CN113628722B

CN113628722B - 一种基于边缘计算的健康理疗舱管理系统

Info

Publication number: CN113628722B
Application number: CN202110977067.0A
Authority: CN
Inventors: 焦良存; 王保辉; 刘义亚
Original assignee: Anhui Qidu Life Science Group Co ltd
Current assignee: Anhui Qidu Life Science Group Co ltd
Priority date: 2021-08-24
Filing date: 2021-08-24
Publication date: 2022-04-15
Anticipated expiration: 2041-08-24
Also published as: CN113628722A

Abstract

本发明公开了一种基于边缘计算的健康理疗舱管理系统，涉及健康理疗系统化管理技术领域，解决了现有方案中健康理疗舱无法根据实际用户的身体表征实时渲染，导致理疗效果不佳的技术问题；本发明中健康理疗舱中设置了采集传感器，通过采集传感器采集身体数据，结合意识评估模型获取潜意识等级，健康理疗舱根据潜意识等级完成场景的实时切换和渲染，实现了数据采集、数据分析和场景切换的一整套理疗程序，能够保证理疗效果和舒适度；本发明设置了预设节点和目标节点；既能够保证身体数据处理的效率，又能够保证系统的稳定性；本发明采用边缘计算来部署算法和模型，充分利用边缘计算的优势，保证数据处理的效率，提高健康理疗舱的舒适度。

Description

一种基于边缘计算的健康理疗舱管理系统

技术领域

本发明属于健康理疗系统化管理领域，具体是一种基于边缘计算的健康理疗舱管理系统。

背景技术

现阶段很多人因为工作压力、生活压力等因素，出现睡眠不足、过度紧张以及因各种压力引发的健康问题和身体疾病。因此，公共场合或者私人场所出现了各式各样的健康理疗舱来缓解人们的压力。

现有的健康理疗舱大多按照既定程序，通过物理手段作用于人体，达到使人放松舒缓的目的。现有健康理疗舱需要定期升级，不断地改进程序来实现不同人群、不同场合的需求；而且无法根据实际用户的实际身体表现来实时变化外部信息，达到深层次放松的目的。

因此，亟需一种能够对健康理疗舱进行集中管理、根据实际用户的状态实时渲染的理疗舱管理系统。

发明内容

本发明提供了一种基于边缘计算的健康理疗舱管理系统，用于解决现有方案中健康理疗舱无法根据实际用户的身体表征实时渲染，导致理疗效果不佳的技术问题，本发明通过设置边缘计算节点和意识评估模型解决了上述问题。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于边缘计算的健康理疗舱管理系统，包括总控中心、边缘计算节点和若干个健康理疗舱；

所述总控中心为每个健康理疗舱预先设置边缘计算节点，并标记为预设节点，同时对边缘计算节点和健康理疗舱的工作状态进行监控；其中，所述预设节点的设置方式包括距离设置方式和编号设置方式，所述预设节点的启动方式包括主动启动状态和被动启动状态；

若干个所述健康理疗舱通过采集传感器实时采集实际用户的身体数据，根据所述身体数据和所述预设节点选取边缘计算节点，并标记为目标节点；将身体数据传输到目标节点；所述身体数据包括体重、体温、心跳和脑电信号数据；

所述目标节点通过身体数据和意识评估模型获取潜意识等级，健康理疗舱通过潜意识等级实时切换和渲染健康理疗舱的场景。

优选的，通过所述距离设置方式设置预设节点，包括：

获取健康理疗舱的位置标记为初始位置；

获取受所述总控中心控制的边缘计算节点的位置，并标记为目标位置；

获取目标位置和初始位置的距离并标记为目标距离，当目标距离小于等于距离阈值时，则将目标位置对应的边缘计算节点设置为初始位置对应的健康理疗舱的预设节点；其中，距离阈值为大于0的实数；或者

以目标位置为圆心，以常数R为半径划定圆形区域，将目标位置对应的边缘计算节点设置为圆形区域内健康理疗舱的预设节点；其中，R为大于0的实数。

优选的，所述总控中心还对边缘计算节点和健康理疗舱的工作状态进行实时监控，当工作状态异常时，实时调度工作人员对边缘计算节点或者健康理疗舱进行修理维护；其中，所述工作人员的调度方式包括距离优先调度方式和经验优先调度方式。

优选的，所述预设节点在性能冗余状态下，自动切换为主动启动状态，否则，所述预设节点默认处于被动启动状态；其中，主动启动状态表示预设节点在未接收到身体数据的情况下，预先启动意识评估模型的执行环境。

