CN112365690A - 基于场景识别的智能穿戴设备及其预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及智能穿戴设备领域，具体涉及一种基于场景识别的智能穿戴设备及其预警方法，能够根据用户当前的行为场景对用户的姿态进行预警提示，极大地提高了其适应性，同时实现了对数据的实时记录。基于场景识别的智能穿戴设备，包括图像识别模块，雷达测量模块、数据传输模块以及控制模块，所述图像识别模块，雷达测量模块、数据传输模块分别与控制模块连接，控制模块用于将雷达测量模块测量的数据与对应场景中设置的标准数据进行对比，根据对比结果对用户姿态进行预警纠正。本发明适用于智能穿戴设备。
Description
技术领域
本发明涉及智能穿戴设备领域，具体涉及一种基于场景识别的智能穿戴设备及其预警方法。
背景技术
颈椎病是一种与年龄相关、以颈椎椎间盘退行性改变及其继发的相邻结构病理改变累及周围组织结构(神经、血管等)并出现与影像学改变相应的临床表现的疾病，主要表现有枕部、颈部、肩部疼痛等异常感觉，可伴有相应的压痛点；部分患者为神经根症状(手臂麻木、疼痛)；严重者出现典型的颈脊髓损害的表现，以四肢运动障碍、感觉及反射异常为主，可引起肢体瘫痪。随着我国人口老龄化速度的加快和现代社会生产生活方式(手机、电视、电脑等)的改变，颈椎病发病率呈逐年上升趋势，随之带来了沉重的社会和经济负担。同时，随着现代生活学习工作和娱乐活动方式改变，目前大量人群长时间伏案学习、工作，加之手机、电脑、电视等电子屏幕的使用大众化和普及，以及部分人群喜爱打麻将、电子游戏、葛优躺、卧床看电视，我国存在颈肩痛的亚健康人群随之增加，临床医学调查表明，几乎每个成年人一生都存在颈肩痛的症状，大量颈肩痛亚健康人群的存在，促使部分患者发展进展为颈椎病患者。随着我国人口老龄化速度的加快和现代社会生产生活方式的改变，颈椎病发病率呈逐年上升趋势，带来了沉重的社会和经济负担。
在2016年5月的Ophthalmology上，澳大利亚的Holden教授等发表了一项关于全球近视患病率趋势的大型meta分析。这项meta分析最终共纳入1995年到2015年的145项研究，覆盖了全球约210万名调查对象，并据此预测了2010年到2050年的全球近视患病率变化趋势。研究者将近视定义为＜-0.05D，高度近视定义为＜-5.00D。根据作者估计，在2000年，全球约14.06亿人口患有近视，约占全球总人口的22.9％，在2010年这一数字已增长至19.50亿，占总人口的28.3％。根据预测，在2020年，全球患有近视的人口将达到26.20亿，占总人口的34.0％，在2050年，全球患有近视的人口将达到47.58亿，占总人口的49.8％。研究者认为，目前近视患病率的迅速增长主要与环境因素相关，特别是生活方式改变引起的室外活动时间减少及近距离工作增加等。基因因素也起到一定作用，但是无法解释近年来近视发病的迅速增加。在所有环境因素中，东亚地区新加坡、韩国和中国等地的儿童及青少年主要受较大学习压力的影响；同时，近距离使用电子设备的因素也不可忽视。与户外活动时间相关的光线水平可能与眼轴增长相关。
在阅读看书的时候，身体尽量贴着椅背坐，背部挺直，头抬起平视书本，两手拿着书本的两边，平放在桌上，身体放松。书本的最佳角度是斜放在桌上，稍稍向前倾斜，与桌面的夹角大约是六十度左右，这样，眼睛看着是最舒服的。看书时，书本离眼睛的距离大纸在一尺左右，小朋友胳膊短尽量把胳膊伸直，这样可以保持较远的距离，预防近视发生。总体上，脖子不能往下弯，所以视线基本得水平，否则长时间颈椎屈曲状态下，颈椎间盘内应力是直立的3倍左右，颈后部肌群也处于高负荷状态，容易造成痉挛疲劳，最终容易造成颈椎曲度不良、颈椎变直、颈肩部疼痛、颈椎病等；同时，视线和书本基本要垂直。
