CN111728601A - 穿戴式监测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种穿戴式监测系统，包括：头盔主体；主机模组，主机模组设置于头盔主体上，主机模组用于采集用户头部的生理状态信息；外围模组，外围模组用于采集用户非头部部位的生理状态信息，并与主机模组进行通信连接；用户终端，用户终端与主机模组进行通信连接，用户终端用于发送控制主机模组和外围模组的控制指令，并接收和展示用户头部及非头部部位的生理状态信息，和/或接收并展示根据用户头部及非头部部位的生理状态信息得到的用户状态分析结果，以及根据用户状态分析结果发出异常报警。本发明能够实现对用户生理状态的有效监测，从而针对性地实现相应头盔佩戴场景下的危险提示和行为指导，大大提高安全性和使用体验度。
Description
技术领域
本发明涉及人体状态监测技术领域，具体涉及一种穿戴式监测系统。
背景技术
目前市场上有多种头戴式安全设备如头盔或者安全帽，各种规格不一，比如骑车佩戴的头盔，工人施工佩戴的安全帽，士兵用的军用头盔等。这些头盔的主要作用是保护头部免受外伤，然而由于其结构和功能单一，安全性和使用体验度仍有待进一步提高。
发明内容
本发明为解决上述技术问题，提供了一种穿戴式监测系统，能够实现对用户生理状态的有效监测，从而针对性地实现相应头盔佩戴场景下的危险提示和行为指导，大大提高安全性和使用体验度。
本发明采用的技术方案如下：
一种穿戴式监测系统，包括：头盔主体；主机模组，所述主机模组设置于所述头盔主体上，所述主机模组用于采集用户头部的生理状态信息；外围模组，所述外围模组用于采集用户非头部部位的生理状态信息，并与所述主机模组进行通信连接；用户终端，所述用户终端与所述主机模组进行通信连接，所述用户终端用于发送控制所述主机模组和所述外围模组的控制指令，并接收和展示所述用户头部及非头部部位的生理状态信息，和/或接收并展示根据所述用户头部及非头部部位的生理状态信息得到的用户状态分析结果，以及根据所述用户状态分析结果发出异常报警。
所述用户终端根据所述用户头部及非头部部位的生理状态信息，通过人工智能算法得到的用户状态分析结果。
所述主机模组根据所述用户头部及非头部部位的生理状态信息，通过人工智能算法得到的用户状态分析结果。
所述穿戴式监测系统还包括：云端服务器，所述云端服务器与所述主机模组进行通信连接，所述云端服务器用于接收所述用户头部及非头部部位的生理状态信息，并根据所述用户头部及非头部部位的生理状态信息，通过人工智能算法得到的用户状态分析结果，以及将所述用户状态分析结果回传至所述主机模组。
所述主机模组包括：第一无线通信模块，所述第一无线通信模块用于与所述外围模组、所述用户终端和所述云端服务器进行无线通信；脑电采集模块，所述脑电采集模块用于采集用户的脑电波信号；心率/血氧采集模块，所述心率/血氧采集模块用于采集用户的心跳、血氧饱和度数据；体温采集模块，所述体温采集模块用于采集用户的体温数据；第一惯性测量模块，所述第一惯性测量模块用于采集用户的头部运动数据。
所述主机模组还包括：人工智能计算模块，所述人工智能计算模块用于根据所述用户头部及非头部部位的生理状态信息，通过人工智能算法得到的用户状态分析结果。
所述外围模组包括：第二无线通信模块，所述第二无线通信模块用于与所述第一无线通信模块进行无线通信；心电采集模块，所述心电采集模块用于采集用户的心电波信号；呼吸采集模块，所述呼吸采集模块用于采集用户的呼吸数据；第二惯性测量模块，所述第二惯性测量模块用于采集用户的躯干运动数据。
所述人工智能算法的运行位置由所述用户终端中的APP进行选择。
本发明的有益效果：
本发明通过设置于头盔主体上的主机模组采集用户头部的生理状态信息，通过外围模组用于采集用户非头部部位的生理状态信息，通过用户终端发送控制主机模组和外围模组的控制指令，并接收和展示用户头部及非头部部位的生理状态信息，和/或接收并展示根据用户头部及非头部部位的生理状态信息得到的用户状态分析结果，以及根据用户状态分析结果发出异常报警，由此，能够实现对用户生理状态的有效监测，从而针对性地实现相应头盔佩戴场景下的危险提示和行为指导，大大提高安全性和使用体验度。
附图说明
图1为本发明实施例的穿戴式监测系统的方框示意图；
图2为本发明一个实施例的穿戴式监测系统的方框示意图；
