CN115299943A - 一种情绪监测方法及其装置 - Google Patents

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CN115299943A CN202210851702.5A CN202210851702A CN115299943A CN 115299943 A CN115299943 A CN 115299943A CN 202210851702 A CN202210851702 A CN 202210851702A CN 115299943 A CN115299943 A CN 115299943A
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娄利飞
张键
韩康
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Abstract

本发明公开了一种情绪监测方法及其装置，涉及嵌入式开发技术领域，包括：采集待监测人的原始生理参数；对原始生理参数进行信号放大和信号降噪处理，得到处理后的生理参数；将处理后的生理参数输入预设的第一模型，输出待监测人的第一情绪状态等级；判断待监测人的第一情绪状态等级是否位于第一条件，如果不是，则以第一情绪状态等级作为待监测人的情绪状态等级；如果是，则将处理后的生理参数与预设的数据库中的样本数据进行差异匹配，选取差值绝对值最小的预设的数据库，作为待监测人的情绪状态等级；根据待监测人的情绪状态等级，进行相应的警告；其中，警告程度包括不警告、警告程度一和警告程度二。本申请能够提高情绪判断的准确性。

Description

一种情绪监测方法及其装置
技术领域
本发明属于嵌入式开发技术领域，具体涉及一种情绪监测方法及其装置。
背景技术
人类具有丰富的情绪系统，尤其是情绪的波动不仅仅只是表征当事人的心理活动，也可以透过情绪去判断一些隐藏的危险信号，其中，不同程度的情绪波动会反映出不同程度的潜在信号；如果能够尽早通过情绪波动来推测出潜在的危险信号，能够让人们在危险真正来临之前采取更好的措施去应对和防范，从而避免可能造成生命和财产损失的事件发生。
随着自然语言处理技术的发展，情绪识别技术受到了越来越多的关注。为了对待监测人群进行实时有效地情绪监测，目前，通常对待监测人的音频或者图片或者脑电波信号进行采集，确定待监测人的情绪，然而，采用该方法无法确定更深层次的信息，容易导致情绪监测的准确率较低，情绪监测的可靠性较低。
因此，亟需采用新的监测方法，提高监测的准确率，提高监测的可靠性。
发明内容
为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种情绪监测方法及其装置。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：
第一方面，本申请提供一种情绪监测方法，包括：
采集待监测人的原始生理参数；原始生理参数包括睡眠质量信号、心率信号、血压信号、皮肤温度信号、呼吸信号、皮肤电信号和身体运动信号；
对原始生理参数进行信号放大和信号降噪处理，得到处理后的生理参数；
将处理后的生理参数输入预设的第一模型，输出待监测人的第一情绪状态等级；
判断待监测人的第一情绪状态等级是否位于第一条件，如果不是，则以第一情绪状态等级作为待监测人的情绪状态等级；如果是，则将处理后的生理参数与预设的数据库中的样本数据进行差异匹配，选取差值绝对值最小的预设的数据库，作为待监测人的情绪状态等级；
根据待监测人的情绪状态等级，进行相应的警告；其中，警告程度包括不警告、警告程度一和警告程度二。
可选地，将处理后的生理参数输入预设的第一模型，输出待监测人的第一情绪状态等级的过程包括：
