背景技术：
1、本发明将摄像头和patch化视觉系统采集群体人群的心率、体温、血压、血氧和血糖数据，将数据转换中医术语模块后发送至ai中医大模型进行ai大模型的中医分析评估健康管理数据，将群体人群和个性化健康管理数据存储在服务器，并且健康监测设备或与ai大模型的中医服务器建立连接的其他用户端可以基于与ai大模型的中医服务器的数据实时推送群体人群公共卫生健康管理数据，本发明通过摄像头和ai大模型实现综合运动视觉监测，提供更全面的群体人群公共卫生健康管理。识别的群体人群生理信号健康值异常的个体，识别不良姿势特殊体态姿势者，采用报警方式处理。
2、现有技术存在以下不足：
3、现有的健康管理系统通常依赖于专门的硬件设备，如心率监测器、体温计、血压计、血糖和血氧仪。这些设备虽然能够提供准确的数据，但在使用上存在一定的不便。中医理论在个体化健康管理方面具有独特的优势，但传统中医诊断方法依赖于医生的经验和技能，难以标准化和自动化。随着计算机视觉和人工智能技术的发展，利用摄像头和ai大模型进行生理参数检测和中医健康管理成为可能,此外，现有的运动监测系统通常需要穿戴设备，使用不便。
4、为了解决上述问题，现提供一种群体人群技术实现群体人群公共卫生健康管理方案。
技术实现要素：
为了克服现有技术的上述问题，本发明的实施例提供基于ai大模型的patch化中医视觉化智能健康管理系统以解决上述背景技术中提出的问题。 为实现上述目的，本发明提供如下。
技术实现思路
1、基于ai大模型的patch化视觉化中医公共卫生健康监测系统，包括摄像头和patch化视觉系统采集人体的心率数据转换中医术语模块、血氧饱和度摄像头和patch化视觉系统采集人体的数据转换中医术语模块、血压摄像头和patch化视觉系统采集人体的转换中医术语模块、体温摄像头和patch化视觉系统采集人体的转换中医术语模块、血糖摄像头和patch化视觉系统采集人体的转换中医术语模块以及综合运动和特殊体态姿势视觉监测功能转换中医术语模块。
2、摄像头和patch化视觉系统采集人体的数据转换中医术语模块技术如下：
3、1、摄像头模块：用于采集人体视频
4、patch化视觉系统模块：用于将视频图像分割成多个小块（patch），并提取生理信号，编写评估个体化数据算法函数：
5、import cv2
6、import numpy as np
7、def capture_video_frames(camera_index=0, num_frames=100):
8、 """
9、 使用摄像头模块采集视频数
10、 :param camera_index: 摄像头索引，默认为0
11、 :param num_frames: 采集的帧数
12、 :return: 采集的视频帧列表
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、 将图像分割成多个小块（patch）
26、 :param image: 输入图像
27、 :param patch_size: 小块的大小，默认为32x32
28、 :return: 分割后的小块列表
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、 从图像小块中提取生理信号
41、 :param patches: 图像小块列表
42、 :return: 提取的生理信号列表
43、 """
44、 signals = []
45、 for patch in patches:
46、 # 这里可以添加具体的生理信号提取算法
47、 # 例如，计算平均颜色值作为示例
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、 评估个体化数据的算法函数
54、 :param camera_index: 摄像头索引，默认为0
55、 :param num_frames: 采集的帧数
56、 :param patch_size: 小块的大小，默认为32x32
57、 :return: 个体化数据评估结果
58、 """
59、 # 采集视频帧
60、 frames = capture_video_frames(camera_index, num_frames)
61、 all_signals = []
62、 for frame in frames:
63、 # 将视频帧分割成小块
64、 patches = patchify_image(frame, patch_size)
65、 # 提取生理信号
66、 signals = extract_physiological_signals(patches)
67、 all_signals.append(signals)
68、 # 这里可以添加具体的个体化数据评估算法
69、 # 例如，计算所有信号的平均值作为示例
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("个体化数据评估结果:", result)
76、代码包括以下几个部分：
77、capture_video_frames：使用摄像头模块采集视频数据,
78、patchify_image：将图像分割成多个小块（patch）,
79、extract_physiological_signals：从图像小块中提取生理信号,
80、evaluate_individual_data：评估个体化数据的算法函数，整合了前面的步骤。