图3为本发明一个实施例的主机模组的方框示意图；
图4为本发明一个实施例的外围模组的方框示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明实施例的穿戴式监测系统包括头盔主体10、主机模组20、外围模组30和用户终端40。其中，主机模组20设置于头盔主体10上，主机模组20用于采集用户头部的生理状态信息；外围模组30用于采集用户非头部部位的生理状态信息，并与主机模组20进行通信连接；用户终端40与主机模组20进行通信连接，用户终端40用于发送控制主机模组20和外围模组30的控制指令，并接收和展示用户头部及非头部部位的生理状态信息，和/或接收并展示根据用户头部及非头部部位的生理状态信息得到的用户状态分析结果，以及根据用户状态分析结果发出异常报警。
在本发明的一个实施例中，可由用户终端40根据用户头部及非头部部位的生理状态信息，通过人工智能算法得到的用户状态分析结果。
在本发明的另一个实施例中，可由主机模组20根据用户头部及非头部部位的生理状态信息，通过人工智能算法得到的用户状态分析结果。
在本发明的又一个实施例中，如图2所示，穿戴式监测系统还可包括云端服务器50，云端服务器50与主机模组20进行通信连接，云端服务器50用于接收用户头部及非头部部位的生理状态信息，并根据用户头部及非头部部位的生理状态信息，通过人工智能算法得到的用户状态分析结果，以及将用户状态分析结果回传至主机模组20。
在本发明的一个实施例中，头盔主体10可以为不同种类防护标准的头盔，以满足相应应用场景的需求，例如可以为骑车佩戴的头盔、工人施工佩戴的安全帽或士兵用的军用头盔等。
在本发明的一个实施例中，如图3所示，主机模组20包括第一无线通信模块21、脑电采集模块22、心率/血氧采集模块23、体温采集模块24和第一惯性测量模块25。其中，第一无线通信模块21用于与外围模组30、用户终端40和云端服务器50进行无线通信；脑电采集模块22用于采集用户的脑电波信号；心率/血氧采集模块23用于采集用户的心跳、血氧饱和度数据；体温采集模块24用于采集用户的体温数据；第一惯性测量模块25用于采集用户的头部运动数据。
进一步地，主机模组20还可包括人工智能计算模块，人工智能计算模块用于根据用户头部及非头部部位的生理状态信息，通过人工智能算法得到的用户状态分析结果。可选地，人工智能计算模块为片上计算模块。
在本发明的一个实施例中，如图4所示，外围模组30包括第二无线通信模块31、心电采集模块32、呼吸采集模块33和第二惯性测量模块34。其中，第二无线通信模块31用于与第一无线通信模块21进行无线通信；心电采集模块32用于采集用户的心电波信号；呼吸采集模块33用于采集用户的呼吸数据；第二惯性测量模块34用于采集用户的躯干运动数据。
在本发明的一个实施例中，用户终端40可以为能够运行APP的手机或平板等。
在本发明的一个具体实施例中，第一无线通信模块21可包括蓝牙/WiFi等短距无线通信单元和蜂窝移动网络/物联网/卫星通信等长距无线通信单元，第二无线通信模块31可为蓝牙/WiFi等短距无线通信单元。由此，主机模组20可通过蓝牙/WiFi等短距无线通信方式与外围模组30、用户终端40进行交互，并可通过窝移动网络/物联网/卫星通信等长距无线通信方式与用户终端40、云端服务器50进行交互。可选地，第一无线通信模块21可以为无线通信主控模块，第二无线通信模块31可以为无线通信子模块。
通过主机模组20与用户终端40的交互，主机模组20可以接收用户终端40发送的控制指令，如控制相应模块开关的指令，并可向用户终端40发送脑电波信号、体温数据、头部运动数据及心跳、血氧饱和度数据等用户头部的生理状态信息，以及向用户终端40转发来自外围模组30的心电波信号、呼吸数据及躯干运动数据等用户非头部部位的生理状态信息。对于包括人工智能计算模块的主机模组20，人工智能计算模块可得到用户状态分析结果，主机模组20还可向用户终端40发送该用户状态分析结果。对于不包括人工智能计算模块的主机模组20，若由云端服务器50得到用户状态分析结果，则主机模组20还可向用户终端转发来自云端服务器50的用户状态分析结果。
通过主机模组20与外围模组30的交互，主机模组20可以接收外围模组30发送的心电波信号、呼吸数据及躯干运动数据等用户非头部部位的生理状态信息，并可向外围模组30转发来自用户终端40的控制指令。
