CN109938722A - 数据采集方法、装置、智能穿戴设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供一种数据采集方法、装置、智能穿戴设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：当通过所述心电图传感器检测到心电图测量回路、并且通过所述指纹传感器采集到被检体的皮肤纹理数据时，确定所述皮肤纹理数据是否为指纹数据；如果所述皮肤纹理数据为指纹数据，采集所述被检体的心电图数据。本公开在确定采集到指纹数据时进行心电图数据采集，从而避免因其他身份部位的不当接触造成心电图数据的误采集，提高心电图采集的准确率。

Description

数据采集方法、装置、智能穿戴设备及存储介质

技术领域

本公开涉及可穿戴设备技术领域，尤其涉及一种数据采集方法、装置、智能穿戴设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着智能硬件技术的发展，用移动设备进行医疗健康侦测和诊断成为可能，其中通过采集人体ECG信号(ECG为Electrocardiogram的缩写，意为心电图)进行心律测量和心血管疾病诊断成为一种有效手段。目前测量心电图信号的移动设备主要包括手环、手表、胸带、脚环等可穿戴设备，给人们进行自助式心电图探测提供了极大的方便。用户通过可穿戴设备采集心电图数据，可以测量被测者的心电健康情况，如心率、HRV(heart ratevariability，心率变异性)、心律不齐情况等，测量心电图信号的智能穿戴设备通常设置有心电图导电电极，以与用户的指定部位进行接触，从而进行心电图数据采集。

但是，发明人在实现本公开的过程中，发现：在很多时候，如果不是用户有意用手指触碰心电图导电电极采集心电图做测量，而是无意中身体其它部位触碰到该导电电极，就会造成心电图误测。这种误测所采集到的数据其实大多数情况下是噪声，或被噪声严重干扰的心电图数据，这些噪声数据不仅浪费了有限的存储空间，也给后续心电图测量算法带来很大的挑战。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供了数据采集方法、装置、智能穿戴设备及计算机可读存储介质。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种数据采集方法，应用于智能穿戴设备中，所述智能穿戴设备包括指纹传感器和心电图传感器，所述方法包括：

当通过所述心电图传感器检测到心电图测量回路、并且通过所述指纹传感器采集到被检体的皮肤纹理数据时，确定所述皮肤纹理数据是否为指纹数据；

如果所述皮肤纹理数据为指纹数据，采集所述被检体的心电图数据。

可选地，所述心电图传感器包括两个导电电极，其中第一导电电极用于与被检体的穿戴部位接触，并且所述心电传感器的第二导电电极与所述指纹传感器的位置关系，满足如下条件：所述指纹传感器在采集皮肤纹理数据的同时，所述心电传感器检测到形成的心电图测量回路。

可选地，所述心电图数据包括：第一心电图数据；则所述心电图测量回路为一只手臂的手指与另一只手臂的手腕分别与所述两个导电电极接触形成的回路。

可选地，所述确定所述皮肤纹理数据是否为指纹数据，包括：

根据所述皮肤纹理数据和预设指纹检测模型进行纹理识别，根据识别结果确定所述皮肤纹理数据是否为指纹数据。

可选地，还包括：

根据所述心电图数据和所述指纹数据，确定所述被检体的身份。

可选地，所述根据所述心电图数据和所述指纹数据，确定所述被检体的身份，包括：

基于所述心电图数据以及所述指纹数据分别提取心电图特征以及指纹特征，以生成融合特征；所述融合特征为所述心电图特征以及所述指纹特征叠加后的结果；

基于所述融合特征确定所述被检体的身份。

可选地，所述根据所述心电图数据和所述指纹数据，确定所述被检体的身份，包括：

分别基于所述心电图数据和所述指纹数据对所述被检体的身份进行识别；

将识别的结果进行比对，确定所述被检体的身份。

可选地，还包括：

根据所述被检体的身份，确定所述被检体是否为与所述智能穿戴设备绑定的目标用户；所述目标用户包括至少一个；

若所述被检体为所述目标用户，将所述心电图数据上传服务端，以使所述服务端存储所述目标用户的最新体征数据。

可选地，还包括：

若所述被检体不是所述目标用户，拒绝向所述服务端上传所述心电图数据；或者，

为当前采集的所述心电图数据设置预设标签信息，所述预设标签信息用于指示所述心电图数据并非所述目标用户的检测数据；

将设置有所述预设标签信息的所述心电图数据上传所述服务端，以使所述服务端将所述被检体的心电图数据与所述目标用户的体征数据区分存储。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种数据采集装置，应用于智能穿戴设备中，所述智能穿戴设备包括指纹传感器和心电图传感器，所述装置包括指纹数据确定模块以及心电图数据获取模块；其中，