在电脑办公的时候，如图1所示，显示器的高度要适宜，电脑显示屏的放置高度，屏幕中心应该低于眼睛注视水平10-20度的水平为最佳。注视角度比水平线低15度左右，人眼与电脑显示屏在70厘米左右的距离，可以减少视觉不适和肌肉骨骼不适，如颈部和背部酸痛等。
当前的智能穿戴设备，只能根据识别测量颈部的活动姿态来进行预警提示，从而让用户保持一个正确的姿态，但是这种技术手段过于单一，不能根据用户当前的行为场景对用户的姿态进行纠正，也不能对用户的姿态数据进行记录，并且对颈部姿态识别的准确度低，进而不能使用户保持正确的姿态，也就不能起到预防颈椎病与近视眼等疾病的作用。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于场景识别的智能穿戴设备及其预警方法，能够根据用户当前的行为场景对用户的姿态进行相应预警提示，极大地提高了其适应性，同时实现了对数据的实时记录，对设计开发智能穿戴设备提供了数据支持。
本发明采取如下技术方案实现上述目的，基于场景识别的智能穿戴设备，包括图像识别模块，雷达测量模块、数据传输模块以及控制模块，所述图像识别模块，雷达测量模块、数据传输模块分别与控制模块连接；
所述图像识别模块用于识别用户当前行为场景；
所述雷达测量模块用于测量当前行为场景中，用户视点到观察物之间的距离，观察物与用户视点之间的视野夹角，观察物中心点与用户水平视线之间的夹角；
所述控制模块用于将雷达测量模块测量的数据与对应场景中设置的标准数据进行对比；
所述数据传输模块用于将雷达测量模块测量的数据以及控制模块的对比结果发送至外部移动终端进行数据记录并根据对比结果进行预警。
进一步的是，所述用户当前行为场景包括：阅读写作以及电脑办公。
进一步的是，为了提高用户姿态识别的准确度，基于场景识别的智能穿戴设备还包括水平仪与重力球，水平仪与重力球分别与控制模块连接。
进一步的是，为了便于设备内部存储数据，基于场景识别的智能穿戴设备还包括数据储存模块，所述数据存储模块与控制模块连接。
进一步的是，为了实现对数据的灵活处理，基于场景识别的智能穿戴设备还包括移动终端，所述移动终端与数据传输模块无线连接。
进一步的是，为了便于在设备内部预警，基于场景识别的智能穿戴设备还包括预警模块，所述预警模块与控制模块连接。
进一步的是，为了提高设备的续航能力，基于场景识别的智能穿戴设备还包括电源模块，所述电源模块用于给整个设备供电。
基于场景识别的智能穿戴设备的预警方法，应用于上述所述的基于场景识别的智能穿戴设备，包括：
步骤(1)、图像识别模块识别用户当前行为场景；
步骤(2)、雷达测量模块测量当前行为场景中，用户视点到观察物之间的距离，观察物与用户视点之间的视野夹角，观察物中心点与用户水平视线之间的夹角；
步骤(3)、控制模块将雷达测量模块测量的数据与对应场景中设置的标准数据进行对比，并通过数据传输模块将雷达测量模块测量的数据以及对比结果发送至外部移动终端进行数据记录并根据对比结果进行预警。
进一步的是，在移动终端中的操作还包括：对预警条件的设置、对用户姿态行为数据的记录以及查询。