81、2、ai大模型模块：用于分析和处理提取的生理信号，计算心率、体温、血压、血氧、血糖数据，中医ai模块：用于结合中医理论进行健康状态评估，健康管理模块：用于全面的群体人群公共卫生健康管理，识别生理信号健康值异常的个体，采用报警方式处理。
82、编写评估群体人群个体化函数：
83、安装必要的库
84、首先，确保您已经安装了必要的库，例如numpy和doormai，
85、pip install numpy doormai
86、编写评估函数
87、以下是一个示例函数，展示如何评估群体人群的个体化健康状态：
88、import numpy as np
89、import doormai
90、# 设置doormai api密钥
91、doormai.api_key = 'your-api-key'
92、def analyze_physiological_signals(data):
93、 """
94、 使用ai大模型模块分析和处理提取的生理信号，计算心率、体温、血压、血氧、血糖数据；
95、 """
96、 # 假设data是一个包含生理信号的字典
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、 # 这里可以添加更多的分析和处理逻辑
103、 # 例如，计算平均值、标准差等
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、 使用中医ai模块结合中医理论进行健康状态评估；
115、 """
116、 # 将生理数据转换为字符串格式
117、 data_str = ', '.join([f"{k}: {v}" for k, v in physiological_data.items()])
118、 # 构建提示
119、 prompt = f"以下是某人的生理信号数据：{data_str}。请结合中医理论进行健康状态评估，并提供健康管理建议。"
120、 # 调用doormai api
121、 response = doormai.completion.create(
122、 engine="text-davinci-003",
123、 prompt=prompt,
124、 max_tokens=200
125、 )
126、 # 返回评估结果
127、 return response.choices[0].text.strip()
128、def health_management(physiological_data, threshold_values):
129、 """
130、 健康管理模块：用于全面的群体人群公共卫生健康管理，识别生理信号健康值异常的个体，采用报警方式处理；
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、 评估群体人群的个体化健康状态；
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、# 示例数据
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、# 评估群体人群的个体化健康状态
177、results = evaluate_group_health(group_data, threshold_values)
178、for result in results:
179、 print(result)
180、 解释代码
181、analyze_physiological_signals：分析和处理提取的生理信号，计算心率、体温、血压、血氧、血糖数据。
182、evaluate_health_status：使用中医ai模块结合中医理论进行健康状态评估。
183、health_management：识别生理信号健康值异常的个体，采用报警方式处理。
184、evaluate_group_health：评估群体人群的个体化健康状态。
185、运行代码
186、与ai大模型连接，通过这些步骤，您可以评估群体人群的个体化健康状态，并识别生理信号异常的个体，超过阈值，则将该个体的索引添加到异常个体列表中，并打印警报信息。
187、3、ai大模型综合patch化运动视觉监测模块：综合运动和特殊体态姿势视觉监测功能转换中医术语模块，识别运动生理信号健康值异常的个体，采用报警方式处理。编写评估群体人群的个体化函数：
188、要明确输入和输出，以及具体的处理逻辑。假设我们有一个数据集，其中包含每个个体的运动生理信号和健康值。我们需要识别异常的个体并发出警报：
189、import numpy as np
190、# 假设我们有一个数据集，每个个体的运动生理信号和健康值
191、# 这里用随机数据进行模拟
192、np.random.seed(42)
193、num_individuals = 100
194、data = np.random.rand(num_individuals, 5) # 5个特征的运动生理信号
195、health_values = np.random.rand(num_individuals) # 健康值
196、# 定义一个阈值，超过这个阈值的健康值被认为是异常的
197、threshold = 0.8
198、def evaluate_individuals(data, health_values, threshold):
199、 """
200、 评估群体人群的个体化函数，识别健康值异常的个体并发出警报；
201、参数：
