CN116398979B - 一种基于可穿戴设备的环境温度调控方法和可穿戴设备 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种基于可穿戴设备的环境温度调控方法和可穿戴设备，其中，该一种基于可穿戴设备的环境温度调控方法包括：通过根据用户的当前目标温度区间，对所述环境温度进行控制；所述用户的当前目标温度区间的初始值根据所述可穿戴设备采集的所述用户的体征数据确定；当所述环境的温度达到所述当前目标温度区间时，获取所述用户在所述当前目标温度区间下的反馈数据；根据所述当前目标温度区间和所述用户在当前目标温度区间下的反馈数据，对所述环境的温度进行控制。通过本申请，解决了现有技术中可穿戴设备不能针对每个独立的用户的切身感受调控环境温度的问题，实现了智能调控温度的技术效果。
Description
技术领域
本申请涉及可穿戴健康管理领域，特别是涉及一种基于可穿戴设备的环境温度调控方法和可穿戴设备。
背景技术
目前，可穿戴设备可获得环境温湿度、用户体温和用户心率等信息。当可穿戴设备与环境温度调节设备结合时，可基于大数据分析出适合用户的设定环境温度、设定风速等设定参数，并按照该设定参数控制环境温度调节设备。
在实现本公开实施例的过程中，发现相关技术中至少存在如下问题：设定参数往往是环境温度调节设备运行的结果，例如，将室内环境温度调节至设定环境温度，现有技术中控制环境温度调节设备的方法无法控制环境温度调节设备调节温度的过程，例如现有技术中并无法控制环境温度调节设备根据个人的身体状况的反馈数据来调节温度，使用户能实时处于一种相对适宜温度的环境中，使得环境温度调节设备调节温度的过程脱离用户使用环境温度调节设备的实际应用场景，用户体验差。
针对相关技术中存在可穿戴设备不能针对每个独立的用户的切身感受调控环境温度，使用户处于更健康舒适的环境中，无法满足人们对于健康舒适的环境温度的需求的问题，目前还没有提出有效的解决方案。
发明内容
在本实施例中提供了一种基于可穿戴设备的环境温度调控方法和可穿戴设备，以解决相关技术中存在可穿戴设备不能针对每个独立的用户的切身感受调控环境，使用户处于更健康舒适的环境中，无法满足人们对于健康舒适的环境的需求的问题。
第一个方面，在本实施例中提供了一种基于可穿戴设备的环境温度调控方法，所述方法包括：根据用户的当前目标温度区间，对所述环境温度进行控制；所述用户的当前目标温度区间的初始值根据所述可穿戴设备采集的所述用户的体征数据确定；当所述环境的温度达到所述当前目标温度区间时，获取所述用户在所述当前目标温度区间下的反馈数据；所述反馈数据用于标识所述环境的温度处于当前目标温度区间时所述用户的感知数据；根据所述当前目标温度区间和所述用户在当前目标温度区间下的反馈数据，对所述环境的温度进行控制。
在其中的一些实施例中，所述根据所述当前目标温度区间和所述用户在当前目标温度区间下的反馈数据，对所述环境的温度进行控制，包括：
根据所述用户在当前目标温度区间下的反馈数据，确定所述用户的下一目标温度区间；
当所述当前目标温度区间与所述下一目标温度区间满足预设关系时，控制所述环境的温度保持在所述目标温度区间内。
在其中的一些实施例中，所述根据所述当前目标温度区间和所述用户在当前目标温度区间下的反馈数据，对所述环境的温度进行控制，包括：
根据所述用户在当前目标温度区间下的反馈数据，确定所述用户的下一目标温度区间；
当所述当前目标温度区间与所述下一目标温度区间不满足所述预设关系时，根据所述下一目标温度区间，对所述环境温度进行控制，直至所述当前目标温度区间与所述下一目标温度区间满足所述预设关系。
在其中的一些实施例中，所述根据用户的当前目标温度区间，对所述环境的温度进行控制包括：获取所述用户的体征数据，所述体征数据包括生理参数和行为参数；根据所述生理参数得到第一健康权重系数；根据所述行为参数得到第二健康权重系数；根据所述第一健康权重系数和所述第二健康权重系数，计算所述用户的当前目标温度区间，根据所述用户的当前目标温度区间，对所述环境的温度进行控制。
