CN113552946A - 基于智能穿戴设备的冥想训练方法、装置、终端及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于智能穿戴设备的冥想训练方法，所述智能穿戴设备用于采集实时脑电信号并输出至智能终端，该冥想训练方法包括：所述智能终端接受用户输入的训练教程启用指令；在所述训练教程启用后向智能穿戴设备发送脑电信号获取指令；对所述智能穿戴设备反馈的实时脑电信号进行分析并生成分析报告；将所述训练报告上传至服务器；接收所述服务器针对多个所述训练报告的排名信息。本发明通过获取用户冥想训练时的脑电信号，并对获取的脑电信号进行分析以得到训练报告，并由服务器将对收集的多个训练报告进行排名，从而实现了用户了解自身在所有训练者中的训练水平。此外，本发明还公开一种基于智能穿戴设备的冥想训练装置、终端及介质。
Description
技术领域
本发明涉及智能穿戴设备技术领域，具体涉及一种基于智能穿戴设备的冥想训练方法、装置、终端及介质。
背景技术
冥想的意思是指禅修，是瑜伽实现入定的一项技法和途径，把心、意、灵完全专注在原始之初之中；最终目的在于把人引导到解脱的境界。瑜伽者通过冥想来制服心灵，并超脱物质欲念；感受到和原始动因直接沟通。通过简单练习冥想，可帮助人们告别负面情绪，重新掌控生活。
现有在冥想时一般是通过脑电终端采集的脑电信号来判断学习的效果，而训练者只能单独查看自己的训练成绩，并不能了解自身在所有训练者中的训练水平。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种基于智能穿戴设备的冥想训练方法，以解决现有冥想教学效果较差的技术问题。
为实现上述目的，本发明提出一种基于智能穿戴设备的冥想训练方法，所述智能穿戴设备用于采集实时脑电信号并输出至智能终端，该冥想训练方法包括：
所述智能终端接受用户输入的训练教程启用指令；
在所述训练教程启用后向智能穿戴设备发送脑电信号获取指令；
对所述智能穿戴设备反馈的实时脑电信号进行分析并生成分析报告；
将所述训练报告上传至服务器；
接收所述服务器针对多个所述训练报告的排名信息。
优选地，所述对实时脑电信号进行分析并生成分析报告的步骤包括：
根据采集时间及实时脑电信号生成用以反映脑电信号强弱的实时曲线；
将所述实时曲线与预存的基准曲线进行比对；
基于比对结果生成所述训练报告。
优选地，所述将实时曲线与预存的基准曲线进行比对的步骤包括：
获取所述实时曲线在预设脑电信号范围内的第一时间占比以及所述基准曲线在所述预设脑电信号范围内的第二时间占比；
将第一时间占比与第二时间占比进行比对。
优选地，在所述智能终端接受用户输入的训练教程启用指令的步骤之前还包括：
接受用户输入的情绪指数；
基于所述情绪指数推送匹配度最高的所述训练教程。
本发明进一步提出一种基于智能穿戴设备的冥想训练装置，所述智能穿戴设备用于采集实时脑电信号并输出至智能终端，所述冥想训练装置包括：
指令接收模块，用于所述智能终端接受用户输入的训练教程启用指令；
指令发送模块，用于在所述训练教程启用后向智能穿戴设备发送脑电信号获取指令；
数据分析模块，用于对所述智能穿戴设备反馈的实时脑电信号进行分析并生成分析报告；
报告上传模块，用于将所述训练报告上传至服务器；
排名接收模块，用于接收所述服务器针对多个所述训练报告的排名信息。
优选地，所述数据分析模块包括：
曲线生成单元，用于根据采集时间及实时脑电信号生成用以反映脑电信号强弱的实时曲线；
曲线比对单元，用于将所述实时曲线与预存的基准曲线进行比对；
报告生成单元，用于基于比对结果生成所述训练报告。
优选地，所述曲线比对单元包括：
时间占比获取子单元，用于获取所述实时曲线在预设脑电信号范围内的第一时间占比以及所述基准曲线在所述预设脑电信号范围内的第二时间占比；
时间占比比对子单元，用于将第一时间占比与第二时间占比进行比对。
优选地，所述冥想训练装置还包括：
情绪指数接收模块，用于接受用户输入的情绪指数；
训练推送模块，用于基于所述情绪指数推送匹配度最高的所述训练教程。
本发明还提出一种智能终端，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于所述计算机程序被处理器执行时，至少实现上述冥想训练方法。
本发明还提出一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，至少实现上述冥想训练方法。