优选的，所述性能冗余状态根据预设节点的数据处理总量和运行参数判定，包括：

根据数据处理总量和运行参数获取性能评价系数；其中，所述运行参数包括CPU最高运算速度和内存大小，数据处理总量为预设节点正在处理和将要处理的数据总量；

当性能评价系数大于第一性能阈值时，则判定预设节点处于性能冗余状态；其中，所述第一性能阈值为大于0的实数。

优选的，所述目标节点的选取包括：

计算从健康理疗舱获取身体数据的数据量，并标记为目标数据量；

将目标数据量作为健康理疗舱对应预设节点将要处理的数据量，获取性能评估系数；

当性能评估系数大于第二性能阈值时，则将预设节点标记为目标节点；否则，选取符合要求的边缘计算节点作为目标节点；其中，所述第二性能阈值为大于0的实数，且第二性能阈值小于第一性能阈值。

优选的，所述潜意识等级的获取包括：

当目标节点接收到身体数据时，将身体数据整合成意识评估模型的输入数据；

将输入数据输入至意识评估模型中获取潜意识等级。

优选的，所述意识评估模型的获取包括：

获取标准训练数据；其中，所述标准训练数据的内容与身体数据一致；

通过人工标注或者机器标注的方式为标准训练数据设置对应的潜意识等级；其中，潜意识等级的取值为1-10的整数；

构建人工智能模型；所述人工智能模型包括误差逆向传播神经网络、RBF神经网络和深度卷积神经网络；

通过标准训练数据以及对应的潜意识等级对人工智能模型进行训练、测试和校验，将训练完成的人工智能模型标记为意识评估模型。

优选的，所述性能评价系数的获取包括：

获取预设节点CPU最高运算速度和内存大小，并分别标记为ZYS和NC；

将预设节点的数据处理总量标记为SCZ；

通过公式XPX＝ɑ1×(NC×ZYS/SCZ)+ɑ2获取性能评价系数；其中，ɑ1和ɑ2为比例系数，且ɑ1和ɑ2均为大于0的实数。

优选的，所述健康理疗舱接收到潜意识等级之后实时切换和渲染内部的场景，且切换和渲染的场景与潜意识等级对应。

优选的，所述采集传感器包括温度传感器、心率传感器和脑电信号采集设备。

优选的，所述总控中心分别与健康理疗舱、边缘计算节点通信和/或电气连接，所述边缘计算节点和健康理疗舱通信和/或电气连接。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明中健康理疗舱中设置了采集传感器，通过采集传感器采集身体数据，结合意识评估模型获取潜意识等级，健康理疗舱根据潜意识等级完成场景的实时切换和渲染；通过身体数据、意识评估模型和虚拟场景的结合，实现了数据采集、数据分析和场景切换的一整套理疗程序，能够保证理疗效果和舒适度。

2、本发明设置了预设节点和目标节点；预设节点在性能冗余状态下，自动切换为主动启动状态，否则，所述预设节点默认处于被动启动状态；且根据既定筛选条件获取目标节点；既能够保证身体数据处理的效率，又能够保证系统的稳定性。

3、本发明采用边缘计算来部署算法和模型，充分利用边缘计算的优势，完成了多个健康理疗舱的监控，保证数据处理的效率，提高健康理疗舱的舒适度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，下面描述中的附图仅仅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为本发明的流程示意图；

图2为本发明的原理示意图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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它实施例，都属于本发明保护的范围。

这里使用的术语用于描述实施例，并不意图限制和/或限制本公开；应该注意的是，除非上下文另有明确指示，否则单数形式的“一”、“一个”和“该”也包括复数形式；而且，尽管属于“第一”、“第二”等可以在本文中用于描述各种元件，但是元件不受这些术语的限制，这些术语仅用于区分一个元素和另一个元素。

请参阅图1-图2，本申请公开了一种基于边缘计算的健康理疗舱管理系统，包括总控中心、边缘计算节点和若干个健康理疗舱。本申请中的总控中心用于对边缘计算节点集中监控和配置，边缘计算节点用于具体计算获取潜意识等级，健康理疗舱为终端设备，也是具体为用户解压的设备。

本申请公开的一种基于边缘计算的健康理疗舱管理系统中，总控中心会为每个健康理疗舱预先设置边缘计算节点，在本实施例中也标记为预设节点。

本实施例提供了两种预设节点的设置方式：1)距离设置方式，2)编号设置方式；

1)距离设置方式

获取健康理疗舱的位置标记为初始位置；

获取受总控中心控制的边缘计算节点的位置，并标记为目标位置；

获取目标位置和初始位置的距离并标记为目标距离，当目标距离小于等于距离阈值时，则将目标位置对应的边缘计算节点设置为初始位置对应的健康理疗舱的预设节点；该方式以健康理疗舱为参考点，根据健康理疗舱和边缘计算节点之间的距离获取预设节点。