在其中的一些实施例中，所述根据所述用户在当前目标温度区间下的反馈数据，确定所述用户的下一目标温度区间，包括：统计所述用户在当前目标温度区间下的反馈数据，基于模糊逻辑算法计算所述用户的下一目标温度区间。
第二个方面，在本实施例中提供了一种可穿戴设备，所述可穿戴设备包括：第一控制模块、获取模块和第二控制模块；
所述第一控制模块，用于根据用户的当前目标温度区间，对所述环境的温度进行控制；所述用户的当前目标温度区间的初始值根据所述可穿戴设备采集的所述用户的体征数据确定；
获取模块，用于当所述环境的温度达到所述当前目标温度区间时，获取所述用户在所述当前目标温度区间下的反馈数据；所述反馈数据用于标识所述环境的温度处于当前目标温度区间时所述用户的感知数据；
所述第二控制模块，用于根据所述当前目标温度区间和所述用户在当前目标温度区间下的反馈数据，对所述环境的温度进行控制。
第三个方面，在本实施例中提供了一种健康管理系统，所述系统包括：
可穿戴设备和环境温度调节设备，所述可穿戴设备与所述环境温度调节设备无线通信连接；
所述可穿戴设备，用于根据用户的当前目标温度区间，通过环境温度调节设备对环境温度进行控制；所述用户的当前目标温度区间的初始值根据所述可穿戴设备采集的所述用户的体征数据确定；
当所述环境的温度达到所述当前目标温度区间时，所述可穿戴设备获取所述用户在所述当前目标温度区间下的反馈数据；所述反馈数据用于标识所述环境的温度处于当前目标温度区间时所述用户的感知数据；
所述可穿戴设备，还用于根据所述当前目标温度区间和所述用户在当前目标温度区间下的反馈数据，对所述环境的温度进行控制。
在其中一些实施例中，所述健康管理系统还包括：云服务平台；
所述可穿戴设备，与所述云服务平台无线通信连接，将所述体征数据发送至所述云服务平台；
所述云服务平台，预先存储有健康评估模块和措施推荐模块；
所述健康评估模块通过机器学习模型分析所述用户的数据和云端数据库样本数据，得到所述用户的健康风险；所述措施推荐模块根据所述用户的健康风险，给出针对性的干预措施并发送至所述可穿戴设备。
在其中一些实施例中，所述健康管理系统还包括诊断终端；
所述诊断终端，用于供医护人员根据所述体征数据进行诊断，并给出诊断结果并上传至所述云服务平台；
所述云服务平台，根据所述诊断结果调整所述用户数据和云端数据库样本数据。
第四个方面，在本实施例中提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述第一个方面所述的基于可穿戴设备的环境温度调控方法的步骤。
与相关技术相比，在本实施例中提供的一种基于可穿戴设备的环境温度调控方法、可穿戴设备、健康管理系统和计算机可读存储介质，通过根据用户的当前目标温度区间，对所述环境温度进行控制；所述用户的当前目标温度区间的初始值根据所述可穿戴设备采集的所述用户的体征数据确定；当所述环境的温度达到所述当前目标温度区间时，获取所述用户在所述当前目标温度区间下的反馈数据；所述反馈数据用于标识所述环境的温度处于当前目标温度区间时所述用户的感知数据；根据所述当前目标温度区间和所述用户在当前目标温度区间下的反馈数据，对所述环境的温度进行控制，解决了现有技术中可穿戴设备不能针对每个独立的用户的切身感受调控环境温度的问题，实现了智能调控温度的技术效果。
本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是本实施例的一种基于可穿戴设备的环境温度调控方法的流程图；
图2是本实施例的一种可穿戴设备的结构示意图；
图3是本实施例的一种健康管理系统的结构示意图；
图4是本优选实施例的一种基于可穿戴技术的个性化主动健康管理的环境温度调控方法的流程图；
图5是本优选实施例的一种基于可穿戴技术的个性化主动健康管理系统的结构示意图。
具体实施方式
为更清楚地理解本申请的目的、技术方案和优点，下面结合附图和实施例，对本申请进行了描述和说明。
