CN112947764A - 一种用于舒缓情绪的情景匹配方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种用于舒缓情绪的情景匹配方法及装置，其中，该方法包括：获取目标对象的初始体征数据和基础信息；根据初始体征数据和基础信息确定目标对象的初始情绪特征；根据目标对象的初始情绪特征确定第一目标情景，控制目标对象佩戴的情景展示设备展示第一目标情景。由于体征数据可以客观地反映个体的情绪状态，且不同年龄段、不同性别的个体之间存在差异，对于不同的个体，处于同一情绪下时会表现出不同的体征数据，因此本发明根据目标对象的初始体征数据和基础信息确定的目标对象的初始情绪特征更客观准确，从而根据初始情绪特征确定的第一目标情景能够更有效地对缓解目标对象的情绪。

Description

一种用于舒缓情绪的情景匹配方法及装置

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，一种用于舒缓情绪的情景匹配方法及装置。

背景技术

儿童麻醉操作带有一定的强迫性，尤其在吸入麻醉诱导时，会给少儿群体造成一定的心理影响，使儿童产生恐惧、哭闹、挣扎等不良反应，因而不易被患儿接收，同时给患儿的家属造成不同程度的心理负担。面对上述问题，目前主要采用如下几种方法缓解儿童的情绪：1、在罩体面部接触一侧设计“奶嘴”式的安抚咬嘴，或利用罩体的插孔放置探入式的诱导糖果，如棒棒糖等，主要通过满足儿童贪食的心理需求来达到分散注意力的效果；2、通过麻醉药腔体添加甜味剂等诱导剂，缓解儿童的焦虑与恐惧心理；3、通过改变罩体外观及形状设计，主要采用儿童易于接受的卡通形象或动物头像，将麻醉剂输送器连接头设置在卡通形象或动物头像的口或鼻处，利用可爱的外观设计来降低儿童的抗拒心理；4、通过在罩体之间设计一些额外的功能设置，用以吸引分散儿童的注意力，如增加音乐播放器、在中空位置添加动漫卡片，甚至增加一些闪光彩灯等等，主要是通过发出一些愉悦的声音，图像来吸引儿童的注意力，以达到减轻抗拒的效果。

但是，上述通过上述几种对队儿童的情绪进行舒缓均存在一定的缺陷：方式1中“奶嘴”式安抚咬嘴及探入棒棒糖等的设计受众群体较小，达到一定年龄大小后，则儿童的接受程度低，且棒棒糖等入口安抚形式与术间无菌环境不符，术后也不利于呼吸面罩的消毒再使用，易造成术间污染及医疗器具资源的浪费等问题；方式2的添加甜味剂等方式安抚效果较低，且额外加入了其他化学药剂物的吸收，增加儿童身体的代谢负担；方式3的安抚形式较单一，对于儿童难以达到普适性，因为儿童对于卡通形象及动植物等的喜好各具特色，很难达成喜好的统一，因而增加了外观设计的难度；方式4的安抚效果较被动，动漫图片及相关音乐的选择同样复杂且具有难度，单纯的闪光灯如果配置不当，可能适得其反，反而不利于儿童患者的情绪稳定。

综上，现有方法中舒缓情绪的方法普适性较差，且难以有效舒缓用户的情绪。

发明内容

因此，本发明要解决的技术问题在于克服现有技术中的舒缓情绪的方法的普适性较差且难以有效舒缓用户情绪的缺陷，从而提供一种用于舒缓情绪的情景匹配方法及装置。

本发明第一方面提供了一种用于舒缓情绪的情景匹配方法，包括：获取目标对象的初始体征数据和基础信息；根据初始体征数据和基础信息确定目标对象的初始情绪特征；根据目标对象的初始情绪特征确定第一目标情景，控制目标对象佩戴的情景展示设备展示第一目标情景。

可选地，在本发明提供的用于舒缓情绪的情景匹配方法中，根据目标对象的初始情绪特征确定第一目标情景，包括：根据预设时间段内各时刻下目标对象的初始情绪特征构建目标对象的初始情绪曲线；将预设情景库中与目标对象的初始情绪曲线相似度最高的预存情绪曲线对应的情景确定为第一目标情景。

可选地，本发明提供的用于舒缓情绪的情景匹配方法还包括：获取语音调节指令，根据语音调节指令确定第一目标情景的第一播放特征，控制目标对象佩戴的情景展示设备按照第一播放特征展示第一目标情景。