划分各生理参数的范围，分别为正常范围，一级偏差范围和二级偏差范围；其中，一级偏差范围包括大于正常范围和小于正常范围，二级偏差范围包括大于正常范围和小于正常范围；
根据生理参数的范围，设置情绪状态等级，分别为正常情绪、情绪波动等级一和情绪波动等级二；
对不同生理参数的范围赋予不同的权重值；
将处理后的生理参数与生理参数范围对应，并基于生理参数的范围的权重值，对处理后的生理参数赋予权重值；
基于各处理后的生理参数的权重值，获取综合权重值；
对应综合权重值，获取第一情绪状态等级。
可选地，在将处理后的生理参数输入预设的第一模型之前还包括：
如果处理后的生理参数发生变化，变化幅度大于处理后的生理参数的10％，判定该处理后的生理参数无效，则将该处理后的生理参数的权重值设定为正常值。
可选地，在将处理后的生理参数输入预设的第一模型之前还包括：
基于运动信号、心率信号和呼吸信号，构建人体在不同运动状态下的生理参数范围，分别为轻度运动范围和剧烈运动范围；
根据人体在不同运动状态下的生理参数范围，调整运动信号、心率信号和呼吸信号对应的权重值，设定其为正常值。
可选地，第一条件为模糊范围，情绪状态等级的边界的-5％～5％设定为模糊范围。
可选地，还包括：
获取原始生理参数验证样本并处理，将处理后的生理参数验证样本输入预设的第一模型，对应输出处理后的生理参数样本的第一情绪状态等级，判断输出的结果是否准确，如果不准确，则调整训练神经网络模型的处理后的生理参数训练样本对应的权重值。
可选地，预设的数据库包括正常情绪库、情绪波动等级一库和情绪波动等级二库。
可选地，在将处理后的生理参数对应的权重值与预设的数据库中的样本数据进行差异化匹配之前还包括：
建立特殊场景数据库；其中，特殊场景数据库包括轻微运动场景、剧烈运动场景和洗漱场景；
将特殊场景数据库划分为正常情绪库。
第二方面，本申请还提供一种情绪监测装置，包括：
信号采集模块，用于采集待监测人的原始生理参数；原始生理参数包括睡眠质量信号、心率信号、血压信号、皮肤温度信号、呼吸信号、皮肤电信号和身体运动信号；
信号预处理模块，用于对原始生理参数进行信号放大和信号降噪处理，得到处理后的生理参数；
信号与情绪状态分析模块，用于将处理后的生理参数输入预设的第一模型，输出待监测人的第一情绪状态等级；
判断模块，用于判断待监测人的第一情绪状态等级是否位于第一条件，如果不是，则以第一情绪状态等级作为待监测人的情绪状态等级；如果是，则将处理后的生理参数与预设的数据库中的样本数据进行差异匹配，选取差值绝对值最小的预设的数据库，作为待监测人的情绪状态等级；
情绪波动警告模块，用于根据待监测人的所述情绪状态等级，进行相应的警告；其中，警告程度包括不警告、警告程度一和警告程度二。
可选地，信号采集模块包括多个传感器，分别为心率传感器、光电容积描记传感器、皮肤温度传感器、运动传感器、皮肤电感传感器和角速度传感器。
本发明的有益效果：
本发明提供的一种情绪监测方法及其装置，能够灵活的调整所需要的输入信号中自选参数部分、算法中的权重和算法种类，能够更契合待监测人的特性，提高情绪判断的准确性。
以下将结合附图及实施例对本发明做进一步详细说明。
附图说明
图1是本发明实施例提供的情绪监测方法的一种流程图；
图2是本发明实施例提供的情绪监测方法的另一种流程图；
图3是本发明实施例提供的情绪监测方法的另一种流程图；
图4是本发明实施例提供的情绪监测装置的一种结构示意图；
图5是本发明实施例提供的嵌入式系统的一种逻辑示意图；
图6是本发明实施例提供的嵌入式系统硬件框架的一种结构示意图；
图7是本发明实施例提供的情绪监测装置的一种结构示意图；
图8是本发明实施例提供的情绪监测装置的另一种结构示意图；
