CN112270805A - 疲劳状态预警系统及疲劳状态信息管理系统 - Google Patents

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Abstract

本申请提供一种疲劳状态预警系统和疲劳状态信息管理系统，该预警系统包括内置生理传感器的可穿戴设备，用户终端，与至少一个用户终端联网的云端服务器，以及连接云端服务器的后台监测和管理系统；可穿戴设备实时检测生理检测数据，用户终端在本地进行阈值判断和预警提醒；云端服务器提供疲劳状态监测模型进行疲劳状态分析，后台监测和管理系统实现用户关联的所属机构进行监测和预警提醒。本申请技术可以丰富预警信息的发出形式，可以为众多用户提供强大的计算和精确分析能力，可以扩展更多功能系统，提升了扩展性能，且易于与其他系统进行融合。便于第三方精准的推送服务；具有良好的技术深度开发和商业模式扩展前景。

Description

疲劳状态预警系统及疲劳状态信息管理系统
技术领域
本申请涉及健康数据处理技术领域，具体而言，本申请涉及一种疲劳状态预警系统及疲劳状态信息管理系统。
背景技术
目前，亚健康预警监测是近些年发展起来的新兴行业，例如疲劳驾驶、压力过大、焦虑情绪等，都是导致亚健康的重要原因。当前，针对亚健康疲劳状态的监测和管理普遍通过在医院进行健康体检来实现，这种监测方式信息反馈过于滞后，已经无法适应于现代社会的发展方向。
目前在疲劳监测领域，主要是应用在车载的疲劳驾驶方面，通过实时图像监测来判断驾驶者是否存在疲劳驾驶的问题，但实时图像会涉及隐私的问题，因此无法推广至更多应用场景，如办公场所，智能家居等场景；另外，现在也有利用可穿戴设备来进行车载疲劳驾驶监测和预警，但基本上都是基于现场的数据分析和预警，预警信息发出形式比较单一，而且无法扩展更多功能系统，扩展性差，难以与其他系统进行融合。
发明内容
本申请的目的旨在针对于上述技术缺陷，提供一种疲劳状态预警系统及疲劳状态信息管理系统，以丰富预警信息的发出形式，提升系统扩展性。
一种疲劳状态预警系统，包括：内置生理传感器的可穿戴设备，用户终端，与至少一个所述用户终端联网的云端服务器，以及连接所述云端服务器的后台监测和管理系统；
所述可穿戴设备用于输出实时检测的用户的生理检测数据；
所述用户终端用于接收所述生理检测数据，将所述生理检测数据上传至所述云端服务器，并在本地对该生理检测数据进行阈值判断，当所述生理检测数据超过设定阈值时进行预警提醒；
所述云端服务器用于调用预存的疲劳状态监测模型对所述生理检测数据进行数据分析得到疲劳状态量化信息，并将所述疲劳状态量化信息发送至后台监测和管理系统；
所述后台监测和管理系统用于将接收到的疲劳状态量化信息发送至该用户关联的所属机构进行监测，并将所述所属机构监测返回的疲劳状态预警信息通过所述云端服务器返回至对应的用户终端。
在一个实施例中，所述后台监测和管理系统还用于将所述所属机构反馈的通知指示信息返回至对应的用户终端。
在一个实施例中，所述的疲劳状态预警系统还包括用于提供接口调用服务的服务接口；
所述云端服务器用于通过所述服务接口连接至所述后台监测和管理系统；
所述云端服务器用于将疲劳状态量化信息送至所述服务接口，并由所述服务接口处理后回传至后台监测和管理系统。
在一个实施例中，所述服务接口还连接至少一个第三方检测系统；
所述云端服务器通过所述服务接口建立与任一第三方检测系统之间的通讯，将所述用户对应的生理检测数据发送至该任一第三方检测系统进行深度检测分析；并接收所述任一第三方检测系统返回的疲劳状态的深度检测分析结果。
在一个实施例中，所述第三方检测系统包括生物检测服务系统和基因测序服务系统；
所述云端服务器接收所述生物检测服务系统和基因测序服务系统返回的生物检测分析结果和基因测序结果，并将所述生物检测分析结果和基因测序结果返回至所述用户终端。
在一个实施例中，所述服务接口还连接至少一个第三方服务系统；
所述云端服务器通过所述服务接口建立与任一第三方服务系统之间的通讯，将所述用户对应的疲劳状态量化信息发送至该任一第三方服务系统进行服务推送分析；并接收所述任一第三方服务系统返回的推送服务信息返回至所述用户终端。
在一个实施例中，所述生理检测数据包括皮肤电信号；
所述疲劳状态量化信息包括量化的疲劳指数、压力指数和/或焦虑指数。