除另作定义外，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应具有本申请所属技术领域具备一般技能的人所理解的一般含义。在本申请中的“一”、“一个”、“一种”、“该”、“这些”等类似的词并不表示数量上的限制，它们可以是单数或者复数。在本申请中所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”及其任何变体，其目的是涵盖不排他的包含；例如，包含一系列步骤或模块（单元）的过程、方法和系统、产品或设备并未限定于列出的步骤或模块（单元），而可包括未列出的步骤或模块（单元），或者可包括这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或模块（单元）。在本申请中所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并不限定于物理的或机械连接，而可以包括电气连接，无论是直接连接还是间接连接。在本申请中所涉及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。通常情况下，字符“/”表示前后关联的对象是一种“或”的关系。在本申请中所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等，只是对相似对象进行区分，并不代表针对对象的特定排序。
在本实施例中提供了一种基于可穿戴设备的环境温度调控方法，图1是本实施例的一种基于可穿戴设备的环境温度调控方法的流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：
步骤S102，根据用户的当前目标温度区间，对环境温度进行控制；用户的当前目标温度区间的初始值根据可穿戴设备采集的用户的体征数据确定。
具体的，可穿戴设备上配置有血糖传感器、血压传感器、心电传感器、肌电传感器、体温传感器、脑电波传感器等生物传感器，可穿戴设备通过生物传感器采集用户的体征数据，用户的体征数据包括：心电、心率、血压、血氧、体温、血糖等生理参数数据。可穿戴设备根据用户的生理参数数据确定当前目标温度区间的初始值，可穿戴设备与环境温度调节设备无线通信连接，可穿戴设备根据当前目标温度区间控制环境温度调节设备对环境温度进行调节。
步骤S104，当环境的温度达到当前目标温度区间时，获取用户在当前目标温度区间下的反馈数据；反馈数据用于标识环境的温度处于当前目标温度区间时用户的感知数据。
具体的，可穿戴设备还包括无线定位和通讯模块，可通过无线定位和通讯模块与室内其他用电设备无线通信连接，获取其他用电设备关于室内环境温度、湿度、风速等环境参数数据。当环境的温度达到当前目标温度区间时，可穿戴设备获取用户在当前目标温度区间下的反馈数据。用户在当前目标温度区间下的反馈数据包括位移、活动等行为参数。
步骤S106，根据当前目标温度区间和用户在当前目标温度区间下的反馈数据，对环境的温度进行控制。
具体的，可穿戴设备根据当前目标温度区间和用户在当前目标温度区间下的反馈数据，控制环境温度调节设备对环境的温度进行控制。
通过上述步骤，通过根据用户的当前目标温度区间，对环境温度进行控制；用户的当前目标温度区间的初始值根据可穿戴设备采集的用户的体征数据确定；
当环境的温度达到当前目标温度区间时，获取用户在当前目标温度区间下的反馈数据；反馈数据用于标识环境的温度处于当前目标温度区间时用户的感知数据；根据当前目标温度区间和用户在当前目标温度区间下的反馈数据，对环境的温度进行控制。解决现有技术中存在的可穿戴设备不能针对每个独立的用户的切身感受调控环境温度的问题，实现了根据体征数据和反馈数据进行更加精确智能调控温度的技术效果。
在其中的一些实施例中，根据当前目标温度区间和用户在当前目标温度区间下的反馈数据，对环境的温度进行控制，包括：根据用户在当前目标温度区间下的反馈数据，确定用户的下一目标温度区间；当当前目标温度区间与下一目标温度区间满足预设关系时，控制环境的温度保持在当前目标温度区间内。
具体的，可穿戴设备在确定当前目标温度区间后，获取用户在当前目标温度区间下的反馈数据；用户在当前目标温度区间下的反馈数据包括：位移、活动等行为参数。当可穿戴设备根据用户在当前目标温度区间下的反馈数据，确定的下一目标温度区间与当前目标温度区间满足预设关系时，控制环境的温度保持在当前目标温度区间内。可穿戴设备在进行第一次温度控制时，根据可穿戴设备采集的用户的体征数据确定的目标温度区间作为当前目标温度区间的初始值。执行步骤S102至步骤S106相当于进行一次环境温度控制操作。根据用户在当前目标温度区间下的反馈数据确定用户的下一目标温度区间，判断当前目标温度区间和下一目标温度区间的关系，当两者满足预设关系时，则说明当前环境温度对于用户来说是合适的。