可选地，本发明提供的用于舒缓情绪的情景匹配方法还包括：获取语音切换指令，根据语音切换指令确定第二目标情景，控制目标对象佩戴的情景展示设备展示第二目标情景。

可选地，本发明提供的用于舒缓情绪的情景匹配方法还包括：获取目标对象的实时体征数据；根据目标对象的实时体征数据和基础信息确定目标对象的实时情绪特征；若实时情绪特征与前一周期的情绪特征不同，根据实时情绪特征和前一周期的情绪特征确定附加情景，控制目标对象佩戴的情景展示设备同时展示第三目标情景和附加情景，第三目标情景与前一周期的情绪特征相对应。

可选地，本发明提供的用于舒缓情绪的情景匹配方法还包括：若实时情绪特征与前一周期的情绪特征不同，根据实时情绪特征和前一周期的情绪特征确定第三目标情景的第二播放特征，控制目标对象佩戴的情景展示设备按照第二播放特征展示第三目标情景。

可选地，在本发明提供的用于舒缓情绪的情景匹配方法中，根据初始体征数据和基础信息确定目标对象的初始情绪特征，包括：将初始体征数据和基础信息输入至预设的“体征—情绪”预测判断模型中；通过“体征—情绪”预测判断模型确定目标对象的初始情绪特征。

可选地，在本发明提供的用于舒缓情绪的情景匹配方法中，通过如下步骤建立预设的“体征—情绪”预测判断模型：获取训练体征数据和训练基础信息，根据训练体征数据和训练基础信息形成数据集；对数据集进行标准化处理，得到标准化数据集；对标准化数据集进行数据标注，形成训练集，训练集中包括标准化数据集，以及与标准化数据集对应的训练情绪特征；运用预设的自然语言处理方法，根据训练集进行建模，得到初始“体征—情绪”预测判断模型；若初始“体征—情绪”预测判断模型的准确率大于预设阈值，将初始“体征—情绪”预测判断模型确定为预设的“体征—情绪”预测判断模型。

本发明第二方面提供了一种用于舒缓情绪的情景匹配装置，包括：信息采集模块，用于获取目标对象的初始体征数据和基础信息；初始情绪特征确定模块，用于根据初始体征数据和基础信息确定目标对象的初始情绪特征；第一目标场景确定模块，用于根据目标对象的初始情绪特征确定第一目标情景，控制目标对象佩戴的情景展示设备展示第一目标情景。

本发明第三方面提供了一种计算机设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，从而执行如本发明第一方面提供的用于舒缓情绪的情景匹配方法。

本发明第四方面提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使计算机执行如本发明第一方面提供的用于舒缓情绪的情景匹配方法。

本发明技术方案，具有如下优点：

本发明提供的用于舒缓情绪的情景匹配方法及装置，在确定目标对象的初始体征数据和基础信息后，先根据初始体征数据和基础信息确定目标对象的初始情绪特征，由于体征数据可以客观地反映个体的情绪状态，且不同年龄段、不同性别的个体之间存在差异，对于不同的个体，处于同一情绪下时会表现出不同的体征数据，因此本发明根据目标对象的初始体征数据和基础信息确定的目标对象的初始情绪特征更客观准确，在确定目标对象的初始情绪特征后，根据目标对象的初始情绪特征确定第一目标场景，并控制目标对象佩戴的情景展示设备展示第一目标情景，由于初始情绪特征可以客观地反映目标对象的情绪，因此根据初始情绪特征确定的第一目标情景能够更有效地对缓解目标对象的情绪。综上，本发明适用于不同的目标对象，并且可以更有效地实现对目标对象情绪的缓解，并且，本发明提出的情景沉浸式情绪舒缓方法不会对目标对象的身体健康产生影响。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的用于舒缓情绪的情景匹配方法的一个具体示例的流程图；

图2为本发明实施例提供的建立预设的“体征—情绪”预测判断模型的一个具体示例的流程图；

图3为本发明实施例提供的用于舒缓情绪的情景匹配方法的一个具体示例的流程图；

图4为本发明实施例提供的用于舒缓情绪的情景匹配方法的一个具体示例的流程图；

图5为本发明实施例提供的用于舒缓情绪的情景匹配方法的一个具体示例的流程图；

图6为本发明实施例提供的用于舒缓情绪的情景匹配方法的一个具体示例的流程图；

图7为本发明实施例提供的用于舒缓情绪的情景匹配装置的一个具体示例的原理框图；

图8为本发明实施例提供的计算机设备的一个具体示例的原理框图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。

