CN112971734B - 一种基于外部环境的中暑监测与告警方法及可穿戴设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于外部环境的中暑监测与告警方法及可穿戴设备，该方法包括：获取外部环境的温度数据和湿度数据，结合用户的预设心率阈值、预设核心温度阈值生成可预见风险建议；采集用户的心率数据，核心体温数据和活动量数据；当高于预设心率阈值和/或高于预设核心体温阈值，建立标记；继续采集心率数据、核心体温数据和活动量数据；当高于预设心率阈值和/或高于预设核心体温阈值，则判断时间差值是否超出预设时长阈值；若时间差值未超出预设时长阈值，则建立标记；对活动量差值与预设活动量阈值进行比较，然后根据比较结果判定用户的体温数据是否正常。本发明实施例对用户心率数据和核心体温数据进行实时监测判断，以达到及时告警的效果。

Description

一种基于外部环境的中暑监测与告警方法及可穿戴设备

技术领域

本发明涉及可穿戴设备技术领域，特别涉及一种基于外部环境的中暑监测与告警方法及可穿戴设备。

背景技术

随着科学技术的发展，智能的可穿戴设备广泛应用于人们的生活及工作。但是当前的可穿戴设备难以具备随时随地监测用户身体机能的功能，进而如果用户突发某些意外或者疾病等，可穿戴设备无法及时进行监测以及发出告警，从而导致用户失去宝贵的病理信息和抢救机会。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于外部环境的中暑监测与告警方法及可穿戴设备，旨在对用户心率进行实时监测判断，以达到及时告警的效果。

本发明实施例提供了一种基于外部环境的中暑监测与告警方法，包括：

获取外部环境的温度数据和湿度数据，结合用户的预设心率阈值、预设核心温度阈值和预设活动量阈值范围生成可预见风险建议，并输出所述可预见风险建议；

采集用户的第一心率数据、第一核心体温数据和第一活动量数据，并判断所述第一心率数据是否高于预设心率阈值以及判断所述第一核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值；

当所述第一心率数据高于预设心率阈值和/或第一核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，则建立第一标记；

继续采集用户的第二心率数据、第二核心体温数据和第二活动量数据，并判断所述第二心率数据是否高于预设心率阈值范围内以及判断所述第一核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值；

当所述第二心率数据高于预设心率阈值和/或第二核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，则判断第一心率数据的采集时间和第二心率数据的采集时间之间的第一时间差值是否超出预设第一时长阈值；

若所述第一心率数据的采集时间和第二心率数据的采集时间之间的第一时间差值未超出预设第一时长阈值，则建立第二标记；

基于所述第一标记和第二标记，对所述第一活动量数据和第二活动量数据之间的活动量差值与预设活动量阈值进行比较，然后基于活动量比较结果通过预设的个人模型输出对应的个人核心体温阈值；

将所述第一核心体温数据和第二核心体温数据分别与所述个人核心体温阈值进行比较，并根据核心体温比较结果判定用户的体温数据是否正常，并输出对应的第一标签旗和第一提醒信号，同时将所述第一标签旗和第一提醒信号显示在可穿戴设备以及与所述可穿戴设备相关联的终端设备上。

进一步的，还包括：

若所述用户的第一心率数据未高于预设心率阈值且第一核心体温数据未高于预设第一核心体温阈值，则继续对用户的当前心率数据和当前核心体温数据进行采集，并判断所述当前心率数据是否高于预设心率阈值以及判断所述当前核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值，直至所述当前心率数据高于预设心率阈值和/或当前核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，然后建立当前标记，并将所述当前标记作为第一标记。

进一步的，所述当所述第二心率数据高于预设心率阈值和/或第二核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，则判断第一心率数据的采集时间和第二心率数据的采集时间之间的第一时间差值是否超出预设第一时长阈值，包括：

当所述第一心率数据的采集时间和第二心率数据的采集时间之间的第一时间差值超出预设第一时长阈值时，继续采集用户的第三心率数据、第三核心体温数据和第三活动量数据，并判断所述第三心率数据是否高于预设心率阈值以及判断所述第三核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值；

若所述第三心率数据高于预设心率阈值和/或第三核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，则重新建立第一标记；

继续采集用户的第四心率数据、第四核心体温数据和第四活动量数据，并判断所述第四心率数据是否高于预设心率阈值以及判断所述第四核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值；

若所述第四心率数据高于预设心率阈值和/或第三核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，则判断第三心率数据的采集时间和第四心率数据的采集时间之间的第二时间差值是否超出预设第一时长阈值。

进一步的，所述基于所述第一标记和第二标记，对所述第一活动量数据和第二活动量数据之间的活动量差值与预设活动量阈值进行比较，然后基于活动量比较结果通过预设的个人模型输出对应的个人核心体温阈值，包括：

当所述第一活动量数据和第二活动量数据之间的活动量差值大于预设活动量阈值且所述第一活动量数据小于第二活动量数据时，则通过预设的个人模型输出对应的第二核心体温范围；

当所述第一活动量数据和第二活动量数据之间的活动量差值大于预设活动量阈值且所述第一活动量数据大于第二活动量数据时，则通过预设的个人模型输出对应的第三核心体温阈值；

当所述第一活动量数据和第二活动量数据相等时，分别将所述第一活动量数据和第二活动量数据与所述预设活动量阈值进行比较，并根据比较结果通过预设的个人模型输出对应的第四核心体温阈值。

进一步的，还包括：

分别获取第一标记对应的第一外部温度和湿度以及第二标记对应的第二外部温度和湿度；

若所述第一外部温度和湿度和/或第二外部温度和湿度未处于预设第一外部温湿度阈值范围内，则通过所述个人模型输出对应的第二外部温湿度阈值范围，并基于所述预设活动量阈值和第二外部温湿度阈值范围输出对应的个人核心体温阈值；

若所述第一外部温度和湿度和第二外部温度和湿度处于预设第一外部温湿度阈值范围内，则通过所述个人模型输出对应的第三外部温湿度阈值范围，并基于所述预设活动量阈值和第三外部温湿度阈值范围输出对应的个人核心体温阈值。

