具体实施方式

下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。

下面参考附图描述本申请实施例的穿戴设备。其中，本申请实施例的穿戴设备等具有各种操作系统的硬件设备，该穿戴设备可以是智能手环、智能手表、智能眼镜等。

图1为本申请实施例所提供的一种穿戴设备的结构示意图。如图1所示，该穿戴设备包括：接触式传感器100、非接触式红外传感器200、环境温度传感器300和处理器400。

其中，接触式传感器100，用于采集目标用户的体表温度数据。

非接触式红外传感器200，用于采集目标用户的红外热辐射温度数据。

环境温度传感器300，用于采集目标用户的环境温度数据。

在本申请实施例中，可以通过温度传感器对目标用户进行温度采集，温度传感器可以是接触式传感器100以及非接触式传感器200，比如接触式传感器100能够获取目标用户温度的方式是目标用户的体表温度通过热传导传给设备内部的接触式传感器100；非接触式红外传感器200能够获取目标用户温度的方式是吸收人体辐射的红外线而不向外界发射任何射线。

在本申请实施例中，获取目标用户的体表温度数据和红外热辐射温度数据的方式可以根据不同的应用场景选择不同的方式设置传感器，从而获取目标用户的体表温度数据和红外热辐射温度数据、以及获取目标用户的环境温度数据也不同。

作为一种可能实现方式，如图2所示，穿戴设备，还包括：模数转换单元500，其中，接触式传感器100，非接触式红外传感器200，环境温度传感器300，以及处理器400都与模数转换单元500连接。

通过接触式传感器100采集目标用户的体表温度，模数转换单元500对体表温度的电信号进行模数转换处理生成体表温度数据，通过非接触式红外传感器200采集目标用户的红外热辐射功率，模数转换单元500对红外热辐射功率的电信号进行模数转换处理生成红外热辐射温度数据，通过环境温度传感器300采集目标用户的环境温度，模数转换单元500 对环境温度的电信号进行模数转换处理生成环境温度数据。

需要说明的是，为了进一步提高生成目标用户的用户体温的准确性，优选获取目标用户皮肤附近的环境温度。

处理器400，用于根据预设的温度拟合算法对所述体表温度数据、所述红外热辐射温度数据和所述环境温度数据进行计算，生成所述目标用户的用户体。

在本申请实施例中，可以根据预设的温度拟合算法对体表温度数据、红外热辐射温度数据和环境温度数据进行计算，生成目标用户的用户体温的方式有很多种，具体根据场景选择设置，举例说明如下：

第一种示例，如图3所示，处理器400，包括：第一获取单元401、第一生成单元402、第二生成单元403。

其中，第一获取单元401，用于获取穿戴设备对目标用户的数据采集时间，第一生成单元402，用于当数据采集时间大于或者等于预设的第一时间，且小于或者等于预设的第二时间，根据预设的第一温度拟合模型对红外热辐射温度数据和环境温度数据进行计算，生成目标用户的用户体温，第二生成单元403用于当数据采集时间大于第二时间，根据预设的第二温度拟合模型对体表温度数据和环境温度数据进行计算，生成目标用户的用户体温。

在本申请的一个实施例中，在图3的基础上，如图4所示，处理器400，还包括：第三生成单元404、第二获取单元405、第四生成单元406、第三获取单元407、第四获取单元408和训练单元409。

第三生成单元404，用于获取多个样本用户的多个红外热辐射温度数据，根据多个红外热辐射温度数据生成第一温度曲线，第二获取单元405，用于从第一温度曲线中获取红外热辐射温度数据稳定值，将与红外热辐射温度数据稳定值的到达时间作为第一时间，第四生成单元406，用于获取多个样本用户的多个样本体表温度数据，根据多个样本体表温度数据生成第二温度曲线，第三获取单元407，用于从第二温度曲线中获取体表温度数据稳定值，将与体表温度数据稳定值的到达时间作为第二时间，其中，第二时间大于第一时间；第四获取单元408，用于获取多个样本用户的多个环境温度数据，根据多个环境温度数据生成第三温度曲线；训练单元409，用于根据第一温度曲线、第二温度曲线、以及第三温度曲线训练第一温度拟合模型和第二温度拟合模型。