图9是本发明实施例提供的情绪监测装置的另一种结构示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明做进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
请参见图1，图1是本发明实施例提供的情绪监测方法的一种流程图，本申请所提供的一种情绪监测方法，包括：
S101、采集待监测人的原始生理参数；原始生理参数包括睡眠质量信号、心率信号、血压信号、皮肤温度信号、呼吸信号、皮肤电信号和身体运动信号；
S102、对原始生理参数进行信号放大和信号降噪处理，得到处理后的生理参数；
S103、将处理后的生理参数输入预设的第一模型，输出待监测人的第一情绪状态等级；
S104、判断待监测人的情绪状态等级是否位于第一条件，如果不是，则以所述第一情绪状态等级作为待监测人的情绪状态等级；如果是，则将处理后的生理参数与预设的数据库中的样本数据进行差异匹配，选取差值绝对值最小的预设的数据库，作为待监测人的情绪状态等级；
S105、根据待监测人的情绪状态等级，进行相应的警告；其中，警告程度包括不警告、警告程度一和警告程度二。
本实施例中，提供一种情绪监测方法，能够灵活的调整所需要的输入信号中自选参数部分、算法中的权重和算法种类，能够更契合待监测人的特性，提高情绪判断的准确性。
需要说明的是，将处理后的生理参数与预设的数据库中的样本数据进行差异化匹配的过程中，每一组样本数据包含多个生理参数，每一个处理后的生理参数都会有一个最接近的数据库，即数据库中的样本参数与它的数值最为接近(差值最小)就判断这个参数落在这个数据库之内，但是一组数据之中的每个参数可能会落在不同的数据库之中，此时就要对一组数据之中每个参数落在的数据库都进行考虑，可能每组数据对应的生理参数的个数大于数据库个数，选取处理后的生理参数获取得最多的数据库作为输出结果；若存在相等的情况，选取情绪状态相对不好的数据库作为输出结果。
在本申请的一种可选的实施例中，请参见图2，图2是本发明实施例提供的情绪监测方法的另一种流程图，将处理后的生理参数输入预设的第一模型，输出待监测人的第一情绪状态等级的过程包括：
划分各生理参数的范围，分别为正常范围，一级偏差范围和二级偏差范围；其中，一级偏差范围包括大于正常范围和小于正常范围，二级偏差范围包括大于正常范围和小于正常范围；
根据生理参数的范围，设置情绪状态等级，分别为正常情绪、情绪波动等级一和情绪波动等级二；
对不同生理参数的范围赋予不同的权重值；
将处理后的生理参数与生理参数范围对应，并基于生理参数的范围的权重值，对处理后的生理参数赋予权重值；
基于各处理后的生理参数的权重值，获取综合权重值；
对应综合权重值，获取第一情绪状态等级。
需要说明的是，通过采集待监测人的原始生理参数，判断待监测人的情绪状态；研究表明，心率的正常值得变化范围是60～100次/分，当兴奋时，心率加快；呼吸率的正常值的变化范围是16～18次/分，呼吸频率超过24次/分为呼吸过速，常见于情绪激动或过度紧张；皮肤导电水平通常与情绪的波动程度密切相关，波动较大为强情绪，波动较小为弱情绪，常见于过度紧张和焦虑；每种情绪都会对应不同的生理参数；根据不同情绪的不同的生理参数获取生理参数的范围。
在本申请的一种可选的实施例中，在将处理后的生理参数输入预设的第一模型之前还包括：
如果处理后的生理参数发生变化，变化幅度大于处理后的生理参数的10％，判定该处理后的生理参数无效，则将该处理后的生理参数的权重值设定为正常值。
在本申请的一种可选的实施例中，在将处理后的生理参数输入预设的第一模型之前还包括：
基于运动信号、心率信号和呼吸信号，构建人体在不同运动状态下的生理参数范围，分别为轻度运动范围和剧烈运动范围；
根据人体在不同运动状态下的生理参数范围，调整运动信号、心率信号和呼吸信号对应的权重值，设定其为正常值。
