CN108451291B - 一种自动心情感知调节杯 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种自动心情感知调节杯，包括杯体，其特征在于，还包括传感器、显示屏、加热片、控制器；所述传感器获取使用者的手心温度、手心湿度、心率、室温、光照强度数据，所述控制器基于深度神经网络模型对所述数据进行计算与分析，所述控制器的分析结果显示在所述显示屏中；所述加热片对所述杯体内的饮品进行加热。本发明公开了一种能快速判断主人心情并根据心情来给出最佳饮料、加冰程度、饮料温度的杯子，能快速调节饮料温度，改善口感，提升生活品质，结构简单，便于制造，价格便宜，功能新颖，科技感十足，时尚潮流。

Description

一种自动心情感知调节杯

技术领域

本发明涉及水杯领域，具体涉及一种自动心情感知调节杯。

背景技术

人们在生活中经常会遇到许多影响心情的事情，或是高兴，或是烦恼，亦或是其他的，很多人都喜欢在心情变化的时候喝一杯饮料或者酒来调节自己的心情。如遇到开心的事喜欢喝香槟庆祝，遇到难过的烦恼喜欢借酒浇愁等。然而不同的饮用品，以及饮用品不同的温度等，均会对人们的心情造成不同的影响，人们经常在心情愉悦或者悲伤时喝到令自己感到不适的饮料，从而让好心情变坏，坏心情更坏，影响了正常的心态。

目前，对于水杯的产品都只有一些简单的功能，如测量温度、水位等基础的参数，没有对人体的心情做出智能的判断。

鉴于上述缺陷，本发明创作者经过长时间的研究和实践终于获得了本发明。

发明内容

为解决上述技术缺陷，本发明采用的技术方案在于，提供一种自动心情感知调节杯，包括杯体，其特征在于，还包括传感器、显示屏、加热片、控制器；

所述传感器获取使用者的手心温度、手心湿度、心率数据和室温、光照强度数据，所述控制器基于深度神经网络模型对所述传感器获取的数据进行计算与分析，所述显示屏对所述控制器的分析结果进行显示；

所述加热片根据所述控制器的分析结果对所述杯体内的液体进行加热，所述加热片由所述控制器控制。

较佳的，所述传感器包括：杯外温度传感器、杯内温度传感器、手心温度传感器、光照强度传感器、心电传感器、湿度传感器、压力传感器。

较佳的，所述手心温度传感器、所述湿度传感器、所述心电传感器、所述杯外温度传感器、所述光照温度传感器分别获取手心温度、手心湿度、心率、室温、光照强度数据，所述压力传感器获取所述杯体内液体的重量，所述杯内温度传感器获取所述杯体内液体的温度。

较佳的，所述加热片由低温电热膜制成，所述杯外温度传感器、所述杯内温度传感器、所述手心温度传感器均为红外温度传感器。

较佳的，所述加热片由低温电热膜制成，所述低温电热膜由通电后发热的半透明聚酯薄膜制成。

较佳的，所述杯体具有双层侧壁，所述双层侧壁均由透明高硼硅水晶玻璃管材加工制成。

较佳的，所述深度神经网络模型包括：输入层、隐藏层、输出层，所述深度神经网络模型的制作方法为：

S1、对上千人的样本进行调查取样，获取样本在不同光照环境、不同室温下产生不同情绪时的变化，并将光照强度、室温、心率、手心温度、手心湿度五个数据作为深度神经网络的输入；