第二种示例，如图5所示，处理器400，包括：第五获取单元410、第六获取单元411、第七获取单元412、第八获取单元413、第五生成单元414和第六生成单元415。

第五获取单元410，用于获取体表温度数据和红外热辐射温度数据之间的第一差值，第六获取单元411，用于获取体表温度数据和环境温度数据之间的第二差值，第七获取单元412，用于获取红外热辐射温度数据和环境温度数据之间的第三差值，第八获取单元413，用于根据预设的权重分布函数获取与第一差值对应的第一权重，与第二差值对应的第二权重，以及与第三差值对应的第三权重，第五生成单元414，用于根据预设的温度权重拟合算法对第一权重，以及体表温度数据和红外热辐射温度数据进行计算，生成初始体温，第六生成单元415，用于根据预设的温度补偿拟合算法对第二权重，第三差值、环境温度数据和初始体温进行计算，生成目标用户的用户体温。

在本申请实施例中，接触式传感器100、非接触式红外传感器200、以及环境温度传感器300，以及当检测到穿戴设备为佩戴状态后，人体体表温度会通过热传导的方式传到设备内部，设备内部的接触式传感器100会将采集的目标用户的体表温度，通过模/数转换单元500对体表温度的电信号进行模数转换处理生成体表温度数据发送给处理器400。

同时人体发出的红外热辐射功率聚焦到非接触式红外线温度传感器200上，红外线温度传感器100对红外热辐射功率的电信号通过模/数转换单元500进行模数转换处理生成红外热辐射温度数据发送给处理器400，以及电路板上的环境温度传感器采集目标用户的环境温度，对环境温度的电信号通过模/数转换单元500进行模数转换处理生成红外热辐射温度数据发送给处理器400，进一步处理器400可以对接收的温度数据进行处理得到目标用户的用户体温。

在本申请实施例中，上述三种传感器采集的温度曲线模型包括但不限于图4所示的曲线，图4中T_α为接触式传感器温度曲线，经过时间t_a后温度稳定，T_a为稳定后温度；T_β为非接触式红外传感器温度曲线，经过时间t_b后温度稳定，T为稳定后温度；T_γ为非接触式红外传感器温度曲线，T_c为稳定后温度。

进一步地，三种电信号经过模/数转换单元转换为数字信号后传输给处理器400，处理器400通过算法(包括但不限于加权算法和温度补偿算法)计算得到目标用户的用户体温，可将目标用户的用户体温显示在显示单元上，或者通过无线传输单元输出至其他设备，进一步满足不同场景和不同用户的使用需求。

在本申请实施例中，使用的温度模型可以包含但不限于热传导模型和热辐射模型，可以通过大量数据采集，将用户体温和三种传感器采集的温度建立温度拟合模型，优选的，包括但不限于如下的温度拟合模型：

温度拟合模型的拟合公式如下：

其中，p₀，p₁，k₀，k₁为与温度拟合模型有关的常数，以及优选p₀＝1.13，p₁＝0.065，k₀＝0.38， k₁＝0.76。

其中，t_b取值30-60秒，t_a取值10-15分钟，优选t_b在30s左右，t_a大概10min。

因此，比如图6a所示的穿戴设备结构示意图，获取穿戴设备对目标用户的数据采集时间，数据采集时间大于或者等于预设的第一时间t_b，且小于或者等于预设的第二时间t_a，根据预设的第一温度拟合模型对红外热辐射温度数据和环境温度数据进行计算，生成目标用户的用户体温，即上述公式(1)的第一拟合式。

进一步地，比如图6b所示的穿戴设备结构示意图，获取穿戴设备对目标用户的数据采集时间，数据采集时间大于第二时间t_a，根据预设的第二温度拟合模型对体表温度数据和环境温度数据进行计算，生成目标用户的用户体温即上述公式(1)的第二拟合式。