进一步的，还包括：

当接收到用户对于所述第一标签旗以及第一提醒信号的反馈时，判断接收反馈的接收时间与输出第一标签旗以及第一提醒信号的输出时间之间的第三时间差值是否超出预设第二时长阈值；

若所述第三时间差值未超出预设第二时长阈值，则判定用户处于有意识状态，并建立反馈类标签旗；

若所述第三时间差值超出预设第二时长阈值，则提升用户的心率数据和/或核心体温的异常等级，并输出对应的告警类第二标签旗和第二提醒信号；

判断所述第三时间差值是否超出预设第三时长阈值；

若所述第三时间差值超出预设第三时长阈值，则判定用户处于无意识状态。

进一步的，还包括：

获取用户个人信息，并对用户在不同动作下的生命体征数据进行采集；

将用户在不同动作下的生命体征数据分别与对应的生命体征理论数据进行比较，并根据比较结果对用户在不同动作下的生命体征数据进行适应性调整，然后根据调整结果构建用户的个人模型；

利用所述个人模型输出用户的预设心率阈值、预设核心温度阈值和预设活动量阈值范围；以及

基于活动量比较结果，利用所述个人模型输出对应的外部温湿度阈值范围和个人核心体温阈值。

本发明实施例还提供了一种可穿戴设备，包括：

建议生成单元，用于获取外部环境的温度数据和湿度数据，结合用户的预设心率阈值、预设核心温度阈值和预设活动量阈值范围生成可预见风险建议，并输出所述可预见风险建议；

第一采集单元，用于采集用户的第一心率数据、第一核心体温数据和第一活动量数据，并判断所述第一心率数据是否高于预设心率阈值以及判断所述第一核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值；

第一建立单元，用于当所述第一心率数据高于预设心率阈值和/或第一核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，则建立第一标记；

第一判断单元，用于继续采集用户的第二心率数据、第二核心体温数据和第二活动量数据，并判断所述第二心率数据是否高于预设心率阈值范围内以及判断所述第一核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值；

第二判断单元，用于当所述第二心率数据高于预设心率阈值和/或第二核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，则判断第一心率数据的采集时间和第二心率数据的采集时间之间的第一时间差值是否超出预设第一时长阈值；

第二建立单元，用于若所述第一心率数据的采集时间和第二心率数据的采集时间之间的第一时间差值未超出预设第一时长阈值，则建立第二标记；

第一阈值输出单元，用于基于所述第一标记和第二标记，对所述第一活动量数据和第二活动量数据之间的活动量差值与预设活动量阈值进行比较，然后基于活动量比较结果通过预设的个人模型输出对应的个人核心体温阈值

第一比较单元，用于将所述第一核心体温数据和第二核心体温数据分别与所述个人核心体温阈值进行比较，并根据核心体温比较结果判定用户的体温数据是否正常，并输出对应的第一标签旗和第一提醒信号，同时将所述第一标签旗和第一提醒信号显示在可穿戴设备以及与所述可穿戴设备相关联的终端设备上。

进一步的，还包括：

第二采集单元，用于若所述用户的第一心率数据未高于预设心率阈值且第一核心体温数据未高于预设第一核心体温阈值，则继续对用户的当前心率数据和当前核心体温数据进行采集，并判断所述当前心率数据是否高于预设心率阈值以及判断所述当前核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值，直至所述当前心率数据高于预设心率阈值和/或当前核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，然后建立当前标记，并将所述当前标记作为第一标记。

进一步的，所述第二判断单元包括：

第三采集单元，用于当所述第一心率数据的采集时间和第二心率数据的采集时间之间的第一时间差值超出预设第一时长阈值时，继续采集用户的第三心率数据、第三核心体温数据和第三活动量数据，并判断所述第三心率数据是否高于预设心率阈值以及判断所述第三核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值；

第三建立单元，用于若所述第三心率数据高于预设心率阈值和/或第三核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，则重新建立第一标记；

第四采集单元，用于继续采集用户的第四心率数据、第四核心体温数据和第四活动量数据，并判断所述第四心率数据是否高于预设心率阈值以及判断所述第四核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值；

第三判断单元，用于若所述第四心率数据高于预设心率阈值和/或第三核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，则判断第三心率数据的采集时间和第四心率数据的采集时间之间的第二时间差值是否超出预设第一时长阈值。

本发明实施例提供了一种基于外部环境的中暑监测与告警方法及可穿戴设备，该方法包括：获取外部环境的温度数据和湿度数据，结合用户的预设心率阈值、预设核心温度阈值和预设活动量阈值范围生成可预见风险建议，并输出所述可预见风险建议；采集用户的第一心率数据、第一核心体温数据和第一活动量数据，并判断所述第一心率数据是否高于预设心率阈值以及判断所述第一核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值；当所述第一心率数据高于预设心率阈值和/或第一核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，则建立第一标记；继续采集用户的第二心率数据、第二核心体温数据和第二活动量数据，并判断所述第二心率数据是否高于预设心率阈值范围内以及判断所述第一核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值；当所述第二心率数据高于预设心率阈值和/或第二核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，则判断第一心率数据的采集时间和第二心率数据的采集时间之间的第一时间差值是否超出预设第一时长阈值；若所述第一心率数据的采集时间和第二心率数据的采集时间之间的第一时间差值未超出预设第一时长阈值，则建立第二标记；基于所述第一标记和第二标记，对所述第一活动量数据和第二活动量数据之间的活动量差值与预设活动量阈值进行比较，然后基于活动量比较结果通过预设的个人模型输出对应的个人核心体温阈值；将所述第一核心体温数据和第二核心体温数据分别与所述个人核心体温阈值进行比较，并根据核心体温比较结果判定用户的体温数据是否正常，并输出对应的第一标签旗和第一提醒信号，同时将所述第一标签旗和第一提醒信号显示在可穿戴设备以及与所述可穿戴设备相关联的终端设备上。本发明实施例通过对比用户的心率数据和预设心率阈值、核心体温数据和预设体温阈值以及活动量数据和预设活动量阈值，实现对用户心率数据和核心体温数据的实时监测判断，以达到及时告警的效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例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例，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一种基于外部环境的中暑监测与告警方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种基于外部环境的中暑监测与告警方法的子流程示意图；