进一步的，确定的下一目标温度区间与当前目标温度区间满足预设关系包括：当前目标温度区间包含下一目标温度区间。因此根据在先确定好的目标温度区间，再次获得用户在设定好的目标温度区间的反馈数据，确定用户的下一目标温度区间，可使环境温度更适宜个人。
在其中的一些实施例中，根据当前目标温度区间和用户在当前目标温度区间下的反馈数据，对环境的温度进行控制，包括：根据用户在当前目标温度区间下的反馈数据，确定用户的下一目标温度区间；当当前目标温度区间与下一目标温度区间不满足预设关系时，根据下一目标温度区间，对环境温度进行控制，直至当前目标温度区间与下一目标温度区间满足预设关系。
具体的，当可穿戴设备根据用户在当前目标温度区间下的反馈数据，确定的下一目标温度区间与当前目标温度区间不满足预设关系时，根据下一目标温度区间，对环境温度进行控制，直至当前目标温度区间与下一目标温度区间满足预设关系。当两者不满足预设关系时，则说明当前环境温度对于用户来说是不合适的，可穿戴设备继续下一周期的环境温度控制操作，将当前周期的环境温度控制操作的下一目标温度区间作为下一周期的环境温度控制操作的当前目标温度区间，继续执行步骤S102至步骤S106，进行下一周期的环境温度控制操作，直至当前周期的环境温度控制的当前目标温度区间和下一目标温度区间的关系满足预设关系。
在其中的一些实施例中，根据用户的当前目标温度区间，对环境的温度进行控制包括：获取用户的体征数据，体征数据包括生理参数和行为参数；根据生理参数得到第一健康权重系数；根据行为参数得到第二健康权重系数；根据第一健康权重系数和第二健康权重系数，计算用户的当前目标温度区间，根据用户的当前目标温度区间，对环境的温度进行控制。
具体的，获取用户的体征数据，体征数据包括生理参数和行为参数；根据生理参数得到第一健康权重系数A1；根据行为参数得到第二健康权重系数A2；
根据第一健康权重系数A1和第二健康权重系数A2，计算用户的当前目标温度区间，根据用户的当前目标温度区间，对环境的温度进行控制。
进一步的，健康权重系数A1，A2由数据库中不同疾病患者的舒适范围数据拟合得到，针对肥胖患者、心脑血管疾病患者、糖尿病患者等常见慢性病患者计算得到对应的健康权重系数。优选的，第一健康权重系数A1满足-0.25≤A1≤0.16；第二健康权重系数A2满足-0.23≤A2≤0.08。
在其中的一些实施例中，根据用户在当前目标温度区间下的反馈数据，确定用户的下一目标温度区间，包括：统计用户在当前目标温度区间下的反馈数据，基于模糊逻辑算法计算用户的下一目标温度区间。
在本实施例中还提供了一种可穿戴设备。图2是本实施例的一种可穿戴设备的结构示意图。如图2所示，该可穿戴设备包括：第一控制模块10、获取模块20和第二控制模块30；
第一控制模块10，用于根据用户的当前目标温度区间，对环境的温度进行控制；用户的当前目标温度区间的初始值根据可穿戴设备采集的用户的体征数据确定；
获取模块20，用于当环境的温度达到当前目标温度区间时，获取用户在当前目标温度区间下的反馈数据；反馈数据用于标识环境的温度处于当前目标温度区间时用户的感知数据；
第二控制模块30，用于根据当前目标温度区间和用户在当前目标温度区间下的反馈数据，对环境的温度进行控制。
通过可穿戴设备的第一控制模块10采集用户的体征数据，确定用户的当前目标温度区间的初始值，对环境的温度进行控制；可穿戴设备的获取模块20获取用户在当前目标温度区间下的反馈数据，第二控制模块30根据当前目标温度区间和用户在当前目标温度区间下的反馈数据，对环境的温度进行控制，解决了现有技术中可穿戴设备不能针对每个独立的用户的切身感受调控环境温度的问题，实现了智能调控温度的技术效果。