本发明实施例提供了一种用于舒缓情绪的情景匹配方法，如图1所示，包括：

步骤S10：获取目标对象的初始体征数据和基础信息。

在一可选实施例中，目标对象的基础信息包括目标对象的年龄、性别等信息，目标对象的初始体征数据包括目标对象在初始时间段内的呼吸频率、呼吸深浅强度、瞳孔大小、皮肤排汗量、皮肤导电率、脉搏心率等可以表征目标对象情绪的数据。

目标对象的初始体征数据可以通过相关方法获取，示例性地，可以通过流量计等传感设备获取目标对象的呼吸频率；可以通过微型语音拾音器等传感设备获取目标对象的呼吸深浅强度；可以通过图像采集设备获取目标对象的通孔大小；可以通过皮肤传感器获取皮肤排汗量和皮肤导电率；可以通过入耳式PPG耳机获取目标对象的脉搏心率。

步骤S20：根据初始体征数据和基础信息确定目标对象的初始情绪特征。

在一可选实施例中，可以将目标对象的初始体征数据和基础信息输入预设的“体征—情绪”预测判断模型中，预测得到目标对象的初始情绪特征。

步骤S30：根据目标对象的初始情绪特征确定第一目标情景，控制目标对象佩戴的情景展示设备展示第一目标情景。目标对象佩戴的情景展示设备可以为VR设备。

在一可选实施例中，可以为不同的情绪指定不同的场景，当目标对象具有不同的情绪时，在目标对象佩戴的情景展示设备中展示与该情绪相对应的场景，通过该场景来缓解目标对象的情绪。

在一可选实施例中，情景展示设备中展示的情景可以包括如下几类：环境柔美的场景、环境比较温馨的场景、画面感比较甜美的场景等，不同类型的情景用于缓解不同的情绪，例如，若目标对象情绪比较激动，推荐匹配环境柔美的场景；若患者情绪比较恐惧，推荐匹配环境比较温馨的场景；若患者情绪比较奔溃，推荐匹配画面感比较甜美的场景。

在一可选实施例中，每一类情景下兼具几小类具体场景，比如，环境柔美的场景下，可以兼具游玩型，运动型，探索性，休闲型等，示例性地，柔美游玩型，可以为花园游玩场景，通过在柔美秀丽的花园中游玩来消除目标对象的激动的心情；柔美运动型，可以为在风景秀丽的公园中观看跑步比赛等。

在一可选实施例中，可以为不同的场景赋予唯一的编号，在控制目标对象佩戴的情景展示设备展示相应场景后，将该场景的编号输出，便于其他用户了解当前目标对象处于什么场景中。

本发明实施例提供的用于舒缓情绪的情景匹配方法，在确定目标对象的初始体征数据和基础信息后，先根据初始体征数据和基础信息确定目标对象的初始情绪特征，由于体征数据可以客观地反映个体的情绪状态，且不同年龄段、不同性别的个体之间存在差异，对于不同的个体，处于同一情绪下时会表现出不同的体征数据，因此本发明实施例中根据目标对象的初始体征数据和基础信息确定的目标对象的初始情绪特征更客观准确，在确定目标对象的初始情绪特征后，根据目标对象的初始情绪特征确定第一目标场景，并控制目标对象佩戴的情景展示设备展示第一目标情景，由于初始情绪特征可以客观地反映目标对象的情绪，因此根据初始情绪特征确定的第一目标情景能够更有效地对缓解目标对象的情绪。综上，本发明实施例适用于不同的目标对象，并且可以更有效地实现对目标对象情绪的缓解，并且，本发明实施例提出的情景沉浸式情绪舒缓方法不会对目标对象的身体健康产生影响。

在一可选实施例中，上述步骤S20具体包括：

首先，将初始体征数据和基础信息输入至预设的“体征—情绪”预测判断模型中。

其次，通过“体征—情绪”预测判断模型确定目标对象的初始情绪特征。

在一可选实施例中，如图2所示，通过如下步骤建立预设的“体征—情绪”预测判断模型：

步骤S21：获取训练体征数据和训练基础信息，根据训练体征数据和训练基础信息形成数据集。

在一可选实施例中，训练体征数据包括多个目标对象的呼吸频率、呼吸深浅强度、瞳孔大小、脉搏心率及皮肤排汗情况及皮肤导电率等，训练基础信息包括各目标对象的年龄、性别等。