图3为本发明实施例提供的一种可穿戴设备的示意性框图；

图4为本发明实施例提供的一种可穿戴设备的子示意性框图。

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。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

下面请参见图1，图1为本发明实施例提供的一种基于外部环境的中暑监测与告警方法的流程示意图，具体包括：步骤S101～S107。

S101、获取外部环境的温度数据和湿度数据，结合用户的预设心率阈值、预设核心温度阈值和预设活动量阈值范围生成可预见风险建议，并输出所述可预见风险建议；

S102、采集用户的第一心率数据、第一核心体温数据和第一活动量数据，并判断所述第一心率数据是否高于预设心率阈值以及判断所述第一核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值；

S103、当所述第一心率数据高于预设心率阈值和/或第一核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，则建立第一标记；

S104、继续采集用户的第二心率数据、第二核心体温数据和第二活动量数据，并判断所述第二心率数据是否高于预设心率阈值范围内以及判断所述第一核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值；

S105、当所述第二心率数据高于预设心率阈值和/或第二核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，则判断第一心率数据的采集时间和第二心率数据的采集时间之间的第一时间差值是否超出预设第一时长阈值；

S106、若所述第一心率数据的采集时间和第二心率数据的采集时间之间的第一时间差值未超出预设第一时长阈值，则建立第二标记；

S107、基于所述第一标记和第二标记，对所述第一活动量数据和第二活动量数据之间的活动量差值与预设活动量阈值进行比较，然后基于活动量比较结果通过预设的个人模型输出对应的个人核心体温阈值；

S108、将所述第一核心体温数据和第二核心体温数据分别与所述个人核心体温阈值进行比较，并根据核心体温比较结果判定用户的体温数据是否正常，并输出对应的第一标签旗和第一提醒信号，同时将所述第一标签旗和第一提醒信号显示在可穿戴设备以及与所述可穿戴设备相关联的终端设备上。

本实施例中，当用户佩戴可穿戴设备时，首先根据用户所在地区的外部环境的温度和湿度、天文台或者气象局的数据以及针对用户预设的心率阈值和核心体温阈值，活动量阈值范围等生成可预见风险建议，并根据该风险建议输出对应的标签旗和提醒信号等等，以提醒用户根据可预见风险建议进行针对性的活动，或者避免进行有风险的活动等等。本实施例除了获取外部环境的温度和湿度以外，还可以获取对应的紫外线数据和天气数据等等，例如是否存在下雨、刮风、雷电、晴天等天气状况，还例如当前空气指标、风速状况等等。需要说明的是，在本实施例中，通过实时获取的外部环境数据，例如外部温度和湿度、天气数据等，以及利用外部环境数据对用户的个人身体体温进行转换后调节用户的个人核心体温阈值，可以达到提前预测风险的效果，并且随着外部环境数据的改变，对于用户的个人体温阈值也随着进行相应的更新，同时输出相应的可预见风险建议。

本实施例中，在对用户是否出现异常(例如心率异常、核心体温异常等等)进行监测时，首先采集用户的第一心率数据、第一核心体温数据和第一活动量数据，并判断所述第一心率数据是否高于预设心率阈值(例如100bpm等)以及判断所述第一核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值(例如37.2℃等)，如果第一心率数据高于预设心率阈值，和/或第一核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，则建立第一标记，例如通过所述第一标记可以确定第一心率数据、第一核心体温数据对应的采集时间、第一活动量数据等等。然后继续对用户采集第二心率数据、第二核心体温数据和第二活动量数据，并对第二心率数据和第二核心体温数据进行判断，如果第二心率数据高于预设心率阈值，和/或第二核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，则计算第二心率数据(第二核心体温数据)对应的采集时间与第一心率数据(第一核心体温数据)对应的采集时间之间的第一时间差值，并判断第一时间差值是否超出预设第一时长阈值，如果判定第一时间差值未超出预设第一时长阈值，则说明该用户在短时间内(即所述预设第一时长阈值)内多次心率数据高于预设心率阈值和/或核心体温数据高于预设体温阈值，此时建立第二标记，以记录对应的第二心率数据、第二核心体温数据、第二活动量数据和第二心率数据的采集时间等等。再根据第一标记和第二标记对用户的活动量数据进行判断，进而可以通过预设的个人模型输出用户对应的个人核心体温阈值，再将所述第一核心体温数据、第二核心体温数据与所述个人核心体温阈值进行比较，根据核心体温比较确定用户的核心体温是否正常，并输出对应的第一标签旗以及第一提醒信号，所述第一标签旗可以指用户此时的心率数据、核心体温数据、活动量数据是否正常等标记以及用户是否处于中暑状态或者是因热引起的头晕及晕倒等状态，所述第一提醒信号可以用于提醒用户注意当前的心率数据、核心体温数据和活动量数据等。

需要说明的是，本实施例所述的预设心率阈值可以是对于该用户一个心率数据正常的范围，所述的高于预设心率阈值也可以理解为超出预设心率阈值范围，即对于低于预设心率阈值的含义与本实施例所述的超出预设心率阈值的含义相同。同理，本实施例所述的预设体温阈值可以是对于该用户的一个体温数据正常的范围，所述的高于预设第一核心体温阈值也可以理解为超出预设第一核心体温阈值，即对于低于预设第一核心体温阈值的含义与本实施例所述的超出预设第一核心体温阈值的含义相同。另外，本实施例所述的核心温度即是指人体内部的核心温度，又称体核温度，医学上所说的体温指的便是人体内部的核心温度。