需要说明的是，图6a和6b的穿戴设备结构可以单独使用温度传感器或配合其他传感器如加速度传感器，陀螺仪，电子罗盘，心率，心电，触摸等传感器，实现佩戴检测或检测人体运动、健康及生理信息等，进一步满足用户使用需求。

举例而言，通过以上拟合公式，利用环境温度传感器300的温度T_γ做温度补偿，即可快速计算出数据采集时间t(t_b≤t≤t_a)的用户温度T，可以更快速地得到用户体温，温度偏差小于±0.5℃；同时在数据采集时间t(t＞t_a)内随着接触式传感器的温度T_α趋于稳定，利用环境温度传感器300的温度T_γ做温度补偿，计算出的用户体温可以更精准，温度偏差小于±0.2℃，进一步提高测量精度和效率。

以下表为两种时间范围内数据进行举例说明，从下表中可以看出，拟合得到的体温和实际测试的体温的温度偏差均在要求的温度偏差范围内。

需要说明的是，温度拟合模型不限于上述公式(1)，还可以是根据多个用户体温和三种传感器采集的温度建立多个函数，进行求解，得到多个函数参数，基于多个函数参数，最终建立目标函数即温度拟合模型，实现将体表温度数据、红外热辐射温度数据和环境温度数据输入到目标函数得到目标用户的用户体温。

可以理解的是，需要预先获取温度拟合模型，如图7所示，在本申请实施例中，可以获取非接触式红外传感器200对不用样本用户进行采集的多个红外热辐射温度数据(对红外热辐射功率的电信号通过模/数转换单元进行模数转换处理生成红外热辐射温度数据)，根据不同采集时间对应的红外热辐射温度数据生成第一温度曲线，比如图7中的T_β，以及从第一温度曲线中获取红外热辐射温度数据稳定值，将与红外热辐射温度数据稳定值的到达时间作为第一时间，比如图7中的T_β。

在本申请实施例中，可以获取接触式传感器100对不用样本用户进行采集的多个样本体表温度数据(对体表温度的电信号通过模/数转换单元进行模数转换处理生成体表温度数据)，根据不同采集时间对应的体表温度数据生成第二温度曲线，比如图7中的T_α，以及从第二温度曲线中获取体表温度数据稳定值，将与体表温度数据稳定值的到达时间作为第二时间，比如图7中的t_a。

在本申请实施例中，可以获取环境传感器300对不用样本用户进行采集的多个样本环境温度数据(对环境温度的电信号通过模/数转换单元进行模数转换处理生成环境温度数据)，根据不同采集时间对应的环境温度数据生成第三温度曲线，比如图7中的T_γ。

在本申请实施例中，温度拟合模型的拟合公式如下：

其中，p₀，p₁，k₀，k₁为与温度拟合模型有关的常数，以及优选p₀＝1.13，p₁＝0.065，k₀＝0.38， k₁＝0.76。

其中，t_b取值30-60秒，t_a取值10-15分钟，优选t_b在30s左右，t_a大概10min。

由此，同时采用接触式和非接触式传感器进行体温测量，可减少接触式方案的热平衡时间，同时也降低非接触式方案易受外部环境温度的影响，提高了测量精度和效率，采集体温方便、简单、快捷，而且相当精准，非常适合发热患者以及各类人群的使用。

第五获取单元410，用于获取体表温度数据和红外热辐射温度数据之间的第一差值，第六获取单元411，用于获取体表温度数据和环境温度数据之间的第二差值，第七获取单元412，用于获取红外热辐射温度数据和环境温度数据之间的第三差值，第八获取单元413，用于根据预设的权重分布函数获取与第一差值对应的第一权重，与第二差值对应的第二权重，以及与第三差值对应的第三权重，第五生成单元414，用于根据预设的温度权重拟合算法对第一权重，以及体表温度数据和红外热辐射温度数据进行计算，生成初始体温，第六生成单元415，用于根据预设的温度补偿拟合算法对第二权重，第三差值、环境温度数据和初始体温进行计算，生成目标用户的用户体温。