所述心电图传感器，用于检测心电图测量回路；

所述指纹传感器，用于采集皮肤纹理数据；

指纹数据确定模块，被配置为当通过所述心电图传感器检测到心电图测量回路、并且通过所述指纹传感器采集到被检体的皮肤纹理数据时，确定所述皮肤纹理数据是否为指纹数据；

心电图数据获取模块，被配置为如果所述皮肤纹理数据为指纹数据，通知所述心电图传感器，以获取心电图数据；

则所述心电图传感器，还用于基于所述通知采集所述被检体的心电图数据。

可选地，所述心电图传感器包括两个导电电极，其中第一导电电极用于与被检体的穿戴部位接触，并且所述心电传感器的第二导电电极与所述指纹传感器的位置关系，满足如下条件：所述指纹传感器在采集皮肤纹理数据的同时，所述心电传感器检测到形成的心电图测量回路。

可选地，所述心电图数据包括：第一心电图数据；则所述心电图测量回路为一只手臂的手指与另一只手臂的手腕分别与所述两个导电电极接触形成的回路。

可选地，所述指纹数据确定模块被配置为：

当检测到心电图测量回路并且采集到所述被检体的皮肤纹理数据时，根据所述皮肤纹理数据和预设指纹检测模型进行纹理识别，根据识别结果确定所述皮肤纹理数据是否为指纹数据。

可选地，还包括：

身份确定模块，被配置为根据所述心电图数据和所述指纹数据，确定所述被检体的身份。

可选地，所述身份确定模块包括：

融合特征生成单元，被配置为基于所述心电图数据以及所述指纹数据分别提取心电图特征以及指纹特征，以生成融合特征；所述融合特征为所述心电图特征以及所述指纹特征叠加后的结果；

身份确定单元，被配置为基于所述融合特征确定所述被检体的身份。

可选地，所述身份确定模块包括：

身份识别单元，被配置为分别基于所述心电图数据和所述指纹数据对所述被检体的身份进行识别；

身份确定单元，被配置为将识别的结果进行比对，确定所述被检体的身份。

可选地，还包括：

目标用户判断模块，被配置为根据所述被检体的身份，确定所述被检体是否为与所述智能穿戴设备绑定的目标用户；所述目标用户包括至少一个；

数据上传模块，被配置为若所述被检体为所述目标用户，将所述心电图数据上传服务端，以使所述服务端存储所述目标用户的最新体征数据。

可选地，还包括：

数据丢弃模块，被配置为若所述被检体不是所述目标用户，拒绝向所述服务端上传所述心电图数据；或者，

所述数据上传模块，还被配置为若所述被检体不是所述目标用户，为当前采集的所述心电图数据设置预设标签信息，所述预设标签信息用于指示所述心电图数据并非所述目标用户的检测数据；以及，将设置有所述预设标签信息的所述心电图数据上传所述服务端，以使所述服务端将所述被检体的心电图数据与所述目标用户的体征数据区分存储。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种智能穿戴设备，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

指纹传感器以及心电图传感器；

其中，

所述指纹传感器用于采集皮肤纹理数据；

所述心电图传感器，用于检测心电图测量回路以及采集心电图数据；

所述处理器被配置为执行如上所述方法中的操作。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当由一个或多个处理器执行时，使得处理器执行如上所述方法中的操作。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本公开中，在检测到心电图测量回路时，基于采集到被检体的皮肤纹理数据确定是否为指纹数据，只有在所述皮肤纹理数据为指纹数据时，采集所述被检体的心电图数据，从而避免因其他身份部位的不当接触造成心电图数据的误采集，提高心电图采集的准确率。

本公开中，所述心电图传感器包括两个导电电极，其中第一导电电极用于与被检体的穿戴部位接触，并且所述心电传感器的第二导电电极与所述指纹传感器的位置关系，满足如下条件：所述指纹传感器在采集皮肤纹理数据的同时，所述心电传感器检测到形成的心电图测量回路，则用户只需触摸一处位置即可检测到两种类型的数据，减少用户的操作步骤，从而提高了用户的使用体验；

本公开中，当所述智能穿戴设备为佩戴于腕部上的设备时，采集的心电图数据可以为第一心电图数据，则所述心电图测量回路为一只手臂的手指与另一只手臂的手腕分别与所述导电电极接触形成的回路；

本公开中，基于预设指纹检测模型对所述皮肤纹理数据进行纹理识别，以确定所述皮肤纹理数据是否为指纹数据，有利于提高指纹识别精度；

本公开中，可以根据所述心电图数据和所述指纹数据，确定所述被检体的身份，实现了活体身份验证的过程；

本公开中，提供了一种身份验证的实现手段，在分别提取心电图特征以及指纹特征之后加以融合，并基于融合特征进行身份识别，从而提升了身份验证的准确性；

本公开中，提供另一种身份验证的实现手段，分别基于所述心电图数据和所述指纹数据对所述被检体的身份进行识别，然后将识别的结果进行比对，从而确定被检体的身份，指纹识别和心电图身份识别相互印证，提升身份识别的准确性；

本公开中，当基于被检体的身份确认所述被检体为与所述智能穿戴设备绑定的目标用户时，进行心电图数据的上传以及录入，避免数据录入欺诈，保证检测到的心电图数据与智能穿戴设备绑定用户的正确对应；