需要说明的是，上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块，既可以通过软件来实现，也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言，上述各个模块可以位于同一处理器中；或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
在本实施例中还提供了一种健康管理系统。图3是本实施例的一种健康管理系统的结构示意图。如图3所示，该健康管理系统包括：可穿戴设备40和环境温度调节设备50，可穿戴设备40与环境温度调节设备50无线通信连接；
可穿戴设备40，用于根据用户的当前目标温度区间，通过环境温度调节设备50对环境温度进行控制；用户的当前目标温度区间的初始值根据可穿戴设备采集的用户的体征数据确定；
当环境的温度达到当前目标温度区间时，可穿戴设备40获取用户在当前目标温度区间下的反馈数据；反馈数据用于标识环境的温度处于当前目标温度区间时用户的感知数据；
可穿戴设备40，还用于根据当前目标温度区间和用户在当前目标温度区间下的反馈数据，对环境的温度进行控制。
具体的，用户佩戴可穿戴设备40，可穿戴设备40开机后与环境温度调节设备50无线通信连接；可穿戴设备40通过自身的生物传感器包括血糖传感器、血压传感器、心电传感器、肌电传感器、体温传感器、脑电波传感器，采集用户的体征数据，包括：心电、心率、血压、血氧、体温、血糖等生理参数数据。可穿戴设备根据用户的生理参数数据确定当前目标温度区间，可穿戴设备40与环境温度调节设备50无线通信连接，可穿戴设备40根据当前目标温度区间控制环境温度调节设备50对环境温度进行调节。
进一步的，可穿戴设备40还包括无线定位和通讯模块，可通过无线定位和通讯模块与室内其他用电设备无线通信连接，获取其他用电设备关于室内环境温度、湿度、风速等环境参数数据。当环境的温度达到当前目标温度区间时，可穿戴设备40获取用户在当前目标温度区间下的反馈数据。用户在当前目标温度区间下的反馈数据包括位移、活动等行为参数。可穿戴设备40根据当前目标温度区间和用户在当前目标温度区间下的反馈数据，控制环境温度调节设备对环境的温度进行控制。
通过健康管理系统，可穿戴设备40根据用户的当前目标温度区间，对环境温度进行控制；用户的当前目标温度区间的初始值根据可穿戴设备40采集的用户的体征数据确定；当环境的温度达到当前目标温度区间时，获取用户在当前目标温度区间下的反馈数据；反馈数据用于标识环境的温度处于当前目标温度区间时用户的感知数据；根据当前目标温度区间和用户在当前目标温度区间下的反馈数据，对环境的温度进行控制。解决现有技术中存在的可穿戴设备不能针对每个独立的用户的切身感受调控环境温度的问题，实现了根据体征数据和反馈数据进行更加精确智能调控温度的技术效果。
在其中一些实施例中，健康管理系统还包括：云服务平台；可穿戴设备40，与云服务平台无线通信连接，将体征数据发送至云服务平台；云服务平台，预先存储有健康评估模块和措施推荐模块；健康评估模块通过机器学习模型分析用户的数据和云端数据库样本数据，得到用户的健康风险；措施推荐模块根据用户的健康风险，给出针对性的干预措施并发送至可穿戴设备。
在其中一些实施例中，健康管理系统还包括诊断终端；诊断终端，用于供医护人员根据体征数据进行诊断，并给出诊断结果并上传至云服务平台；云服务平台，根据诊断结果调整用户数据和云端数据库样本数据。
下面通过优选实施例对本实施例进行描述和说明。
图4是本优选实施例的一种基于可穿戴技术的个性化主动健康管理的环境温度调控方法的流程图。如图4所示，该流程包括如下步骤：
步骤S402，预设室内温度舒适范围区间。
具体的，室内温度舒适范围区间可以表示为，可以由任意调控室内温度的
设备设定，室内温度舒适范围区间相当于前述实施例中所述的环境温度，可以是空
调未开时的环境温度，也可以是人为的已开空调之后的环境温度。
步骤S404，输入目标用户健康状况得到其舒适范围调整的健康权重系数；权重系数与健康状况的关系由数据库中不同疾病患者的舒适范围数据拟合得到。
具体的，在可穿戴设备上输入目标用户健康状况，包括身体状况，疾病史以及可实时测出的体征数据，可穿戴设备可以得到其舒适范围调整的健康权重系数a 1、 a 2，该健康权重系数a 1、 a 2与健康状况的关系由数据库中不同疾病患者的舒适范围数据拟合得到。
