CN115844340A - 一种辅助训练用人员身体指标监测方法、系统及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种辅助训练用人员身体指标监测方法、系统及电子设备，包括利用设置于目标人员身体上的信号采集终端周期性采集目标人员的体征信号，其中，体征信号包括心率信号、鼻腔附近湿敏传感器信号；将信号处理并计算后得到心率数据、心率增幅数据和鼻腔附近湿敏传感器数据，并利用所得到数据分别与相应预设阈值进行比较，当其中之一数据存在大于或等于相应预设阈值时，则输出报警信号。大大提高了训练效率、训练安全性和训练过程可靠性，很大程度上拓展了本发明的应用场景。

Description

一种辅助训练用人员身体指标监测方法、系统及电子设备

技术领域

本发明涉及辅助训练设备技术领域，具体涉及一种辅助训练用人员身体指标监测方法、系统及电子设备。

背景技术

在我国现有国情的背景下，军队训练不仅是重要的一环，还是我国军队整体素质的重要基础。而传统训练仅仅通过训练人员的训练成绩作为评测指标，依靠教官、教员的人工指导作为辅助，通过大量专项训练达到训练目标，但仅从外在因素去提高训练指导方向，仍需要耗费大量时间进行专项训练才能达到训练目标，且无氧或高强度或高集中度的训练过程中，被训练人员容易出现身体各项机能的损伤，容易出现体征信号异常，若不及时对被训练人员的体征信号进行监测、处理和预警，会造成被训练人员的身体机能的损伤，造成训练得不偿失。

科学技术不断发展，糅合其他领域的智能技术，以更加科学的方式监测训练人员的体征信号，无疑是训练效率更高、安全性更高、训练过程更可靠的选择。

因此，现有技术还有待进一步发展。

发明内容

本发明的目的在于克服上述技术不足，提供一种辅助训练用人员身体指标监测方法、系统及电子设备，以解决现有技术存在的问题。

为达到上述技术目的，根据本发明的第一方面，本发明提供了一种辅助训练用人员身体指标监测方法，包括：

利用设置于目标人员身体上的信号采集终端周期性采集目标人员的体征信号，其中，体征信号包括心率信号、鼻腔附近湿敏传感器信号；

将信号处理并计算后得到的心率数据、心率增幅数据和鼻腔附近湿敏传感器数据，并利用所得到数据分别与相应预设阈值进行比较，当其中之一数据存在大于或等于相应预设阈值时，则输出报警信号。

具体地，利用设置于目标人员身体上的信号采集终端周期性采集目标人员的体征信号，其中，体征信号包括心率信号、鼻腔附近湿敏传感器信号；

将信号处理并计算后得到的心率数据、心率增幅数据和鼻腔附近湿敏传感器数据，并利用所得到数据分别与相应预设阈值进行比较，当其中之一数据存在大于或等于相应预设阈值时，则输出报警信号。

具体地，所述方法还包括：

按第一监测周期获取目标人员的体征信号，其中，体征信号包括心率信号、鼻腔附近湿敏传感器信号；

解析信号并计算得到心率数据、心率增幅数据和呼吸频率数据，比较心率数据、心率增幅数据和鼻腔附近湿敏传感器数据三项数据中是否有大于或等于各自对应的预设阈值的项，若有，按第二监测周期获取目标人员的体征信号，其中，第二监测周期小于第一监测周期。

具体地，所述方法还包括：

按第二监测周期获取第一预设次数的目标人员的体征信号并解析计算得到心率数据、鼻腔附近湿敏传感器数据和心率增幅数据，比较三项数据中是否存在大于或等于其所对应的预设阈值的次数大于或等于第二预设次数的项，若存在，则输出人员体征信号异常的报警信号。

具体地，所述方法还包括：

所述心率数据为将通过脉搏传感器采集到的心率信号解析和测算后得到；所述心率增幅数据为通过心率数据计算后得到；所述鼻腔附近湿敏传感器数据为将通过鼻腔附近湿敏传感器采集到的鼻腔附近湿敏传感器信号解析和测算后得到。

具体地，所述方法还包括：

若心率数据、心率增幅数据和鼻腔附近湿敏传感器数据三项数据中没有大于或等于各自分别对应的预设阈值的项，继续按照第一监测周期获取目标人员的体征信号。

具体地，所述方法还包括：

若三项数据中不存在大于或等于其所对应的预设阈值的次数大于或等于第二预设次数的项，输出预警信号。

具体地，所述方法还包括：

利用设置于目标人员头部的信号采集终端周期性采集第三预设次数的脑电波信号，对所获取的脑电波信号进行处理得到脑电波的δ、θ、α、β四种不同频带的基本波形，统计各频带基本波形的出现次数，获取出现次数最多的基本波形，输出与所获取基本波形对应的判断结果。

根据本发明的第二方面，本发明提供了一种辅助训练用人员身体指标监测系统，包括：

头戴式监测设备，包括采集终端，所述采集终端包括脉搏传感器、湿敏传感器，用于采集目标人员的体征信号，所述体征信号包括心率信号和鼻腔附近湿敏传感器信号；

运算模块，用于将采集终端采集的信号处理并计算后得到心率数据、心率增幅数据和呼吸频率数据，并利用所得到数据分别与相应预设阈值进行比较，当其中之一数据存在大于或等于相应预设阈值时，则输出报警信号。

根据本发明的第三方面，提供一种电子设备，包括：存储器；以及处理器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现根据权利要求1至8中任意一项所述的辅助训练用人员身体指标监测方法。