本公开中，若被检体不是所述目标用户，则不上传所述心电图数据，或者为所述心电图数据设置预设标签信息之后，进行心电图数据的上传以及录入，从而避免数据的混淆。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1A是本公开根据一示例性实施例示出的智能穿戴设备佩戴在手腕时，正常用手指触控心电图导电电极采集到的心电图。

图1B是本公开根据一示例性实施例示出的用户其他身体部分误触心电图导电电极时采集到的心电图。

图2是本公开根据一示例性实施例示出的一种数据采集方法的流程图。

图3A是本公开根据一示例性实施例示出的第二导电电极与指纹传感器的放置位置的示意图。

图3B是本公开根据一示例性实施例示出左手腕穿戴所述智能穿戴设备，右手的任意一根手指进行触摸动作的示意图。

图4是本公开根据一示例性实施例示出的第二种数据采集方法的流程图。

图5是本公开根据一示例性实施例示出的第三种数据采集方法的流程图。

图6是本公开根据一示例性实施例示出的一种数据采集装置的结构框图。

图7是本公开根据一示例性实施例示出的第二种数据采集装置的结构框图。

图8是本公开根据一示例性实施例示出的第三种数据采集装置的结构框图。

图9是本公开根据一示例性实施例示出的一种智能穿戴设备的架构图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

相关技术中经常会出现用户的其他身体部位误触碰智能穿戴设备中的心电图导电电极造成心电图误测的问题(请参阅图1A，为智能穿戴设备佩戴在手腕时，正常用手指触控心电图导电电极采集到的心电图；以及请参阅图1B，为用户其他身体部分误触心电图导电电极时采集到的心电图)，这种误测所采集的噪声数据不仅浪费存储空间，而且也给后续心电图测量算法带来很大的挑战。

因此，为解决相关技术中的问题，本公开实施例提供了一种数据采集方法。本公开实施例的数据采集方法可以应用于智能穿戴设备上，所述智能穿戴设备可以是手环、手表、手带、胸带或者脚环等。所述智能穿戴设备包括有指纹传感器以及心电图传感器；所述心电图传感器用于采集心电图数据，所述指纹传感器用于采集指纹数据，其中，本公开对于所述指纹传感器的类型不做任何限制，例如可以是光学指纹传感器、半导体电容传感器、半导体热敏传感器、半导体压感传感器、超声波传感器或者射频RF传感器等。

如图2所示，图2是本公开根据一示例性实施例示出的一种数据采集方法的流程图，所述方法包括：

在步骤S201中，当通过所述心电图传感器检测到心电图测量回路、并且通过所述指纹传感器采集到被检体的皮肤纹理数据时，确定所述皮肤纹理数据是否为指纹数据。

在步骤S202中，如果所述皮肤纹理数据为指纹数据，采集所述被检体的心电图数据。

在步骤S201中，当被检体与所述智能穿戴设备的两处指定位置接触时，比如所述被检体穿戴所述智能穿戴设备并且另一身体部位与所述智能穿戴设备接触，所述智能穿戴设备能够通过所述心电图传感器检测到心电图测量回路、并且通过所述指纹传感器采集到所述被检体的皮肤纹理数据，此时所述智能穿戴设备并不立即通知所述心电图传感器进行心电图数据采集，而是需要先确定所述皮肤纹理数据是否为指纹数据，从而避免心电图数据的误检测。

需要说明的是，所述心电图传感器包括有两个导电电极，所述导电电极用来感测人体心电信号，在一个例子中，所述导电电极可以是金属电极片；其中第一导电电极用于与被检体的穿戴部位接触，并且所述心电传感器的第二导电电极与所述指纹传感器的位置关系，满足如下条件：所述指纹传感器在采集皮肤纹理数据时，保证所述心电传感器能够检测到形成的心电图测量回路。在一个例子中，当所述被检体在穿戴所述智能穿戴设备时，其穿戴部位能与所述心电传感器的第一导电电极接触，而且所述心电图传感器的第二导电电极位于所述指纹传感器的同侧，且所述第二导电电极的位置范围与所述指纹传感器的位置范围相交，比如请参阅图3A，图3A为第二导电电极与所述指纹传感器的放置位置的示意图，所述指纹传感器的位置在所述第二导电电极的位置范围内；则当所述被检体在穿戴所述智能穿戴设备的情况下想要检测心电图数据时，其可以用手指触摸所述心电图传感器的第二导电电极以及所述指纹传感器的相交位置，然后所述心电图传感器能够检测到基于两个导电电极分别与被检体的接触形成的心电图测量回路，同时所述指纹传感器能够基于被检体的触摸动作采集到指纹数据，从而减少了用户的操作步骤，提高了用户的使用体验。