训练体征数据和训练基础信息通过可以通过多种方式获取，作为示例，以下提供两种获取方式：

方式一：根据医院的临床积累病历信息，抽取目标对象的呼吸频率、呼吸深浅强度、瞳孔大小、脉搏心率及皮肤排汗情况及皮肤导电率等数据信息作为训练体征数据，与上述训练体征数据相对应的目标对象的基础信息为训练基础信息；

方式二：根据使用本发明实施例提供的用于舒缓情绪的情景匹配方法的设备获取目标对象的呼吸频率、呼吸深浅强度、瞳孔大小、脉搏心率及皮肤排汗情况及皮肤导电率等数据信息作为训练体征数据，与上述训练体征数据相对应的目标对象的基础信息为训练基础信息。

通过不同的方式采集训练体征数据和训练基础信息，可以使得训练得到的“体征—情绪”预测判断模型适用于更多的场景。

步骤S22：对数据集进行标准化处理，得到标准化数据集。

在一可选实施例中，可以运用基于语言模型的提取方法(LMA)、融合TextRank与主题聚类的方法、结合文本摘要关键词提取方法等处理方式，获取标准化数据集。

步骤S23：对标准化数据集进行数据标注，形成训练集，训练集中包括标准化数据集，以及与标准化数据集对应的训练情绪特征。

在一可选实施例中，对标准化数据集进行数据标注，实际是为标准化数据集标注对应的训练情绪特征，训练情绪特征可以为“紧张”、“激动”、“害怕”等。在具体实施例中，可以依据使用本发明实施例提供的用于舒缓情绪的情景匹配方法的设备监测时的临床经验及相关病历的记录信息，进行数据标注。

步骤S24：运用预设的自然语言处理方法，根据训练集进行建模，得到初始“体征—情绪”预测判断模型。

在一可选实施例中，在运用预设的自然语言处理方法建模前，还需采用Word2Vec模型对训练集进行向量化表示，运用预设的自然语言处理方法建模，根据向量化表示后的训练集进行建模。

在一可选实施例中，预设的自然语言处理方法可以为逻辑回归(LogisticRegression，LR)、支持向量机(Support Vector Machine，SVM)、朴素贝叶斯(Naive Bayes，NB)及决策树(Decision Tree，DT)等算法。

判断初始“体征—情绪”预测判断模型的准确率是否大于预设阈值，若大于预设阈值，执行步骤S25，若不大于预设阈值，返回上述步骤S21重新建模，在重新建模过程中，可以扩大数据集数量范围，并对模型参数在一定范围内调参，直至最终构建的模型的准确率落大于预设阈值。

步骤S25：将初始“体征—情绪”预测判断模型确定为预设的“体征—情绪”预测判断模型。

预设阈值可以根据实际需求进行调整，例如，可以设置为80％、85％等。

在一可选实施例中，在执行上述步骤S23对标准化数据集进行数据标注后，可以将标注后的数据按一定比例进行划分，分为训练集和测试集，在判断初始“体征—情绪”预测判断模型的准确率是否大于预设阈值时，可以将测试集中的数据输入至初始“体征—情绪”预测判断模型中，将初始“体征—情绪”预测判断模型得到的预估情绪状态与标注信息比对，得出模型的准确率。

在一可选实施例中，上述步骤S30中，根据目标对象的初始情绪特征确定第一目标情景具体包括如下步骤：

首先，根据预设时间段内各时刻下目标对象的初始情绪特征构建目标对象的初始情绪曲线。

在一可选实施例中，预设时间段的时长可根据实际需求进行调整，例如，可以设置为30秒、一分钟等，在预设时间段内，按照一定频率采集目标对象在各时刻下的初始体征数据，然后分别根据各时刻下的初始体征数据预测得到各时刻下的初始情绪特征，再根据各时刻下的初始情绪特征拟合得到目标对象的初始情绪曲线。需要说明的是，目标对象在预设时间段内各时刻下的体征数据都为初始体征数据，初始体征数据并不特指预设时间段内的第一时刻下的体征数据，同理，目标对象在预设时间段内各时刻下的情绪特征都为初始情绪特征，初始情绪特征并不特指预设时间段内的第一时刻下的情绪特征。