还需说明的是，虽然本实施例仅是通过两次标记即对用户的心率数据是否正常进行判定，但是在实际应用场景中，可以根据具体需求，通过对多次标记的心率数据和核心体温数据进行判断比较，以确定用户的核心体温数据是否正常。另外，本实施例所述的第一标签旗在输出后，可以以图标(例如旗帜图标)显示在可穿戴设备以及与该可穿戴设备相关联的终端设备上，例如计算机设备，手机终端等等。进一步，对于本实施例所述的第一标记、第二标记等等，同样可以将其显示在可穿戴设备以及与该可穿戴设备相关联的终端设备上，并且，基于标记的次数，可以使标签旗的图标由各个标记组成，例如由多个标记组成旗帜状、三角状等等。

本实施例通过对用户的心率数据、核心体温数据进行多次采集判断，以及对对应的活动量数据进行多次采集判断，并在心率数据高于预设心率阈值和/或核心体温数据高于预设体温阈值时建立标记，根据不同标记对应的心率数据、核心体温数据、活动量数据以及采集时间等，判断用户的心率数据、核心体温数据是否正常，从而输出对应的判断结果，即所述第一标签旗和第一提醒信号，从而实现对用户心率数据、核心体温数据的实时监测判断，以达到及时告警的效果。进一步的，当用户对第一标签旗和第一提醒信号作出相应的反馈时，例如用户确认发生异常，则可以将该异常反馈及时发出，例如发送至用户的紧急联系人等。

在一实施例中，所述基于外部环境的中暑监测与告警方法还包括：

若所述用户的第一心率数据未高于预设心率阈值且第一核心体温数据未高于预设第一核心体温阈值，则继续对用户的当前心率数据和当前核心体温数据进行采集，并判断所述当前心率数据是否处于预设心率阈值范围内以及判断所述当前核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值，直至所述当前心率数据高于预设心率阈值和/或当前核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，然后建立当前标记，并将所述当前标记作为第一标记。

本实施例中，当用户的第一心率数据未高于预设心率阈值，同时第一核心体温数据未高于预设第一核心体温阈值，则说明用户此时的心率数据和核心体温数据较正常，因此不需要对第一心率数据和第一核心体温数据建立第一标记。再继续对用户的当前心率数据和当前核心体温数据进行采集，并继续判断用户的当前心率数据是否高于预设心率阈值以及判断当前核心体温数据是否高于预设体温阈值，以此类推，直至判定用户的当前心率数据未高于预设心率阈值且当前核心体温数据未高于预设体温阈值，此时，建立对应的当前标记，用于标记当前心率数据、当前核心体温数据以及相应的采集时间和活动量数据等等。

在一实施例中，所述步骤S105包括：

当所述第一心率数据的采集时间和第二心率数据的采集时间之间的第一时间差值超出预设第一时长阈值时，继续采集用户的第三心率数据、第三核心体温数据和第三活动量数据，并判断所述第三心率数据是否高于预设心率阈值以及判断所述第三核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值；

若所述第三心率数据高于预设心率阈值和/或第三核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，则重新建立第一标记；

继续采集用户的第四心率数据、第四核心体温数据和第四活动量数据，并基于所述第三标记判断所述第四心率数据是否高于预设心率阈值以及判断所述第四核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值；

若所述第四心率数据高于预设心率阈值和/或第三核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，则判断第三心率数据的采集时间和第四心率数据的采集时间之间的第二时间差值是否超出预设第一时长阈值。

本实施例中，在判断所述第一时间差值是否超出预设第一时长阈值时，如果判定所述第一时间差值超出了预设第一时长阈值，则说明第一心率数据(第一核心体温数据)和第二心率数据(第二核心体温数据)的采集时间间隔较长，也就是说，虽然第一心率数据(第一核心体温数据)和第二心率数据(第二核心体温数据)均高于预设心率阈值(或者高于预设体温阈值)，但是由于二者采集时间间隔较长，所以并不能据此确定用户的心率数据(核心体温数据)处于异常状态，还需要进一步监测确定。

具体可以是继续采集用户的第三心率数据和第三核心体温数据，并判断所述第三心率数据是否高于预设心率阈值以及判断所述第三核心体温数据是否高于预设体温阈值，如果第三心率数据高于预设心率阈值和/或第三核心体温数据高于预设体温阈值，则重新建立第一标记，并继续采集用户的第四心率数据和第四核心体温数据，再判断所述第四心率数据是否高于预设心率阈值以及判断所述第四核心体温数据是否高于预设体温阈值，如果第四心率数据高于预设心率阈值和/或第四核心体温数据高于预设体温阈值，则继续建立第二标记，然后基于重新建立的第一标记和第二标记判断第三心率数据(第三核心体温数据)的采集时间和第四心率数据(第四核心体温数据)的采集时间之间的第二时间差值是否超出预设第一时长阈值。当然，如果所述第二时间差值同样超出了预设第一时长阈值，则可以继续采集用户的第五心率数据、第五核心体温数据和第六心率数据、第六核心体温数据，并在高于预设阈值的情况下重新建立对应的第一标记和第二标记，然后继续比较时间差值与预设第一时长阈值。

在一实施例中，所述步骤S107包括：

当所述第一活动量数据和第二活动量数据之间的活动量差值大于预设活动量阈值且所述第一活动量数据小于第二活动量数据时，则通过预设的个人模型输出对应的第二核心体温范围；

当所述第一活动量数据和第二活动量数据之间的活动量差值大于预设活动量阈值且所述第一活动量数据大于第二活动量数据时，则通过预设的个人模型输出对应的第三核心体温阈值；

当所述第一活动量数据和第二活动量数据相等时，分别将所述第一活动量数据和第二活动量数据与所述预设活动量阈值进行比较，并根据比较结果通过预设的个人模型输出对应的第四核心体温阈值。