有益效果：

1、本发明开创性的通过将湿敏传感器通过头戴式监测设备设置与目标人员的鼻腔附近位置，并通过在头戴式监测设备上设置脉搏传感器和脑电波传感器，采集目标人员的体征信号，包括鼻腔附近湿敏传感器信号和脑电波信号，通过对信号进行处理和计算得到心率数据、心率增幅数据、鼻腔附近湿敏传感器数据和脑电波数据，通过对心率数据、心率增幅数据、鼻腔附近湿敏传感器数据进行分析，判断目标人员的当前体征状态是否异常，当目标人员的体征状态异常时，输出人员体征信号异常的报警信号，控制相关报警模块工作，向目标人员和相关工作人员报警，解决了仅从外在因素去提高训练指导方向需要耗费大量时间进行专项训练才能达到训练目标且无氧或高强度或高集中度的训练过程中被训练人员容易出现身体各项机能的损伤的情况下，不及时对被训练人员的体征信号进行监测、处理和预警从而造成被训练人员的身体机能的损伤、造成训练得不偿失的问题，大大提高了训练效率、训练安全性和训练过程可靠性，很大程度上拓展了本发明的应用场景。

2、由于脑电信号非平稳信号且很容易受到各种噪声干扰，且其中有用的信号集中于0.5-50Hz，本发明使用基于小波包变换的降噪方法去除50Hz及以后的噪声干扰，再通过基于小波包变换的特征提取方法处理降噪后的脑电信号，较为准确、清晰的提取出δ、θ、α、β四种不同频带的基本波形，并重构出原始脑电波在各频带的能量分布，利用设置于目标人员头部的信号采集终端周期性采集第三预设次数的脑电波信号，对所获取的脑电波信号进行处理得到脑电波的δ、θ、α、β四种不同频带的基本波形，统计各频带基本波形的出现次数，获取出现次数最多的基本波形，输出与所获取基本波形对应的判断结果。本发明预设波形与判断结果对应表，基本波形与判断结果存在一一对应关系，其中，δ波对应注意力不集中；θ波对应注意力中度集中；α波对应注意力集中；β波对应注意力高度集中。

本发明开创性的通过对被训练人员的脑电波进行监测，经过降噪、特征提取后获取的数据非专业人士并不能很好的辨认所表达的意义，因此本发明将特征提取后的脑电能量分布导入训练好的深度学习模型可以得到具体的注意力集中情况，由此很好的分析了被训练人员的注意力集中情况并可通过移动端展示给教练或相关工作人员，便于对被训练过程进行分析，大大提高了训练过程的可靠性、科学性和安全性，进一步拓展了本发明的应用场景。

3、本发明预设第一监测周期和第二监测周期，并使第一监测周期大于第二监测周期，并通过对心率数据、心率增幅数据和鼻腔附近湿敏传感器数据分别设置对应的预设阈值，仅当心率数据或心率增幅数据或鼻腔附近湿敏传感器数据超过其所对应的预设阈值时，进入第二周期监测，降低常态监控时的系统运算压力和能耗，符合节能减排的理念，同时进一步提高了本发明的分析结果可靠性和可用性。

4、本发明通过对心率增幅数据进行分析，防止由于天生心率偏低的人心率对其自身来说增幅过大时，心率仍没有超过预设阈值的情况，进一步提高了本发明的分析结果可靠性和安全性，进一步拓展了本发明的应用范围。

5、本发明通过预设第一预设次数和第二预设次数，仅当心率数据、鼻腔附近湿敏传感器数据和心率增幅数据三项数据中存在大于或等于其所对应的预设阈值的次数大于或等于第二预设次数的项，输出人员体征信号异常的报警信号，防止是由于被训练人员的心态变化导致的体征信号短时波动引起的体征信号正常波动导致的系统误判，当心率数据、鼻腔附近湿敏传感器数据和心率增幅数据三项数据中不存在大于或等于其所对应的预设阈值的次数大于或等于第二预设次数的项，仅输出预警信号，控制相关预警模块工作，仅向教练或相关工作人员预警，防止对被训练人员造成不必要干扰，进一步提高了本发明的分析结果的可靠性，大大拓展了本发明的应用场景。

附图说明

图1是本发明具体实施例中提供的辅助训练用人员身体指标监测方法的流程图；

图2是本发明具体实施例中提供的辅助训练用人员身体指标监测方法的示意图；

图3是本发明具体实施例中提供的辅助训练用人员身体指标监测系统的原理框图。

具体实施方式

为了使本领域的人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合本发明的附图，对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述，基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的其它类同实施例，都应当属于本申请保护的范围。此外，以下实施例中提到的方向用词，例如“上”“下”“左”“右”等仅是参考附图的方向，因此，使用的方向用词是用来说明而非限制本发明创造。

下面结合附图和较佳的实施例对本发明作进一步说明。

请参阅图1，本发明提供一种辅助训练用人员身体指标监测方法，包括：

S100、利用设置于目标人员身体上的信号采集终端按第一监测周期采集目标人员的体征信号，其中，体征信号包括心率信号、鼻腔附近湿敏传感器信号。

这里需要要说明的是，本发明开创性的通过将湿敏传感器通过头戴式监测设备设置与目标人员的鼻腔附近位置，并通过在头戴式监测设备上设置脉搏传感器和脑电波传感器，采集目标人员的体征信号，包括鼻腔附近湿敏传感器信号和脑电波信号，即本发明的采集终端能够实时产生关于心率、鼻腔附近湿度变化的信号。

具体地，头戴式监测设备由脑电波监测装置、湿敏传感器、脉搏传感器及信号发送装置组成，脑电波监测装置由银纳米线/PVA水凝胶/三聚氰胺海绵(AgPHMS)半干脑电图(EEG)电极、信号发送模块组成；脉搏传感器则选用超薄高灵敏度聚偏氟乙烯压电薄膜，采用经编间隔织物压力式传感器结构，同贴肤弹力带一同组成；湿敏传感器由In2O3-GO混合薄膜、通过MEMS技术制备的传感器组成，使得电极传感器的电容灵敏度达到pf级别。信号发送装置链接脑电波监测装置、脉搏传感器及湿敏传感器，将获取到的信号分别发送至终端。脑电波监测装置所监测的脑电波信号以及脉搏传感器、湿敏传感器所监测的数据会通过放置在脑后的信号发送装置发送给终端，并分别通过不同的方法转化为可视化身体指标数据。