输入目标用户健康状况得到其舒适范围调整的健康权重系数;权重系数与健康状况的关系由数据库中不同疾病患者的舒适范围数据拟合得到。
步骤S406，计算得到目标用户舒适范围区间。
具体的，可穿戴设备通过健康权重系数和预设室内温度舒适范围区间
计算目标用户舒适范围区间。其中，目标用户舒适范围区间可以表示为：,；Round函数为EXCEL中的一个基本函数，表
示按指定的位数对数值进行四舍五入。
步骤S408，控制室内空调设定温度在目标用户舒适范围区间内。
具体的，可穿戴设备根据计算得到的目标用户舒适范围区间，控制室内空
调设定温度在目标用户舒适范围区间内；目标用户舒适范围区间相当于前述实施例
中的当前目标温度区间。
步骤S410，获取目标用户对环境的主观反馈。
具体的，可穿戴设备在将室内空调温度调节到目标用户舒适范围区间内
后，获取目标用户对环境的主观反馈；用户在当前目标温度区间下的反馈数据包括位移、活
动等行为参数。可穿戴设备根据当前目标温度区间和用户在当前目标温度区间下的反馈数
据，确定下一目标温度区间，并将空调温度设置到下一目标温度区间。
步骤S412，重复步骤S408、S410，计算并更新目标用户舒适范围区间，储存于数据库。
具体的，可穿戴设备在将空调温度调节到下一目标温度区间后，再次获得目标用
户在下一目标温度区间下的反馈数据，根据目标用户在下一目标温度区间下的反馈数据重
新计算再下一目标温度区间，直到计算的下一次目标温度区间在本次已更新的目标用户舒
适范围区间内，为更新后的目标用户舒适范围区间，则将目标用户舒适范围
区间储存于数据库中；更新的目标用户舒适范围区间相当于前述实施例中
的下一目标温度区间。
通过预设室内温度舒适范围区间，输入目标用户健康状况得到其舒适范围
调整的健康权重系数a 1、 a 2；计算得到目标用户舒适范围区间,，，获取目标用户对环境的主观反馈，控制室
内空调设定温度在目标用户舒适范围区间内，重复步骤S408、S410，计算并更新目标
用户舒适范围区间，储存于数据库。解决现有技术中存在的可穿戴设备不能针对每
个独立的用户的切身感受调控环境温度的问题，实现了智能调控温度的技术效果。
在其中一些实施例中，步骤S402中，预设室内温度舒适范围区间参考GB
50736-2012民用建筑供暖通风与空气调节设计规范文件中的规定得到，在夏季工况下可设
置为[24℃，26℃]，在冬季工况下可设置为[22℃，24℃]。
在其中一些实施例中，步骤S404中健康权重系数由数据库中不同疾病患者的舒适范围数据拟合得到，针对肥胖患者、心脑血管疾病患者、糖尿病患者等常见慢性病患者计算得到对应的健康权重系数，为了防止过度调节，其中/>需满足。
在其中一些实施例中，步骤S412中对多次采集到的目标用户对环境的主观反馈数
据进行统计，基于模糊逻辑算法计算得到更新的目标用户舒适范围区间。
图5是本优选实施例的一种基于可穿戴技术的个性化主动健康管理系统的结构示意图，如图5所示，该系统包括无线数据采集装置51、中央计算与控制装置52、无线控制装置53、云端数据库54和专家知识库55；其中，云端数据库54相当于前述实施例中的云服务平台，无线控制装置53相当于前述实施例中的无线定位和通讯模块，无线数据采集装置51相当于前述实施例中的可穿戴设备的传感器。
无线数据采集装置51包括用户信息输入模块511、可穿戴用户生理参数和行为参数监测模块512、全方位环境参数监测模块513；无线数据采集装置51，用于采集用户的个人信息并实时监测用户各项生理参数、行为参数和所处的室内环境参数，并将数据发送至中央计算与控制装置52。
中央计算与控制装置52包括健康状态与疾病风险评估模块521、干预措施制定与推荐模块522和基于健康信息的环境调控模块523，健康状态与疾病风险评估模块521通过机器学习模型分析目标用户数据、云端数据库54样本数据计算得到目标用户患病风险；干预措施制定与推荐模块522根据目标用户的患病风险情况，通过基于本体的推荐系统给出针对性的干预措施并发送至无线控制装置53，干预措施以生活方式干预为主，包括但不限于饮食、作息、睡眠、运动、就医等方面。健康状态与疾病风险评估模块521相当于前述实施例中的健康评估模块。