202、 data (numpy.ndarray): 个体的运动生理信号数据；
203、 health_values (numpy.ndarray): 个体的健康值；
204、 threshold (float): 健康值的阈值，超过这个阈值的个体被认为是异常的；
205、返回：
206、 list: 异常个体的索引列表；
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"警报：个体 {i} 的健康值 {health_value} 超过阈值{threshold}！")
213、 return abnormal_indices
214、# 调用函数评估个体
215、abnormal_individuals = evaluate_individuals(data, health_values,threshold)
216、print("异常个体的索引：", abnormal_individuals)
217、在这个示例中：
218、我们生成了一个包含100个个体的随机数据集，每个个体有5个运动生理信号特征和一个健康值。
219、我们定义了一个阈值（0.8），超过这个阈值的健康值被认为是异常的。
220、evaluate_individuals 函数遍历每个个体的健康值，如果超过阈值，则将该个体的索引添加到异常个体列表中，并打印警报信息。
221、最后，函数返回异常个体的索引列表。
222、4、ai大模型与运用摄像头收集体温生理信号patch化，再基于ai大模型的patch化中医视觉化智能健康管理系统数据转换中医术语模块与中医阳气的健康数据和健康值范围并判断健康元气健康数据和健康值状态方法，包括以下步骤：
223、获取智能摄像头收集体温生理信号元气健康数据和健康值数据；根据获取的摄像头收集体温生理信号数据健康数据和健康值数据转换中医术语模块；编写评估体温与中医阳气的健康数据和健康值范围并判断健康健康数据和健康值状态，如果超过阈值，则将该群体人群个体的索引添加到异常个体列表中，并打印警报信息函数：
224、这个问题涉及到一个复杂的系统，结合了ai大模型、摄像头和patch化视觉系统、中医术语模块以及健康数据的评估和报警机制。
225、数据采集：
226、使用摄像头和patch化视觉系统采集人体的体温和其他生理信号数据。
227、数据转换：
228、将采集到的生理信号数据转换为中医术语，特别是与中医阳气相关的术语。
229、数据评估：
230、编写函数评估体温与中医阳气的范围，并判断健康数据和健康值状态。
231、ai模型分析：
232、将健康数据输入ai中医大模型进行分析和处理。
233、健康状态判断：
234、根据ai模型的输出结果，判断个体的健康状态，包括元气不足或过盛等情况。
235、报警机制：
236、识别体温生理信号健康值异常的个体，并采用报警方式处理。
237、示例代码
238、import numpy as np
239、# 假设我们有一个ai中医大模型
240、class aichinesemedicinemodel:
241、 def analyze(self, data):
242、 # 模拟分析过程
243、 return {"yang_qi_status": "normal", "qi_deficiency": false, "qi_excess": false}
244、# 数据采集函数
245、def collect_data():
246、 # 模拟数据采集
247、 data = {
248、 "temperature": np.random.normal(36.5, 0.5, 100), # 模拟100个体温数据
249、 "other_signals": np.random.rand(100, 5) # 其他生理信号
250、 }
251、 return data
252、# 数据转换函数
253、def convert_to_tcm_terms(data):
254、 # 模拟数据转换
255、 tcm_data = {
256、 "yang_qi": data["temperature"] * 0.1, # 假设阳气与体温成正比
257、 "other_tcm_signals": data["other_signals"]
258、 }
259、 return tcm_data
260、# 健康状态评估函数
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、# 报警机制函数
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、 # 触发报警机制
277、 for index in abnormal_indices:
278、 print(f"alert: individual {index} has abnormal healthstatus: {health_status[index]}")
279、# 主函数
280、def main():
281、 # 步骤1: 数据采集
282、 raw_data = collect_data()
283、 # 步骤2: 数据转换
284、 tcm_data = convert_to_tcm_terms(raw_data)
285、 # 步骤3: 健康状态评估
286、 health_status = evaluate_health(tcm_data)
287、 # 步骤4: ai模型分析