实验所用氧化石墨烯是由成都有机化学品有限公司(成都，中国)提供的市售高纯度氧化石墨烯(GO)纳米片(>99％)。使用的GO是石墨烯纳米片，其负性地装饰有氧官能团和位于片表面的羧基，促进GO均匀分散到去离子(DI)水中。GO悬浮液在pH4.5下的浓度为0.25wt％。

实验所用氧化铟制备方法为，将1.52gIn(NO₃)₃·4.5H₂O和12g尿素溶解在80mL去离子水中，分别搅拌和超声处理0.5小时。之后，将所得分散体在Teflon不锈钢高压釜中在120℃下水热处理12小时。在高压釜自然冷却至室温后，通过离心收集所制备的沉淀物并用去离子水洗涤数次，然后在60℃下干燥6小时。在500℃下退火2小时后获得氧化铟纳米立方体。

使用具有低成本和高稳定性的印刷电路板(PCB)材料作为叉指电极的基板。叉指型电极由镍/铜材料制成，使用传统的光刻技术在基板上的两个不同起始点以相同方向缠绕在中心上，形成回型电极。当In₂O₃/GO混合薄膜附于基板时，叉指电极的电容随湿度的变化而改变。当叉指型电极的结构尺寸减小到微米级以下时，可以迅速地检测到非常小的湿度变化，具有良好的灵敏度。

对于In₂O₃/GO混合薄膜的制备方法，首先，将氧化铟粉末(0.01g)置于25wt％的氧化石墨烯溶液(1.71g)中，使质量分数比为7：3。然后，将混合物搅拌20分钟并分别超声30分钟，以获得均匀的溶液。之后，用橡胶头滴管吸收溶液，并用叉指型电极滴在PCB基板上，形成湿度敏感的传感膜。最后，将传感器置于60℃的真空烘箱中干燥4小时。

需要理解的是，为了获得传感器的湿度响应特性，通过使用不同金属化合物的饱和溶液制备成具有特定湿度从11％增加到97％的湿度瓶。然后，使用与RS-232接口连接的TH2828精密LCR测量装置测量传感器在不同湿度下的电容响应。湿敏传感器由In2O3-GO混合薄膜、通过MEMS技术制备的传感器组成，使得电极传感器的电容灵敏度达到pf级别。信号发送装置链接脑电波监测装置、脉搏传感器及湿敏传感器，将获取到的信号分别发送至终端。

这里需要说明的是，所述鼻腔附近湿敏传感器信号为采集到的电容数据，通过电容响应曲线反应呼吸状态，当正常呼吸时曲线是稳定平滑的，而当意外情况出现时曲线随呼吸的急促而变得杂乱跳动，即当电容数据超过第三预设阈值时，证明被训练人员呼吸状态异常，需要进行进一步分析判断，此时进入第二监测周期，本发明使用高灵敏度、低成本、宽范围、快速的湿度传感器，持续监测鼻腔附近湿度情况，实时地反映呼吸状况，记录下呼吸单位时间内的呼吸次数并且能够显示当前的呼吸频率。

步骤S100之前包括：预设第一监测周期、第二监测周期、第一预设次数、第二预设次数、第一预设阈值、第二预设阈值、第三预设阈值、δ波对应脑电波频率、θ波对应脑电波频率、α波对应脑电波频率、β波对应脑电波频率，所述第一监测周期为1秒，所述第二监测周期为0.01秒，所述第一预设次数为500次，所述第二预设次数为400次，所述δ波对应脑电波频率为大于等于0.5赫兹且小于等于3赫兹，所述θ波对应脑电波频率为大于等于4赫兹且小于等于7赫兹，所述α波对应脑电波频率为大于等于8赫兹且小于等于13赫兹，所述β波对应脑电波频率为大于等于14赫兹且小于等于30赫兹。

其中，将第一监测周期设置为1秒、将第二监测周期设置为0.01秒、将第一预设次数设置为500次、将第二预设次数设置为400次为本发明技术人员通过大量实验后得出，能够在较好的对被训练人员的体征信号进行分析的同时，降低常态监控时的系统运算压力和能耗，符合节能减排的理念，同时进一步提高了本发明的分析结果可靠性和可用性。

S200、将信号处理并计算后得到的心率数据、心率增幅数据和鼻腔附近湿敏传感器数据。

这里需要说明的是，运算控制模块对所获得的心率信号、鼻腔附近湿敏传感器信号进行解析，解析数据中包括采集终端获得的心率数据和鼻腔附近湿敏传感器数据，对心率数据进行解算分析得到心率增幅数据，本发明通过对心率增幅数据进行分析，防止由于天生心率偏低的人心率对其自身来说增幅过大时，心率仍没有超过预设阈值的情况，进一步提高了本发明的分析结果可靠性和安全性，进一步拓展了本发明的应用范围。

S300、利用所得到数据分别与相应预设阈值进行比较，当其中之一数据存在大于或等于相应预设阈值时，则输出报警信号。

这里需要说明的是，本发明通过判断目标人员的当前体征状态是否异常，当目标人员的体征状态异常时，输出人员体征信号异常的报警信号，控制相关报警模块工作，向目标人员和相关工作人员报警，解决了仅从外在因素去提高训练指导方向需要耗费大量时间进行专项训练才能达到训练目标且无氧或高强度或高集中度的训练过程中被训练人员容易出现身体各项机能的损伤的情况下，不及时对被训练人员的体征信号进行监测、处理和预警从而造成被训练人员的身体机能的损伤、造成训练得不偿失的问题，大大提高了训练效率、训练安全性和训练过程可靠性，很大程度上拓展了本发明的应用场景。