本实施例中，如果用户的第一活动量数据和第二活动量数据之间的活动量差值大于预设活动量阈值且所述第一活动量数据小于第二活动量数据，同时用户的第一核心体温数据和第二核心体温数据均超出了预设第一核心体温阈值，则可以由个人模型输出此时活动量阈值对应的个人核心体温阈值(即所述第二核心体温阈值)，并分别将所述第一核心体温数据和第二核心体温数据与所述第二核心体温阈值进行比较，再根据核心体温比较结果判断用户此时的核心体温数据是否正常；

如果用户的第一活动量数据和第二活动量数据之间的活动量差值大于预设活动量阈值且所述第一活动量数据大于第二活动量数据，同时用户的第一核心体温数据和第二核心体温数据均超出了预设第一核心体温阈值，则可以由个人模型输出此时活动量阈值对应的个人核心体温阈值(即所述第三核心体温阈值)，并分别将所述第一核心体温数据和第二核心体温数据与所述第三核心体温阈值进行比较，再根据核心体温比较结果判断用户此时的核心体温数据是否正常；

如果用户的第一活动量数据和第二活动量数据相等，同时用户的第一核心体温数据和第二核心体温数据均超出了预设第一核心体温阈值，则可以由个人模型输出此时活动量阈值对应的个人核心体温阈值(即所述第四核心体温阈值)，并分别将所述第一核心体温数据和第二核心体温数据与所述第四核心体温阈值进行比较，再根据核心体温比较结果判断用户此时的核心体温数据是否正常。

需要注意的是，本实施例在根据用户不同的活动量数据情况下，由所述个人模型输出不同的核心体温阈值，从而可以提高对于核心体温数据判断的准确性。

在一实施例中，基于外部环境的中暑监测与告警方法还包括：

分别获取第一标记对应的第一外部温度和湿度以及第二标记对应的第二外部温度和湿度；

若所述第一外部温度和湿度和/或第二外部温度和湿度未处于预设第一外部温湿度阈值范围内，则通过所述个人模型输出对应的第二外部温湿度阈值范围，并基于所述预设活动量阈值和第二外部温湿度阈值范围输出对应的个人核心体温阈值；

若所述第一外部温度和湿度和第二外部温度和湿度处于预设第一外部温湿度阈值范围内，则通过所述个人模型输出对应的第三外部温湿度阈值范围，并基于所述预设活动量阈值和第三外部温湿度阈值范围输出对应的个人核心体温阈值。

本实施例中，将用户的活动量数据与对应的外部温度和湿度进行结合，由个人模型输出对应的外部温湿度阈值(即所述第二外部温湿度阈值和第三温湿度阈值)，并且进一步的基于活动量阈值和第二外部温湿度阈值输出对应的个人核心体温阈值，使该个人核心体温阈值更加符合用户的身体情况以及对应的外部环境情况。具体的，当所述第一外部温度和湿度和/或第二外部温度和湿度未处于预设第一外部温湿度阈值范围内时，则由个人模型输出对应的第二外部温湿度阈值，然后结合所述第二外部温湿度阈值和预设活动量阈值，输出对应的个人核心体温阈值；当所述第一外部温度和湿度和/或第二外部温度和湿度处于预设第一外部温湿度阈值范围内时，则由个人模型输出对应的第三外部温湿度阈值，然后结合所述第三外部温湿度阈值和预设活动量阈值，输出对应的个人核心体温阈值。

在一实施例中，如图2所示，所述基于外部环境的中暑监测与告警方法还包括：步骤S201～S205。

S201、当接收到用户对于所述第一标签旗以及第一提醒信号的反馈时，判断接收反馈的接收时间与输出第一标签旗以及第一提醒信号的输出时间之间的第三时间差值是否超出预设第二时长阈值；

S202、若所述第三时间差值未超出预设第二时长阈值，则判定用户处于有意识状态，并建立反馈类标签旗；

S203、若所述第三时间差值超出预设第二时长阈值，则提升用户的心率数据和/或核心体温的异常等级，并输出对应的告警类第二标签旗和第二提醒信号；

S204、判断所述第三时间差值是否超出预设第三时长阈值；

S205、若所述第三时间差值超出预设第三时长阈值，则判定用户处于无意识状态。

本实施例中，在接收到用户的反馈信息后，对于用户的反馈时间做出判断，即判断接收该反馈的接收时间和输出第一标签旗的输出时间之间的第三时间差值是否超出预设第二时长阈值。如果第三时间差值未超出预设第二时长阈值，则说明用户对于第一标签旗和第一提醒信号的反馈时间较短，由此可以判定用户处于有意识状态。如果第三时间差值超出了预设第二时长阈值，则说明用户对于第一标签旗和第一提醒信号的反馈时间较长，即可以据此提升用户的心率数据、核心体温数据异常等级。进一步的，对第三时间差值与预设第三时长阈值进行比较，如果第三时间差值超出了预设第三时长阈值，则说明用户可能处于无意识状态，同时判定用户的心率数据和/或核心体温数据过高，例如判定用户出现热失神或者热射病等症状。可以理解的是，本实施例所述的预设第二时长阈值小于第三时长阈值。另外，本实施例通过输出不同类型的标签旗，即告警类标签旗和反馈类标签旗，使输出结果更加形象，更加符合相应的场景信息。

在一实施例中，所述基于外部环境的中暑监测与告警方法还包括：

获取用户个人信息，并对用户在不同动作下的生命体征数据进行采集；

将用户在不同动作下的生命体征数据分别与对应的生命体征理论数据进行比较，并根据比较结果对用户在不同动作下的生命体征数据进行适应性调整，然后根据调整结果构建用户的个人模型；