通过主机模组20与云端服务器50的交互，主机模组20可以向云端服务器50发送脑电波信号、体温数据、头部运动数据及心跳、血氧饱和度数据等用户头部的生理状态信息，并向用户终端40转发来自外围模组30的心电波信号、呼吸数据及躯干运动数据等用户非头部部位的生理状态信息，以及接收云端服务器50得到的用户状态分析结果。
在本发明的一个实施例中，穿戴式监测系统中的人工智能计算模块和云端服务器50可择一设置，人工智能算法的运行位置可由用户终端中的APP根据二者的设置情况和用户终端40的状态进行选择。举例而言，对于设置人工智能计算模块而未设置云端服务器50的穿戴式监测系统，当用户终端因运行其他程序而内存不足或因设置而不可调用人工智能算法时，APP可选择人工智能计算模块根据用户头部及非头部部位的生理状态信息，通过人工智能算法得到的用户状态分析结果。
在本发明的一个实施例中，根据用户的脑电波信号，通过人工智能算法A可以得到用户实时的注意力、疲劳度等信息；根据用户的心跳、血氧饱和度数据，通过人工智能算法B可以得到用户的心理压力与情绪信息；根据用户的心电波信号，通过人工智能算法C可以得到用户的心脏跳动是否异常；根据用户的体温数据、呼吸数据可以得到用户的连续体温、呼吸变化；根据用户的头部运动数据、躯干运动数据，通过人工智能算法D可以得到用户是否跌倒。由此，能够实现情绪识别、疲劳预警、注意力监测、心跳异常监测、血压异常监测、跌倒监测等异常状态的检测识别，并在异常状态下通过用户终端40的APP发出提醒信息，或自动联系预先设置的紧急联系人。另外，主机模组20和外围模组30各模块所采集的生理状态信息也可在APP中生成报告和历史变化曲线等，并进行显示。
在本发明的一个具体实施例中，人工智能算法A的应用流程如下：先对每个脑电波信号通道进行短时傅里叶变换得到频域数据，计算出不同频段δ(<4Hz)、θ(4-7Hz)、α(8-15Hz)、β(16-31Hz)、γ(>32Hz)的能量分布，然后利用预先训练好的支持向量机(SVM)算法对这些频段的能量分布进行分类，可以得到用户实时的注意力、疲劳度等信息。
人工智能算法B的应用流程如下：通过心跳、血氧饱和度数据计算出用户心率变异性(HRV)等特征，将其导入预先训练好的极限学习机(ELM)进行分类，得到用户的心理压力与情绪信息。
人工智能算法C的应用流程如下：结合预先训练好的卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)，直接处理原始心电波信号，识别房颤等心律失常波形。
人工智能算法D的应用流程如下：通过头部运动数据、躯干运动数据得到用户姿态，导入预先训练好的隐马尔可夫模型(HMM)并结合阈值判断，识别用户是否跌倒。
根据本发明实施例的穿戴式监测系统，通过设置于头盔主体上的主机模组采集用户头部的生理状态信息，通过外围模组用于采集用户非头部部位的生理状态信息，通过用户终端发送控制主机模组和外围模组的控制指令，并接收和展示用户头部及非头部部位的生理状态信息，和/或接收并展示根据用户头部及非头部部位的生理状态信息得到的用户状态分析结果，以及根据用户状态分析结果发出异常报警，由此，能够实现对用户生理状态的有效监测，从而针对性地实现相应头盔佩戴场景下的危险提示和行为指导，大大提高安全性和使用体验度。
在本发明的描述中，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一个或者更多个该特征。“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
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发明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针对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。