然后，将预设情景库中与目标对象的初始情绪曲线相似度最高的预存情绪曲线对应的情景确定为第一目标情景。

在实际应用中，可能会因为目标对象体征数据的突变或体征数据采集错误等导致预测的情绪与目标对象的实际情绪相差较大，进一步导致根据预测得到的情绪特征确定的第一目标情景无法有效缓解目标对象的情绪。为了避免这一问题，本发明实施例中根据预设时间段内不同时刻的初始情绪特征构建初始情绪曲线，然后根据初始情绪曲线确定第一目标情景，即使某一时刻下预测得到的初始情绪特征存在较大偏差，但是只要其他时刻下预测到的初始情绪特征偏差较小，初始情绪曲线依然可以准确表示目标对象的真实情绪，因此本发明实施例提供的用于舒缓情绪的情景匹配方法容错率较高，更容易准确确定能够对目标对象的情绪进行有效缓解的第一目标情景。

在一可选实施例中，如图3所示，本发明实施例提供的用于舒缓情绪的情景匹配方法还包括：

步骤S40：获取语音调节指令，根据语音调节指令确定第一目标情景的第一播放特征，控制目标对象佩戴的情景展示设备按照第一播放特征展示第一目标情景。

在一可选实施例中，在获取语音调节指令后，可以对语音调节指令进行语音文字处理从而得到第一目标情景的第一播放特征，其中，第一播放特征可以为第一目标情景的画面柔和度、播放速度等，若语音调节指令中包含“慢一点”、“柔和画面”等关键字，即可得到第一播放特征，然后控制情景展示设备按照第一播放特征展示第一目标情景，从而实现对目标对象情绪的进一步抚慰。

在一可选实施例中，如图4所示，本发明实施例提供的用于舒缓情绪的情景匹配方法还包括：

步骤S50：获取语音切换指令，根据语音切换指令确定第二目标情景，控制目标对象佩戴的情景展示设备展示第二目标情景。

如上述步骤S30中记载，情景展示设备中展示的情景可以包括几个大类，每一个大类下兼具几小类具体场景，因此，在一可选实施例中，通过语音切换指令可以切换到同一大类中的不同小类具体场景，也可以切换到其他大类中的小类具体场景。

在一可选实施例中，当根据语音切换指令确定的情景与根据目标对象的体征数据和基础信息确定的情景不同时，优先控制情景展示设备展示根据语音切换指令确定的情景。

在一可选实施例中，如图5所示，本发明实施例提供的用于舒缓情绪的情景匹配方法还包括：

步骤S60：获取目标对象的实时体征数据，由于目标对象的情绪在不断变化，因此，在根据目标对象的初始情绪特征得到第一目标情景后，仍然需要实时监测目标对象的实时体征数据，及时对第一目标情景进行调整，从而持续性地对目标对象的情绪进行调节。

步骤S70：根据目标对象的实时体征数据和基础信息确定目标对象的实时情绪特征，判断实时情绪特征与前一周期的情绪特征是否相同，若不同，执行步骤S80，若相同，返回步骤S60，继续检测目标对象的实施体征数据。

在一可选实施例中，实时情绪特征可以是不同时刻下的情绪构建的实时情绪曲线。

步骤S80：根据实时情绪特征和前一周期的情绪特征确定附加情景，控制目标对象佩戴的情景展示设备同时展示第三目标情景和附加情景，第三目标情景与前一周期的情绪特征相对应。

在一可选实施例中，若实时情绪特征相较于前一周期的情绪特征更为不稳定，或更为紧张时，可以确定附加情绪为“微风习习”、“水面荡漾波纹”等缓解紧张情绪的画面，在情景展示设备中同时展示附加情景，实现了对第三目标情景的闭环式反馈调节，更有利于舒缓目标对象的情绪。

在一可选实施例中，如图6所示，本发明实施例提供的用于舒缓情绪的情景匹配方法中，在执行上述步骤S70后，若判断实时情绪特征与前一周期的情绪特征不相同，则除执行上述步骤S80外，还可以执行步骤S90。

步骤S90：根据实时情绪特征和前一周期的情绪特征确定第三目标情景的第二播放特征，控制目标对象佩戴的情景展示设备按照第二播放特征展示第三目标情景。

第三目标情景的第二播放特征可以为第三目标情景的画面柔和度，播放快慢等，通过调节第三目标场景的画面柔和度、播放快慢等，可以调节目标对象的情绪。

当实时情绪特征与前一周期的情绪特征不相同时，可以选择步骤S80和步骤S90中的任一方法调节情景展示设备所展示的画面，也可以同时执行步骤S80和步骤S90。

需要说明的是，执行上述步骤S80和步骤S90的目的都是为了对目标对象的情绪进行进一步的舒缓，因此，若实时情绪特征与上一周期的情绪特征不同，但是实时情绪特征相较于上一周期的情绪特征更为缓和时，无需执行步骤S80和步骤S90。