获取目标位置之后，还可以通过以下步骤获取预设节点：

以目标位置为圆心，以常数R为半径划定圆形区域，将目标位置对应的边缘计算节点设置为圆形区域内健康理疗舱的预设节点；常数R为设定的大于0的实数，如10、20或者100；该方式以边缘计算节点为参考点来为健康理疗舱设置预设节点。

2)编号设置方式

对每个健康理疗舱进行编号，编号中的要素包括健康理疗舱位置、适宜人群、版本、运行年限等；将要素相同或者相近的健康理疗舱进行整合，并设置一个或者多个边缘计算节点，则这一个或者多个边缘计算节点即为对应健康理疗舱的预设节点。

值得注意的是，每一个健康理疗舱均对应一个预设节点，每一个预设节点可对应多个健康理疗舱。

本申请的其中一个重点是，预设节点在性能冗余状态下，自动切换为主动启动状态，否则，预设节点默认处于被动启动状态；其中，主动启动状态表示预设节点在未接收到身体数据的情况下，预先启动意识评估模型的执行环境。

本实施例通过数据处理总量和运行参数来判定性能冗余状态，包括：

通过根据数据处理总量和运行参数获取性能评价系数；其中，运行参数包括CPU最高运算速度和内存大小，数据处理总量为预设节点正在处理和将要处理的数据总量；

当性能评价系数大于第一性能阈值时，则判定预设节点处于性能冗余状态。

性能评价系数的获取包括：

将预设节点的数据处理总量标记为SCZ；

在另外一些优选的实施例中，可以通过人工智能模型判定性能冗余状态，将数据处理总量和运行参数输入至人工智能模型中获取输出结果，当输出结果为1时，则判定处于性能冗余状态，当输出结果为0时，则判定性能不足；当然，这里的人工智能模型需要经过标准数据的训练、测试和校验。

本申请公开的一种基于边缘计算的健康理疗舱管理系统中，总控中心对边缘计算节点和健康理疗舱的工作状态进行监控，当工作状态异常时，实时调度工作人员对边缘计算节点或者健康理疗舱进行修理维护。本实施例中的工作状态异常既包括边缘计算节点的计算异常，如匀速速度异常；也包括健康理疗舱的故障，如场景渲染故障、身体数据获取故障等。

本实施例提供了两种工作人员的调度方式，距离优先调度方式和经验优先调度方式；其中，距离优先调度方式是指当边缘计算节点或者健康理疗舱工作异常时，派遣离故障点最近的工作人员进行修理维护；经验优先调度方式是指当边缘计算节点或者健康理疗舱工作异常时，派遣经验最丰富的工作人员进行修理维护；当然，距离优先调度方式和经验优先调度方式亦可联合使用。

本申请公开的一种基于边缘计算的健康理疗舱管理系统中，健康理疗舱通过采集传感器实时采集实际用户的身体数据，根据身体数据和预设节点选取边缘计算节点。本实施例中的采集传感器包括温度传感器、心率传感器、脑电信号采集设备等，身体数据包括体重、体温、心跳、脑电信号数据等一切有助于场景切换和渲染的数据。

目标节点的获取具体包括：

当性能评估系数大于第二性能阈值时，则将预设节点标记为目标节点；否则，选取符合要求的边缘计算节点作为目标节点。本实施例中“选取符合要求的边缘计算节点作为目标节点”是指放弃总控中心为该健康理疗舱预先设置的边缘计算节点，去选取满足性能要求的边缘计算节点作为目标节点。

本实施例中的，第一性能阈值和第二性能阈值均为大于0的实数，但第二性能阈值小于第一性能阈值。意味着，处于性能冗余状态下的预设节点一定能够满足身体数据的处理需求，但是，满足身体数据处理需求的预设节点，不一定处于性能冗余状态(即不能自动切换为主动启动状态)。

本申请公开的一种基于边缘计算的健康理疗舱管理系统中，目标节点通过身体数据和意识评估模型获取潜意识等级，健康理疗舱通过潜意识等级实时切换和渲染健康理疗舱的场景。本实施例中的目标节点即为具体处理身体数据的边缘计算节点。

当目标节点接收到身体数据时，将身体数据整合成意识评估模型的输入数据；将输入数据输入至意识评估模型中获取潜意识等级，并将潜意识等级发送至对应的健康理疗舱。

健康理疗舱接收到潜意识等级之后，通过逻辑控制软件立即对展示的场景进行切换和渲染，包括场景切换，速度、颜色等元素的改变。

值得注意的是，在健康理疗舱中，不同潜意识等级对应的场景不同，渲染的颜色和速度也不同；且每个场景都预先布置在健康理疗舱中，根据潜意识等级的不同，适时调用。例如，当前潜意识等级为1时，则切换为潜意识等级为2时对应的场景，并进行及时渲染；或者，当前潜意识等级为3时，则切换为潜意识等级2对应的场景，并进行及时渲染；或者，当前潜意识等级为2，持续10秒，没有达到目标潜意识等级3时，则切换潜意识等级2对应的场景，并进行及时渲染。