在本申请的一种可选的实施例中，第一条件为模糊范围，情绪状态等级的边界的-5％～5％设定为模糊范围。
在本申请的一种可选的实施例中，还包括：
获取原始生理参数验证样本并处理，将处理后的生理参数验证样本输入预设的第一模型，对应输出处理后的生理参数样本的第一情绪状态等级，判断输出的结果是否准确，如果不准确，则调整训练神经网络模型的处理后的生理参数训练样本对应的权重值。
在本申请的一种可选的实施例中，预设的数据库包括正常情绪库、情绪波动等级一库和情绪波动等级二库。
在本申请的一种可选的实施例中，在将处理后的生理参数对应的权重值与预设的数据库中的样本数据进行差异化匹配之前还包括：
建立特殊场景数据库；其中，特殊场景数据库包括轻微运动场景、剧烈运动场景和洗漱场景；
将特殊场景数据库划分为正常情绪库。
在本申请的一种可选的实施例中，请参见图图3所示，并结合图2所示，图3是本发明实施例提供的情绪监测方法的另一种流程图，通过以下三种方式获取待监测人的情绪状态，具体为：
(1)基本算法
采集待监测人的原始生理参数，原始生理参数包括睡眠质量信号、心率信号、血压信号、皮肤温度信号、呼吸信号、皮肤电信号和身体运动信号；
对采集的原始生理参数进行信号放大和信号降噪处理，得到净化处理的生理参数；
划分生理参数的范围，分别为正常范围、一级偏差范围和二级偏差范围；
根据生理参数范围，设置情绪状态等级，分别为正常情绪、情绪波动等级一和情绪波动等级二；并对各个生理参数范围赋予权重值；
根据处理后的生理参数与生理参数范围的对应关系，对处理后的生理参数赋予权重值，将各处理后的生理参数的权重值合成综合权重值，基于综合权重值获取第一情绪状态等级；
此外，还需对预设的第一模型进行判断，并相应的调整构建预设的第一模型使用的原始生理参数训练样本中各原始生理参数对应的权重值，进一步调整预设的第一模型的准确性。
(2)匹配库算法
采集待监测人的原始生理参数，原始生理参数包括睡眠质量信号、心率信号、血压信号、皮肤温度信号、呼吸信号、皮肤电信号和身体运动信号；
对采集的原始生理参数进行信号放大和信号降噪处理，得到净化处理的生理参数；
构建预设的数据库，包括正常情绪库、情绪波动等级一库和情绪波动等级二库；其中，每个数据库包含大量的人体正常情况下相应情绪对应的生理数据组，情绪波动等级一库和情绪波动等级二库是根据人体情绪波动程度的大小来进行区分；可选的，正常情绪库、情绪波动等级一库和情绪波动等级二库中的样本数据不小于30组；
在构建预设的数据库之后，还需要对预设的数据的准确性进行调整，可以通过调整训练预设的数据库所使用的生理参数对应的权重值；
将处理后的生理参数与数据库中的样本数据进行差异匹配，选取差值绝对值最小的预设的数据库，作为输出待监测人的情绪状态等级。
(3)混合算法
首先采用上述的基本算法获取待监测人的情绪状态等级，对基本算法中的情绪状态等级的权重范围进行再次分配，划分两种不同的情绪状态等级范围的交界线处对应两种区间各自的5％的区间范围进行再次判断，该区间即为模糊区间；
采用库匹配算法对上述的模糊区间进行再次判断，获取待监测人的情绪状态等级。
采用上述的方法，可以根据待检测人的原始生理参数进行调整，可调整部分非必要采集的生理数据是否选取、情绪状态等级范围的划分、涉及的参数的权重值得调整，提高算法与待监测人的匹配程度，提升判断的准确性，满足个体的差异。
基于同一发明构思，请参见图4所示，图4是本发明实施例提供的情绪监测装置的一种结构示意图，本申请还提供一种情绪监测装置，用于实现本申请上述实施例提供的一种情绪监测方法，本申请在此不再赘述；本申请提供的一种情绪监测装置包括：
信号采集模块201，用于采集待监测人的原始生理参数；所述原始生理参数包括睡眠质量信号、心率信号、血压信号、皮肤温度信号、呼吸信号、皮肤电信号和身体运动信号；