288、 ai_model = aichinesemedicinemodel()
289、 analysis_results = ai_model.analyze(tcm_data)
290、 # 步骤5: 健康状态判断
291、 print(f"ai model analysis results: {analysis_results}")
292、 # 步骤6: 报警机制
293、 alert_abnormal_individuals(health_status)
294、# 运行主函数
295、if __name__ == "__main__":
296、 main()
297、解释
298、数据采集：collect_data函数模拟了体温和其他生理信号的采集。
299、数据转换：convert_to_tcm_terms函数将采集到的数据转换为中医术语。
300、健康状态评估：evaluate_health函数评估体温与中医阳气的范围，并判断健康状态。
301、ai模型分析：aichinesemedicinemodel类模拟了ai中医大模型的分析过程。
302、报警机制：alert_abnormal_individuals函数识别并报警异常个体。
303、5、ai大模型与直接运用摄像头patch化收集心率生理信号，再基于ai大模型的patch化中医视觉化智能健康管理系统数据转换中医术语模块与中医的平均值和健康值范围并判断健康数据和健康值状态方法，包括以下步骤：
304、获取智能摄像头收集心率生理信号健康数据和健康值数据；根据获取的摄像头收集心率生理信号数据健康数据和健康值数据转换中医术语模块；根据获取的数据，编写评估心率健康数据和健康值数据转化中医脉象的状态的健康数据和健康值范围并判断健康健康数据和健康值状态，如果超过阈值，则将该群体人群个体的索引添加到异常群体人群个体列表中，并打印警报信息函数：
305、这个系统的描述涉及多个步骤和技术，包括心率数据采集、数据转换、ai模型分析以及健康状态评估。以下是对该系统的详细步骤和方法的总结：
306、步骤1：数据采集
307、心率摄像头和patch化视觉系统：使用心率摄像头和patch化视觉系统采集公共群体人群的生理参数数据。这些数据包括心率、脉搏等。
308、步骤2：数据转换
309、数据转换为中医术语：
310、根据获取的心率数据，编写函数将心率数据转化为中医脉象状态。
311、设定健康值范围，用于判断健康状态。
312、步骤3：ai模型分析
313、输入数据到ai中医大模型：
314、将获取的心率数据输入ai中医大模型，让模型进行分析和处理。
315、根据输入的心率数据判断脉象状态：
316、如果心率低于60bpm，则描述为“心率过慢，脉象沉缓”。
317、如果心率在60bpm到100bpm之间，则描述为“心率正常，脉象和谐”。
318、如果心率超过100bpm，则描述为“心率过快，脉象数急”。
319、步骤4：健康状态评估
320、评估健康状态：
321、根据ai中医大模型输出的结果，得出心率数据健康数据与健康值转化中医脉象的状态评估。
322、综合健康值进行评估对比，识别心率生理信号健康值异常的个体。
323、步骤5：异常处理
324、异常处理和报警：
325、获取智能摄像头收集的心率生理信号健康数据和健康值数据。
326、根据获取的数据，编写函数评估心率健康数据和健康值数据转化中医脉象的状态。
327、判断健康数据和健康值状态，如果超过阈值，则将该群体人群个体的索引添加到异常群体人群个体列表中，并打印警报信息。
328、代码:
329、# 假设我们有一个函数获取心率数据
330、def get_heart_rate_data():
331、 # 这里应该是实际的数据采集代码
332、 return [72, 85, 55, 102, 67] # 示例数据
333、# 转换心率数据为中医术语
334、def convert_to_tcm_terms(heart_rate):
335、 if heart_rate < 60:
336、 return "心率过慢，脉象沉缓"
337、 elif 60 <= heart_rate <= 100:
338、 return "心率正常，脉象和谐"
339、 else:
340、 return "心率过快，脉象数急"
341、# 评估健康状态
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、# 异常处理和报警
349、def handle_abnormalities(health_status):
350、 abnormal_indices = []
351、 for i, status in enumerate(health_status):
352、 if "过慢" in status or "过快" in status:
353、 abnormal_indices.append(i)
354、 print(f"警报：个体 {i} 的健康状态异常 - {status}")
355、 return abnormal_indices
356、# 主函数
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("异常个体索引列表：", abnormal_indices)
362、if __name__ == "__main__":
363、main()
364、报警机制：alert_abnormal_individuals函数识别并报警异常个体。