在一个实际应用的例子中，所述智能穿戴设备上可以被预先设置好触摸提示区域，所述触摸提示区域为所述心电图传感器的第二导电电极以及所述指纹传感器的位置区域，被检体在穿戴所述智能穿戴设备的情况下想要检测心电图数据时，其手指可以触摸所述触摸提示区域，从而使所述智能穿戴设备可以检测到相应的数据，人性化的设计提高用户的使用体验。

另外，本公开对于所述心电图传感器的第二导电电极以及所述指纹传感器的位置不做任何限制，第二导电电极以及所述指纹传感器的位置只要满足以下条件即可：第二导电电极与第一导电电极不同时接触同一片检测区域，从而避免接触同一片检测区域所感测到的电势相同，导致无法形成心电图测量回路，进而无法准确测量心电图，例如以所述智能穿戴设备为手环为例，并且所述智能穿戴设备与被检体穿戴部位接触的位置为手环背面进行参照，则所述心电图传感器的第二导电电极以及所述指纹传感器可以设置于手环正面，或者也可以设置于手环侧面等。

在一个例子中，所述智能设备在通过所述心电图传感器检测到心电图测量回路、并且通过所述指纹传感器采集到所述被检体的皮肤纹理数据之后，所述智能穿戴设备根据所述皮肤纹理数据和预设指纹检测模型进行纹理识别，然后根据识别结果确定所述皮肤纹理数据是否为指纹数据，有利于提高指纹识别精度；其中，所述皮肤纹理数据可以以图像的形式表示，则所述智能穿戴设备在进行纹理识别之前，可以对所述皮肤纹理数据进行预处理，所述预处理包括但不限于图像平滑处理、均衡处理等，然后将所述预处理后的皮肤纹理数据进行归一化处理，将其图像尺寸归一化到预设的尺寸，再将处理后的皮肤纹理数据输入到预设指纹检测模型中，以使所述指纹检测模型输出识别结果，判断由所述指纹传感器采集到的所述被检体的皮肤纹理是否为指纹。需要说明的是，本公开对于所述指纹检测模型的训练算法不做任何限制，例如所述指纹检测模型可以是深度学习类算法如卷积神经网络算法、无监督预训练网络算法、循环神经网络算法等，或者是机器学习类算法如支持向量机算法、决策树算法、随机森林算法等。

在步骤S202中，如果所述皮肤纹理数据为指纹数据，则所述智能穿戴设备通过心电图传感器采集所述被检体的心电图数据。具体地，当确定所述皮肤纹理数据为指纹数据时，所述智能穿戴设备通知所述心电图传感器进行心电图数据采集，如果所述皮肤纹理数据不是指纹数据，此时可能是被检体的其他身体部分误触了所述智能穿戴设备，则所述心电图传感器不进行心电图数据采集，从而避免因其他身份部位的不当接触造成心电图数据的误采集，确保采集到正常状况下的心电图数据。

在一种可能的实现方式中，如图3B所示，当所述智能穿戴设备为佩戴于手腕上的设备如手环或者手表时，被检体的一只手臂的手腕处穿戴所述智能穿戴设备，如左手腕穿戴所述智能穿戴设备，其手腕处与所述心电图传感器的第一导电电极接触，当被检体用另一只手臂的手指触摸所述心电图传感器的第二导电电极以及所述指纹传感器的位置时，如右手的任意一根手指触摸所述心电图传感器的第二导电电极以及所述指纹传感器的位置，所述指纹传感器确定所采集的纹理数据为指纹数据，此时，所述心电图传感器检测到的心电图测量回路基于被检体的一只手臂的手指与另一只手臂的手腕分别与所述导电电极接触形成的回路，所述心电图传感器采集的心电图数据为第一心电图数据，通过被检体的两只手与所述智能穿戴设备的接触，从而简便实现心电图测量过程。

另外，需要说明的是，对于以上获取的心电图数据的类型说明仅为举例说明，所述智能穿戴设备并不限于是佩戴于手腕上的设备如手环或者手表等，则所述心电图数据也并不限于是第一心电图数据，所述智能穿戴设备也可能是佩戴于其他身体部位如脚踝、胸部等，即测量到的心电图数据的具体类型取决于智能穿戴设备的具体产品形态，本公开对于测量的心电图数据的具体类型不做任何限制。

在另一种可能的实现方式中，当所述智能穿戴设备为佩戴于脚踝上的设备如脚环时，被检体的左脚踝处穿戴所述智能穿戴设备，所述心电图传感器的第一导电电极与左脚踝接触，当被检体用右手的任意一根手指触摸所述心电图传感器的第二导电电极以及所述指纹传感器的位置时，所述指纹传感器确定所采集的纹理数据为指纹数据，此时，所述心电图传感器检测到的心电图测量回路基于被检体的右手的手指与左脚踝分别与所述导电电极接触形成的回路，所述心电图传感器采集的心电图数据为第二心电图数据；当被检体用左手的任意一根手指触摸所述心电图传感器的第二导电电极以及所述指纹传感器的位置时，所述指纹传感器确定所采集的纹理数据为指纹数据，此时，所述心电图传感器检测到的心电图测量回路基于被检体的左手的手指与左脚踝分别与所述导电电极接触形成的回路，所述心电图传感器采集的心电图数据为第三心电图数据。通过被检体的一只手与一只脚与所述智能穿戴设备的接触，从而简便实现心电图测量过程；当然，该种心电图测量过程更多适用于比较固定的场所比如住所等。

