)代ai技術(shù)和傳統(tǒng)中醫(yī)理論。

465、步驟和方法:

466、數(shù)據(jù)采集:

467、智能血糖攝像頭：使用智能血糖攝像頭和patch化視覺系統(tǒng)采集群體人群的生理參數(shù)數(shù)據(jù)，包括血糖水平。

468、數(shù)據(jù)預(yù)處理：對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。

469、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換:

470、中醫(yī)術(shù)語模塊：將采集到的生理參數(shù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為中醫(yī)術(shù)語，特別是與“消渴癥”相關(guān)的術(shù)語。

471、上消：主要表現(xiàn)為口渴多飲，屬于肺熱津傷。

472、中消：主要表現(xiàn)為多食易饑，屬于胃熱熾盛。

473、下消：主要表現(xiàn)為尿頻多尿，屬于腎陰虧虛。

474、健康數(shù)據(jù)范圍設(shè)定：

475、根據(jù)中醫(yī)理論和現(xiàn)代醫(yī)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)定血糖水平的健康數(shù)據(jù)范圍。

476、判斷健康數(shù)據(jù)值狀態(tài)：編寫函數(shù)來判斷血糖數(shù)據(jù)是否在健康范圍內(nèi)。

477、ai中醫(yī)大模型分析

478、數(shù)據(jù)輸入：將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入ai中醫(yī)大模型。

479、模型分析：ai中醫(yī)大模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，輸出血糖與中醫(yī)“消渴癥”狀態(tài)的健康數(shù)據(jù)范圍和健康值狀態(tài)評估。

480、健康狀態(tài)評估：

481、綜合評估：根據(jù)ai中醫(yī)大模型的輸出結(jié)果，綜合評估血糖與中醫(yī)“消渴癥”的狀態(tài)。

482、識別異常：識別血糖生理信號健康值異常的個(gè)體。

483、報(bào)警處理：

484、異常處理：對于識別出的異常個(gè)體，采用報(bào)警方式處理。

485、打印警報(bào)信息：將異常個(gè)體的索引添加到異常群體人群個(gè)體列表中，并打印警報(bào)信息。

486、示例代碼：

487、#?假設(shè)我們有一個(gè)ai中醫(yī)大模型的接口

488、class?aichinesemedicinemodel:

489、????def?analyze(self,?data):

490、????????#?模擬模型分析

491、????????return?{

492、????????????"status":?"中消",

493、????????????"health_value":?8.5

494、????????}

495、#?數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理

496、def?collect_data():

497、????#?模擬數(shù)據(jù)采集

498、????data?=?{

499、????????"blood_sugar":?9.0,

500、????????"symptoms":?["多食易饑"]

501、????}

502、????return?data

503、#?數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

504、def?convert_to_tcm_terms(data):

505、????if?data["blood_sugar"]?>?7.8:

506、????????if?"口渴多飲"?in?data["symptoms"]:

507、????????????return?"上消"

508、????????elif?"多食易饑"?in?data["symptoms"]:

509、????????????return?"中消"

510、????????elif?"尿頻多尿"?in?data["symptoms"]:

511、????????????return?"下消"

512、????return?"正常"

513、#?健康數(shù)據(jù)范圍設(shè)定和判斷

514、def?evaluate_health_status(data):

515、????if?data["blood_sugar"]?>?7.8:

516、????????return?"異常"

517、????return?"正常"

518、#?主函數(shù)

519、def?main():

520、????data?=?collect_data()

521、????tcm_status?=?convert_to_tcm_terms(data)

522、????health_status?=?evaluate_health_status(data)

523、????model?=?aichinesemedicinemodel()

524、????analysis_result?=?model.analyze(data)

525、????if?health_status?==?"異常":

526、????????print(f"警報(bào)：檢測到異常血糖水平，狀態(tài)為{tcm_status}")

527、????????print(f"綜合健康值：{analysis_result['health_value']}")

528、????else:

529、????????print("血糖水平正常")

530、if?__name__?==?"__main__":

531、????main()

532、代碼展示了如何采集數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)換為中醫(yī)術(shù)語、設(shè)定健康數(shù)據(jù)范圍、使用ai模型進(jìn)行分析，并最終評估健康狀態(tài)和處理異常情況。

533、9、ai大模型與直接運(yùn)用攝像頭收集監(jiān)測群體人群公共衛(wèi)生健康的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和特殊體態(tài)姿勢生理信號patch化，識別運(yùn)動(dòng)生理信號健康值異常的個(gè)體，采用報(bào)警方式處理。