利用所述个人模型输出用户的预设心率阈值、预设核心温度阈值和预设活动量阈值范围；以及

基于活动量比较结果，利用所述个人模型输出对应的外部温湿度阈值范围和个人核心体温阈值。

本实施例中，通过构建用户的个人模型以获取用户的预设心率阈值范围、预设核心温度阈值和预设活动量阈值范围。具体的，首先由用户注册个人账号，并选择填写个人信息，例如年龄、性别、身高、体重、体质指数(BMI)、职业类别、平常运动量、病史、不良习惯,遗传/种族史等等。然后设定数据采集时间范围及室内外环境温湿度/光照度等，比如设定：时间范围为1个小时，室内温度25度，40％湿度或者设定：时间范围为1个小时，室外温度40度，80％湿度，光照度10000lux等，并使用户完成不同的动作，以采集不同状态下的数据。例如使用户个人维持“站立”动作、个人进入“睡眠”、个人维持“躺下”动作、个人进行“走路”(例如速度3km/h)、个人进行“慢跑”(例如速度5km/h)、个人进行“快跑”(例如速度9-30km/h)等等，并通过各种传感器采集数据，例如PPG(光电容积脉搏波描记法)信号和/或ECG(心电图)信号/或心率/或血压测量/或血氧测量/或呼吸速率测量/或外体温/或内/核心体温/或湿度等，同时，用户在执行上述动作期间可反馈不适，根据接收到不适反馈建立对应的不适标签旗，以标记用户出现不适的时间、动作、数据等等。

根据采集到的生命体征数据和对应的生命体征理论数据进行比较，找出各项生命体征的差异值/或百分比，并根据比较结果对用户在不同动作下的生命体征数据进行适应性调整，再根据调整后的数据构建用户的个人模型。通过该个人模型即可输出用户的预设心率阈值、预设核心温度阈值和预设活动量阈值范围等。另外，本实施例所述的个人模型还可以根据不同的活动量数据、外部温湿度阈值输出不同的心率阈值范围、核心体温阈值等等，例如第二核心体温范围、第三核心体温阈值。

进一步的，对用户在不同动作下的生命体征数据进行多次采集，根据多次采集的生命体征数据对构建的个人模型进行优化调整，以输出更加准确的预设心率阈值、预设核心温度阈值和预设活动量阈值范围。

图3为本发明实施例提供的一种可穿戴设备300的示意性框图，该可穿戴设备300包括：

建议生成单元301，用于获取外部环境的温度数据和湿度数据，结合用户的预设心率阈值、预设核心温度阈值和预设活动量阈值范围生成可预见风险建议，并输出所述可预见风险建议；

第一采集单元302，用于采集用户的第一心率数据、第一核心体温数据和第一活动量数据，并判断所述第一心率数据是否高于预设心率阈值以及判断所述第一核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值；

第一建立单元303，用于当所述第一心率数据高于预设心率阈值和/或第一核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，则建立第一标记；

第一判断单元304，用于继续采集用户的第二心率数据、第二核心体温数据和第二活动量数据，并判断所述第二心率数据是否高于预设心率阈值范围内以及判断所述第一核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值；

第二判断单元305，用于当所述第二心率数据高于预设心率阈值和/或第二核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，则判断第一心率数据的采集时间和第二心率数据的采集时间之间的第一时间差值是否超出预设第一时长阈值；

第二建立单元306，用于若所述第一心率数据的采集时间和第二心率数据的采集时间之间的第一时间差值未超出预设第一时长阈值，则建立第二标记；

第一阈值输出单元307，用于基于所述第一标记和第二标记，对所述第一活动量数据和第二活动量数据之间的活动量差值与预设活动量阈值进行比较，然后基于活动量比较结果通过预设的个人模型输出对应的个人核心体温阈值；

第一比较单元308，用于将所述第一核心体温数据和第二核心体温数据分别与所述个人核心体温阈值进行比较，并根据核心体温比较结果判定用户的体温数据是否正常，并输出对应的第一标签旗和第一提醒信号，同时将所述第一标签旗和第一提醒信号显示在可穿戴设备以及与所述可穿戴设备相关联的终端设备上。

在一实施例中，所述可穿戴设备300还包括：

第二采集单元，用于若所述用户的第一心率数据未高于预设心率阈值且第一核心体温数据未高于预设第一核心体温阈值，则继续对用户的当前心率数据和当前核心体温数据进行采集，并判断所述当前心率数据是否高于预设心率阈值以及判断所述当前核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值，直至所述当前心率数据高于预设心率阈值和/或当前核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，然后建立当前标记，并将所述当前标记作为第一标记。

在一实施例中，所述第二判断单元304包括：

第三采集单元，用于当所述第一心率数据的采集时间和第二心率数据的采集时间之间的第一时间差值超出预设第一时长阈值时，继续采集用户的第三心率数据、第三核心体温数据和第三活动量数据，并判断所述第三心率数据是否高于预设心率阈值以及判断所述第三核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值；

第三建立单元，用于若所述第三心率数据高于预设心率阈值和/或第三核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，则重新建立第一标记；

第四采集单元，用于继续采集用户的第四心率数据、第四核心体温数据和第四活动量数据，并判断所述第四心率数据是否高于预设心率阈值以及判断所述第四核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值；

第三判断单元，用于若所述第四心率数据高于预设心率阈值和/或第三核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，则判断第三心率数据的采集时间和第四心率数据的采集时间之间的第二时间差值是否超出预设第一时长阈值。

在一实施例中，所述第一阈值输出单元307包括：

第二阈值输出单元，用于当所述第一活动量数据和第二活动量数据之间的活动量差值大于预设活动量阈值且所述第一活动量数据小于第二活动量数据时，则通过预设的个人模型输出对应的第二核心体温范围；

第三阈值输出单元，用于当所述第一活动量数据和第二活动量数据之间的活动量差值大于预设活动量阈值且所述第一活动量数据大于第二活动量数据时，则通过预设的个人模型输出对应的第三核心体温阈值；

第四阈值输出单元，用于当所述第一活动量数据和第二活动量数据相等时，分别将所述第一活动量数据和第二活动量数据与所述预设活动量阈值进行比较，并根据比较结果通过预设的个人模型输出对应的第四核心体温阈值。