综上，本公开提供了一种数据采集方法，在检测到心电图测量回路时，基于采集到被检体的皮肤纹理数据确定是否为指纹数据，只有在所述皮肤纹理数据为指纹数据时，通过心电图传感器采集所述被检体的心电图数据，从而避免因其他身份部位的不当接触造成心电图数据的误采集，提高心电图采集的准确率。

图4是本公开根据一示例性实施例示出的数据采集方法的第二个流程图。图4相对于图2更详细描述了本公开的方案。

如图4所示，该方法可以应用于所述智能穿戴设备中，所述智能穿戴设备包括心电图传感器以及指纹传感器，所述方法包括以下步骤：

在步骤S401中，当通过所述心电图传感器检测到心电图测量回路、并且通过所述指纹传感器采集到所述被检体的皮肤纹理数据时，确定所述皮肤纹理数据是否为指纹数据；与图2中的步骤S201类似，此处不再赘述。

在步骤S402中，如果所述皮肤纹理数据为指纹数据，采集所述被检体的心电图数据；与图2中的步骤S202类似，此处不再赘述。

在步骤S403中，根据所述心电图数据和所述指纹数据，确定所述被检体的身份。

在本实施例中，在所述心电图传感器采集所述被检体的心电图数据之后，所述智能穿戴设备还可以根据所述心电图数据和所述指纹数据，确定所述被检体的身份，从而实现活体身份验证。

在一种可能的实现方式中，所述智能穿戴设备能够基于所述心电图数据以及所述指纹数据分别提取心电图特征以及指纹特征，然后将所述心电图特征以及所述指纹特征进行叠加，以生成融合特征，再基于所述融合特征确定所述被检体的身份，其中，所述心电图特征可以是以时间轴为基准的一维数据，所述指纹特征以二维图像的数据形式进行表示。本实施例融合了心电图特征以及指纹特征进行身份验证，极大提升了身份验证的准确性。

具体地，所述智能穿戴设备可以预先建立一个身份验证模型，所述身份验证模型可以基于所述融合特征进行身份验证，则所述智能穿戴设备在获取所述融合特征之后，将所述融合特征输入所述身份验证模型中，以使所述身份验证模型输出所述被检体的身份验证结果；其中，本公开对于所述身份验证模型的训练过程不做任何限制，例如所述身份验证模型可以基于贝叶斯分类法、决策树算法、支持向量机算法等进行训练生成。

在另一种可能的实现方式中，由于每个人的指纹在图案、断点和交叉点上各不相同，是唯一的，因此可以通过指纹验证对应的身份信息，另外，每个人的心电图信息都包含了个性化的特征，因此也可以通过心电图数据进行身份验证，因此，所述智能穿戴设备可以分别基于所述心电图数据和所述指纹数据对所述被检体的身份进行识别，然后将识别的结果进行比对，确定所述被检体的身份，本实施例通过指纹识别和心电图身份识别相互印证，提升了身份识别的准确性。

具体地，所述智能穿戴设备可以预先建立指纹-身份识别模型以及心电图-身份识别模型，然后所述智能穿戴设备在获取到所述指纹数据以及所述心电图数据之后，将所述指纹数据输入指纹-身份识别模型，以从所述指纹-身份识别模型获取第一身份识别结果，以及将所述心电图数据输入心电图-身份识别模型，以从所述心电图-身份识别模型获取第二身份识别结果，将所述第一身份识别结果以及所述第二身份识别结果进行比对，从而确定被检体的身份；其中，对于指纹-身份识别模型以及心电图-身份识别模型的建立过程基于现有的实现手段，此处不再赘述。

图5是本公开根据一示例性实施例示出的数据采集方法的第三个流程图。图5相对于图4更详细描述了本公开的方案。

如图5所示，该方法可以应用于所述智能穿戴设备中，所述智能穿戴设备包括心电图传感器以及指纹传感器，所述方法包括以下步骤：

在步骤S501中，当通过所述心电图传感器检测到心电图测量回路、并且通过所述指纹传感器采集到被检体的皮肤纹理数据时，确定所述皮肤纹理数据是否为指纹数据；与图4中的步骤S401类似，此处不再赘述。