在一个实施例中，所述疲劳状态监测模型通过以下方式获得：
利用可穿戴设备采集被试对象在设定情绪状态下的疲劳、压力和/或焦虑状态下的皮肤电信号，并获取被试对象对所述设定情绪状态的评估信息；其中，所述设定情绪状态包括的疲劳、压力和/或焦虑；
将所述设定情绪状态划分等级范围，根据实测信息和所述被试对象的评估信息确定所述被试对象所属等级范围；
利用机器学习模型建立皮肤电信号到各个等级范围之间的映射，获取所述机器学习模型输出的所述设定情绪状态的量化预测结果；
根据所述量化预测结果得到疲劳状态监测模型。
在一个实施例中，所述根据所述量化预测结果得到疲劳状态监测模型的过程包括：
将所述量化预测结果反馈至被试对象，根据实测信息和所述被试对象的评估信息对所述量化预测结果进行二次评估，对机器学习模型输出的量化预测结果进行量化细化和修正，循环执行二次评估流程，直至机器学习模型输出的量化预测结果与实测信息和被试的评估信息一致时止，得到疲劳状态监测模型。
本申请提供的疲劳状态预警系统的技术方案，具有如下优点：
通过内置生理传感器的可穿戴设备和人工智能技术应用，可以在本地进行预警提醒，并可以通过后台监测和管理系统接入用户关联的所属机构的监测，并由所属机构向用户终端发出疲劳状态预警信息，由此可以丰富预警信息的发出形式，并且通过云端服务器提供的模型检测，可以为众多用户提供强大的计算和精确分析能力，通过后台数据管理可以扩展更多功能系统，提升了扩展性能，且易于与其他系统进行融合。
通过提供接口调用服务的服务接口接入第三方检测系统和第三方服务系统，可以接入第三方检测系统进行深度检测分析结果和接入第三方服务系统来进行服务推送分析，提高了疲劳状态数据监测能力，便于第三方精准的推送服务；具有良好的技术深度开发和商业模式扩展前景。
通过机器学习模型并进行人工智能学习，得到智能化的疲劳状态监测模型，实现精准的监测和分析，快速准确地得到用户的疲劳状态并进行预警提醒。
一种疲劳状态量化信息管理系统，包括上述的疲劳状态预警系统；其中，所述后台监测和管理系统注册有至少一个用户；所述后台监测和管理系统还用于对各个用户的疲劳状态量化信息进行管理。
本申请提供的疲劳状态量化信息管理系统的技术方案：
通过疲劳状态预警系统，以及后台监测和管理系统注册的多个用户；可以在后台对各个用户的疲劳状态信息进行管理，便于对用户数据进行集中处理和大数据分析，为技术深度开发和商业模式扩展性能提供便利。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是一个实施例的疲劳状态预警系统框架图；
图2是另一个实施例的疲劳状态预警系统框架图；
图3是疲劳状态监测模型搭建流程图。
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，仅用于解释本申请，而不能解释为对本申请的限制。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本申请的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本申请所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
参考图1所示，图1是一个实施例的疲劳状态预警系统框架图，包括：内置生理传感器的可穿戴设备，用户终端，与至少一个用户终端联网的云端服务器，以及连接云端服务器的后台监测和管理系统；如图所示，可穿戴设备与用户终端匹配连接，用户终端可以是指智能手机等移动终端，在用户终端上安装App以实现客户端功能。
在系统运行中，可穿戴设备用于将实时检测的用户的生理检测数据发送至用户终端，对于生理检测数据，主要是指皮肤电信号。
用户终端用于将接收的生理检测数据上传至云端服务器，并同时在本地先对该生理检测数据进行阈值判断，当生理检测数据超过设定阈值时进行预警提醒，如提醒用户当前处于疲劳状态；通过本地阈值判断，实现以简单手段快速地对用户进行初步判断，及时对用户的疲劳状态做出预警提醒。