本发明实施例提供的基于智能穿戴设备的冥想训练方法，通过获取用户冥想训练时的脑电信号，并对获取的脑电信号进行分析以得到训练报告，并由服务器将对收集的多个训练报告进行排名，从而实现了用户了解自身在所有训练者中的训练水平。同时，还可便于用户直观了解训练效果，也更加有利于用户针对自身薄弱环节进行强化训练，以此有利于提高冥想训练的效率。
附图说明
图1为本发明中基于智能穿戴设备的冥想训练方法一实施例的流程示意图；
图2为本发明中基于智能穿戴设备的冥想训练装置一实施例的模块示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，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，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制，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。
本发明提出一种基于智能穿戴设备的冥想训练方法，如图1所示，智能穿戴设备用于采集实时脑电信号并输出至智能终端，该冥想训练方法包括：
步骤S10，智能终端接受用户输入的训练教程启用指令。
本步骤中，智能终端可为智能手机或平板电脑等，智能穿戴设备可以是脑电头环，训练教程启用指令的生成方式可以是用户点击APP上的控制按钮。
步骤S20，在训练教程启用后向智能穿戴设备发送脑电信号获取指令。
本步骤中，智能终端输出训练教程的形式为声音、动画和文字中的任意一种或多种，声音作为优选，从而便于用户在闭眼状态按照训练教程进行冥想训练。同时，在训练教程启动时则向智能穿戴设备获取脑电信号，以便于采集用户跟随训练教程练习时的脑电信号。其中，智能终端可以是通过有线或无线的方式获取实时脑电信号，在智能终端输出训练教程后且智能穿戴设备穿戴完成后，优选采用蓝牙通信的方式传输实时脑电信号。
步骤S30，对智能穿戴设备反馈的实时脑电信号进行分析并生成分析报告。
本步骤中，分析的方式可以是根据脑电信号强度由高到低依次设置有不同的范围，脑电信号强度上限取值为100(即最活跃状态)，下限取值为0(即深度冥想状态)，如由高到低依次分为活跃、平静、放松和入定等，通过计算采集的脑电信号在各个范围内的占比以及持续上升或下降往复的次数等，从而便于得出对应的分析报告以及解决途径等。当然，还可以是将实时脑电信号与预设的脑电信号进行比对，从而得到差异程度报告。其中，优选训练报告可以通过智能终端进行展示，如具体形式可以是文字、图片、声音或动画中的一种或多种。
步骤S40，将训练报告上传至服务器。
本步骤中，训练报告上传至服务器的方式可以是在训练结束后智能终端上的APP自动上传，也可以是在用户在智能终端上查看训练报告后手动上传。当然，还可以是同时上传以及在智能终端上显示训练报告。
步骤S50，接收服务器针对多个训练报告的排名信息。
本步骤中，多个训练报告进行排名，具体排名的方式可以是各个训练报告均可自带得分信息，从而便于服务器将各个训练报告依照得分高低依次进行排名，然后将排名信息发送至各个上传训练报告的智能终端上。此时，训练报告可以自带用户的独特ID，从而便于服务器进行区分，优选排名信息上附带有训练报告，以便用户查看。具体的，可以是多个用户同时在线选择同一个训练教程跟随训练，并利用智能穿戴设备采集训练时的脑电信号，以此即可便于在训练完成后对多个用户的训练结果进行排名。
当然，排名的方式也可以是与用户自己的训练历史记录进行排名。
本实施例中，通过获取用户冥想训练时的脑电信号，并对获取的脑电信号进行分析以得到训练报告，并由服务器将对收集的多个训练报告进行排名，从而实现了用户了解自身在所有训练者中的训练水平。同时，还可便于用户直观了解训练效果，也更加有利于用户针对自身薄弱环节进行强化训练，以此有利于提高冥想训练的效率。
在一较佳实施例中，优选对实时脑电信号进行分析并生成训练报告的步骤包括：
根据采集时间及实时脑电信号生成用以反映脑电信号强弱的实时曲线；
将实时曲线与预存的基准曲线进行比对；
基于比对结果生成训练报告。
在本实施例中，训练教程是基于基准曲线生成的，即训练教程的内容信息跟随基准曲线的变化进行变换，如基准曲线即为逐步下降的状态时，训练教程为让用户进入深度冥想状态的操作内容，而基准曲线为逐步上升的状态时，训练教程为让用户从深度冥想状态脱离的操作内容。其中，优选基准曲线可包括多个不同种类的曲线，以表示从低到高的多个级别，从而便于判断用户本次的训练结果处于哪一个级别。当然，还可以是由用户选择其中一个级别的基准曲线比对，从而便于供用户了解自身冥想训练与各个级别的差距。其中，优选低级别曲线的上限较低以及下限较高，且变化幅度较小，而高级别曲线的上限较高以及下限较低，且变化幅度较大。