需要理解的是，由于脑电信号非平稳信号且很容易受到各种噪声干扰，且其中有用的信号集中于0.5-50Hz，本发明使用基于小波包变换的降噪方法去除50Hz及以后的噪声干扰，再通过基于小波包变换的特征提取方法处理降噪后的脑电信号，较为准确、清晰的提取出δ、θ、α、β四种不同频带的基本波形，并重构出原始脑电波在各频带的能量分布，利用设置于目标人员头部的信号采集终端周期性采集第三预设次数的脑电波信号，对所获取的脑电波信号进行处理得到脑电波的δ、θ、α、β四种不同频带的基本波形，统计各频带基本波形的出现次数，获取出现次数最多的基本波形，输出与所获取基本波形对应的判断结果。本发明预设波形与判断结果对应表，基本波形与判断结果存在一一对应关系，其中，δ波对应注意力不集中；θ波对应注意力中度集中；α波对应注意力集中；β波对应注意力高度集中。具体地，所述δ波对应脑电波频率为大于等于0.5赫兹且小于等于3赫兹，所述θ波对应脑电波频率为大于等于4赫兹且小于等于7赫兹，所述α波对应脑电波频率为大于等于8赫兹且小于等于13赫兹，所述β波对应脑电波频率为大于等于14赫兹且小于等于30赫兹，上述设置为本发明技术人员通过大量实验得出，将被训练人员的注意力划分为四个等级，能够较好的反应被训练人员的训练注意力集中情况，为教练或相关工作人员提供了可靠的数据分析基础，大大提高了训练的可靠性和有效性，本发明开创性的通过对被训练人员的脑电波进行监测，经过降噪、特征提取后获取的数据非专业人士并不能很好的辨认所表达的意义，因此本发明将特征提取后的脑电能量分布导入训练好的深度学习模型可以得到具体的注意力集中情况，由此很好的分析了被训练人员的注意力集中情况并可通过移动端展示给教练或相关工作人员，便于对被训练过程进行分析，大大提高了训练过程的可靠性、科学性和安全性，进一步拓展了本发明的应用场景。

这里需要说明的是，本发明预设第一监测周期和第二监测周期，并使第一监测周期大于第二监测周期，并通过对心率数据、心率增幅数据和鼻腔附近湿敏传感器数据分别设置对应的预设阈值，仅当心率数据或心率增幅数据或鼻腔附近湿敏传感器数据超过其所对应的预设阈值时，进入第二周期监测，降低常态监控时的系统运算压力和能耗，符合节能减排的理念，同时进一步提高了本发明的分析结果可靠性和可用性。本发明通过预设第一预设次数和第二预设次数，仅当心率数据、鼻腔附近湿敏传感器数据和心率增幅数据三项数据中存在大于或等于其所对应的预设阈值的次数大于或等于第二预设次数的项，输出人员体征信号异常的报警信号，防止是由于被训练人员的心态变化导致的体征信号短时波动引起的体征信号正常波动导致的系统误判，当心率数据、鼻腔附近湿敏传感器数据和心率增幅数据三项数据中不存在大于或等于其所对应的预设阈值的次数大于或等于第二预设次数的项，仅输出预警信号，控制相关预警模块工作，仅向教练或相关工作人员预警，防止对被训练人员造成不必要干扰，进一步提高了本发明的分析结果的可靠性，大大拓展了本发明的应用场景。

请参阅图2，本发明提出了一种具体实施例，提供了一种辅助训练用人员身体指标监测方法，所述方法包括：

P0、开始

P1、利用设置于目标人员身体上的信号采集终端按第一监测周期采集目标人员的体征信号，其中，体征信号包括心率信号、鼻腔附近湿敏传感器信号。

这里需要说明的是,这里需要要说明的是，本发明开创性的通过将湿敏传感器通过头戴式监测设备设置与目标人员的鼻腔附近位置，并通过在头戴式监测设备上设置脉搏传感器和脑电波传感器，采集目标人员的体征信号，包括鼻腔附近湿敏传感器信号和脑电波信号，即本发明的采集终端能够实时产生关于心率、鼻腔附近湿度变化的信号。

具体地，头戴式监测设备由脑电波监测装置、湿敏传感器、脉搏传感器及信号发送装置组成，脑电波监测装置由银纳米线/PVA水凝胶/三聚氰胺海绵(AgPHMS)半干脑电图(EEG)电极、信号发送模块组成；脉搏传感器则选用超薄高灵敏度聚偏氟乙烯压电薄膜，采用经编间隔织物压力式传感器结构，同贴肤弹力带一同组成；湿敏传感器由In2O3-GO混合薄膜、通过MEMS技术制备的传感器组成，使得电极传感器的电容灵敏度达到pf级别。信号发送装置链接脑电波监测装置、脉搏传感器及湿敏传感器，将获取到的信号分别发送至终端。脑电波监测装置所监测的脑电波信号以及脉搏传感器、湿敏传感器所监测的数据会通过放置在脑后的信号发送装置发送给终端，并分别通过不同的方法转化为可视化身体指标数据。

P2、将信号处理并计算后得到的心率数据、心率增幅数据和鼻腔附近湿敏传感器数据。

这里需要说明的是，这里需要说明的是，运算控制模块对所获得的心率信号、鼻腔附近湿敏传感器信号进行解析，解析数据中包括采集终端获得的心率数据和鼻腔附近湿敏传感器数据，对心率数据进行解算分析得到心率增幅数据，本发明通过对心率增幅数据进行分析，防止由于天生心率偏低的人心率对其自身来说增幅过大时，心率仍没有超过预设阈值的情况，进一步提高了本发明的分析结果可靠性和安全性，进一步拓展了本发明的应用范围。