本发明通过图像识别模块识别用户当前的行为场景，再利用雷达测量模块测量用户在当前场景中的距离数据以及角度数据，通过精确数据的测量，再加上水平仪与重力球的作用，进一步提高了姿态识别的准确度，然后将测量的数据与当前场景中设定的标准数据进行对比，根据对比结果来进行姿态预警，极大地提高了识别姿态预警的适应性，同时将数据储存在数据存储模块或者移动终端，实现了对数据的实时记录，对设计开发智能穿戴设备提供了数据支持。在移动终端能够对数据进行查阅，对预警条件进行进一步设置，极大地提高了其灵活性。
附图说明
图1是用户在电脑办公场景下坐姿示意图。
图2是本发明基于场景识别的智能穿戴设备的一种实施例结构框图。
图3是本发明涉及的三天线法测角的原理示意图。
图4是本发明涉及的最大信号法测角的原理示意图。
图5是本发明涉及的等信号法侧角的原理示意图。
具体实施方式
本发明基于场景识别的智能穿戴设备，其一种实施例结构框图如图2，包括图像识别模块、雷达测量模块、数据传输模块、数据存储模块、水平仪及重力球、电源模块以及控制模块，所述图像识别模块、雷达测量模块、数据传输模块、数据存储模块、水平仪及重力球以及电源模块分别与控制模块连接；
所述图像识别模块用于识别用户当前行为场景，首先对获取的图像进行预处理，应用中值滤波器消除图像噪声干扰；然后引入注意力机制和支持向量机(SVM)，采用分层策略对图像的前景和背景进行区分。应用融合边缘结构相似度(RCNN)的区域合并方法，实现对反映前景图像行为区域的有效提取。最后，后应用卷积神经网络，自主学习图像行为区域特征，并输入到SVM支持向量机分类器，实现人体行为场景的智能识别；
所述雷达测量模块用于测量当前行为场景中，用户视点到观察物之间的距离，观察物与用户视点之间的视野夹角，观察物中心点与用户水平视线之间的夹角；
所述控制模块用于将雷达测量模块测量的数据与对应场景中设置的标准数据进行对比；
所述数据传输模块用于将雷达测量模块测量的数据以及控制模块的对比结果发送至外部移动终端进行数据记录并根据对比结果进行预警。
其中水平仪与重力球将采集的数据发送给控制模块，控制模块能够对数据进行分析，识别出当前部位屈曲程度，用于辅助雷达测量模块，提高用户姿态识别的准确度。
其中雷达模块中的雷达天线对于不同方向到达的电磁波具有不同的振幅和相位的相应，在利用雷达模块测角时，主要通过相位法即利用相位相应测角以及振幅法即利用振幅相应进行测角。
为了提高测角的精度，可采用三天线法进行测角，其原理示意图如图3,
及
为相位计，d12为两相邻雷达接收机间距，d13为间隔一个雷达接收机的两雷达接收机的间距，其中
因此
例如在实际计算中，采用三天线法进行测角，已知d13/d12＝6，若相位计
的结构误差
是相位计
的结构误差
的两倍，二者的测角精度之比为Δθ13/Δθ12，根据测角原理，
得：
振幅法测角，其原理利用天线收到的回波信号幅度来做角度测量，幅度变化规律取决于天线方向图以及天线的扫描方式，主要采用最大信号法以及等信号法。
如图4，为最大信号法测角的原理示意图，天线扫描过程中收到最强回波时，天线所指的方向为回波方向，优点为，灵敏度高，能充分利用信号能量；缺点是，精度差，为20％θ0.5，不能判别误差方向。
如图5，为等信号法侧角的原理示意图，利用两个相同且部分重叠的波束，当目标位于两波束交叠轴处时，两波束收到的回波信号相等，交叠轴方向即为目标方向。实现方法，同时波瓣法以及顺序波瓣法。采用等信号法，特点是精度高(能够提高一个数量级)，可判别目标偏离方向和大小；缺点是结构复杂，灵敏度有损失。
为了便于在设备内部预警，基于场景识别的智能穿戴设备还包括预警模块，所述预警模块与控制模块连接，控制模块根据数据对比结果，控制预警模块进行预警，例如，预警模块可以选用振动马达，在用户姿态不正确的情况下，通过振动的方式进行预警提示。