信号预处理模块202，用于对原始生理参数进行信号放大和信号降噪处理，得到处理后的生理参数；
信号与情绪状态分析模块203，用于将处理后的生理参数对应的权重值输入预设的第一模型，输出待监测人的第一情绪状态等级；
判断模块204，用于判断待监测人的第一情绪状态等级是否位于第一条件，如果不是，则以所述第一情绪状态等级作为待监测人的情绪状态等级；如果是，则将处理后的生理参数对应的权重值与预设的数据库中的样本数据进行差异匹配，选取差值绝对值最小的预设的数据库，作为待监测人的情绪状态等级；
情绪波动警告模块205，用于根据待监测人的情绪状态等级，进行相应的警告；其中，警告程度包括不警告、警告程度一和警告程度二。
具体而言，本实施例中提供一种情绪监测装置，集成了信号采集模块、信号预处理模块、信号与情绪状态分析模块、判断模块和情绪波动警告模块，能够准确地识别出待监测人的情绪波动程度和情绪状态，并且能够对待监测人或非常在乎待监测人的人发送警告信息，能够及时的通过情绪波动推测出潜在的危险信号，能够及时有效地采取措施去应对和防范，从而避免生命和财产的损失。
在本申请的一种可选的实施例中，信号采集模块包括多个传感器，分别为心率传感器、光电容积描记传感器、皮肤温度传感器、运动传感器、皮肤电感传感器和角速度传感器。
请参见图5～图6所示，图5是本发明实施例提供的嵌入式系统的一种逻辑示意图，图6是本发明实施例提供的嵌入式系统硬件框架的一种结构示意图，由图5所示，由中央处理器(CPU)通过总线驱动各种外设，其中，可以通过UART通信协议、GPIO通信协议、USB等与各个功能模块相连通，功能模块包括情绪识别模块、警告信号模块、电源管理模块和数据库模块，各个模块又由通信接口与各自相关的外围设备相连接，外围设备包含各信号采集的传感器、与外界通信的信息发送端口、显示器等，如此能够实现传感器的信号采集，警告信号的发送显示器上的数据显示等；由图6所示，不同的外围设备都需要经过处理器的管控调配，由处理器与不同功能的外围设备一起协同工作才共同构成了一个嵌入式系统整体；其中，处理器可以为中央处理器(CPU)，外围设备可以为传感器1连接端口，传感器2连接端口，…，传感器n连接端口，显示屏，USB接口，系统内存(SDRAM)，硬盘(非线性Flash)，电源管理系统，通用无线分组业务(GPRS)，全球定位系统(GPS)。
在本申请的一种可选地实施例中，上述实施例提到的装置、模块或单元，具体可以右计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机，计算机的具体形式可以是个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件收发设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或这些设备中的任意几种设备的组合。
本实施例中可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式，而且，本实施例可采用一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-□ROM、光学存储器等)上实施例的计算机程序产品的形式。
请参见图7～图9，图7是本发明实施例提供的情绪监测装置的一种结构示意图，图8是本发明实施例提供的情绪监测装置的另一种结构示意图，图9是本发明实施例提供的情绪监测装置的另一种结构示意图，在本申请的一种可选的实施例中，情绪监测装置包括手带2、手环主体和卡扣，手环主体安装在手带中间，卡扣组件安装在手带两端。