具体地，头戴式监测设备由脑电波监测装置、湿敏传感器、脉搏传感器及信号发送装置组成，脑电波监测装置由银纳米线/PVA水凝胶/三聚氰胺海绵(AgPHMS)半干脑电图(EEG)电极、信号发送模块组成；脉搏传感器则选用超薄高灵敏度聚偏氟乙烯压电薄膜，采用经编间隔织物压力式传感器结构，同贴肤弹力带一同组成；湿敏传感器由In2O3-GO混合薄膜、通过MEMS技术制备的传感器组成，使得电极传感器的电容灵敏度达到pf级别。信号发送装置链接脑电波监测装置、脉搏传感器及湿敏传感器，将获取到的信号分别发送至终端。脑电波监测装置所监测的脑电波信号以及脉搏传感器、湿敏传感器所监测的数据会通过放置在脑后的信号发送装置发送给终端，并分别通过不同的方法转化为可视化身体指标数据。

实验所用氧化石墨烯是由成都有机化学品有限公司(成都，中国)提供的市售高纯度氧化石墨烯(GO)纳米片(>99％)。使用的GO是石墨烯纳米片，其负性地装饰有氧官能团和位于片表面的羧基，促进GO均匀分散到去离子(DI)水中。GO悬浮液在pH4.5下的浓度为0.25wt％。

实验所用氧化铟制备方法为，将1.52gIn(NO₃)₃·4.5H₂O和12g尿素溶解在80mL去离子水中，分别搅拌和超声处理0.5小时。之后，将所得分散体在Teflon不锈钢高压釜中在120℃下水热处理12小时。在高压釜自然冷却至室温后，通过离心收集所制备的沉淀物并用去离子水洗涤数次，然后在60℃下干燥6小时。在500℃下退火2小时后获得氧化铟纳米立方体。

使用具有低成本和高稳定性的印刷电路板(PCB)材料作为叉指电极的基板。叉指型电极由镍/铜材料制成，使用传统的光刻技术在基板上的两个不同起始点以相同方向缠绕在中心上，形成回型电极。当In₂O₃/GO混合薄膜附于基板时，叉指电极的电容随湿度的变化而改变。当叉指型电极的结构尺寸减小到微米级以下时，可以迅速地检测到非常小的湿度变化，具有良好的灵敏度。

对于In₂O₃/GO混合薄膜的制备方法，首先，将氧化铟粉末(0.01g)置于25wt％的氧化石墨烯溶液(1.71g)中，使质量分数比为7：3。然后，将混合物搅拌20分钟并分别超声30分钟，以获得均匀的溶液。之后，用橡胶头滴管吸收溶液，并用叉指型电极滴在PCB基板上，形成湿度敏感的传感膜。最后，将传感器置于60℃的真空烘箱中干燥4小时。

需要理解的是，为了获得传感器的湿度响应特性，通过使用不同金属化合物的饱和溶液制备成具有特定湿度从11％增加到97％的湿度瓶。然后，使用与RS-232接口连接的TH2828精密LCR测量装置测量传感器在不同湿度下的电容响应。湿敏传感器由In2O3-GO混合薄膜、通过MEMS技术制备的传感器组成，使得电极传感器的电容灵敏度达到pf级别。信号发送装置链接脑电波监测装置、脉搏传感器及湿敏传感器，将获取到的信号分别发送至终端。

这里需要说明的是，所述鼻腔附近湿敏传感器信号为采集到的电容数据，通过电容响应曲线反应呼吸状态，当正常呼吸时曲线是稳定平滑的，而当意外情况出现时曲线随呼吸的急促而变得杂乱跳动，即当电容数据超过第三预设阈值时，证明被训练人员呼吸状态异常，需要进行进一步分析判断，此时进入第二监测周期，本发明使用高灵敏度、低成本、宽范围、快速的湿度传感器，持续监测鼻腔附近湿度情况，实时地反映呼吸状况，记录下呼吸单位时间内的呼吸次数并且能够显示当前的呼吸频率。

P3、利用所得到数据分别与相应预设阈值进行比较。

这里需要说明的是，这里需要说明的是，本发明通过判断目标人员的当前体征状态是否异常，当目标人员的体征状态异常时，输出人员体征信号异常的报警信号，控制相关报警模块工作，向目标人员和相关工作人员报警，解决了仅从外在因素去提高训练指导方向需要耗费大量时间进行专项训练才能达到训练目标且无氧或高强度或高集中度的训练过程中被训练人员容易出现身体各项机能的损伤的情况下，不及时对被训练人员的体征信号进行监测、处理和预警从而造成被训练人员的身体机能的损伤、造成训练得不偿失的问题，大大提高了训练效率、训练安全性和训练过程可靠性，很大程度上拓展了本发明的应用场景。需要理解的是，由于脑电信号非平稳信号且很容易受到各种噪声干扰，且其中有用的信号集中0.5-50Hz，本发明使用基于小波包变换的降噪方法去除50Hz及以后的噪声干扰，再通过基于小波包变换的特征提取方法处理降噪后的脑电信号，较为准确、清晰的提取出δ、θ、α、β四种不同频带的基本波形，并重构出原始脑电波在各频带的能量分布，利用设置于目标人员头部的信号采集终端周期性采集第三预设次数的脑电波信号，对所获取的脑电波信号进行处理得到脑电波的δ、θ、α、β四种不同频带的基本波形，统计各频带基本波形的出现次数，获取出现次数最多的基本波形，输出与所获取基本波形对应的判断结果。本发明预设波形与判断结果对应表，基本波形与判断结果存在一一对应关系，其中，δ波对应注意力不集中；θ波对应注意力中度集中；α波对应注意力集中；β波对应注意力高度集中。具体地，所述δ波对应脑电波频率为大于等于0.5赫兹且小于等于3赫兹，所述θ波对应脑电波频率为大于等于4赫兹且小于等于7赫兹，所述α波对应脑电波频率为大于等于8赫兹且小于等于13赫兹，所述β波对应脑电波频率为大于等于14赫兹且小于等于30赫兹，上述设置为本发明技术人员通过大量实验得出，将被训练人员的注意力划分为四个等级，能够较好的反应被训练人员的训练注意力集中情况，为教练或相关工作人员提供了可靠的数据分析基础，大大提高了训练的可靠性和有效性，本发明开创性的通过对被训练人员的脑电波进行监测，经过降噪、特征提取后获取的数据非专业人士并不能很好的辨认所表达的意义，因此本发明将特征提取后的脑电能量分布导入训练好的深度学习模型可以得到具体的注意力集中情况，由此很好的分析了被训练人员的注意力集中情况并可通过移动端展示给教练或相关工作人员，便于对被训练过程进行分析，大大提高了训练过程的可靠性、科学性和安全性，进一步拓展了本发明的应用场景。