云端服务器接用于调用预存的疲劳状态监测模型对生理检测数据进行数据分析得到疲劳状态量化信息，并将疲劳状态量化信息发送至后台监测和管理系统；该疲劳状态监测模型可以预先通过人工智能技术进行搭建，在分析时，调用疲劳状态监测模型，将生理检测数据输入该模型中得到输出具体疲劳状态量化指数等相关结果，通过疲劳状态监测模型，可以输出包括量化的疲劳指数、压力指数和/或焦虑指数等，对用户的疲劳状态进行较为精确的检测；通过云端服务器的强大计算能力，基于人工智能技术部署识别能力更强的疲劳状态监测模型，从而突破了用户终端的性能限制。
后台监测和管理系统用于对用户进行监测和管理，将接收到的用户的疲劳状态量化信息发送至该用户关联的所属机构进行监测，用户与所属机构都是注册到后台监测和管理系统上，由所属机构对所关联的用户的疲劳状态进行监测，所属机构可以根据监测到用户的疲劳情况，返回疲劳状态预警信息至后台监测和管理系统，后台监测和管理系统通过云端服务器返回至对应的用户终端。
例如，使用本申请提供的疲劳状态预警系统的单位(即所属机构)要对员工(用户)进行疲劳状态预警，首先，单位和员工都注册到后台监测和管理系统，单位可以监测自己员工用户的疲劳情况。当某个员工处于疲劳状态时，员工的智能手机(用户终端)可以在本地先做出预警提醒，同时，云端服务器通过疲劳状态监测模型识别出具体的疲劳指数，单位即可实时了解到员工的疲劳情况，如果需要对该员工发出预警，则可以向后台监测和管理系统发出疲劳状态预警信息(比如通知指示信息)，通过云端服务器返回用户的智能手机以进行预警提醒，对该员工作出新的工作安排计划。
上述实施例的技术方案，通过内置生理传感器的可穿戴设备和人工智能技术应用，可以在本地进行预警提醒，并可以通过后台监测和管理系统接入用户关联的所属机构监测，并由所属机构向用户终端发出疲劳状态预警信息，由此可以丰富预警信息的发出形式，并且通过云端服务器为众多用户提供强大的模型检测计算能力和精确分析能力，通过而且后台数据管理可以扩展更多功能系统，提升了扩展性能，减少用户终端(如智能手机)的使用内存，且易于与其他系统进行融合。
以图1所示框图为例，在使用当中，用户通过佩戴可穿戴设备将其生理检测数据实时发送到智能手机App，智能手机App先进行阈值判断，及时作出预警提醒，如智能手机自动显示预警信息并控制手环进行震动来提醒用户；智能手机App再实时发送到云端服务器，云端服务器中的疲劳状态监测模型(匹配疲劳分析算法)，对用户的生理检测数据进行精确分析，并将疲劳状态量化信息分别发送到用户的智能手机App和后台监测和管理系统。由此，用户可以通过智能手机App实时监测个人疲劳状态状况；后台监测和管理系统将疲劳信息发送至用户所属机构，用户所属机构也可以实时对该用户的疲劳状态进行监测，当用户处于疲劳状态时，所属机构可以及时对用户进行预警提醒。可见，通过本申请的预警系统，一方面智能手机App可以及时提醒用户，用户收到提醒后需要注意自身可能处于疲劳状态，另一方面，利用云端服务器的强大计算功能，能够精确识别用户的疲劳状态量化指数，用户所属机构可以根据监测情况发出通知指示信息给用户。
在一个实施例中，参考图2，图2是另一个实施例的疲劳状态预警系统框架图，本申请的疲劳状态预警系统还可以包括用于提供接口调用服务的服务接口，云端服务器通过该服务接口连接至后台监测和管理系统，云端服务器将疲劳状态量化信息送至服务接口，并由服务接口处理后回传至后台监测和管理系统；后台监测和管理系统可以通过服务接口接入第三方服务平台，以提升系统的扩展性。
如图2中，后台监测和管理系统可以通过服务接口接入至少一个第三方检测系统；云端服务器通过服务接口建立与任一第三方检测系统之间的通讯，将用户对应的生理检测数据发送至该任一第三方检测系统进行深度检测分析；并接收任一第三方检测系统返回的疲劳状态的深度检测分析结果。
例如，第三方检测系统可以包括生物检测服务系统和基因测序服务系统；云端服务器接收生物检测服务系统和基因测序服务系统返回的生物检测分析结果和基因测序结果，并将生物检测分析结果和基因测序结果返回至用户终端。
通过提供接口调用服务，接入第三方检测系统，利用第三方检测系统对生理检测数据进行深度检测分析，提高了疲劳状态数据监测能力，具有良好的技术深度开发扩展前景。
另外，后台监测和管理系统可以通过服务接口接入至少一个第三方服务系统；云端服务器通过服务接口建立与任一第三方服务系统之间的通讯，将用户对应的疲劳状态量化信息发送至该任一第三方服务系统进行服务推送分析；并接收任一第三方服务系统返回的推送服务信息返回至用户终端，如保险推送服务，便于用户进行医疗保险的选购。