其中，手环主体包括信号采集模块9、通信模块7、GPS模块10、嵌入式开发模块和电池；信号采集模块中包括多个传感器，用于采集待监测人的生理参数；通信模块，连接SIM卡，并获取SIM卡的信息，通过此模块接入移动网络，实现信息交互；GPS模块可获取手环的位置信息；嵌入式开发模块，对采集到的待监测人的生理参数进行处理，并获取待监测人的情绪状态，根据情绪状态等级做出相应的警告；电池与信号采集模块、通信模块、GPS模块和嵌入式开发模块均电连接，为以上模块供电，与电池5配套设置有开口6，用于为电池充电。
在本申请的一种可选的实施例中，手环主体还包括插座和充电提示灯，均与电池电连接，插座可为电池充电，充电提示灯用于反应充电时的充电状态。
在本申请的一种可选的实施例中，手环主体还包括显示屏1，与嵌入式开发模块电连接，用于显示采集的原始生理参数。其中，嵌入式开发模块包括嵌入式开发芯片3和嵌入式开发板4，嵌入式开发芯片与嵌入式开发板电连接
在本申请的一种可选的实施例中，手环主体还包括SIM卡座8，与通信模块电连接，用于置入SIM卡，使通信模块能够同SIM卡实现信息交互。
在本申请的一种可选的实施例中，手环主体和手带中的手环主体安装部位为配套式的椭圆形，其中表带的材质选取具有弹性的硅胶，其安装部位的尺寸大小与手环主体尺寸大小相同，在安装部位的底座部分具有镂空，此镂空用于手环主体背部与待监测人的皮肤相接触。
在本申请的一种可选的实施例中，信号采集模块集成在手环主体的背部，并且其一部分位于手环主体表面，以实现信号采集的功能。
在本申请的一种可选的实施例中，嵌入式开发模块能够承担数据处理的功能，可以根据输入的生理参数进行判断，且嵌入式开发模块位于手环主体内部，与其他模块都有直接相连的部分，嵌入式模块位于显示屏的下方、信号采集模块的上方。
在本申请的一种可选的实施例中，电池位于手环主体内部，位于嵌入式开发模块的下方，靠近手环主体底层的边缘部分。
在本申请的一种可选的实施例中，可调节佩戴大小的卡扣和与卡扣配套的凹槽，手带中与手环主体连接的部分能够满足手环主体的功能使用。
以上实施例中，手环配置SIM卡后，配合手环内置的通信模块与移动基站之间的信息交互，在待检测人的情绪波动发生异常时，向预先指定好对象发送警告信息。该手环内部包含的各个模块可以构成一个情绪检测系统，该系统通过在装置内配备人体的生理参数采集模块，根据所采集的生理参数，再由嵌入式开发模块对待监测人的实时情绪进行分析并归类，若触发警告程序，则会激活GPS模块和通信模块。
本发明提供的一种情绪监测方法及其装置，能够灵活的调整所需要的输入信号中自选参数部分、算法中的权重和算法种类，能够更契合待监测人的特性，提高情绪判断的准确性。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种情绪监测方法，其特征在于，包括：
采集待监测人的原始生理参数；所述原始生理参数包括睡眠质量信号、心率信号、血压信号、皮肤温度信号、呼吸信号、皮肤电信号和身体运动信号；
对所述原始生理参数进行信号放大和信号降噪处理，得到处理后的生理参数；
将处理后的生理参数输入预设的第一模型，输出待监测人的第一情绪状态等级；
判断待监测人的所述第一情绪状态等级是否位于第一条件，如果不是，则以所述第一情绪状态等级作为待监测人的情绪状态等级；如果是，则将处理后的生理参数与预设的数据库中的样本数据进行差异匹配，选取差值绝对值最小的预设的数据库，作为待监测人的情绪状态等级；
根据待监测人的所述情绪状态等级，进行相应的警告；其中，警告程度包括不警告、警告程度一和警告程度二。
2.根据权利要求1所述的一种情绪监测方法，其特征在于，所述将处理后的生理参数输入预设的第一模型，输出待监测人的第一情绪状态等级的过程包括：
划分各所述生理参数的范围，分别为正常范围，一级偏差范围和二级偏差范围；其中，所述一级偏差范围包括大于正常范围和小于正常范围，所述二级偏差范围包括大于正常范围和小于正常范围；