在步骤S502中，如果所述皮肤纹理数据为指纹数据，采集所述被检体的心电图数据；与图4中的步骤S402类似，此处不再赘述。

在步骤S503中，根据所述心电图数据和所述指纹数据，确定所述被检体的身份；与图4中的步骤S403类似，此处不再赘述。

在步骤S504中，根据所述被检体的身份，确定所述被检体是否为与所述智能穿戴设备绑定的目标用户；所述目标用户包括至少一个。

在步骤S505中，若所述被检体为所述目标用户，将所述心电图数据上传服务端，以使所述服务端存储所述目标用户的最新体征数据。

在步骤S506中，若所述被检体不是所述目标用户，拒绝向所述服务端上传所述心电图数据；或者，为当前采集的所述心电图数据设置预设标签信息，所述预设标签信息用于指示所述心电图数据并非所述目标用户的检测数据；将设置有所述预设标签信息的所述心电图数据上传所述服务端，以使所述服务端将所述被检体的心电图数据与所述目标用户的体征数据区分存储。

在本实施例中，所述智能穿戴设备上预先存有与其绑定的目标用户的信息，所述目标用户可以是一个也可以是多个，可以理解的是，一个家庭中有可能对智能可穿戴设备混用，因此目标用户可以是多个。然后所述智能穿戴设备在获取所述被检体的身份之后，根据获取的所述被检体的身份，判断所述被检体是否是与所述智能穿戴设备绑定的目标用户，以对采集的心电图数据进行相应地处理。

在一例子中，若确定所述被检体为与所述智能穿戴设备绑定的目标用户，则所述智能穿戴设备将所述心电图数据上传服务端，以使所述服务端将所述心电图数据存储为所述目标用户的最新体征数据，从而避免数据录入欺诈，保证检测到的心电图数据与智能穿戴设备绑定用户的正确对应。

可以理解的是，为了避免数据录入欺诈，还可以在心电数据采集前通过指纹识别确认被检体是否是目标用户，当被检体是目标用户时才进行心电数据采集，这样不仅增加的数据的可靠性、安全性，还能节省存储空间，同时还可以节省智能可穿戴设备的电量，提高续航能力。

在另一例子中，若确定所述被检体不是所述目标用户，则所述智能穿戴设备不上传所述心电图数据，并且为了进一步优化存储资源，所述智能穿戴设备可以丢弃所述心电图数据，避免无关数据占据存储空间，或者所述智能穿戴设备为所述心电图数据添加预设标签信息后上传服务端，以使所述服务端将所述被检体的心电图数据与所述目标用户的体征数据区分存储，从而避免数据的混淆。

与前述数据采集方法的实施例相对应，本公开还提供了数据采集装置及其所应用的智能穿戴设备的实施例。

如图6所示，图6是本公开根据一示例性实施例示出的一种数据采集装置的框图，所述装置应用于智能穿戴设备中，所述智能穿戴设备包括指纹传感器和心电图传感器，所述装置包括：指纹数据确定模块601以及心电图数据获取模块602。

其中，所述心电图传感器，用于检测心电图测量回路；

所述指纹传感器，用于采集皮肤纹理数据；

所述指纹数据确定模块601，被配置为当通过所述心电图传感器检测到心电图测量回路、并且通过所述指纹传感器采集到被检体的皮肤纹理数据时，确定所述皮肤纹理数据是否为指纹数据。

心电图数据获取模块602，被配置为如果所述皮肤纹理数据为指纹数据，通知所述心电图传感器，以获取心电图数据；

则所述心电图传感器，还用于基于所述通知采集所述被检体的心电图数据。

一例子中，所述心电图传感器包括两个导电电极，其中第一导电电极用于与被检体的穿戴部位接触，第二导电电极与第一导电电极不同时接触同一片检测区域，从而避免接触同一片检测区域所感测到的电势相同，导致无法形成心电图测量回路，进而无法准确测量心电图，并且所述心电传感器的第二导电电极与所述指纹传感器的位置关系，满足如下条件：所述指纹传感器在采集皮肤纹理数据的同时，所述心电传感器检测到形成的心电图测量回路。

一例子中，所述心电图数据包括：第一心电图数据；所述心电图测量回路为一只手臂的手指与另一只手臂的手腕分别与所述两个导电电极接触形成的回路。

一例子中，所述指纹数据确定模块601，被配置为：

当检测到心电图测量回路并且采集到所述被检体的皮肤纹理数据时，根据所述皮肤纹理数据和预设指纹检测模型进行纹理识别，根据识别结果确定所述皮肤纹理数据是否为指纹数据。

如图7所示，图7是本公开根据一示例性实施例示出的第二种数据采集装置的框图，该实施例在前述图6所示实施例的基础上，还包括：

身份确定模块603，被配置为根据所述心电图数据和所述指纹数据，确定所述被检体的身份。

在一种可能的实现方式，所述身份确定模块603包括：

融合特征生成单元，被配置为基于所述心电图数据以及所述指纹数据分别提取心电图特征以及指纹特征，以生成融合特征；所述融合特征为所述心电图特征以及所述指纹特征叠加后的结果。