S2、将步骤S1中统计的不同种情绪进行分类并作为深度神经网络的输出；

S3、对步骤S1中得到的五个数据进行前向计算、损失函数偏差计算、反向传播计算；

S4、对步骤S3计算出的输出结果进行测试，通过测试便将计算结果列入模型之中，未通过测试则改变参数重新进行计算。

较佳的，所述输入层的节点数为5。

较佳的，所述隐藏层共有5层，每层所述隐藏层节点数为8、10、10、10、8。

较佳的，所述输出层的节点数为3。

与现有技术比较本发明的有益效果在于：

1、本发明设计了一种能快速判断主人心情并根据心情来给出最佳饮料、加冰程度、饮料温度的杯子；

2、本发明的自动心情感知调节杯不仅能根据握杯人的心情选择最合适的饮料，还能快速调节饮料温度，改善口感，提升生活品质；

3、本发明的自动心情感知调节杯结构简单，便于制造，价格便宜；

4、本发明的自动心情感知调节杯功能新颖，科技感十足，时尚潮流，具有很高的市场前景。

附图说明

为了更清楚地说明本发明各实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。

图1是本发明的结构简图；

图2是本发明实施例一的杯身夹层内结构简图；

图3是本发明实施例一的杯底结构简图；

图4是本发明的深度神经网络模型设计流程图；

图5是本发明的深度神经网络模型的结构简图；

图6是本发明的自动心情感知调节杯工作流程图。

图中数字表示：

1-杯盖，2-杯身，21-杯口，22-杯体，23-显示屏，24夹层，241-外壁，242-内壁，243-杯外温度传感器，244-杯内温度传感器，245-手心温度传感器，246-光照强度传感器，247-心电传感器，248-湿度传感器，249-加热片，3-杯底，31-外壳，32-电池，33-充电插口，34-压力传感器，35-控制器。

具体实施方式

以下结合附图，对本发明上述的和另外的技术特征和优点作更详细的说明。

实施例一

如图1所示，本发明的自动心情感知调节杯，包括：杯盖1、杯身2、杯底3，杯盖1、杯身2、杯身3连接成杯体。

杯身2上部开口、内部中空、底部封闭，杯身2包括杯口21、杯体22和显示屏23，杯口21外侧车有外螺纹，杯体22为双层杯壁的圆柱体，杯身2的外侧安装有一显示屏23，显示屏23内嵌在杯身2中，显示屏23显露在杯身2外侧，显示屏23与杯身2的连接处完全密合，显示屏23与杯身2密封连接，较佳的，显示屏23选用液晶低功耗显示屏，体积小，质量轻，耗电量低。

杯盖1内部设有与杯口21的外螺纹相匹配的内螺纹，杯盖1内有橡胶垫，能够保证水杯的密封性，杯盖1可拧到杯身2上。

杯身2的下部固定连接一杯底3，杯底3为偏平的圆柱形双层结构，杯底3的底面贴有防滑脚垫，防止水杯在较滑的平面发生滑动。

杯盖1的直径、杯身2的直径和杯底3的直径均相同，杯口21的直径小于杯盖1的直径，杯盖1拧到杯身2上时，水杯具有密封性和保温性，杯身2的底端面与杯底3的上端面相接触；杯身2内有一夹层24，夹层24内设置有多个不同类型的传感器，用于获取人的心情数据。

如图2所示，杯身2由外壁241和内壁242构成，外壁241和内壁242形成夹层24，夹层24内设置有杯外温度传感器243、杯内温度传感器244、手心温度传感器245、光照强度传感器246、心电传感器247、湿度传感器248、加热片249。

外壁241和内壁242为两个直径不同的中空圆柱体，内壁242与杯口21为一体，外壁241和内壁242均由优质透明高硼硅水晶玻璃管材加工制成，透明度高，耐磨损，表面光滑，清洗容易，健康卫生。

杯外温度传感器243安装在外壁241的内侧面，可以获取杯身2所处周边环境的温度。

杯内温度传感器244安装在内壁242的外侧面，杯内温度传感器244与杯外温度传感器243相对设置，杯内温度传感器244可获取杯内的温度。

手心温度传感器245安装在外壁241的内侧面，手心温度传感器245安装在杯外温度传感器243的下端，当人手握本发明的调节杯时，手心温度传感器245用于获取人手心的温度。