本发明实施例提供的用于舒缓情绪的情景匹配方法，会周期性地检测目标对象的实时情绪特征，当目标对象的实时情绪特征与上一周期的情绪特征不同时，对与上一周期的情绪特征相对应的第三目标情景进行调整，从而对目标对象的情绪实现进一步的舒缓。在本发明实施例提供的方法中，在检测到目标对象的实时情绪特征与上一周期的情绪特征不同时，会选择在第三目标情景的基础上加入附加情景，或，对第三目标情景的播放特征进行调整的方法进一步舒缓目标对象的情绪，相较于直接更换其他目标情景，本发明实施例提供的方法不会对目标对象的情绪产生新的刺激，舒缓过程更温和。

在一具体实施例中，本发明实施例提供的用于舒缓情绪的情景匹配方法可以用于麻醉辅助设备，其中，麻醉辅助设备包括VR主体设备、数据采集装置、呼吸罩体、处理器，其中，数据采集装置用于获取目标对象的体征数据和基础信息，并发送至处理器，处理器执行上述任一实施例中提供的用于舒缓情绪的情景匹配方法，确定目标情景，并控制VR主体设备展示目标情景。

数据采集设备可以包括安装在导管中的流量计、微型语音拾音器等传感器设备，导管与呼吸罩体连接，用于采集目标对象的呼吸频率、呼吸深浅强度等数据信息；

数据采集设备还可以包括安装在VR主体设备旁边的摄像机，用于获取目标对象的瞳孔大小；

数据采集设备还可以包括安装在呼吸罩体内部的皮肤传感器，用于监测目标对象的皮肤排汗情况及皮肤导电率；

数据采集设备还可以包括入耳式PPG耳机，用于获取目标对象的脉搏心率等信息。

为了便于麻醉辅助设备在使用后能够进行有效的拆装及清洗，保证VR主体设备循环使用的可持续性，本发明实施例中VR主体设备与呼吸罩体之间采用固定带进行可拆卸式连接，选用“四头带”固定呼吸面罩，四头带可调节的夹持适配范围能够提高呼吸面罩的适配性，从而增加呼吸麻醉的气密性，降低了对麻醉医生等医护人员的医疗伤害，而且保证了呼吸面罩易于拆卸消毒，方便多次使用，有效地降低了医疗成本。

本发明实施例还提供了一种用于舒缓情绪的情景匹配装置，如图7所示，包括：

信息采集模块10，用于获取目标对象的初始体征数据和基础信息，详细内容参见上述实施例中对步骤S10的描述，在此不再赘述。

初始情绪特征确定模块20，用于根据初始体征数据和基础信息确定目标对象的初始情绪特征，详细内容参见上述实施例中对步骤S20的描述，在此不再赘述。

第一目标场景确定模块30，用于根据目标对象的初始情绪特征确定第一目标情景，控制目标对象佩戴的情景展示设备展示第一目标情景，详细内容参见上述实施例中对步骤S30的描述，在此不再赘述。

本发明实施例提供的用于舒缓情绪的情景匹配装置，在确定目标对象的初始体征数据和基础信息后，先根据初始体征数据和基础信息确定目标对象的初始情绪特征，由于体征数据可以客观地反映个体的情绪状态，且不同年龄段、不同性别的个体之间存在差异，对于不同的个体，处于同一情绪下时会表现出不同的体征数据，因此本发明实施例中根据目标对象的初始体征数据和基础信息确定的目标对象的初始情绪特征更客观准确，在确定目标对象的初始情绪特征后，根据目标对象的初始情绪特征确定第一目标场景，并控制目标对象佩戴的情景展示设备展示第一目标情景，由于初始情绪特征可以客观地反映目标对象的情绪，因此根据初始情绪特征确定的第一目标情景能够更有效地对缓解目标对象的情绪。综上，本发明实施例适用于不同的目标对象，并且可以更有效地实现对目标对象情绪的缓解，并且，本发明实施例提出的情景沉浸式情绪舒缓方法不会对目标对象的身体健康产生影响。