身份确定单元，被配置为基于所述融合特征确定所述被检体的身份。

在另一种可能的实现方式中，所述身份确定模块603包括：

身份识别单元，被配置为分别基于所述心电图数据和所述指纹数据对所述被检体的身份进行识别。

身份确定单元，被配置为将识别的结果进行比对，确定所述被检体的身份。

如图8所示，图8是本公开根据一示例性实施例示出的第二种数据采集装置的框图，该实施例在前述图7所示实施例的基础上，还包括：

目标用户判断模块604，被配置为根据所述被检体的身份，确定所述被检体是否为与所述智能穿戴设备绑定的目标用户。

数据上传模块605，被配置为若所述被检体为所述目标用户，将所述心电图数据上传服务端，以使所述服务端存储所述目标用户的最新体征数据。

数据丢弃模块606，被配置为若所述被检体不是所述目标用户，拒绝向所述服务端上传所述心电图数据。或者，

所述数据上传模块605，还被配置为若所述被检体不是所述目标用户，为当前采集的所述心电图数据设置预设标签信息，所述预设标签信息用于指示所述心电图数据并非所述目标用户的检测数据；以及，将设置有所述预设标签信息的所述心电图数据上传所述服务端，以使所述服务端将所述被检体的心电图数据与所述目标用户的体征数据区分存储。

上述数据采集装置中各个模块的功能和作用的实现过程具体详见上述数据采集方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。

对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本公开方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

相应的，本公开还提供一种智能穿戴设备，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

指纹传感器以及心电图传感器；

其中，

所述指纹传感器用于采集皮肤纹理数据；

所述心电图传感器，用于检测心电图测量回路以及采集心电图数据；

所述处理器被配置为执行如上所述数据采集方法中的操作。

图9是根据一示例性实施例示出的一种数据采集装置应用的智能穿戴设备的结构示意图。

如图9所示，根据一示例性实施例示出的一种智能穿戴设备900，该智能穿戴设备900可以是手环、手表、手带、胸带或者脚环等智能穿戴设备智能穿戴设备。

参照图9，智能穿戴设备900可以包括以下一个或多个组件：处理组件901，存储器902，电源组件903，多媒体组件904，音频组件905，输入/输出(I/O)的接口906，传感器组件907，以及通信组件908。

处理组件901通常控制装置900的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件901可以包括一个或多个处理器909来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件901可以包括一个或多个模块，便于处理组件901和其它组件之间的交互。例如，处理组件901可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件904和处理组件901之间的交互。

存储器902被配置为存储各种类型的数据以支持在智能穿戴设备900的操作。这些数据的示例包括用于在智能穿戴设备900上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器902可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件903为智能穿戴设备900的各种组件提供电力。电源组件903可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其它与为智能穿戴设备900生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件904包括在所述智能穿戴设备900和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件904包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当智能穿戴设备900处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件905被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件905包括一个麦克风(MIC)，当智能穿戴设备900处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器902或经由通信组件908发送。在一些实施例中，音频组件905还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口902为处理组件901和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件907包括一个或多个传感器，用于为智能穿戴设备900提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件907可以检测到智能穿戴设备900的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为智能穿戴设备900的显示器和小键盘，传感器组件907还可以检测智能穿戴设备900或智能穿戴设备900一个组件的位置改变，用户与智能穿戴设备900接触的存在或不存在，智能穿戴设备900方位或加速/减速和智能穿戴设备900的温度变化。传感器组件907可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件907还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件907还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器、心率信号传感器、心电图传感器、指纹传感器或温度传感器。

通信组件908被配置为便于智能穿戴设备900和其它设备之间有线或无线方式的通信。智能穿戴设备900可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件908经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件908还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其它技术来实现。

在示例性实施例中，智能穿戴设备900可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其它电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器902，上述指令可由智能穿戴设备900的处理器909执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

其中，当所述存储介质中的指令由所述处理器执行时，使得装置900能够执行前述数据采集方法。本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

以上所述仅为本公开的较佳实施例而已，并不用以限制本公开，凡在本公开的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开保护的范围之内。

Claims (20)

1.一种数据采集方法，其特征在于，应用于智能穿戴设备中，所述智能穿戴设备包括指纹传感器和心电图传感器，所述方法包括：

当通过所述心电图传感器检测到心电图测量回路、并且通过所述指纹传感器采集到被检体的皮肤纹理数据时，确定所述皮肤纹理数据是否为指纹数据；

如果所述皮肤纹理数据为指纹数据，采集所述被检体的心电图数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述心电图传感器包括两个导电电极，其中第一导电电极用于与被检体的穿戴部位接触，并且所述心电传感器的第二导电电极与所述指纹传感器的位置关系，满足如下条件：所述指纹传感器在采集皮肤纹理数据的同时，所述心电传感器检测到形成的心电图测量回路。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述心电图数据包括：第一心电图数据；则所述心电图测量回路为一只手臂的手指与另一只手臂的手腕分别与所述两个导电电极接触形成的回路。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述皮肤纹理数据是否为指纹数据，包括：