这里需要说明的是，本发明预设第一监测周期和第二监测周期，并使第一监测周期大于第二监测周期，并通过对心率数据、心率增幅数据和鼻腔附近湿敏传感器数据分别设置对应的预设阈值，仅当心率数据或心率增幅数据或鼻腔附近湿敏传感器数据超过其所对应的预设阈值时，进入第二周期监测，降低常态监控时的系统运算压力和能耗，符合节能减排的理念，同时进一步提高了本发明的分析结果可靠性和可用性。本发明通过预设第一预设次数和第二预设次数，仅当心率数据、鼻腔附近湿敏传感器数据和心率增幅数据三项数据中存在大于或等于其所对应的预设阈值的次数大于或等于第二预设次数的项，输出人员体征信号异常的报警信号，防止是由于被训练人员的心态变化导致的体征信号短时波动引起的体征信号正常波动导致的系统误判，当心率数据、鼻腔附近湿敏传感器数据和心率增幅数据三项数据中不存在大于或等于其所对应的预设阈值的次数大于或等于第二预设次数的项，仅输出预警信号，控制相关预警模块工作，仅向教练或相关工作人员预警，防止对被训练人员造成不必要干扰，进一步提高了本发明的分析结果的可靠性，大大拓展了本发明的应用场景。

P4、判断心率数据是否大于第一预设阈值？若是，执行步骤P7；若否，执行步骤P5。

这里需要说明的是，当心率数据大于第一预设阈值，证明心率数据出现异常，为防止是由于被训练人员的心态变化导致的体征信号短时波动引起的体征信号正常波动导致的系统误判，需进入第二监测周期监测，在保证本发明的分析结果可靠性的同时，降低系统能耗，符合节能减排的理念。

P5、判断心率增幅数据是否大于第二预设阈值？若是，执行步骤P7；若否，执行步骤P6。

这里需要说明的是，当心率增幅数据大于第一预设阈值，证明心率增幅数据出现异常，为防止是由于被训练人员的心态变化导致的体征信号短时波动引起的体征信号正常波动导致的系统误判，需进入第二监测周期监测，在保证本发明的分析结果可靠性的同时，降低系统能耗，符合节能减排的理念。

P6、判断鼻腔附近湿敏传感器数据是否大于第三预设阈值？若是，执行步骤P7；若否，返回步骤P1。

这里需要说明的是，当鼻腔附近湿敏传感器大于第三预设阈值，证明鼻腔附近湿敏传感器数据出现异常，为防止是由于被训练人员的心态变化导致的体征信号短时波动引起的体征信号正常波动导致的系统误判，需进入第二监测周期监测，在保证本发明的分析结果可靠性的同时，降低系统能耗，符合节能减排的理念。

P7、利用设置于目标人员身体上的信号采集终端按第二监测周期采集第一预设次数的目标人员的体征信号，其中，体征信号包括心率信号、鼻腔附近湿敏传感器信号。

这里需要说明的是，将第一监测周期设置为1秒、将第二监测周期设置为0.01秒、将第一预设次数设置为500次、将第二预设次数设置为400次为本发明技术人员通过大量实验后得出，能够在较好的对被训练人员的体征信号进行分析的同时，降低常态监控时的系统运算压力和能耗，符合节能减排的理念，同时进一步提高了本发明的分析结果可靠性和可用性。

P8、将信号处理并计算后得到的心率数据、心率增幅数据和鼻腔附近湿敏传感器数据并统计分析。

P9、判断心率数据大于或等于第一预设阈值的次数是否大于或等于第二预设次数？若是，执行步骤P12；若否，执行步骤P10。

这里需要说明的是，当心率数据大于或等于第一预设阈值的次数大于或等于第二预设次数，证明被训练人员的体征信号确实处于异常，不是由于被训练人员的心态变化导致的体征信号短时波动引起的体征信号正常波动导致的系统误判，被训练人员目前身体健康存在异常，需要进行报警，则输出报警信号控制报警机构报警，所述报警机构包括设置于头戴式监测设备中的震动单元和语音报警单元，控制报警机构报警包括控制震动单元按预设频率震动并控制语音报警单元播报当前心率数据、呼吸频率数据、心率增幅数据以及注意力集中情况，大大提高了本发明的分析结果可靠性和安全性，若心率数据大于或等于第一预设阈值的次数小于第二预设次数，则判断是由于被训练人员的心态变化导致的体征信号短时波动引起的体征信号正常波动导致的系统误判，仅输出预警信号控制预警机构预警，所述预警机构包括通过蓝牙设备与移动端相结合，利用Android应用程序将监测到的数据实时反映在界面，且通过对数据分析得到相应身体状况参数，进而反映身体状况，一方面能够使个人在日常生活中随时了解到自己的身体状况，另一方面可以用于帮助教官、教员通过终端上显示的注意力集中情况、心跳频率、呼吸频率确定训练人员的身体数据去指向性的给予训练人员指导，所述预警机构包括灯光闪烁单元和语音报警单元，所述控制预警机构预警包括控制灯光闪烁单元按预设功率工作并控制语音报警单元播报当前心率数据、呼吸频率数据、心率增幅数据以及注意力集中情况，进一步提高了本发明的分析结果可靠性和安全性。