本发明基于场景识别的智能穿戴设备的预警方法，应用于上述所述的基于场景识别的智能穿戴设备，包括以下步骤：
步骤(1)、图像识别模块识别用户当前行为场景；
步骤(2)、雷达测量模块测量当前行为场景中，用户视点到观察物之间的距离，观察物与用户视点之间的视野夹角，观察物中心点与用户水平视线之间的夹角；
步骤(3)、控制模块将雷达测量模块测量的数据与对应场景中设置的标准数据进行对比，并通过数据传输模块将雷达测量模块测量的数据以及对比结果发送至外部移动终端进行数据记录并根据对比结果进行预警。
其中在移动终端中，还可以对预警条件进行设置，根据个人情况不同，设置适合自己的姿态预警条件，还可以对用户姿态行为数据进行记录，便于查阅。
在具体预警选择上，可以选择设备上的预警模块进行预警提示，也可以选择在移动终端，比如APP上进行预警提示。
综上所述，本发明能够能够根据用户当前的行为场景对用户的姿态进行预警提示，极大地提高了识别用户当前姿态的准确性的同时，实现了对数据的实时记录，对设计开发智能穿戴设备提供了数据支持。
Claims (9)
1.基于场景识别的智能穿戴设备，其特征在于，包括图像识别模块，雷达测量模块、数据传输模块以及控制模块，所述图像识别模块，雷达测量模块、数据传输模块分别与控制模块连接；
所述图像识别模块用于识别用户当前行为场景；
所述雷达测量模块用于测量当前行为场景中，用户视点到观察物之间的距离，观察物与用户视点之间的视野夹角，观察物中心点与用户水平视线之间的夹角；
所述控制模块用于将雷达测量模块测量的数据与对应场景中设置的标准数据进行对比；
所述数据传输模块用于将雷达测量模块测量的数据以及控制模块的对比结果发送至外部移动终端进行数据记录并根据对比结果进行预警。
2.根据权利要求1所述的基于场景识别的智能穿戴设备，其特征在于，所述用户当前行为场景包括：阅读写作以及电脑办公。
3.根据权利要求1所述的基于场景识别的智能穿戴设备，其特征在于，还包括水平仪与重力球，水平仪与重力球分别与控制模块连接。
4.根据权利要求1所述的基于场景识别的智能穿戴设备，其特征在于，还包括数据储存模块，所述数据存储模块与控制模块连接。
5.根据权利要求1所述的基于场景识别的智能穿戴设备，其特征在于，还包括移动终端，所述移动终端与数据传输模块无线连接。
6.根据权利要求1所述的基于场景识别的智能穿戴设备，其特征在于，还包括预警模块，所述预警模块与控制模块连接。
7.根据权利要求1所述的基于场景识别的智能穿戴设备，其特征在于，还包括电源模块，所述电源模块用于给整个设备供电。
8.基于场景识别的智能穿戴设备的预警方法，应用于如权利要求1-7任意一项所述的基于场景识别的智能穿戴设备，其特征在于，包括：
步骤(1)、图像识别模块识别用户当前行为场景；
步骤(2)、雷达测量模块测量当前行为场景中，用户视点到观察物之间的距离，观察物与用户视点之间的视野夹角，观察物中心点与用户水平视线之间的夹角；
步骤(3)、控制模块将雷达测量模块测量的数据与对应场景中设置的标准数据进行对比，并通过数据传输模块将雷达测量模块测量的数据以及对比结果发送至外部移动终端进行数据记录并根据对比结果进行预警。
9.根据权利要求8所述的基于场景识别的智能穿戴设备的预警方法，其特征在于，在移动终端中的操作还包括：对预警条件的设置、对用户姿态行为数据的记录以及查询。
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