杯外温度传感器243、杯内温度传感器244、手心温度传感器245均选用SMTIR9901红外温度传感器，价格便宜，灵敏度高。

光照强度传感器246安装在外壁241的内侧面，光照强度传感器246安装在杯身2相对于杯外温度传感器243的另一内侧面，光照强度传感器246的位置相对于杯身处于较高的位置，防止人在用手握住杯身2时遮挡光照强度传感器246，光照强度传感器246用于获取杯身2周边环境的光照强度；光照强度传感器246选用HA2003光照传感器，体积小巧，结实、耐腐蚀，响应速度快，电流输出在长缆线传输的时候没有信号衰减。

心电传感器247安装在外壁241的内侧面，心电传感器247安装在光照强度传感器246的下部，当人手握本发明的调节杯时，心电传感器247用于获取人的心电数据；心电传感器247选用bmd101心电传感器，体积小，继承了数模转换电路，功耗低。

湿度传感器248安装在外壁241的内侧面，湿度传感器248安装在心电传感器247的下部，当人手握本发明的调节杯时，湿度传感器248用于获取人手心出汗状态数据；湿度传感器248选用HIH3605型线性电压输出式集成湿度传感器，采用恒压供电，内置放大电路，能输出与相对湿度呈比例关系的伏特级电压信号，响应速度快，重复性好，抗污染能力强。

加热片249安装在内壁242外侧面的底部，加热片249呈带状，加热片249围绕在内部242的底部，加热片249可对内壁242内的液体进行加热，加热片249由低温电热膜制成，低温电热膜是一种通电后能发热的半透明聚酯薄膜，转换效率高，热能损失少。

如图3所示，杯底3包含外壳31、电池32、充电插口33、压力传感器34、控制器35。

外壳31为圆柱形双层底座，包含上下两个底面，外壳31的两个底面之间安装有电池32、压力传感器34和控制器35，外壳31的侧壁上设有充电插口33，充电插口33与电池32相连接，充电插口33选用型号为CN-901的可充电插口，节能节电。

电池32为可充电电池，电池32为本发明调节杯中的所有需电部件进行供电，电池32选用高容量锂电池，能量高，寿命长，重量轻，绿色环保。

压力传感器34位于杯底3的中心处，压力传感器34与杯底3的上顶面相接触，压力传感器34通过获取杯身2的重量来获得杯身2内液体的体积，压力传感器34选用CH-DPT-248Ⅲ压力传感器，医学用压力传感器，灵敏性高，无危害。

控制器35内置于杯底3中，显示屏23、杯外温度传感器243、杯内温度传感器244、手心温度传感器245、光照强度传感器246、心电传感器247、湿度传感器248、加热片249、电池32、压力传感器34均与控制器35相连接，控制器35选用STM32单片机；控制器35接收上述所有传感器传送来的信号，并将杯内外温度、使用者的手心温度、使用者的手掌湿度、使用者的心率等数据显示在显示屏23中，控制器35分析传送来的信号并对使用本发明水杯的人的心情进行分析判断，根据心情来给出最佳饮料、加冰程度、饮料温度等建议。

实施例二

控制器35根据数据信号对人体心情进行判断基于深度神经网络模型，如图4所示，深度神经网络模型包含输入层、隐藏层、输出层，深度神经网络模型的设计方法为：

S1、对上千人的样本进行调查取样，获取样本在不同光照环境、不同室内温度产生的不同情绪时的心率、手心温度、手掌湿度的变化，并将光照强度、室温、心率、手心温度、手掌湿度作为深度神经网络的输入；

S2、对S1中统计的不同种情绪进行分类并作为深度神经网络的输出；

S3、通过上千人产生的上万组匹配数据进行前向计算、损失函数偏差计算、反向传播等计算，计算公式采用激活函数σ(Z)，隐藏层和输出层的输出值为a，

式中，

为神经网络中第i层、第j节点的输出值，ω为各节点的相应权重，m为第i-1层的总节点数，b为偏差；

S4、对S3计算出的输出结果进行测试，通过测试便将计算结果列入模型之中，未通过测试则改变参数重新训练并重新进行计算。

根据上述方法，得到环境及身体状况与情绪之间的映射关系，即深度神经网络模型。

深度神经网络模型的结构简图如图5所示，输入层的节点数为5，5个隐藏层的节点数分别为8、10、10、10、8层，输出层的节点数为3。

实施例三

如图6所示，本发明的自动心情感知调节杯的工作方法为：

S11、各个传感器元件感知到温度、心电、光照、湿度数据，并将变化的信号输入到控制器35中；

S12、控制器35基于深度神经网络模型读取外界光照、室温、心率、手心温度、手掌湿度五个参数的变化，进行前向计算，得到适合的液体参数、液体温度以及加冰数目三个参数，并输出到显示屏23上显示；