本申请的工作步骤具体为：

搭建总控中心、边缘计算节点和健康理疗舱，部署检测算法和意识评估模型，部署场景和逻辑控制软件；在另外一些优选的实施例中，算法、模型、场景和逻辑控制软件还可以部署在总控中心或者边缘计算节点中；

当用户进入健康理疗舱舱体时，系统播放场景，采集用户的身体数据获取潜意识等级，当潜意识等级达到目标状态时，控制场景切换和渲染；

当潜意识等级没有达到目标状态时，且处于当前潜意识等级一定时长时，则控制场景切换和渲染，否则系统控制场景继续播放；

当场景播放结束未结束时，持续获取潜意识等级，并持续判断潜意识等级是否达到目标状态。本实施例的目标状态即为目标设定的潜意识等级。

上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。

本发明的工作原理：

总控中心为每个健康理疗舱预先设置边缘计算节点，并标记为预设节点，同时对边缘计算节点和健康理疗舱的工作状态进行监控；健康理疗舱通过采集传感器实时采集实际用户的身体数据，根据身体数据和预设节点选取边缘计算节点。

当用户进入健康理疗舱舱体时，系统播放场景，采集用户的身体数据获取潜意识等级，当潜意识等级达到目标状态时，控制场景切换和渲染；当潜意识等级没有达到目标状态时，且处于当前潜意识等级一定时长时，则控制场景切换和渲染，否则系统控制场景继续播放；当场景播放结束未结束时，持续获取潜意识等级，并持续判断潜意识等级是否达到目标状态。本实施例的目标状态即为目标设定的潜意识等级。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims

1.一种基于边缘计算的健康理疗舱管理系统，包括总控中心、边缘计算节点和若干个健康理疗舱，其特征在于，所述总控中心为每个健康理疗舱预先设置边缘计算节点，并标记为预设节点，同时对边缘计算节点和健康理疗舱的工作状态进行监控；其中，所述预设节点的设置方式包括距离设置方式和编号设置方式，所述预设节点的启动方式包括主动启动状态和被动启动状态；

所述目标节点的选取包括：

将目标数据量作为健康理疗舱对应预设节点将要处理的数据量，获取性能评价系数；

当性能评价系数大于第二性能阈值时，则将预设节点标记为目标节点；否则，选取符合要求的边缘计算节点作为目标节点；其中，所述第二性能阈值为大于0的实数；

所述目标节点通过身体数据和意识评估模型获取潜意识等级，健康理疗舱通过潜意识等级实时切换和渲染健康理疗舱的场景；所述意识评估模型通过人工智能模型构建生成，所述人工智能模型包括误差逆向传播神经网络、RBF神经网络和深度卷积神经网络；

所述意识评估模型的获取包括：

通过人工标注或者机器标注的方式为标准训练数据设置对应的潜意识等级；

构建人工智能模型；

2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的健康理疗舱管理系统，其特征在于，通过所述距离设置方式设置预设节点，包括：

获取健康理疗舱的位置标记为初始位置；

获取目标位置和初始位置的距离并标记为目标距离，当目标距离小于等于距离阈值时，则将目标位置对应的边缘计算节点设置为初始位置对应的健康理疗舱的预设节点；其中，距离阈值为大于0的实数。

3.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的健康理疗舱管理系统，其特征在于，所述总控中心还对边缘计算节点和健康理疗舱的工作状态进行实时监控，当工作状态异常时，实时调度工作人员对边缘计算节点或者健康理疗舱进行修理维护；其中，所述工作人员的调度方式包括距离优先调度方式和经验优先调度方式。

4.根据权利要求2所述的一种基于边缘计算的健康理疗舱管理系统，其特征在于，所述预设节点在性能冗余状态下，自动切换为主动启动状态，否则，所述预设节点默认处于被动启动状态；其中，主动启动状态表示预设节点在未接收到身体数据的情况下，预先启动意识评估模型的执行环境。

5.根据权利要求4所述的一种基于边缘计算的健康理疗舱管理系统，其特征在于，所述性能冗余状态根据预设节点的数据处理总量和运行参数判定，包括：

6.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的健康理疗舱管理系统，其特征在于，所述潜意识等级的获取包括：

将输入数据输入至意识评估模型中获取潜意识等级。

7.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的健康理疗舱管理系统，其特征在于，所述健康理疗舱接收到潜意识等级之后实时切换和渲染内部的场景，且切换和渲染的场景与潜意识等级对应。