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特定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，并且本发明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，这应被本发明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，本发明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。例如，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，在本发明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发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (8)
1.一种穿戴式监测系统，其特征在于，包括：
头盔主体；
主机模组，所述主机模组设置于所述头盔主体上，所述主机模组用于采集用户头部的生理状态信息；
外围模组，所述外围模组用于采集用户非头部部位的生理状态信息，并与所述主机模组进行通信连接；
用户终端，所述用户终端与所述主机模组进行通信连接，所述用户终端用于发送控制所述主机模组和所述外围模组的控制指令，并接收和展示所述用户头部及非头部部位的生理状态信息，和/或接收并展示根据所述用户头部及非头部部位的生理状态信息得到的用户状态分析结果，以及根据所述用户状态分析结果发出异常报警。
2.根据权利要求1所述的穿戴式监测系统，其特征在于，所述用户终端根据所述用户头部及非头部部位的生理状态信息，通过人工智能算法得到的用户状态分析结果。
3.根据权利要求2所述的穿戴式监测系统，其特征在于，所述主机模组根据所述用户头部及非头部部位的生理状态信息，通过人工智能算法得到的用户状态分析结果。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的穿戴式监测系统，其特征在于，还包括：
云端服务器，所述云端服务器与所述主机模组进行通信连接，所述云端服务器用于接收所述用户头部及非头部部位的生理状态信息，并根据所述用户头部及非头部部位的生理状态信息，通过人工智能算法得到的用户状态分析结果，以及将所述用户状态分析结果回传至所述主机模组。
5.根据权利要求4所述的穿戴式监测系统，其特征在于，所述主机模组包括：
第一无线通信模块，所述第一无线通信模块用于与所述外围模组、所述用户终端和所述云端服务器进行无线通信；
脑电采集模块，所述脑电采集模块用于采集用户的脑电波信号；
心率/血氧采集模块，所述心率/血氧采集模块用于采集用户的心跳、血氧饱和度数据；
体温采集模块，所述体温采集模块用于采集用户的体温数据；
第一惯性测量模块，所述第一惯性测量模块用于采集用户的头部运动数据。
6.根据权利要求5所述的穿戴式监测系统，其特征在于，所述主机模组还包括：
人工智能计算模块，所述人工智能计算模块用于根据所述用户头部及非头部部位的生理状态信息，通过人工智能算法得到的用户状态分析结果。
7.根据权利要求5或6所述的穿戴式监测系统，其特征在于，所述外围模组包括：
第二无线通信模块，所述第二无线通信模块用于与所述第一无线通信模块进行无线通信；
心电采集模块，所述心电采集模块用于采集用户的心电波信号；
呼吸采集模块，所述呼吸采集模块用于采集用户的呼吸数据；
第二惯性测量模块，所述第二惯性测量模块用于采集用户的躯干运动数据。
8.根据权利要求4所述的穿戴式监测系统，其特征在于，所述人工智能算法的运行位置由所述用户终端中的APP进行选择。
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|---|---|---|---|
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111728601A true CN111728601A (zh) | 2020-10-02 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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- 2020-06-30 CN CN202010617351.2A patent/CN111728601A/zh active Pending
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