在一较佳实施例中，优选将实时曲线与预存的基准曲线进行比对的步骤包括：
获取实时曲线在预设脑电信号范围内的第一时间占比以及基准曲线在预设脑电信号范围内的第二时间占比；
将第一时间占比与第二时间占比进行比对。
本实施例中，第一时间占比和第二时间占比的计算方式一致，均是将各个脑电信号强度范围内的时长除以采集的总时长，以此得到各个实时曲线和基准曲线在脑电信号强度的范围内的占用比例。具体的，如基准曲线中，活跃等级的第二时间占比为10％，平静等级的第二时间占比为30％，放松等级的第二时间占比为40％，入定等级的第二时间占比为20％，而实际曲线中，活跃等级的第一时间占比为30％，平静等级的第一时间占比为30％，放松等级的第一时间占比为20％，入定等级的第一时间占比为20％，从而即可将实际曲线和基准曲线中同等级的第一时间占比和第二时间占比进行比对，从而通过其差值来判断是否符合预设要求，或者根据其差值进行打分，然后根据各个脑电信号强度范围各自的权重计算总分，以生成训练报告。
当然，比对的方式可以是将位于各个时间节点的实时曲线分别与基准曲线进行对比，以计算其差值，从而得出比对结果。具体的，优选比对的过程为获取基准曲线内相邻下限点和上限点的曲率，然后计算实时曲线内与该下限点和上限点对应曲线段的曲率，然后得到该区间的比对结果。其中，由于实时曲线一般不会为光滑的曲线，在计算曲率之前需要对实时曲线进行平滑处理，至于平滑处理的方式参照现有形式即可。
在一较佳实施例中，优选在智能终端接受用户输入的训练教程启用指令的步骤之前还包括：
接受用户输入的情绪指数；
基于情绪指数推送匹配度最高的训练教程。
本实施例中，优选情绪指数包括测试前的心情状态和导致该心情状态的原因，从而便于根据用户的心情数据推荐匹配度最高的训练教程进行训练。当然，在完成训练后，基于训练报告可生成对应的训练效果或基于用户反馈内容生成训练效果，从而便于通过大数据对比来优化推荐的训练教程。其中，如心情状态包括兴奋、快乐、平和、无聊、烦恼和伤心等，如原因包括工作、学习、家庭、朋友、感情、人际关系、健康、睡眠、食物、旅行、音乐和天气等，当然原因加可以进行自定义。此时，排名的方式则是可以和参与过该推荐课程的用户进行比较。
在一较佳实施例中，优选基准曲线包括多个连续循环的曲线段。
本实施例中，训练教程是基于基准曲线制成的，如基准曲线在下降时，训练教程则指导用户放松并逐渐进入深度冥想状态，而基准曲线在上升时，训练教程则指导用户逐渐退出深度冥想状态。优选曲线段可为由高向低，然后又升高的形式进行变化，以此可体现用户控制自身冥想状态(即明思维波动越大，则表示冥想状态较差，而思维波动越小，则表示冥想状态较好)的能力。同时，通过采集用户在相同操作(即相同曲线段)下的脑电信号，从而有利于提高比对结果的准确性。
基于上述冥想训练方法，如图2所示，本发明还提出一种基于智能穿戴设备的冥想训练装置，智能穿戴设备用于采集实时脑电信号并输出至智能终端，该冥想训练装置包括：
指令接收模块10，用于智能终端接受用户输入的训练教程启用指令；
指令发送模块20，用于在训练教程启用后向智能穿戴设备发送脑电信号获取指令；
数据分析模块30，用于对智能穿戴设备反馈的实时脑电信号进行分析并生成分析报告；
报告上传模块40，用于将训练报告上传至服务器；
排名接收模块50，用于接收服务器针对多个训练报告的排名信息。
在一较佳实施例中，优选数据分析模块30包括：
曲线生成单元，用于根据采集时间及实时脑电信号生成用以反映脑电信号强弱的实时曲线；
曲线比对单元，用于将实时曲线与预存的基准曲线进行比对；
报告生成单元，用于基于比对结果生成训练报告。
其中，基准曲线包括多个连续循环的曲线段。
在一较佳实施例中，优选曲线比对单元包括：
时间占比获取子单元，用于获取实时曲线在预设脑电信号范围内的第一时间占比以及基准曲线在预设脑电信号范围内的第二时间占比；
时间占比比对子单元，用于将第一时间占比与第二时间占比进行比对。
在一较佳实施例中，优选冥想训练装置还包括：
情绪指数接收模块，用于接受用户输入的情绪指数；
训练推送模块，用于基于情绪指数推送匹配度最高的训练教程。
基于上述冥想训练方法，本发明还提出一种智能终端，该智能终端包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于计算机程序被处理器执行时，至少实现如图1所示的冥想训练方法中的各个步骤。
