CN105595727B - 一种监测个人饮水习惯的水杯和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种监测个人饮水习惯的水杯和方法，包括水杯杯身、饮水状态监测单元、饮水数据采集单元、微处理器单元、饮水信息显示单元、数据传输单元和数据处理中心。实现准确判断饮水行为，并适时采集饮水数据，并计算形成包括饮水时间、饮水量、饮水速度饮水信息。还提供一种监测个人饮水习惯的方法，测量个人饮水习惯与最佳饮水习惯的差距，提醒个人注意养成良好的饮水习惯。本发明适用于利用水杯监测个人饮水习惯，为进一步分析个人或群体饮水习惯对于人体健康的影响提供准确的数据源，具有结构简单、可拓展性能高、采集数据准确、节省电能等优点。

Description

一种监测个人饮水习惯的水杯和方法
技术领域
本发明涉及智能水杯领域，尤其是一种监测个人饮水习惯的水杯和方法。
背景技术
研究表明，饮水不足可能导致唇裂、头晕、头痛等现象；饮水过量会导致人体盐分过度流失，出现虚弱无力、心跳加快等症状；饮水速度过快可能引起血压降低和脑水肿，导致头痛、恶心、呕吐，特别是病人、老人等人群；在早餐之前喝一杯水，则可以帮之肾脏和肝脏解毒、帮助清洁胃肠道。
可见饮水习惯对于人体健康起着至关重要的作用。专利CN201010259494.7提供一种基于压电传感器、LED阵列、无线充电模块和微控制芯片的玻璃杯，该玻璃杯还可以计算液体水位的变化量，针对正常人每次喝水量的标准，对饮水量进行提示，具有防止喝过量的提醒功能。专利CN201410624373.6实现对使用者饮水量、饮水速度、饮水时间分布、饮水温度、饮水类型等多维饮水信息的采集，并实现了水杯各部件以及水杯与终端软件之间的无线数据传输和动态交互。专利CN 201410624373.6涉及一种具有多维感知功能的无线交互式水杯，以记录并指导使用者的饮水习惯为目的。
现有技术中出现了很多具有饮水量分析和提示的智能型水杯，其中部分产品还可与多媒体终端软件相结合，实现饮水量数据的上传和统计分析。但是存在以下几点不足：1、无法正确判断饮水行为是否发生，水杯内水量的变化无法正确判断是饮水行为引起的还是倒水行为引起的；2、饮水信息的采集采用定时测量的方式，电量消耗大；3、缺少全面判断一天饮水习惯是否良好的方法。
发明内容
为了克服现有技术存在的无法准确判断饮水行为、定时测量方式电量消耗大、缺少饮水习惯全面的判断方法等不足，本发明提供一种可判断饮水行为，节省电量，可以测量个人饮水时间、饮水量和饮水速度，判断饮水习惯是否良好的一种监测个人饮水习惯的水杯和方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种监测个人饮水习惯的水杯，包括水杯杯身、饮水状态监测单元、饮水数据采集单元、微处理器单元、饮水信息显示单元，其中饮水状态监测单元用于判断是否发生饮水行为；饮水数据采集单元用于采集个人饮水数据；微处理单元分别与饮水状态监测单元、饮水数据采集单元、显示单元相连接，用于控制饮水状态的判断、饮水数据的采集、饮水信息分析和显示；饮水信息显示单元用于显示微处理单元控制的饮水信息。
进一步，所述监测个人饮水习惯的水杯还包括数据传输单元、数据处理中心，其中数据传输单元用于将微处理单元处理的饮水数据和饮水信息传输至数据处理中心、接收数据处理中心下发的控制信息，并将控制信息反馈给微处理单元；数据处理中心，用于接收和存储微处理单元上传的饮水数据和饮水信息，进行数据分析，并下发控制信息给微处理单元；一个数据处理中心可以与至少一个微处理单元进行数据传输。
进一步，所述的饮水状态监测单元为压力传感器，所述压力传感器设置在水杯杯口边沿，当压力传感器感应到的压力大小、压力持续时间在设定的阈值范围内时，判断发生饮水行为，否则判断未发生饮水行为；阈值范围经多次试验测量获得，试验测量喝水行为时压力传感器感应到的压力大小、压力持续时间。
可选择地，所述的饮水状态监测单元为唇纹传感器，所述唇纹传感器设置在水杯杯口边沿，用于判断是否有嘴唇接触杯口并识别出接触杯口的嘴唇信息。