在一实施例中，所述可穿戴设备300包括：

外部温度和湿度获取单元，用于分别获取第一标记对应的第一外部温度和湿度以及第二标记对应的第二外部温度和湿度；

第一范围输出单元，用于若所述第一外部温度和湿度和/或第二外部温度和湿度未处于预设第一外部温湿度阈值范围内，则通过所述个人模型输出对应的第二外部温湿度阈值范围，并基于所述预设活动量阈值和第二外部温湿度阈值范围输出对应的个人核心体温阈值；

第二范围输出单元，用于若所述第一外部温度和湿度和第二外部温度和湿度处于预设第一外部温湿度阈值范围内，则通过所述个人模型输出对应的第三外部温湿度阈值范围，并基于所述预设活动量阈值和第三外部温湿度阈值范围输出对应的个人核心体温阈值。

在一实施例中，如图4所示，所述可穿戴设备300还包括：

接收单元401，用于当接收到用户对于所述第一标签旗以及第一提醒信号的反馈时，判断接收反馈的接收时间与输出第一标签旗以及第一提醒信号的输出时间之间的第三时间差值是否超出预设第二时长阈值；

第一判定单元402，用于若所述第三时间差值未超出预设第二时长阈值，则判定用户处于有意识状态，并建立反馈类标签旗；

提升单元403，用于若所述第三时间差值超出预设第二时长阈值，则提升用户的心率数据和/或核心体温的异常等级，并输出对应的告警类第二标签旗和第二提醒信号；

第四判断单元404，用于判断所述第三时间差值是否超出预设第三时长阈值；

第二判定单元405，用于若所述第三时间差值超出预设第三时长阈值，则判定用户处于无意识状态。

在一实施例中，所述可穿戴设备300还包括：

个人信息获取单元，用于获取用户个人信息，并对用户在不同动作下的生命体征数据进行采集；

第二比较单元，用于将用户在不同动作下的生命体征数据分别与对应的生命体征理论数据进行比较，并根据比较结果对用户在不同动作下的生命体征数据进行适应性调整，然后根据调整结果构建用户的个人模型；

第一利用单元，用于利用所述个人模型输出用户的预设心率阈值、预设核心温度阈值和预设活动量阈值范围；以及

第一利用单元，用于基于活动量比较结果，利用所述个人模型输出对应的外部温湿度阈值范围和个人核心体温阈值。

由于可穿戴设备部分的实施例与方法部分的实施例相互对应，因此可穿戴设备部分的实施例请参见方法部分的实施例的描述，这里暂不赘述。

说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。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，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。

还需要说明的是，在本说明书中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的状况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

Claims (10)

1.一种基于外部环境的中暑监测与告警方法，其特征在于，包括：

获取外部环境的温度数据和湿度数据，结合用户的预设心率阈值、预设核心温度阈值和预设活动量阈值范围生成可预见风险建议，并输出所述可预见风险建议；

采集用户的第一心率数据、第一核心体温数据和第一活动量数据，并判断所述第一心率数据是否高于预设心率阈值以及判断所述第一核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值；

当所述第一心率数据高于预设心率阈值和/或第一核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，则建立第一标记；

继续采集用户的第二心率数据、第二核心体温数据和第二活动量数据，并判断所述第二心率数据是否高于预设心率阈值以及判断所述第二核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值；

当所述第二心率数据高于预设心率阈值和/或第二核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，则判断第一心率数据的采集时间和第二心率数据的采集时间之间的第一时间差值是否超出预设第一时长阈值；

若所述第一心率数据的采集时间和第二心率数据的采集时间之间的第一时间差值未超出预设第一时长阈值，则建立第二标记；

基于所述第一标记和第二标记，对所述第一活动量数据和第二活动量数据之间的活动量差值与预设活动量阈值进行比较，然后基于活动量比较结果通过预设的个人模型输出对应的个人核心体温阈值；

将所述第一核心体温数据和第二核心体温数据分别与所述个人核心体温阈值进行比较，并根据核心体温比较结果判定用户的体温数据是否正常，并输出对应的第一标签旗和第一提醒信号，同时将所述第一标签旗和第一提醒信号显示在可穿戴设备以及与所述可穿戴设备相关联的终端设备上。

2.根据权利要求1所述的基于外部环境的中暑监测与告警方法，其特征在于，还包括：

若所述用户的第一心率数据未高于预设心率阈值且第一核心体温数据未高于预设第一核心体温阈值，则继续对用户的当前心率数据和当前核心体温数据进行采集，并判断所述当前心率数据是否高于预设心率阈值以及判断所述当前核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值，直至所述当前心率数据高于预设心率阈值和/或当前核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，然后建立当前标记，并将所述当前标记作为第一标记。

3.根据权利要求1所述的中暑及因热引起的头晕晕倒的监测方法，其特征在于，所述当所述第二心率数据高于预设心率阈值和/或第二核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，则判断第一心率数据的采集时间和第二心率数据的采集时间之间的第一时间差值是否超出预设第一时长阈值，包括：

当所述第一心率数据的采集时间和第二心率数据的采集时间之间的第一时间差值超出预设第一时长阈值时，继续采集用户的第三心率数据、第三核心体温数据和第三活动量数据，并判断所述第三心率数据是否高于预设心率阈值以及判断所述第三核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值；

若所述第三心率数据高于预设心率阈值和/或第三核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，则重新建立第一标记；

继续采集用户的第四心率数据、第四核心体温数据和第四活动量数据，并判断所述第四心率数据是否高于预设心率阈值以及判断所述第四核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值；

若所述第四心率数据高于预设心率阈值和/或第三核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，则判断第三心率数据的采集时间和第四心率数据的采集时间之间的第二时间差值是否超出预设第一时长阈值。

4.根据权利要求1所述的中暑及因热引起的头晕晕倒的监测方法，其特征在于，所述基于所述第一标记和第二标记，对所述第一活动量数据和第二活动量数据之间的活动量差值与预设活动量阈值进行比较，然后基于活动量比较结果通过预设的个人模型输出对应的个人核心体温阈值，包括：