通过提供接口调用服务的服务接口接入第三方服务系统，可以接入第三方服务系统来进行服务推送分析，便于第三方精准的推送服务；具有良好的商业模式扩展前景。
在一个实施例中，本申请还提供疲劳状态监测模型的搭建方案，对于该疲劳状态监测模型，参考图3，图3是疲劳状态监测模型搭建流程图，可以如下：
(1)利用可穿戴设备采集被试对象在设定情绪状态下的疲劳、压力和/或焦虑状态下的皮肤电信号，并获取被试对象对所述设定情绪状态的评估信息；其中，所述设定情绪状态包括的疲劳、压力和/或焦虑。
(2)将所述设定情绪状态划分等级范围，根据实测信息和所述被试对象的评估信息确定所述被试对象所属等级范围；具体的，首先将疲劳、压力和/或焦虑分为5个等级，比如，按100分制，5个等级对应为0-20分，21-40分，41-60分，61-80分，81-100分，结合观察情况(实测信息)和被试对象的评估信息判断其疲劳状态属于哪个区间范围。
(3)利用机器学习模型建立皮肤电信号到各个等级范围之间的映射，获取所述机器学习模型输出的所述设定情绪状态的量化预测结果。
(4)根据量化预测结果得到疲劳状态监测模型；具体的，根据量化预测结果即可判断机器学习模型的准确性，通过调整后可以得到所需的疲劳状态监测模型。
在一个实施例中，为了得到精确的疲劳状态监测模型，可以通过重复评估和修正的手段，以提高模型识别精确度，在实际过程中，可以利用收集的用户的皮肤电信号大数据，持续修正疲劳状态监测模型，以使其精度不断提升。
据此，对于步骤(4)的根据量化预测结果得到疲劳状态监测模型的过程，可以包括如下：
将所述量化预测结果反馈至被试对象，根据实测信息和所述被试对象的评估信息对所述量化预测结果进行二次评估，对机器学习模型输出的量化预测结果进行量化细化和修正，循环执行二次评估流程，直至机器学习模型输出的量化预测结果与实测信息和被试的评估信息一致时止，得到疲劳状态监测模型。
通过机器学习模型并进行人工智能学习，得到智能化的疲劳状态监测模型，实现精准的监测和分析，快速准确地得到用户的疲劳状态并进行预警提醒。
如利用上述模型，可以将采集用户的皮肤电信号，输入到疲劳状态监测模型，输出为用户的疲劳指数、压力指数和/或焦虑指数(0-100分)。
下面阐述疲劳状态量化信息管理系统的实施例。
本申请提供的疲劳状态量化信息管理系统，包括以上任意实施例的疲劳状态预警系统；其中，所述后台监测和管理系统注册有至少一个用户；所述后台监测和管理系统还用于对各个用户的疲劳状态量化信息进行管理。
通过疲劳状态预警系统，以及后台监测和管理系统注册的多个用户；可以在后台对各个用户的疲劳状态量化信息进行管理，便于对用户数据进行集中处理和大数据分析，为技术深度开发和商业模式扩展性能提供便利，应用范围可以推广到多种场景中，比如，用于单位对员工的疲劳状态监测，用于交通部门对司机疲劳驾驶的监测，用于家长对孩子的实时监测等等。
综合上述实施例，本申请的技术方案，提供了一种智能化的预警系统和管理系统，充分利用移动互联网搭建可用于移动医疗卫生方面的平台，通过实时采集和分析生理检测数据对异常情况进行及时预警，可获取用户疲劳、压力和/或焦虑等疲劳状态量化信息。该技术可以应用于驾驶过程中驾驶者的疲劳驾驶监测；可应用于家庭中亲属的疲劳、压力和/或焦虑等指数的监测，方便自我情绪控制；可用于医院中病人及家属的疲劳、压力和/或焦虑等指数的监测，方便医生及时进行心理疏导；可用于公司员工的疲劳、压力和/或焦虑等指数的监测，预防过度疲劳的现象；可根据生检测理数据，通过线上和线下数据融合的方式，为实现精准推送服务提供科学依据。
采用本申请提供的技术，可以针对亚健康人群的疲劳状态提供移动医疗服务：监测、预警、服务和管理。通过该平台可以便于能将移动亚健康疲劳监测管理与后续的诊疗服务相结合并形成一套完整的体系，对处于亚健康的群体的疲劳状况及程度进行分析和判断，然后根据分析结果，为患者提供体检、治疗方案、恢复建议，帮助患者养成良好的生活习惯，有利于开发新的商业模式和应用场景。具备非常广阔的市场。例如，可以和基因测序公司，做精准大健康体检检测的生物医药公司，以及保险公司开展产品，渠道或者商业模式上的合作。立足于不同的行业应用场景，例如，车载，日常办公，智能家居，交警等，给到实时分析和预警，并做好后续的服务推荐和管理，形成商业闭环。