P10、判断心率增幅数据大于或等于第二预设阈值的次数是否大于或等于第二预设次数？若是，执行步骤P12；若否，执行步骤P11。

这里需要说明的是，当心率增幅数据大于或等于第二预设阈值的次数大于或等于第二预设次数，证明被训练人员的体征信号确实处于异常，不是由于被训练人员的心态变化导致的体征信号短时波动引起的体征信号正常波动导致的系统误判，被训练人员目前身体健康存在异常，需要进行报警，则输出报警信号控制报警机构报警，所述报警机构包括设置于头戴式监测设备中的震动单元和语音报警单元，控制报警机构报警包括控制震动单元按预设频率震动并控制语音报警单元播报当前心率数据、呼吸频率数据、心率增幅数据以及注意力集中情况，大大提高了本发明的分析结果可靠性和安全性，若心率增幅数据大于或等于第二预设阈值的次数小于第二预设次数，则判断是由于被训练人员的心态变化导致的体征信号短时波动引起的体征信号正常波动导致的系统误判，仅输出预警信号控制预警机构预警，所述预警机构包括通过蓝牙设备与移动端相结合，利用Android应用程序将监测到的数据实时反映在界面，且通过对数据分析得到相应身体状况参数，进而反映身体状况，一方面能够使个人在日常生活中随时了解到自己的身体状况，另一方面可以用于帮助教官、教员通过终端上显示的注意力集中情况、心跳频率、呼吸频率确定训练人员的身体数据去指向性的给予训练人员指导，所述预警机构包括灯光闪烁单元和语音报警单元，所述控制预警机构预警包括控制灯光闪烁单元按预设功率工作并控制语音报警单元播报当前心率数据、呼吸频率数据、心率增幅数据以及注意力集中情况，进一步提高了本发明的分析结果可靠性和安全性。

P11、判断鼻腔附近湿敏传感器数据大于或等于第二预设阈值的次数是否大于或等于第二预设次数？若是，执行步骤P12；若否，执行步骤P13。

这里需要说明的是，当鼻腔附近湿敏传感器数据大于或等于第三预设阈值的次数大于或等于第二预设次数，证明被训练人员的体征信号确实处于异常，不是由于被训练人员的心态变化导致的体征信号短时波动引起的体征信号正常波动导致的系统误判，被训练人员目前身体健康存在异常，需要进行报警，则输出报警信号控制报警机构报警，所述报警机构包括设置于头戴式监测设备中的震动单元和语音报警单元，控制报警机构报警包括控制震动单元按预设频率震动并控制语音报警单元播报当前心率数据、呼吸频率数据、心率增幅数据以及注意力集中情况，大大提高了本发明的分析结果可靠性和安全性，若鼻腔附近湿敏传感器数据大于或等于第三预设阈值的次数小于第二预设次数，则判断是由于被训练人员的心态变化导致的体征信号短时波动引起的体征信号正常波动导致的系统误判，仅输出预警信号控制预警机构预警，所述预警机构包括通过蓝牙设备与移动端相结合，利用Android应用程序将监测到的数据实时反映在界面，且通过对数据分析得到相应身体状况参数，进而反映身体状况，一方面能够使个人在日常生活中随时了解到自己的身体状况，另一方面可以用于帮助教官、教员通过终端上显示的注意力集中情况、心跳频率、呼吸频率确定训练人员的身体数据去指向性的给予训练人员指导，所述预警机构包括灯光闪烁单元和语音报警单元，所述控制预警机构预警包括控制灯光闪烁单元按预设功率工作并控制语音报警单元播报当前心率数据、呼吸频率数据、心率增幅数据以及注意力集中情况，进一步提高了本发明的分析结果可靠性和安全性。

P12、输出报警信号。

这里需要说明的是，所述报警机构包括设置于头戴式监测设备中的震动单元和语音报警单元，控制报警机构报警包括控制震动单元按预设频率震动并控制语音报警单元播报当前心率数据、呼吸频率数据、心率增幅数据以及注意力集中情况，大大提高了本发明的分析结果可靠性和安全性。

P13、输出预警信号。

这里需要说明的是，所述预警机构包括灯光闪烁单元和语音报警单元，所述控制预警机构预警包括控制灯光闪烁单元按预设功率工作并控制语音报警单元播报当前心率数据、呼吸频率数据、心率增幅数据以及注意力集中情况，进一步提高了本发明的分析结果可靠性和安全性。

P14、结束

请参阅图3，本发明提供了另一实施例，本实施例提供了一种辅助训练用人员身体指标监测系统，所述辅助训练用人员身体指标监测系统包括：

头戴式监测设备1，包括采集终端，所述采集终端包括脉搏传感器、湿敏传感器，用于采集目标人员的体征信号，所述体征信号包括心率信号和鼻腔附近湿敏传感器信号；

运算控制模块2，用于将采集终端采集的信号处理并计算后得到心率数据、心率增幅数据和呼吸频率数据，并利用所得到数据分别与相应预设阈值进行比较，当其中之一数据存在大于或等于相应预设阈值时，则输出报警信号。