无线控制装置53包括人机交互提醒模块531、室内环境控制模块532，人机交互提醒模块531用于文字显示或语音播报干预措施，室内环境控制模块532可以远程控制空调自动调整用户所处室内环境温湿度。
云端数据库54包括医疗电子病历数据模块541、远程数据存储模块542，医疗电子病历数据模块541用于调取目标用户的电子病历，远程数据存储模块542用于存储所有用户数据、系统产生的评估与控制数据；
专家知识库55包括医生指导与修正意见模块551、医生诊断与决策知识库模块552，医生指导与修正意见模块551用于系统前期运行时的决策纠正，调取用户的监测数据、健康评估结果与干预措施推荐结果，由医生进行指导与修正，医生诊断与决策知识库模块552中包含了临床指南中各种疾病的预防措施，用于辅助干预措施的制定。
进一步地，用户信息输入模块511用于输入目标用户的个人基本信息（性别、年龄等）、基本身体特征（身高、体重、BMI、腰围等）、生活作息信息（饮酒、吸烟、运动、睡眠情况等）、既往病史信息、紧急联系人信息等数据，通过智能手机或者可穿戴腕表实现用户信息采集的过程。
进一步地，可穿戴用户生理参数和行为参数监测模块512通过可穿戴腕表中的各种传感器实现心电、心率、血压、血氧、体温、血糖等生理参数的采集，以及位移、活动等行为参数的采集，全方位环境参数监测模块513通过室内布置的各种传感器实现环境温度、湿度、风速等环境参数的采集。用户佩戴的可穿戴腕表带有无线定位和通讯功能，可以实时发送采集到的用户数据和位置信息。无线通信技术可以是蓝牙、ZigBee、射频识别、Wi-Fi等。
进一步地，中央计算与控制装置52可以基于智能手机设备，健康状态与疾病风险评估模块521为一个基于机器学习算法的疾病风险预测模型，该模型基于数据库中所有用户的个人特征、实时采集的时序生理参数和行为参数特征、以及临床诊断结果而建立，能够识别目标用户可能患病的种类以及患病概率。数据库中的用户数据已包含了医生的诊断结果，同时，用户时序生理参数和行为参数数据提取出的特征不仅包含其静态绝对数值，还包含了其动态变化规律和信息熵。专家知识库55中的医生可审核预测模型的结果，对有偏差的结果进行纠正，该纠正行为会作为用户的临床诊断真值辅助更新预测模型。
进一步地，干预措施制定与推荐模块522是一个基于本体的推荐系统，基于医生诊断与决策知识库模块552建立，该模块可以依据健康状态与疾病风险评估模块521的评估结果，获知目标用户的患病风险情况，进而推荐目标用户相关疾病的预防干预措施，并将预测的患病风险及相应的干预措施发送至目标用户佩戴的可穿戴设备或智能手机上。
进一步地，人机交互提醒模块531可按照用户喜好设置为依托可穿戴腕表或者智能手机的显示屏、扬声器完成信息提醒的功能。
进一步地，室内环境控制模块532可以根据用户的健康状况、核心体温情况、室外气温变化情况智能化推荐适宜的室内环境温度范围，并远程控制室内空调达到适宜的环境温度。
进一步地，医生诊断与决策知识库模块552根据官方公开的常见慢性病防治指南整理而成，常见慢性病如高血压、糖尿病、心血管疾病、高脂血症等，每一种慢性病对应的预防措施、干预措施被保存在知识库中，用于中央计算与控制装置52的调取。
无线数据采集装置51、中央计算与控制装置52、无线控制装置53、云端数据库54、专家知识库55。其中无线数据采集装置51包括用户信息输入模块511、可穿戴用户生理参数和行为参数监测模块512、全方位环境参数监测模块513；中央计算与控制装置52包括健康状态与疾病风险评估模块521、干预措施制定与推荐模块522和基于健康信息的环境调控模块523；无线控制装置53包括人机交互提醒模块531、室内环境控制模块532；云端数据库54包括医疗电子病历数据模块541、远程数据存储模块542；专家知识库55包括医生指导与修正意见模块551、医生诊断与决策知识库模块552。