根据所述生理参数的范围，设置情绪状态等级，分别为正常情绪、情绪波动等级一和情绪波动等级二；
对不同所述生理参数的范围赋予不同的权重值；
将处理后的生理参数与所述生理参数范围对应，并基于生理参数的范围的权重值，对处理后的生理参数赋予权重值；
基于各处理后的生理参数的权重值，获取综合权重值；
对应所述综合权重值，获取第一情绪状态等级。
3.根据权利要求2所述的一种情绪监测方法，其特征在于，在将处理后的生理参数输入预设的第一模型之前还包括：
如果处理后的生理参数发生变化，变化幅度大于处理后的生理参数的10％，判定该处理后的生理参数无效，则将该处理后的生理参数的权重值设定为正常值。
4.根据权利要求2所述的一种情绪监测方法，其特征在于，在将处理后的生理参数输入预设的第一模型之前还包括：
基于所述运动信号、所述心率信号和所述呼吸信号，构建人体在不同运动状态下的生理参数范围，分别为轻度运动范围和剧烈运动范围；
根据人体在不同运动状态下的生理参数范围，调整所述运动信号、所述心率信号和所述呼吸信号对应的权重值，设定其为正常值。
5.根据权利要求2所述的一种情绪监测方法，其特征在于，所述第一条件为模糊范围，所述情绪状态等级的边界的-5％～5％设定为模糊范围。
6.根据权利要求4所述的一种情绪监测方法，其特征在于，还包括：
获取原始生理参数验证样本并处理，将处理后的生理参数验证样本输入预设的第一模型，对应输出处理后的生理参数样本的第一情绪状态等级，判断输出的结果是否准确，如果不准确，则调整训练神经网络模型的处理后的生理参数训练样本对应的权重值。
7.根据权利要求1所述的一种情绪监测方法，其特征在于，所述预设的数据库包括正常情绪库、情绪波动等级一库和情绪波动等级二库。
8.根据权利要求1所述的一种情绪监测方法，其特征在于，在将处理后的生理参数对应的权重值与预设的数据库中的样本数据进行差异化匹配之前还包括：
建立特殊场景数据库；其中，所述特殊场景数据库包括轻微运动场景、剧烈运动场景和洗漱场景；
将所述特殊场景数据库划分为正常情绪库。
9.一种情绪监测装置，其特征在于，包括：
信号采集模块，用于采集待监测人的原始生理参数；所述原始生理参数包括睡眠质量信号、心率信号、血压信号、皮肤温度信号、呼吸信号、皮肤电信号和身体运动信号；
信号预处理模块，用于对所述原始生理参数进行信号放大和信号降噪处理，得到处理后的生理参数；
信号与情绪状态分析模块，用于将处理后的生理参数输入预设的第一模型，输出待监测人的第一情绪状态等级；
判断模块，用于判断待监测人的所述第一情绪状态等级是否位于第一条件，如果不是，则以所述第一情绪状态等级作为待监测人的情绪状态等级；如果是，则将处理后的生理参数与预设的数据库中的样本数据进行差异匹配，选取差值绝对值最小的预设的数据库，作为待监测人的情绪状态等级；
情绪波动警告模块，用于根据待监测人的所述情绪状态等级，进行相应的警告；其中，警告程度包括不警告、警告程度一和警告程度二。
10.根据权利要求9所述的一种情绪监测装置，其特征在于，所述信号采集模块包括多个传感器，分别为心率传感器、光电容积描记传感器、皮肤温度传感器、运动传感器、皮肤电感传感器和角速度传感器。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN116172559A (zh) * 2023-02-22 2023-05-30 中国人民解放军海军特色医学中心 一种基于多个生理参数的心理压力评估方法及系统
CN116172559B (zh) * 2023-02-22 2023-11-24 中国人民解放军海军特色医学中心 一种基于多个生理参数的心理压力评估方法及系统

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