在优选实施例中，本申请还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

存储器；以及处理器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现所述的辅助训练用人员身体指标监测方法。该计算机设备可以广义地为服务器、终端，或任何其他具有必要的计算和/或处理能力的电子设备。在一个实施例中，该计算机设备可包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、通信接口等。该计算机设备的处理器可用于提供必要的计算、处理和/或控制能力。该计算机设备的存储器可包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质中或上可存储有操作系统、计算机程序等。该内存储器可为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口和通信接口可用于与外部的设备通过网络连接和通信。该计算机程序被处理器执行时执行本发明的方法的步骤。

本发明可以实现为一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在由处理器执行时导致本发明实施例的方法的步骤被执行。在一个实施例中，所述计算机程序被分布在网络耦合的多个计算机设备或处理器上，以使得所述计算机程序由一个或多个计算机设备或处理器以分布式方式存储、访问和执行。单个方法步骤/操作，或者两个或更多个方法步骤/操作，可以由单个计算机设备或处理器或由两个或更多个计算机设备或处理器执行。一个或多个方法步骤/操作可以由一个或多个计算机设备或处理器执行，并且一个或多个其他方法步骤/操作可以由一个或多个其他计算机设备或处理器执行。一个或多个计算机设备或处理器可以执行单个方法步骤/操作，或执行两个或更多个方法步骤/操作。

本领域普通技术人员可以理解，本发明的方法步骤可以通过计算机程序来指示相关的硬件如计算机设备或处理器完成，所述的计算机程序可存储于非暂时性计算机可读存储介质中，该计算机程序被执行时导致本发明的步骤被执行。根据情况，本文中对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器的示例包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)、闪存、磁带、软盘、磁光数据存储装置、光学数据存储装置、硬盘、固态盘等。易失性存储器的示例包括随机存取存储器(RAM)、外部高速缓冲存储器等。

以上描述的各技术特征可以任意地组合。尽管未对这些技术特征的所有可能组合进行描述，但这些技术特征的任何组合都应当被认为由本说明书涵盖，只要这样的组合不存在矛盾。

以上所述本发明的具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何根据本发明的技术构思所做出的各种其他相应的改变与变形，均应包含在本发明权利要求的保护范围内。

Claims (10)

1.一种辅助训练用人员身体指标监测方法，其特征在于，

利用设置于目标人员身体上的信号采集终端周期性采集目标人员的体征信号，其中，体征信号包括心率信号、鼻腔附近湿敏传感器信号；

将信号处理并计算后得到心率数据、心率增幅数据和鼻腔附近湿敏传感器数据，并利用所得到数据分别与相应预设阈值进行比较，当其中之一数据存在大于或等于相应预设阈值时，则输出报警信号。

2.根据权利要求1所述的一种辅助训练用人员身体指标监测方法，其特征在于，所述方法还包括：

按第一监测周期获取目标人员的体征信号，其中，体征信号包括心率信号、鼻腔附近湿敏传感器信号；

解析信号并计算得到心率数据、心率增幅数据和鼻腔附近湿敏传感器数据，比较心率数据、心率增幅数据和鼻腔附近湿敏传感器数据三项数据中是否有大于或等于各自对应的预设阈值的项，若有，按第二监测周期获取目标人员的体征信号，其中，第二监测周期小于第一监测周期。

3.根据权利要求2所述的一种辅助训练用人员身体指标监测方法，其特征在于，所述方法还包括：

按第二监测周期获取第一预设次数的目标人员的体征信号并解析计算得到心率数据、鼻腔附近湿敏传感器数据和心率增幅数据，比较三项数据中是否存在大于或等于其所对应的预设阈值的次数大于或等于第二预设次数的项，若存在，则输出人员体征信号异常的报警信号。

4.根据权利要求3所述的辅助训练用人员身体指标监测方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述心率数据为将通过脉搏传感器采集到的心率信号解析和测算后得到；所述心率增幅数据为通过心率数据计算后得到；所述鼻腔附近湿敏传感器数据为将通过鼻腔附近湿敏传感器采集到的鼻腔附近湿敏传感器信号解析和测算后得到。

5.根据权利要求2所述的辅助训练用人员身体指标监测方法，其特征在于，所述方法还包括：

若心率数据、心率增幅数据和鼻腔附近湿敏传感器数据三项数据中没有大于或等于各自分别对应的预设阈值的项，继续按照第一监测周期获取目标人员的体征信号。

6.根据权利要求3所述的辅助训练用人员身体指标监测方法，其特征在于，所述方法还包括：

若三项数据中不存在大于或等于其所对应的预设阈值的次数大于或等于第二预设次数的项，输出预警信号。

7.根据权利要求1所述的辅助训练用人员身体指标监测方法，其特征在于，所述方法还包括：

利用设置于目标人员头部的信号采集终端周期性采集第三预设次数的脑电波信号，对所获取的脑电波信号进行处理得到脑电波的δ、θ、α、β四种不同频带的基本波形，统计各频带基本波形的出现次数，获取出现次数最多的基本波形，输出与所获取基本波形对应的判断结果。

8.根据权利要求7所述的辅助训练用人员身体指标监测方法，其特征在于，所述方法还包括：

预设波形与判断结果对应表，所述表中，基本波形与判断结果存在一一对应关系，其中，δ波对应注意力不集中；θ波对应注意力中度集中；α波对应注意力集中；β波对应注意力高度集中。

9.一种辅助训练用人员身体指标监测系统，其特征在于，包括：

头戴式监测设备，包括采集终端，所述采集终端包括脉搏传感器、湿敏传感器，用于采集目标人员的体征信号，所述体征信号包括心率信号和鼻腔附近湿敏传感器信号；

运算模块，用于将采集终端采集的信号处理并计算后得到心率数据、心率增幅数据和呼吸频率数据，并利用所得到数据分别与相应预设阈值进行比较，当其中之一数据存在大于或等于相应预设阈值时，则输出报警信号。

10.一种电子设备，其特征在于,存储器；以及处理器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现根据权利要求1至8中任意一项所述的辅助训练用人员身体指标监测方法。

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