在本申请实施例中，非接触式传感器200进行温度检测的方式由于没有热传导，采集温度方便快捷，但易受外部环境温度的影响，因此，可以获取体表温度数据和红外热辐射温度数据之间的第一差值，即接触式传感器和非接触式传感器获取的温度差值为第一差值，以及接触式温度传感器要与设备外壳或者其他外部接口接触形成热交换，具有达到热平衡的时间长，感温速度慢的缺点，因此，获取体表温度数据和环境温度数据之间的温度差值为第二差值，以及红外热辐射温度数据和环境温度数据之间的温度差值为第三差值，即获取各个传感器检测温度的各个差值，基于不同应用场景可以预先设置权重分布函数以获取与第一差值对应的第一权重，与第二差值对应的第二权重，以及与第三差值对应的第三权重。

其中，可以根据场景需求设置不同差值分别对应的权重，从而调整不同检测传感器检测的有效性。

在本申请实施例中，根据预设的温度权重拟合算法对第一权重，以及体表温度数据和红外热辐射温度数据进行计算，生成初始体温，根据预设的温度补偿拟合算法对第二权重，第三差值、环境温度数据和初始体温进行计算，生成目标用户的用户体温，也就是说，可以基于不用温度传感器采集的温度差来调整对应的权重，从而调整用户的初始体温，最后根据预设的温度补偿拟合算法对第二权重，第三差值、环境温度数据和初始体温进行计算，即利用环境温度进行补偿得到目标用户的用户体温，进一步提高用户温度获取的精确度。

在本申请实施例中，穿戴设备，还包括：设备外壳、导热引脚和导热材料；其中，接触式传感器通过导热材料连接，导热材料与导热引脚，以及在设备外壳内部设置导热引脚，用于采集目标用户的体表温度数据。

在本申请实施例中，如图8所示，穿戴设备，还包括：显示单元600，其中，处理器400与显示单元600连接，其中，显示单元600，用于显示用户体温。

在本申请实施例中，如图8所示，穿戴设备，还包括：无线传输单元700，其中，处理器400与无线传输单元700连接，其中，无线传输单元700，用于将用户体温发送至与目标用户关联目标设备。

在本申请实施例中，如图8所示，穿戴设备，还包括：无线传输单元700，声音播放单元800，处理器400与声音播放单元800连接，其中，声音播放单元，用于播报用户体温。

由此，将目标用户的用户体温显示在显示单元600上，或者通过无线传输单元700输出至其他设备，以及通过声音播放单元800播报用户体温。进一步满足不同场景和不同用户的使用需求。

在本申请实施例中，如图9所示，穿戴设备，还包括：电源单元900，其中，电源单元900分别与接触式传感器100、非接触式红外传感器200、环境温度传感器300、处理器 400、模数转换单元500、显示单元600、无线传输单元700和声音播放单元连接800，其中，

电源单元900，用于分别为接触式传感器100、非接触式红外传感器200、环境温度传感器300、处理器400、模数转换单元500、显示单元600、无线传输单元700和声音播放单元800提供电源。

由此，同时采用接触式和非接触式传感器进行体温测量，可减少接触式方案的热平衡时间，同时也降低非接触式方案易受外部环境温度的影响，提高了测量精度和效率，采集体温方便、简单、快捷，而且相当精准，非常适合发热患者以及各类人群的使用。

综上，本实施例的穿戴设备，通过接触式传感器，用于采集目标用户的体表温度数据；非接触式红外传感器，用于采集目标用户的红外热辐射温度数据；环境温度传感器，用于采集目标用户的环境温度数据；处理器，用于根据预设的温度拟合算法对体表温度数据、红外热辐射温度数据和环境温度数据进行计算，生成目标用户的用户体温。由此，同时采用接触式和非接触式两种方式获取的温度数据进行用户体温的测量，提高温度测量精度和效率。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。