当所述第一活动量数据和第二活动量数据之间的活动量差值大于预设活动量阈值且所述第一活动量数据小于第二活动量数据时，则通过预设的个人模型输出对应的第二核心体温范围；

当所述第一活动量数据和第二活动量数据之间的活动量差值大于预设活动量阈值且所述第一活动量数据大于第二活动量数据时，则通过预设的个人模型输出对应的第三核心体温阈值；

当所述第一活动量数据和第二活动量数据相等时，分别将所述第一活动量数据和第二活动量数据与所述预设活动量阈值进行比较，并根据比较结果通过预设的个人模型输出对应的第四核心体温阈值。

5.根据权利要求4所述的中暑及因热引起的头晕晕倒的监测方法，其特征在于，还包括：

分别获取第一标记对应的第一外部温度和湿度以及第二标记对应的第二外部温度和湿度；

若所述第一外部温度和湿度和/或第二外部温度和湿度未处于预设第一外部温湿度阈值范围内，则通过所述个人模型输出对应的第二外部温湿度阈值范围，并基于所述预设活动量阈值和第二外部温湿度阈值范围输出对应的个人核心体温阈值；

若所述第一外部温度和湿度和第二外部温度和湿度处于预设第一外部温湿度阈值范围内，则通过所述个人模型输出对应的第三外部温湿度阈值范围，并基于所述预设活动量阈值和第三外部温湿度阈值范围输出对应的个人核心体温阈值。

6.根据权利要求1所述的中暑及因热引起的头晕晕倒的监测方法，其特征在于，还包括：

当接收到用户对于所述第一标签旗以及第一提醒信号的反馈时，判断接收反馈的接收时间与输出第一标签旗以及第一提醒信号的输出时间之间的第三时间差值是否超出预设第二时长阈值；

若所述第三时间差值未超出预设第二时长阈值，则判定用户处于有意识状态，并建立反馈类标签旗；

若所述第三时间差值超出预设第二时长阈值，则提升用户的心率数据和/或核心体温的异常等级，并输出对应的告警类第二标签旗和第二提醒信号；

判断所述第三时间差值是否超出预设第三时长阈值；

若所述第三时间差值超出预设第三时长阈值，则判定用户处于无意识状态。

7.根据权利要求1所述的中暑及因热引起的头晕晕倒的监测方法，其特征在于，还包括：

获取用户个人信息，并对用户在不同动作下的生命体征数据进行采集；

将用户在不同动作下的生命体征数据分别与对应的生命体征理论数据进行比较，并根据比较结果对用户在不同动作下的生命体征数据进行适应性调整，然后根据调整结果构建用户的个人模型；

利用所述个人模型输出用户的预设心率阈值、预设核心温度阈值和预设活动量阈值范围；以及

基于活动量比较结果，利用所述个人模型输出对应的外部温湿度阈值范围和个人核心体温阈值。

8.一种可穿戴设备，其特征在于，包括：

建议生成单元，用于获取外部环境的温度数据和湿度数据，结合用户的预设心率阈值、预设核心温度阈值和预设活动量阈值范围生成可预见风险建议，并输出所述可预见风险建议；

第一采集单元，用于采集用户的第一心率数据、第一核心体温数据和第一活动量数据，并判断所述第一心率数据是否高于预设心率阈值以及判断所述第一核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值；

第一建立单元，用于当所述第一心率数据高于预设心率阈值和/或第一核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，则建立第一标记；

第一判断单元，用于继续采集用户的第二心率数据、第二核心体温数据和第二活动量数据，并判断所述第二心率数据是否高于预设心率阈值以及判断所述第二核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值；

第二判断单元，用于当所述第二心率数据高于预设心率阈值和/或第二核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，则判断第一心率数据的采集时间和第二心率数据的采集时间之间的第一时间差值是否超出预设第一时长阈值；

第二建立单元，用于若所述第一心率数据的采集时间和第二心率数据的采集时间之间的第一时间差值未超出预设第一时长阈值，则建立第二标记；

第一阈值输出单元，用于基于所述第一标记和第二标记，对所述第一活动量数据和第二活动量数据之间的活动量差值与预设活动量阈值进行比较，然后基于活动量比较结果通过预设的个人模型输出对应的个人核心体温阈值；

第一比较单元，用于将所述第一核心体温数据和第二核心体温数据分别与所述个人核心体温阈值进行比较，并根据核心体温比较结果判定用户的体温数据是否正常，并输出对应的第一标签旗和第一提醒信号，同时将所述第一标签旗和第一提醒信号显示在可穿戴设备以及与所述可穿戴设备相关联的终端设备上。

9.根据权利要求8所述的可穿戴设备，其特征在于，还包括：

第二采集单元，用于若所述用户的第一心率数据未高于预设心率阈值且第一核心体温数据未高于预设第一核心体温阈值，则继续对用户的当前心率数据和当前核心体温数据进行采集，并判断所述当前心率数据是否高于预设心率阈值以及判断所述当前核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值，直至所述当前心率数据高于预设心率阈值和/或当前核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，然后建立当前标记，并将所述当前标记作为第一标记。

10.根据权利要求8所述的可穿戴设备，其特征在于，所述第二判断单元包括：

第三采集单元，用于当所述第一心率数据的采集时间和第二心率数据的采集时间之间的第一时间差值超出预设第一时长阈值时，继续采集用户的第三心率数据、第三核心体温数据和第三活动量数据，并判断所述第三心率数据是否高于预设心率阈值以及判断所述第三核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值；

第三建立单元，用于若所述第三心率数据高于预设心率阈值和/或第三核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，则重新建立第一标记；

第四采集单元，用于继续采集用户的第四心率数据、第四核心体温数据和第四活动量数据，并判断所述第四心率数据是否高于预设心率阈值以及判断所述第四核心体温数据是否高于预设第一核心体温阈值；

第三判断单元，用于若所述第四心率数据高于预设心率阈值和/或第三核心体温数据高于预设第一核心体温阈值，则判断第三心率数据的采集时间和第四心率数据的采集时间之间的第二时间差值是否超出预设第一时长阈值。

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