再进一步，所述的饮水数据采集单元为水位传感器或重力传感器，用于采集饮水量数据；所述的微处理单元处理的饮水数据和饮水信息包括饮水行为发生时的饮水量、饮水时间、饮水速度。
一种监测个人饮水习惯的方法，包括如下步骤：
1）记录一天24小时，个人饮水信息特征向量，向量维度为M，包括饮水量、饮水时间、饮水速度；
2）一天24小时最佳饮水信息特征向量，向量维度为N，包括最佳饮水量、最佳饮水时间、最佳饮水速度；
3）个人饮水信息数据预处理，将个人饮水信息特征向量维度M增加或减少到等于N；
4）计算个人饮水信息特征向量与最佳饮水信息特征向量之间的欧式距离d；
5）计算饮水程度x，所述的饮水程度表示个人饮水习惯与最佳饮水习惯之间的差距，x=α +βd，其中α、β为权重因子，为一天24小时总饮水量，为一天24小时总最佳饮水量；
6）将饮水程度划分为三个等级，分别为正常、紧张、严重，当x<X1为正常，当X1<x<X2时为紧张，当x>X2为严重。
其中，步骤1）包括以下步骤：
A、饮水行为发生之前，即饮水状态监测单元判断未发生饮水行为时，测量水杯内水量数据L1；
B、饮水状态监测单元用于判断发生饮水行为时，记录此时饮水时间T1；
C、饮水状态监测单元判断未发生饮水行为，即饮水行为结束时，记录此时时间T2，测量水杯内水量数据L2；
D、计算饮水速度g，饮水时长为Δt=T2-T1，饮水量为Δl=L2-L1，饮水速度g=Δl/ Δt。
其中，步骤3）包括以下步骤：
a、根据最佳饮水时间对应的时间元素，将一天24小时划分为N个时间部分，划分的时间点为前一最佳饮水之间和后一最佳饮水之间的中值，对比最佳饮水时间划分的时间部分内是否有个人饮水时间；
b、如果没有，则添加一条新的饮水信息，新的饮水时间为时间部分的中间值，新的饮水量为0，新的饮水速度为0；
c、如果有大于2条饮水信息，则合并为一条新的饮水信息，新的饮水时间为原饮水时间的中值，新的饮水量为原饮水量的总和，新的饮水速度为原饮水速度的中值。
本发明的有益效果主要表现在：（1）通过压力传感器、唇纹传感器等饮水状态监测单元，准确判断是否发生饮水行为，采集准确的饮水数据；（2）当判断发生饮水行为时，开始采集、分析饮水数据，节省电能；（3）采集计算饮水时间、饮水量、饮水速度等饮水信息，根据饮水程度计算公式判断饮水习惯是否正常，提醒并帮助改善饮水习惯。本发明适用于利用水杯监测个人饮水习惯，为进一步分析个人或群体饮水习惯对于人体健康的影响提供准确的数据源，具有结构简单、可拓展性能高、采集数据准确、节省电能等优点。
附图说明
图1是单个监测个人饮水习惯的水杯结构图。
图2是多个监测个人饮水习惯的水杯结构图。
图3是监测个人饮水习惯的方法流程图。
图4是将个人饮水信息特征向量维度与最佳饮水信息特征向量维度相统一的示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。
参照图1，本发明的第一个实施例，所述的监测个人饮水习惯的水杯结构包括：水杯杯身、饮水状态监测单元、饮水数据采集单元、微处理器单元、饮水信息显示单元。
其中，水杯杯身包括腔体和水杯外壳，腔体和水杯外壳之间的空间放置饮水状态监测单元、饮水数据采集单元、微处理器单元和饮水信息显示单元；饮水状态监测单元采用压力传感器，压力传感器设置在水杯杯口边沿，用于判断是否发生饮水行为，当压力传感器感应到的压力大小、压力持续时间在设定的阈值范围内时，判断发生饮水行为，否则判断未发生饮水行为；饮水数据采集单元采用水位传感器，用于采集个人饮水量数据；微处理单元分别与饮水状态监测单元、饮水数据采集单元、显示单元相连接，用于控制饮水状态的判断、饮水数据的采集、饮水信息分析和显示；饮水信息显示单元用于显示微处理单元控制的饮水信息。
其工作流程为：微处理单元每隔5s通过水位传感器采集水位数据，例如一个水杯，水杯腔体高度为15cm，水杯杯底面积为20cm2，杯子整体形状为圆柱型，早上7:00:00时，微处理单元采集水杯水位高度在12cm。此时有人拿起水杯，可能产生的两种行为：