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
以上所述仅是本申请的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种疲劳状态预警系统，其特征在于，包括：内置生理传感器的可穿戴设备，用户终端，与至少一个所述用户终端联网的云端服务器，以及连接所述云端服务器的后台监测和管理系统；
所述可穿戴设备用于输出实时检测的用户的生理检测数据；
所述用户终端用于接收所述生理检测数据，将所述生理检测数据上传至所述云端服务器，并在本地对该生理检测数据进行阈值判断，当所述生理检测数据超过设定阈值时进行预警提醒；
所述云端服务器用于调用预存的疲劳状态监测模型对所述生理检测数据进行数据分析得到疲劳状态量化信息，并将所述疲劳状态量化信息发送至后台监测和管理系统；
所述后台监测和管理系统用于将接收到的疲劳状态量化信息发送至该用户关联的所属机构进行监测，并将所述所属机构监测返回的疲劳状态预警信息通过所述云端服务器返回至对应的用户终端。
2.根据权利要求1所述的疲劳状态预警系统，其特征在于，所述后台监测和管理系统还用于将所述所属机构反馈的通知指示信息返回至对应的用户终端。
3.根据权利要求1所述的疲劳状态预警系统，其特征在于，还包括用于提供接口调用服务的服务接口；
所述云端服务器用于通过所述服务接口连接至所述后台监测和管理系统；
所述云端服务器用于将疲劳状态量化信息送至所述服务接口，并由所述服务接口处理后回传至后台监测和管理系统。
4.根据权利要求3所述的疲劳状态预警系统，其特征在于，所述服务接口还连接至少一个第三方检测系统；
所述云端服务器通过所述服务接口建立与任一第三方检测系统之间的通讯，将所述用户对应的生理检测数据发送至该任一第三方检测系统进行深度检测分析；并接收所述任一第三方检测系统返回的疲劳状态的深度检测分析结果。
5.根据权利要求4所述的疲劳状态预警系统，其特征在于，所述第三方检测系统包括生物检测服务系统和基因测序服务系统；
所述云端服务器接收所述生物检测服务系统和基因测序服务系统返回的生物检测分析结果和基因测序结果，并将所述生物检测分析结果和基因测序结果返回至所述用户终端。
6.根据权利要求4所述的疲劳状态预警系统，其特征在于，所述服务接口还连接至少一个第三方服务系统；
所述云端服务器通过所述服务接口建立与任一第三方服务系统之间的通讯，将所述用户对应的疲劳状态量化信息发送至该任一第三方服务系统进行服务推送分析；并接收所述任一第三方服务系统返回的推送服务信息返回至所述用户终端。
7.根据权利要求1所述的疲劳状态预警系统，其特征在于，所述生理检测数据包括皮肤电信号；
所述疲劳状态量化信息包括量化的疲劳指数、压力指数和/或焦虑指数。
8.根据权利要求1-7任一项所述的疲劳状态预警系统，其特征在于，所述疲劳状态监测模型通过以下方式获得：
利用可穿戴设备采集被试对象在设定情绪状态下的疲劳、压力和/或焦虑状态下的皮肤电信号，并获取被试对象对所述设定情绪状态的评估信息；其中，所述设定情绪状态包括的疲劳、压力和/或焦虑；
将所述设定情绪状态划分等级范围，根据实测信息和所述被试对象的评估信息确定所述被试对象所属等级范围；
利用机器学习模型建立皮肤电信号到各个等级范围之间的映射，获取所述机器学习模型输出的所述设定情绪状态的量化预测结果；
根据所述量化预测结果得到疲劳状态监测模型。
9.根据权利要求8所述的疲劳状态预警系统，其特征在于，所述根据所述量化预测结果得到疲劳状态监测模型的过程包括：
将所述量化预测结果反馈至被试对象，根据实测信息和所述被试对象的评估信息对所述量化预测结果进行二次评估，对机器学习模型输出的量化预测结果进行量化细化和修正，循环执行二次评估流程，直至机器学习模型输出的量化预测结果与实测信息和被试的评估信息一致时止，得到疲劳状态监测模型。
10.一种疲劳状态信息管理系统，其特征在于，包括如权利要求1-9任一项所述的疲劳状态预警系统；其中，所述后台监测和管理系统注册有至少一个用户；所述后台监测和管理系统还用于对各个用户的疲劳状态信息进行管理。
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