本发明还实施例还提供了一种计算机设备，如图8所示，该计算机设备主要包括一个或多个处理器41以及存储器42，图8中以一个处理器41为例。

该计算机设备还可以包括：输入装置43和输出装置44。

处理器41、存储器42、输入装置43和输出装置44可以通过总线或者其他方式连接，图8中以通过总线连接为例。

处理器41可以为中央处理器(Central Processing Unit，CPU)。处理器41还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。存储器42可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据用于舒缓情绪的情景匹配装置的使用所创建的数据等。此外，存储器42可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器42可选包括相对于处理器41远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至用于舒缓情绪的情景匹配装置。输入装置43可接收用户输入的计算请求(或其他数字或字符信息)，以及产生与用于舒缓情绪的情景匹配装置有关的键信号输入。输出装置44可包括显示屏等显示设备，用以输出计算结果。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储计算机指令，计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的用于舒缓情绪的情景匹配方法。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)、随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard Disk Drive，缩写：HDD)或固态硬盘(Solid-StateDrive，SSD)等；存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。

显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (11)

1.一种用于舒缓情绪的情景匹配方法，其特征在于，包括：

获取目标对象的初始体征数据和基础信息；

根据所述初始体征数据和基础信息确定所述目标对象的初始情绪特征；

根据所述目标对象的初始情绪特征确定第一目标情景，控制目标对象佩戴的情景展示设备展示所述第一目标情景。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标对象的初始情绪特征确定第一目标情景，包括：

根据预设时间段内各时刻下目标对象的初始情绪特征构建目标对象的初始情绪曲线；

将预设情景库中与所述目标对象的初始情绪曲线相似度最高的预存情绪曲线对应的情景确定为所述第一目标情景。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取语音调节指令，根据所述语音调节指令确定所述第一目标情景的第一播放特征，控制目标对象佩戴的情景展示设备按照所述第一播放特征展示所述第一目标情景。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取语音切换指令，根据所述语音切换指令确定第二目标情景，控制目标对象佩戴的情景展示设备展示所述第二目标情景。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取所述目标对象的实时体征数据；

根据所述目标对象的实时体征数据和所述基础信息确定所述目标对象的实时情绪特征；

若所述实时情绪特征与前一周期的情绪特征不同，根据所述实时情绪特征和所述前一周期的情绪特征确定附加情景，控制所述目标对象佩戴的情景展示设备同时展示第三目标情景和所述附加情景，所述第三目标情景与所述前一周期的情绪特征相对应。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：

若所述实时情绪特征与所述前一周期的情绪特征不同，根据所述实时情绪特征和所述前一周期的情绪特征确定所述第三目标情景的第二播放特征，控制目标对象佩戴的情景展示设备按照所述第二播放特征展示所述第三目标情景。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，根据所述初始体征数据和基础信息确定所述目标对象的初始情绪特征，包括：

将所述初始体征数据和基础信息输入至预设的“体征—情绪”预测判断模型中；

通过所述“体征—情绪”预测判断模型确定所述目标对象的初始情绪特征。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，通过如下步骤建立所述预设的“体征—情绪”预测判断模型：

获取训练体征数据和训练基础信息，根据所述训练体征数据和训练基础信息形成数据集；

对所述数据集进行标准化处理，得到标准化数据集；

对所述标准化数据集进行数据标注，形成训练集，所述训练集中包括标准化数据集，以及与标准化数据集对应的训练情绪特征；

运用预设的自然语言处理方法，根据所述训练集进行建模，得到初始“体征—情绪”预测判断模型；

若所述初始“体征—情绪”预测判断模型的准确率大于预设阈值，将所述初始“体征—情绪”预测判断模型确定为所述预设的“体征—情绪”预测判断模型。

9.一种用于舒缓情绪的情景匹配装置，其特征在于，包括：

信息采集模块，用于获取目标对象的初始体征数据和基础信息；

初始情绪特征确定模块，用于根据所述初始体征数据和基础信息确定所述目标对象的初始情绪特征；

第一目标场景确定模块，用于根据所述目标对象的初始情绪特征确定第一目标情景，控制目标对象佩戴的情景展示设备展示所述第一目标情景。

10.一种计算机设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，从而执行如权利要求1-8中任一项所述的用于舒缓情绪的情景匹配方法。

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如权利要求1-8中任一项所述的用于舒缓情绪的情景匹配方法。

Images