(1)饮水时，水杯杯口的压力传感器感应到压力，压力的大小和持续时间在微处理单元设置的阈值范围内，微处理单元判断此时发生饮水行为。早上7:00:20时，人饮水结束后放下水杯，压力传感器感应到压力变为0，不在所述的阈值范围内，微处理单元判断此时不发生饮水行为，此时微处理单元采集水杯水位高度在3cm。微处理单元采集的个人饮水数据为：饮水时间为早上7:00:00，饮水量为（12cm-3cm）*20cm2=180cm3，饮水时长为20s，饮水速度为180cm3÷20s=9 cm3/s。微处理单元控制饮水信息显示单元显示当前的饮水量，当饮水量、饮水速度超出微处理单元设定的饮水量、饮水速度阈值时，控制饮水信息显示单元显示提醒信息。
(2)倒水时，水杯杯口的压力传感器感应到水流压力，压力的大小和持续时间不在微处理单元设置的阈值范围内，微处理单元判断此时不发生饮水行为。
参照图2，本发明的第二个实施例，所述的监测个人饮水习惯的水杯结构包括：水杯杯身、饮水状态监测单元、饮水数据采集单元、微处理器单元、饮水信息显示单元、数据传输单元、数据处理中心。
其中，水杯杯身包括腔体和水杯外壳，腔体和水杯外壳之间的空间放置饮水状态监测单元、饮水数据采集单元、微处理器单元和饮水信息显示单元；饮水状态监测单元采用唇纹传感器，唇纹传感器设置在水杯杯口边沿，用于判断是否有嘴唇接触杯口并识别出接触杯口的嘴唇信息，人的唇纹具有人各不同、终生不变的特点，唇纹传感器就是利用唇纹特征进行身份识别的一种电子仪器；饮水数据采集单元采用重力传感器，用于采集个人饮水量数据；
微处理单元分别与饮水状态监测单元、饮水数据采集单元、显示单元相连接，用于控制饮水状态的判断、饮水数据的采集、饮水信息分析和显示；饮水信息显示单元用于显示微处理单元控制的饮水信息；数据传输单元用于将微处理单元处理的饮水数据和饮水信息传输至数据处理中心、接收数据处理中心下发的控制信息，并将控制信息反馈给微处理单元，可采用蓝牙、Zigbee等传输方式；数据处理中心，用于接收和存储微处理单元上传的饮水数据和饮水信息，进行数据分析，并下发控制信息给微处理单元；一个数据中心与n个微处理单元进行数据传输，n为大于1的整数。
其工作流程为：不发生饮水行为时，微处理单元不采集饮水数据。例如早上7:00:00时，有人拿起盛水的水杯，可能产生的两种行为：
(1)饮水时，嘴唇接触设置在杯口的唇纹传感器，唇纹传感器识别饮水人信息，将饮水人信息和饮水状态信息传输至微处理单元。微处理单元接收成功后，采集重力传感器感应到的饮水量数据。例如采集到水的重量为240g，微处理单元换算此时的水量为240g÷（1.0g/cm3）=240 cm3。当7:00:20时，人饮水结束，唇纹传感器判断此时不发生饮水行为，微处理单元采集重力传感器感应到的饮水量数据，换算后的水量为60cm3。微处理单元采集的个人饮水数据为：饮水人信息为01，饮水时间为早上7:00:00，饮水量为（240cm3-60 cm3）=180cm3，饮水时长为20s，饮水速度为180cm3÷20s=9 cm3/s，其中饮水人信息01表示饮水人的身份编号。微处理单元控制数据传输单元将个人饮水数据传输至数据处理中心，数据处理中心接收、保存个人饮水数据并进行数据分析处理。数据中心保存的数据形式可以如下表：
(2)倒水时，唇纹传感器未识别到饮水人信息，判断不发生饮水行为。
参照图3，本发明的第三个实施例，所述的监测个人饮水习惯的方法，包括如下步骤：
1）记录一天24小时，个人饮水信息特征向量，如第二个实施例保存的数据形式表所示，向量维度为M，包括饮水量、饮水时间、饮水速度。其中，，，，为一条个人饮水信息，表示个人在t 1时饮水量为v 1，饮水速度为g 1。
2）一天24小时最佳饮水信息特征向量，向量维度为N，包括最佳饮水量、最佳饮水时间、最佳饮水速度，其中，，，；
3）个人饮水信息数据预处理，将个人饮水信息特征向量维度M增加或减少到等于N，获得新的隔热饮水信息特征向量，，，；
4）计算个人饮水信息特征向量与最佳饮水信息特征向量之间的欧式距离d；
其中，i为计数个数；a、b、c为饮水量、饮水时间、饮水速度的权重因子。