基于上述冥想训练方法，本发明还提出一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，至少实现如图1所示的冥想训练方法中的各个步骤。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个装置，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。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。
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，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机终端(可以是个人计算机，服务器，或者网络终端等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上的仅为本发明的部分或优选实施例，无论是文字还是附图都不能因此限制本发明保护的范围，凡是在与本发明一个整体的构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明保护的范围内。
Claims (10)
1.一种基于智能穿戴设备的冥想训练方法，所述智能穿戴设备用于采集实时脑电信号并输出至智能终端，其特征在于，所述冥想训练方法包括：
所述智能终端接受用户输入的训练教程启用指令；
在所述训练教程启用后向智能穿戴设备发送脑电信号获取指令；
对所述智能穿戴设备反馈的实时脑电信号进行分析并生成分析报告；
将所述训练报告上传至服务器；
接收所述服务器针对多个所述训练报告的排名信息。
2.根据权利要求1所述的冥想训练方法，其特征在于，所述对实时脑电信号进行分析并生成分析报告的步骤包括：
根据采集时间及实时脑电信号生成用以反映脑电信号强弱的实时曲线；
将所述实时曲线与预存的基准曲线进行比对；
基于比对结果生成所述训练报告。
3.根据权利要求2所述的冥想训练方法，其特征在于，所述将实时曲线与预存的基准曲线进行比对的步骤包括：
获取所述实时曲线在预设脑电信号范围内的第一时间占比以及所述基准曲线在所述预设脑电信号范围内的第二时间占比；
将第一时间占比与第二时间占比进行比对。
4.根据权利要求1所述的冥想训练方法，其特征在于，在所述智能终端接受用户输入的训练教程启用指令的步骤之前还包括：
接受用户输入的情绪指数；
基于所述情绪指数推送匹配度最高的所述训练教程。
5.一种基于智能穿戴设备的冥想训练装置，所述智能穿戴设备用于采集实时脑电信号并输出至智能终端，其特征在于，所述冥想训练装置包括：
指令接收模块，用于所述智能终端接受用户输入的训练教程启用指令；
指令发送模块，用于在所述训练教程启用后向智能穿戴设备发送脑电信号获取指令；
数据分析模块，用于对所述智能穿戴设备反馈的实时脑电信号进行分析并生成分析报告；
报告上传模块，用于将所述训练报告上传至服务器；
排名接收模块，用于接收所述服务器针对多个所述训练报告的排名信息。
6.根据权利要求5所述的冥想训练装置，其特征在于，所述数据分析模块包括：
曲线生成单元，用于根据采集时间及实时脑电信号生成用以反映脑电信号强弱的实时曲线；
曲线比对单元，用于将所述实时曲线与预存的基准曲线进行比对；
报告生成单元，用于基于比对结果生成所述训练报告。
7.根据权利要求6所述的冥想训练装置，其特征在于，所述曲线比对单元包括：
时间占比获取子单元，用于获取所述实时曲线在预设脑电信号范围内的第一时间占比以及所述基准曲线在所述预设脑电信号范围内的第二时间占比；
时间占比比对子单元，用于将第一时间占比与第二时间占比进行比对。
8.根据权利要求5所述的冥想训练装置，其特征在于，还包括：
情绪指数接收模块，用于接受用户输入的情绪指数；
训练推送模块，用于基于所述情绪指数推送匹配度最高的所述训练教程。
9.一种智能终端，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1至4任一项所述的冥想训练方法。
10.一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程序，所述计算机程序被处理器执行时至少实现权利要求1至4任一项所述的冥想训练方法。
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