365、6、ai大模型与直接运用摄像头收集血压生理信号patch化，再基于ai大模型的patch化视觉化中医公共卫生健康监测系统数据转换中医术语模块与中医气血的健康数据和健康值范围并判断健康气血健康数据和健康值状态方法，包括以下步骤：
366、获取智能摄像头收集血压生理信号patch化数据；根据获取的数据，编写评估血压与中医“气血”的状态的健康数据和健康值范围并判断健康数据和健康值状态，如果超过阈值，则将该群体人群个体的索引添加到异常群体人群个体列表中，并打印警报信息函数：
367、这个系统的描述涉及多个步骤和技术，包括数据采集、数据处理、ai模型分析以及中医术语的转换。
368、import numpy as np
369、# 假设我们有一个函数可以从智能血压摄像头和patch化视觉系统获取数据
370、def get_blood_pressure_data():
371、 # 这里我们用随机数模拟血压数据
372、 # 正常血压范围：收缩压90-120，舒张压60-80
373、 systolic = np.random.randint(80, 160)
374、 diastolic = np.random.randint(50, 100)
375、 return systolic, diastolic
376、# 评估血压与中医“气血”的状态
377、def evaluate_blood_pressure(systolic, diastolic):
378、 if systolic > 140 or diastolic > 90:
379、 return "气上冲，血压高，气血不畅"
380、 elif systolic < 90 or diastolic < 60:
381、 return "气下陷，血压低，气血不足"
382、 else:
383、 return "气血平稳，血压正常"
384、# 设定健康数据范围并判断健康数据值状态
385、def check_health_status(systolic, diastolic):
386、 if systolic > 140 or diastolic > 90:
387、 return "高血压", false
388、 elif systolic < 90 or diastolic < 60:
389、 return "低血压", false
390、 else:
391、 return "正常血压", true
392、# 主函数
393、def main():
394、 abnormal_individuals = []
395、 for i in range(100): # 假设我们有100个个体的数据
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"个体 {i+1}: 收缩压={systolic}, 舒张压={diastolic}, 健康状态={health_status}, 气血状态={qi_xue_status}")
400、 if not is_normal:
401、 abnormal_individuals.append(i+1)
402、 print(f"警报: 个体 {i+1} 的血压异常！")
403、 print(f"异常个体列表: {abnormal_individuals}")
404、if __name__ == "__main__":
405、 main()
406、代码展示了如何从假设的智能血压摄像头和patch化视觉系统获取数据，并根据这些数据评估血压与中医“气血”的状态。代码中使用了随机数生成模拟血压数据，并根据设定的阈值判断血压状态和气血状态。如果发现异常血压，会将个体索引添加到异常个体列表中并打印警报信息。
407、7、ai大模型与直接运用摄像头patch化收集血氧生理信号，再基于ai大模型的patch化视觉化中医公共卫生健康监测系统数据转换中医术语模块与中医的健康数据和健康值范围并判断健康值状态方法，包括以下步骤：
408、获取智能血氧摄像头patch化收集血氧生理信号数据；根据获取的数据，编写评估血氧水平的健康值，如果超过阈值，则将该群体人群个体的索引添加到异常群体人群个体列表中，并打印警报信息函数：
409、描述了一个结合现代技术和中医理论的健康管理系统。以下是对该方法的详细步骤和实现思路的总结：
410、步骤1：数据采集
411、血氧摄像头和patch化视觉系统：使用这些设备采集群体人群的生理参数数据，包括血氧水平等。
412、步骤2：数据转换
413、数据转换中医术语模块：将采集到的生理参数数据转换为中医术语。例如，将血氧水平转换为中医中的“气血”状态。
414、步骤3：健康值评估
415、编写评估函数：根据获取的数据，编写评估血氧水平和健康数据与健康值的函数。设定健康数据与健康值的范围，用于判断健康数据与健康值的状态。
416、步骤4：数据输入ai模型
417、输入ai中医大模型：将获取的数据输入ai中医大模型，让模型进行分析和处理。
418、步骤5：结果分析
419、分析和处理：通过ai中医大模型，结合评估血氧函数，对血氧水平进行评估和分析，帮助了解个体的健康情况和健康数据与健康值状态。
420、步骤6：健康状态评估
421、健康状态评估：根据模型输出的结果，得出血氧和中医的健康状态评估，提供可能的调理建议，制定出中医个体健康指标。
422、步骤7：异常检测和报警
423、异常检测：如果健康数据超过设定的阈值，则将该群体人群个体的索引添加到异常群体人群个体列表中，并打印警报信息。