S13、同时控制器35不断扫描压力传感器参数变化，判断是否有液体倒入杯子中，当传感器35感知到压力到达指定数值后，控制器35依据S12中的分析结果控制加热片249对液体进行加热，保证液体处于对人心情有益的温度。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，对本发明而言仅仅是说明性的，而非限制性的。本专业技术人员理解，在本发明权利要求所限定的精神和范围内可对其进行许多改变，修改，甚至等效，但都将落入本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种自动心情感知调节杯，包括杯体，其特征在于，还包括多个不同类型的传感器、显示屏、加热片、控制器；

所述传感器获取使用者的手心温度、手心湿度、心率数据和室温、光照强度数据，所述控制器基于深度神经网络模型进行计算与分析，所述深度神经网络模型的输入为上述获取的光照强度、室温、心率、手心温度、手掌湿度数据，所述深度神经网络模型的输出为液体参数、液体温度以及加冰数目三个参数，所述显示屏对所述控制器的分析结果进行显示；

所述传感器还包括压力传感器，所述压力传感器获取所述杯体内液体的重量，所述控制器适于在对所述杯体内的液体进行加热前获取所述压力传感器参数变化，并在感知到压力达到指定数值后，再根据所述控制器的分析结果控制所述加热片对所述杯体内的液体进行加热。

2.如权利要求1所述的自动心情感知调节杯，其特征在于，所述传感器包括：杯外温度传感器、杯内温度传感器、手心温度传感器、光照强度传感器、心电传感器、湿度传感器。

3.如权利要求2所述的自动心情感知调节杯，其特征在于，所述手心温度传感器、所述湿度传感器、所述心电传感器、所述杯外温度传感器、所述光照强度传感器分别获取手心温度、手心湿度、心率、室温、光照强度数据，所述杯内温度传感器获取所述杯体内液体的温度。

4.如权利要求3所述的自动心情感知调节杯，其特征在于，所述杯外温度传感器、所述杯内温度传感器、所述手心温度传感器均为红外温度传感器。

5.如权利要求1所述的自动心情感知调节杯，其特征在于，所述加热片由低温电热膜制成，所述低温电热膜由通电后发热的半透明聚酯薄膜制成。

6.如权利要求1所述的自动心情感知调节杯，其特征在于，所述杯体具有双层侧壁，所述双层侧壁均由透明高硼硅水晶玻璃管材加工制成。

7.如权利要求1所述的自动心情感知调节杯，其特征在于，所述深度神经网络模型包括：输入层、隐藏层、输出层，所述深度神经网络模型的制作方法为：

S1、对上千人的样本进行调查取样，获取样本在不同光照环境、不同室温下产生不同情绪时的心率、手心温度、手掌湿度的变化，并将光照强度、室温、心率、手心温度、手心湿度五个数据作为深度神经网络的输入；

S2、将步骤S1中统计的不同种情绪进行分类并作为深度神经网络的输出；

S3、对步骤S1中得到的五个数据进行前向计算、损失函数偏差计算、反向传播计算；

S4、对步骤S3计算出的输出结果进行测试，通过测试便将计算结果列入模型之中，未通过测试则改变参数重新进行计算。

8.如权利要求7所述的自动心情感知调节杯，其特征在于，所述输入层的节点数为5。

9.如权利要求8所述的自动心情感知调节杯，其特征在于，所述隐藏层共有5层，每层所述隐藏层节点数为8、10、10、10、8。

10.如权利要求9所述的自动心情感知调节杯，其特征在于，所述输出层的节点数为3。

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