5）计算饮水程度x，所述的饮水程度表示个人饮水习惯与最佳饮水习惯之间的差距，x=α +βd，其中α、β为权重因子，为一天24小时总饮水量，为一天24小时总最佳饮水量 ；
6）将饮水程度划分为三个等级，分别为正常、紧张、严重，当x<X1为正常，当X1<x<X2时为紧张，当x>X2为严重。
其中，步骤3）包括以下步骤：
a、根据最佳饮水时间对应的时间元素，将一天24小时划分为N个时间部分，划分的时间点为前一最佳饮水之间和后一最佳饮水之间的中值，对比最佳饮水时间划分的时间部分内是否有个人饮水时间；
b、如果没有，则添加一条新的饮水信息，新的饮水时间为时间部分的中间值，新的饮水量为0，新的饮水速度为0；
c、如果有大于2条饮水信息，则合并为一条新的饮水信息，新的饮水时间为原饮水时间的中值，新的饮水量为原饮水量的总和，新的饮水速度为原饮水速度的中值。
参照图4，图4中一个五角星为一条个人饮水信息，如个人饮水信息；一个三角形为一条最佳饮水信息；一个圆形为一条新的饮水信息。
根据最佳饮水时间对应的时间元素，将一天24小时划分为N个时间部分，划分的时间点为前一最佳饮水之间和后一最佳饮水之间的中值，图中划分的时间点L 1=（t 02-t 01）÷2，L 2=（t 03-t 02）÷2，以此类推。
对比最佳饮水时间划分的时间部分内是否有个人饮水时间，0~L 1时间部分内有2条个人饮水信息t 1、t 2，合并为一条新的饮水信息，新的饮水时间为原饮水时间的中值t new1=（t 1+t 2）÷2，新的饮水量为原饮水量的总和v new1=v 1+v 2，新的饮水速度为原饮水速度的中值g new1=（g 1+g 2）÷2。
对比最佳饮水时间划分的时间部分内是否有个人饮水时间，L 1~L 2时间部分没有个人饮水信息，则添加一条新的饮水信息，新的饮水时间为时间部分的中间值t new1=（t 01+t 02）÷2，新的饮水量为v new1=0，新的饮水速度为g new1=0。

Claims (3)

1.一种监测个人饮水习惯的方法，其特征在于：
1)采集一天24小时，个人饮水信息特征向量，向量维度为M，包括饮水量饮水时间饮水速度
2)一天24小时最佳饮水信息特征向量，向量维度为N，包括最佳饮水量最佳饮水时间最佳饮水速度
3)个人饮水信息数据预处理，将个人饮水信息特征向量维度M增加或减少到等于N；
4)计算个人饮水信息特征向量与最佳饮水信息特征向量之间的欧式距离d；
5)计算饮水程度x，所述的饮水程度表示个人饮水习惯与最佳饮水习惯之间的差距，其中α、β为权重因子，V为一天24小时总饮水量，V0为一天24小时总最佳饮水量；
6)将饮水程度划分为三个等级，分别为正常、紧张、严重，当x<X1为正常，当X1<x<X2时为紧张，当x>X2为严重。
2.根据权利要求1所述的一种监测个人饮水习惯的方法，其特征在于：所述步骤1)包括以下步骤：
A、饮水行为发生之前，即饮水状态监测单元判断未发生饮水行为时，测量水杯内水量数据L1；
B、饮水状态监测单元用于判断发生饮水行为时，记录此时饮水时间T1；
C、饮水状态监测单元判断未发生饮水行为，即饮水行为结束时，记录此时时间T2，测量水杯内水量数据L2；
D、计算饮水速度g，饮水时长为Δt＝T2-T1，饮水量为Δl＝L2-L1，饮水速度g＝Δl/Δt。
3.根据权利要求2所述的一种监测个人饮水习惯的方法，其特征在于：所述步骤3)包括以下步骤：
a、根据最佳饮水时间对应的时间元素，将一天24小时划分为N个时间部分，划分的时间点为前一最佳饮水之间和后一最佳饮水之间的中值，对比最佳饮水时间划分的时间部分内是否有个人饮水时间；
b、如果没有，则添加一条新的饮水信息，新的饮水时间为时间部分的中间值，新的饮水量为0，新的饮水速度为0；
c、如果有大于2条饮水信息，则合并为一条新的饮水信息，新的饮水时间为原饮水时间的中值，新的饮水量为原饮水量的总和，新的饮水速度为原饮水速度的中值。
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