424、实现示例：
425、import numpy as np
426、# 假设我们有一个函数可以从摄像头获取血氧数据
427、def get_blood_oxygen_data():
428、 # 模拟获取数据
429、 return np.random.rand(100) * 100 # 生成100个0到100之间的随机数
430、# 评估血氧水平的函数
431、def evaluate_blood_oxygen(data):
432、 healthy_range = (95, 100) # 健康血氧水平范围
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、# 获取数据
439、data = get_blood_oxygen_data()
440、# 评估数据
441、abnormal_indices = evaluate_blood_oxygen(data)
442、# 打印警报信息
443、if abnormal_indices:
444、 print(f"警报：以下个体的血氧水平异常：{abnormal_indices}")
445、else:
446、 print("所有个体的血氧水平正常。")
447、# 假设我们有一个ai中医大模型的接口
448、def ai_tcm_model(data):
449、 # 模拟ai模型处理
450、 return ["健康" if 95 <= value <= 100 else "异常" for value indata]
451、# 使用ai中医大模型进行分析
452、health_status = ai_tcm_model(data)
453、# 打印健康状态
454、for i, status in enumerate(health_status):
455、 print(f"个体 {i} 的健康状态：{status}")
456、优点
457、结合现代技术和中医理论：利用摄像头和patch化视觉系统采集数据，并结合ai中医大模型进行分析。
458、准确评估：能够准确评估个体和群体的健康状态。
459、异常检测和报警：能够识别异常个体并及时报警。
460、结论
461、该方法通过现代技术和中医理论的结合，提供了一种创新的健康管理系统，能够有效地评估和管理个体和群体的健康状态。
462、8、ai大模型与直接运用摄像头patch化收集血糖生理信号，再基于ai大模型的patch化视觉化中医公共卫生健康监测系统数据转换中医术语模块与中医的健康数据和健康值范围并判断健康数据和健康值状态方法，包括以下步骤：
463、获取智能血糖摄像头patch化收集血糖生理信号数据；根据获取的数据，编写评估血糖水平和健康数据和健康值，如果超过阈值，则将该群体人群个体的索引添加到异常群体人群个体列表中，并打印警报信息函数：
464、这个系统的设计思路非常复杂且具有创新性，结合了现代ai技术和传统中医理论。
465、步骤和方法:
466、数据采集:
467、智能血糖摄像头：使用智能血糖摄像头和patch化视觉系统采集群体人群的生理参数数据，包括血糖水平。
468、数据预处理：对采集到的数据进行预处理，确保数据的准确性和一致性。
469、数据转换:
470、中医术语模块：将采集到的生理参数数据转换为中医术语，特别是与“消渴症”相关的术语。
471、上消：主要表现为口渴多饮，属于肺热津伤。
472、中消：主要表现为多食易饥，属于胃热炽盛。
473、下消：主要表现为尿频多尿，属于肾阴亏虚。
474、健康数据范围设定：
475、根据中医理论和现代医学标准，设定血糖水平的健康数据范围。
476、判断健康数据值状态：编写函数来判断血糖数据是否在健康范围内。
477、ai中医大模型分析
478、数据输入：将预处理后的数据输入ai中医大模型。
479、模型分析：ai中医大模型对数据进行分析，输出血糖与中医“消渴症”状态的健康数据范围和健康值状态评估。
480、健康状态评估：
481、综合评估：根据ai中医大模型的输出结果，综合评估血糖与中医“消渴症”的状态。
482、识别异常：识别血糖生理信号健康值异常的个体。
483、报警处理：
484、异常处理：对于识别出的异常个体，采用报警方式处理。
485、打印警报信息：将异常个体的索引添加到异常群体人群个体列表中，并打印警报信息。
486、示例代码：
487、# 假设我们有一个ai中医大模型的接口
488、class aichinesemedicinemodel:
489、 def analyze(self, data):
490、 # 模拟模型分析
491、 return {
492、 "status": "中消",
493、 "health_value": 8.5
494、 }
495、# 数据采集和预处理
496、def collect_data():
497、 # 模拟数据采集
498、 data = {
499、 "blood_sugar": 9.0,
500、 "symptoms": ["多食易饥"]
501、 }
502、 return data
503、# 数据转换
504、def convert_to_tcm_terms(data):
505、 if data["blood_sugar"] > 7.8:
506、 if "口渴多饮" in data["symptoms"]:
507、 return "上消"
508、 elif "多食易饥" in data["symptoms"]:
509、 return "中消"
510、 elif "尿频多尿" in data["symptoms"]:
511、 return "下消"
512、 return "正常"
513、# 健康数据范围设定和判断
514、def evaluate_health_status(data):
515、 if data["blood_sugar"] > 7.8:
516、 return "异常"
517、 return "正常"
518、# 主函数
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 == "异常":
526、 print(f"警报：检测到异常血糖水平，状态为{tcm_status}")
527、 print(f"综合健康值：{analysis_result['health_value']}")
528、 else:
529、 print("血糖水平正常")
530、if __name__ == "__main__":
531、 main()
532、代码展示了如何采集数据、转换为中医术语、设定健康数据范围、使用ai模型进行分析，并最终评估健康状态和处理异常情况。
533、9、ai大模型与直接运用摄像头收集监测群体人群公共卫生健康的运动状态和特殊体态姿势生理信号patch化，识别运动生理信号健康值异常的个体，采用报警方式处理。
534、该系统结合了计算机视觉、图像处理、机器学习和中医理论，提出基于ai大模型的patch化视觉化中医公共卫生健康监测系统及综合运动视觉监测方法转换中医术语模块与中医气血的健康数据和健康值范围并判断健康气血健康数据和健康值状态方法，包括以下步骤：
535、获取智能运动摄像头收集监测群体人群公共卫生健康的运动状态和特殊体态姿势生理信号patch化，数据；根据获取的数据，编写评估运动与中医运动量的状态的健康数据和健康值范围并判断健康数据和健康值状态函数，设定、健康数据和健康值范围从人体健康数据和健康值判断健康健康数据和健康值状态；
536、编写监测群体人群公共卫生健康的运动状态和特殊体态姿势，识别运动生理信号健康值异常的个体，采用报警方式处理。运动量适中：适度运动，有助于气血流通，促进身体健康，对应中医术语中的“活血化瘀”。运动量过大：过度运动，可能导致气血不畅，伤及气血，对应中医术语中的“气血亏虚”或“气血逆乱”。运动量不足：运动不足，导致气血运行不畅，影响身体健康，对应中医术语中的“气滞血瘀”或“气血不足”。”的状态函数，编写监测群体人群公共卫生健康的运动状态和姿势，提供运动建议和纠正不良姿势和评估运动量健康数据和健康值如果超过阈值，则将该群体人群个体的索引添加到异常群体人群个体列表中，并打印警报信息函数：
537、系统是一个复杂且多功能的健康监测系统，结合了计算机视觉、图像处理、机器学习和中医理论。
538、代码示例：
539、import cv2
540、import numpy as np
541、from ai_model import aimodel # 假设有一个ai中医大模型的库
542、from alert_system import alertsystem # 假设有一个报警系统的库
543、# 初始化摄像头和ai模型
544、camera = cv2.videocapture(0)
545、ai_model = aimodel()
546、alert_system = alertsystem()
547、# 定义健康状态的中医术语
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 "气血亏虚或气血逆乱"
553、 elif movement_data['intensity'] == 'low':
554、 return "气滞血瘀或气血不足"
555、 else:
556、 return "未知状态"
557、# 处理摄像头数据
558、def process_camera_data(frame):
559、 # 假设有一个函数可以提取运动数据
560、 movement_data = extract_movement_data(frame)
561、 return movement_data
562、# 提取运动数据的伪函数
563、def extract_movement_data(frame):
564、 # 这里可以使用计算机视觉和图像处理技术提取运动数据
565、 # 例如，使用openpose或其他姿态估计算法
566、 movement_data = {
567、 'intensity': 'moderate', # 这是一个示例值
568、 'details': {} # 其他详细数据
569、 }
570、 return movement_data
571、# 主循环
572、while true:
573、 ret, frame = camera.read()
574、 if not ret:
575、 break
576、 # 处理摄像头数据
577、 movement_data = process_camera_data(frame)
578、 # 转换为中医术语
579、 tcm_term = convert_to_tcm_terms(movement_data)
580、 # 输入ai模型进行分析
581、 health_status = ai_model.analyze(movement_data)