534、該系統(tǒng)結(jié)合了計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和中醫(yī)理論，提出基于ai大模型的patch化視覺化中醫(yī)公共衛(wèi)生健康監(jiān)測系統(tǒng)及綜合運(yùn)動(dòng)視覺監(jiān)測方法轉(zhuǎn)換中醫(yī)術(shù)語模塊與中醫(yī)氣血的健康數(shù)據(jù)和健康值范圍并判斷健康氣血健康數(shù)據(jù)和健康值狀態(tài)方法，包括以下步驟：

535、獲取智能運(yùn)動(dòng)攝像頭收集監(jiān)測群體人群公共衛(wèi)生健康的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和特殊體態(tài)姿勢生理信號patch化，數(shù)據(jù)；根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)，編寫評估運(yùn)動(dòng)與中醫(yī)運(yùn)動(dòng)量的狀態(tài)的健康數(shù)據(jù)和健康值范圍并判斷健康數(shù)據(jù)和健康值狀態(tài)函數(shù)，設(shè)定、健康數(shù)據(jù)和健康值范圍從人體健康數(shù)據(jù)和健康值判斷健康健康數(shù)據(jù)和健康值狀態(tài)；

536、編寫監(jiān)測群體人群公共衛(wèi)生健康的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和特殊體態(tài)姿勢，識別運(yùn)動(dòng)生理信號健康值異常的個(gè)體，采用報(bào)警方式處理。運(yùn)動(dòng)量適中：適度運(yùn)動(dòng)，有助于氣血流通，促進(jìn)身體健康，對應(yīng)中醫(yī)術(shù)語中的“活血化瘀”。運(yùn)動(dòng)量過大：過度運(yùn)動(dòng)，可能導(dǎo)致氣血不暢，傷及氣血，對應(yīng)中醫(yī)術(shù)語中的“氣血虧虛”或“氣血逆亂”。運(yùn)動(dòng)量不足：運(yùn)動(dòng)不足，導(dǎo)致氣血運(yùn)行不暢，影響身體健康，對應(yīng)中醫(yī)術(shù)語中的“氣滯血瘀”或“氣血不足”?！钡臓顟B(tài)函數(shù)，編寫監(jiān)測群體人群公共衛(wèi)生健康的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和姿勢，提供運(yùn)動(dòng)建議和糾正不良姿勢和評估運(yùn)動(dòng)量健康數(shù)據(jù)和健康值如果超過閾值，則將該群體人群個(gè)體的索引添加到異常群體人群個(gè)體列表中，并打印警報(bào)信息函數(shù)：

537、系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜且多功能的健康監(jiān)測系統(tǒng)，結(jié)合了計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和中醫(yī)理論。

538、代碼示例：

539、import?cv2

540、import?numpy?as?np

541、from?ai_model?import?aimodel??#?假設(shè)有一個(gè)ai中醫(yī)大模型的庫

542、from?alert_system?import?alertsystem??#?假設(shè)有一個(gè)報(bào)警系統(tǒng)的庫

543、#?初始化攝像頭和ai模型

544、camera?=?cv2.videocapture(0)

545、ai_model?=?aimodel()

546、alert_system?=?alertsystem()

547、#?定義健康狀態(tài)的中醫(yī)術(shù)語

548、def?convert_to_tcm_terms(movement_data):

549、????if?movement_data['intensity']?==?'moderate':

550、????????return?"活血化瘀"

551、????elif?movement_data['intensity']?==?'high':

552、????????return?"氣血虧虛或氣血逆亂"

553、????elif?movement_data['intensity']?==?'low':

554、????????return?"氣滯血瘀或氣血不足"

555、????else:

556、????????return?"未知狀態(tài)"

557、#?處理攝像頭數(shù)據(jù)

558、def?process_camera_data(frame):

559、????#?假設(shè)有一個(gè)函數(shù)可以提取運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)

560、????movement_data?=?extract_movement_data(frame)

561、????return?movement_data

562、#?提取運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的偽函數(shù)

563、def?extract_movement_data(frame):

564、????#?這里可以使用計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理技術(shù)提取運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)

565、????#?例如，使用openpose或其他姿態(tài)估計(jì)算法

566、????movement_data?=?{

567、????????'intensity':?'moderate',??#?這是一個(gè)示例值

568、????????'details':?{}??#?其他詳細(xì)數(shù)據(jù)

569、????}

570、????return?movement_data

571、#?主循環(huán)

572、while?true:

573、????ret,?frame?=?camera.read()

574、????if?not?ret:

575、????????break

576、????#?處理攝像頭數(shù)據(jù)

577、????movement_data?=?process_camera_data(frame)

578、????#?轉(zhuǎn)換為中醫(yī)術(shù)語

579、????tcm_term?=?convert_to_tcm_terms(movement_data)