根据所述皮肤纹理数据和预设指纹检测模型进行纹理识别，根据识别结果确定所述皮肤纹理数据是否为指纹数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据所述心电图数据和所述指纹数据，确定所述被检体的身份。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述心电图数据和所述指纹数据，确定所述被检体的身份，包括：

基于所述心电图数据以及所述指纹数据分别提取心电图特征以及指纹特征，以生成融合特征；所述融合特征为所述心电图特征以及所述指纹特征叠加后的结果；

基于所述融合特征确定所述被检体的身份。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述心电图数据和所述指纹数据，确定所述被检体的身份，包括：

分别基于所述心电图数据和所述指纹数据对所述被检体的身份进行识别；

将识别的结果进行比对，确定所述被检体的身份。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：

根据所述被检体的身份，确定所述被检体是否为与所述智能穿戴设备绑定的目标用户；所述目标用户包括至少一个；

若所述被检体为所述目标用户，将所述心电图数据上传服务端，以使所述服务端存储所述目标用户的最新体征数据。

9.根据权利要8所述的方法，其特征在于，还包括：

若所述被检体不是所述目标用户，拒绝向所述服务端上传所述心电图数据；或者，

为当前采集的所述心电图数据设置预设标签信息，所述预设标签信息用于指示所述心电图数据并非所述目标用户的检测数据；

将设置有所述预设标签信息的所述心电图数据上传所述服务端，以使所述服务端将所述被检体的心电图数据与所述目标用户的体征数据区分存储。

10.一种数据采集装置，其特征在于，应用于智能穿戴设备中，所述智能穿戴设备包括指纹传感器和心电图传感器，所述装置包括指纹数据确定模块以及心电图数据获取模块；

所述心电图传感器，用于检测心电图测量回路；

所述指纹传感器，用于采集皮肤纹理数据；

指纹数据确定模块，被配置为当通过所述心电图传感器检测到心电图测量回路、并且通过所述指纹传感器采集到被检体的皮肤纹理数据时，确定所述皮肤纹理数据是否为指纹数据；

心电图数据获取模块，被配置为如果所述皮肤纹理数据为指纹数据，通知所述心电图传感器，以获取心电图数据；

则所述心电图传感器，还用于基于所述通知采集所述被检体的心电图数据。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述心电图传感器包括两个导电电极，其中第一导电电极用于与被检体的穿戴部位接触，并且所述心电传感器的第二导电电极与所述指纹传感器的位置关系，满足如下条件：所述指纹传感器在采集皮肤纹理数据的同时，所述心电传感器检测到形成的心电图测量回路。

12.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述心电图数据包括：第一心电图数据；则所述心电图测量回路为一只手臂的手指与另一只手臂的手腕分别与所述两个导电电极接触形成的回路。

13.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述指纹数据确定模块被配置为：

当检测到心电图测量回路并且采集到所述被检体的皮肤纹理数据时，根据所述皮肤纹理数据和预设指纹检测模型进行纹理识别，根据识别结果确定所述皮肤纹理数据是否为指纹数据。

14.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，还包括：

身份确定模块，被配置为根据所述心电图数据和所述指纹数据，确定所述被检体的身份。

15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述身份确定模块包括：

融合特征生成单元，被配置为基于所述心电图数据以及所述指纹数据分别提取心电图特征以及指纹特征，以生成融合特征；所述融合特征为所述心电图特征以及所述指纹特征叠加后的结果；

身份确定单元，被配置为基于所述融合特征确定所述被检体的身份。

16.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述身份确定模块包括：

身份识别单元，被配置为分别基于所述心电图数据和所述指纹数据对所述被检体的身份进行识别；

身份确定单元，被配置为将识别的结果进行比对，确定所述被检体的身份。

17.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，还包括：

目标用户判断模块，被配置为根据所述被检体的身份，确定所述被检体是否为与所述智能穿戴设备绑定的目标用户；所述目标用户包括至少一个；

数据上传模块，被配置为若所述被检体为所述目标用户，将所述心电图数据上传服务端，以使所述服务端存储所述目标用户的最新体征数据。

18.根据权利要17所述的装置，其特征在于，还包括：

数据丢弃模块，被配置为若所述被检体不是所述目标用户，拒绝向所述服务端上传所述心电图数据；或者，

所述数据上传模块，还被配置为若所述被检体不是所述目标用户，为当前采集的所述心电图数据设置预设标签信息，所述预设标签信息用于指示所述心电图数据并非所述目标用户的检测数据；以及，将设置有所述预设标签信息的所述心电图数据上传所述服务端，以使所述服务端将所述被检体的心电图数据与所述目标用户的体征数据区分存储。

19.一种智能穿戴设备，其特征在于，所述智能穿戴设备包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

指纹传感器以及心电图传感器；

其中，

所述指纹传感器用于采集皮肤纹理数据；

所述心电图传感器，用于检测心电图测量回路以及采集心电图数据；

所述处理器，被配置为执行上述权利要求1至9任一所述的方法。

20.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，当由一个或多个处理器执行时，使得处理器执行权利要求1～9任一所述的方法。