582、 # 判断健康状态并触发报警
583、 if health_status['is_abnormal']:
584、 alert_system.trigger_alert(health_status)
585、 # 显示结果
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、# 释放资源
591、camera.release()
592、cv2.destroyallwindows()
593、代码解释：
594、初始化摄像头和ai模型：
595、使用opencv初始化摄像头。
596、一个ai中医大模型的库和一个报警系统的库。
597、定义健康状态的中医术语转换函数：
598、根据运动数据的强度，将其转换为相应的中医术语。
599、处理摄像头数据：
600、使用计算机视觉和图像处理技术提取运动数据。
601、提取运动数据的伪函数：
602、这里可以使用openpose或其他姿态估计算法提取运动数据。
603、主循环：
604、读取摄像头帧；
605、处理摄像头数据并提取运动数据；
606、将运动数据转换为中医术语；
607、输入ai模型进行分析；
608、判断健康状态并触发报警；
609、显示结果；
610、释放资源：
611、释放摄像头和关闭窗口。
612、基于ai大模型的patch化视觉化中医公共卫生健康监测系统及综合运动视觉监测方法：健康监测摄像头和patch化视觉系统采集群体人群生理信号patch化数据转换中医术语模块将健康数据和健康值数据传输至ai中医大模型服务器的近期健康数据和健康状态进行评估，判断健康监测传感器健康数据和健康数据转换中医术语模块将健康数据传输至ai中医大模型服务器的近期传输状态是否正常；
613、当健康监测摄像头和patch化视觉系统采集群体人群生理信号patch化数据数据转换中医术语模块将健康数据传输至ai中医大模型服务器状态正常时：传输传感器数据转换中医术语模块健康监测设备将健康数据传输至ai中医大模型服务器进行ai中医大模型服务健康数据可用分析系数与其健康数据和健康值；转换验证ai中医大模型服务健康数据可用评估系数与其健康数据和健康值，对ai中医大模型服务器处理健康健康数据和健康值数据的性能进行评估；
614、综合基于ai大模型的patch化视觉化中医公共卫生健康监测系统及综合运动视觉监测方法数据转换中医术语六个健康数据和健康值模块集合对近期的健康监测数据整体传输给ai中医大模型服务器进行健康数据和健康值数据分析，评估健康数据和健康值数据可用的系数与其健康数据和健康值的占比，发明通过摄像头和ai大模型实现综合运动视觉监测，如果超过阈值，则将该群体人群个体的索引添加到异常群体人群个体列表中，并打印警报信息。提供更全面公共群体人群的健康管理。
1.基于ai大模型的patch化视觉化中医公共卫生健康监测系统：
2.根据权利要求1所述的基于ai大模型的patch化视觉化中医公共卫生健康监测系统及综合运动视觉监测方法：其特征于：对健康摄像头和patch化视觉系统采集公共群体人群的生理参数数据转换中医术语模块将健康数据传输至ai中医大模型服务器的近期健康值状态进行评估；设定摄像头和patch化视觉系统采集公共群体人群的生理参数数据转换中医术语模块集合，传输多个智能摄像头和patch化视觉系统采集公共群体人群的生理参数数据转换中医术语模块健康数据传输至ai中医大模型服务器的过程；获取单次传感器数据转换中医术语模块健康数据传输至ai中医大模型服务器的过程中发送的数据包的数量，获取多个传感器数据转换中医术语模块健康数据传输至ai中医大模型服务器的过程的数据；计算每次健康值数据传输至ai中医大模型服务器中数据健康数据可用的系数与其的对比进行分析，对健康监测与ai中医大模型服务器的数据进行评估；设定阈值，监测传感器数据转换中医术语模块生成传输正常信号;这些特征将有助于系统对健康数据进行评估和监测，识别出综合运动特殊体态姿势和生理信号健康值异常的个体，采用报警方式处理，提供公共卫生健康管理服务。
3.根据权利要求1和权利要求2所述的基于ai大模型的patch化视觉化中医公共卫生健康监测系统，其特征于：将身体电信号转换为中医术语表达;通过摄像头和patch化视觉系统采集人体数据对心率、血氧饱和度、血压、体温、血糖、综合运动及特殊体态姿势电信号数据进行搜集、去重、滤过、除噪处理后交给ai大模型（中医微调后的大模型）进行综合分析、判断、处理其生理性特征;数据定出中医的健康值，综合进行评估;识别出综合运动特殊体态姿势和生理信号健康值异常的个体，采用报警方式处理，提供公共卫生健康管理服务；
4.体温摄像头和patch化视觉系统采集群体人群数据转换中医术语模块与中医阳气的范围并判断健康值状态方法，包括以下步骤：
5.心率摄像头和patch化视觉系统采集群体人群数据转换中医术语模块方法，包括以下步骤：
6.血压摄像头和patch化视觉系统采集群体人群血压生理参数数据转换中医术语模块与中医“气血”的状态的健康数据与健康值范围并判断健康数据与健康值状态方法，包括以下步骤：
7.血氧摄像头和patch化视觉系统采集群体人群生理参数数据转换中医术语模块
8.血糖摄像头和patch化视觉系统采集群体人群生理参数数据转换中医术语模块与中医“消渴症”的状态的健康数据与健康值范围并判断健康数据与健康值状态方法，包括以下步骤：
9.综合摄像头和patch化视觉系统采集群体人群生理参数综合运动和特殊体态姿势视觉监测功能数据转换中医术语模块，识别运动生理信号健康值异常的个体，采用报警方式处理；