580、????#?輸入ai模型進(jìn)行分析

581、????health_status?=?ai_model.analyze(movement_data)

582、????#?判斷健康狀態(tài)并觸發(fā)報(bào)警

583、????if?health_status['is_abnormal']:

584、????????alert_system.trigger_alert(health_status)

585、????#?顯示結(jié)果

586、????cv2.puttext(frame,?f"tcm?term:?{tcm_term}",?(10,?30),?cv2.font_hershey_simplex,?1,?(255,?0,?0),?2)

587、????cv2.imshow('health?monitoring',?frame)

588、????if?cv2.waitkey(1)?&?0xff?==?ord('q'):

589、????????break

590、#?釋放資源

591、camera.release()

592、cv2.destroyallwindows()

593、代碼解釋：

594、初始化攝像頭和ai模型：

595、使用opencv初始化攝像頭。

596、一個(gè)ai中醫(yī)大模型的庫和一個(gè)報(bào)警系統(tǒng)的庫。

597、定義健康狀態(tài)的中醫(yī)術(shù)語轉(zhuǎn)換函數(shù)：

598、根據(jù)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的強(qiáng)度，將其轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的中醫(yī)術(shù)語。

599、處理攝像頭數(shù)據(jù)：

600、使用計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理技術(shù)提取運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)。

601、提取運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的偽函數(shù)：

602、這里可以使用openpose或其他姿態(tài)估計(jì)算法提取運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)。

603、主循環(huán)：

604、讀取攝像頭幀；

605、處理攝像頭數(shù)據(jù)并提取運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)；

606、將運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為中醫(yī)術(shù)語；

607、輸入ai模型進(jìn)行分析；

608、判斷健康狀態(tài)并觸發(fā)報(bào)警；

609、顯示結(jié)果；

610、釋放資源：

611、釋放攝像頭和關(guān)閉窗口。

612、基于ai大模型的patch化視覺化中醫(yī)公共衛(wèi)生健康監(jiān)測系統(tǒng)及綜合運(yùn)動(dòng)視覺監(jiān)測方法：健康監(jiān)測攝像頭和patch化視覺系統(tǒng)采集群體人群生理信號patch化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中醫(yī)術(shù)語模塊將健康數(shù)據(jù)和健康值數(shù)據(jù)傳輸至ai中醫(yī)大模型服務(wù)器的近期健康數(shù)據(jù)和健康狀態(tài)進(jìn)行評估，判斷健康監(jiān)測傳感器健康數(shù)據(jù)和健康數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中醫(yī)術(shù)語模塊將健康數(shù)據(jù)傳輸至ai中醫(yī)大模型服務(wù)器的近期傳輸狀態(tài)是否正常；

613、當(dāng)健康監(jiān)測攝像頭和patch化視覺系統(tǒng)采集群體人群生理信號patch化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中醫(yī)術(shù)語模塊將健康數(shù)據(jù)傳輸至ai中醫(yī)大模型服務(wù)器狀態(tài)正常時(shí)：傳輸傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中醫(yī)術(shù)語模塊健康監(jiān)測設(shè)備將健康數(shù)據(jù)傳輸至ai中醫(yī)大模型服務(wù)器進(jìn)行ai中醫(yī)大模型服務(wù)健康數(shù)據(jù)可用分析系數(shù)與其健康數(shù)據(jù)和健康值；轉(zhuǎn)換驗(yàn)證ai中醫(yī)大模型服務(wù)健康數(shù)據(jù)可用評估系數(shù)與其健康數(shù)據(jù)和健康值，對ai中醫(yī)大模型服務(wù)器處理健康健康數(shù)據(jù)和健康值數(shù)據(jù)的性能進(jìn)行評估；

614、綜合基于ai大模型的patch化視覺化中醫(yī)公共衛(wèi)生健康監(jiān)測系統(tǒng)及綜合運(yùn)動(dòng)視覺監(jiān)測方法數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中醫(yī)術(shù)語六個(gè)健康數(shù)據(jù)和健康值模塊集合對近期的健康監(jiān)測數(shù)據(jù)整體傳輸給ai中醫(yī)大模型服務(wù)器進(jìn)行健康數(shù)據(jù)和健康值數(shù)據(jù)分析，評估健康數(shù)據(jù)和健康值數(shù)據(jù)可用的系數(shù)與其健康數(shù)據(jù)和健康值的占比，發(fā)明通過攝像頭和ai大模型實(shí)現(xiàn)綜合運(yùn)動(dòng)視覺監(jiān)測，如果超過閾值，則將該群體人群個(gè)體的索引添加到異常群體人群個(gè)體列表中，并打印警報(bào)信息。提供更全面公共群體人群的健康管理。