无线数据采集装置51通过用户信息输入模块511采集用户个人信息，通过可穿戴用户生理参数和行为参数监测模块512实时监测用户各项生理参数和行为参数，通过全方位环境参数监测模块513实时监测室内环境参数，并将以上数据发送至中央计算与控制装置52、云端数据库54。中央计算与控制装置52中的健康状态与疾病风险评估模块521基于目标用户数据、云端数据库样本数据计算得到目标用户患病风险，干预措施制定与推荐模块522根据目标用户的患病风险情况，参考专家知识库55给出针对性的干预措施并发送至无线控制装置53。无线控制装置53中的人机交互提醒模块531接收干预措施并以文字或语音的方式提醒用户，室内环境控制模块532根据监测的环境参数数据、用户健康状况自动调整用户所处的室内环境温湿度。云端数据库54中远程数据存储模块542用于存储所有用户数据、系统产生的评估与控制数据，医疗电子病历数据模块541用于调取目标用户的电子病历并将数据传输至远程数据存储模块542。专家知识库55中医生指导与修正意见模块551用于指导与修正中央计算与控制装置52产生的疾病风险评估结果、干预措施推荐结果，医生诊断与决策知识库模块552用于辅助干预措施制定与推荐模块522中干预措施的制定。
本系统所监测的用户生理参数和行为参数对于疾病评估非常重要，如血压监测数据可表征高血压风险，血糖监测数据可表征高血糖风险，心电信号、心率可表征用户的心血管健康状况，而用户的行为模式、步态等数据则可辅助帕金森的诊断。人的健康会受到环境因素的影响，当人体处于不同的健康状态时，对周边环境条件可能会有不同的需求。因此，本系统的室内环境控制模块532会针对不同的用户患病情况，自适应地调整室内环境条件。环境调整策略基于现有的文献结果、室内环境标准制定，并集成在中央计算与控制装置52中。例如，当系统检测到用户发生心脑血管疾病风险较高、而外界气候发生急剧降温或升温时，系统会适当地调整室内温度至适宜的温度范围，避免过冷/过热的环境变化刺激用户心血管健康。另外一种情况，当系统检测到用户患有肥胖症，依据“微冷和微暖的环境会增加新陈代谢，从而通过平衡过量的能量来治疗肥胖”这一原理，系统会适当地调整室内温度使其按照一定频率产生微冷/微暖的环境条件，有利于肥胖症患者的身体健康。
健康状态与疾病风险评估模块521基于云端数据库54中临床上已确诊的用户数据建立机器学习模型，在输入目标用户的数据（用户信息、生理参数、行为参数）后，模型计算得出该用户的患病风险。采用的机器学习算法如人工神经网络、支持向量机、随机森林、决策树等，模型的输入参数为基于用户的数据（用户信息、生理参数、行为参数）经过特征提取、特征融合与特征降维得到的特征集，模型的输出为是否患有高血压、糖尿病等慢性病及其患病概率。
当健康状态与疾病风险评估模块521计算得到了用户的患病风险后，干预措施制定与推荐模块522根据目标用户的患病风险情况，通过参考专家知识库55推荐针对性的干预措施，并判断是否提示用户及时就医诊断。医生诊断与决策知识库模块552根据国家卫生行政部门发布的常见慢性病防治指南整理而成，包括但不限于《中国高血压防治指南（2018年修订版）》、《中国2型糖尿病防治指南（2020年版）》、《中国心血管病一级预防指南》、《中国成人血脂异常防治指南（2016 年修订版）》等，将每种慢性病对应的预防措施、干预措施保存在知识库中，供中央计算与控制装置52查阅。例如，参考《中国高血压防治指南（2018年修订版）》，高血压的预防措施包括以下几个方面：（1）饮食干预：减少钠盐摄入，增加钾摄入；合理膳食（饮食以水果、蔬菜、低脂奶制品、富含食用纤维的全谷物、植物来源的蛋白质为主，减少饱和脂肪和胆固醇摄入）；（2）减重干预：控制体重，推荐将体重维持在健康范围内（BMI:18.5～23.9kg/m2，男性腰围＜90cm，女性＜85cm）;（3）不吸烟；（4）不饮或限制饮酒；（5）运动干预：增加运动，中等强度，每周4～7次，每次持续30～60分钟；（6）减压干预：减轻精神压力，保持心理平衡。以上干预措施被储存于医生诊断与决策知识库模块552中，当评估用户患高血压风险较高时，调用该知识库中的高血压防治干预措施内容提醒用户注意。
由于系统中的数据可能会涉及到用户的隐私，在设计系统的过程中会对隐私数据进行加密并提供隐私保护服务。比如设立一个数据保护工具来实现访问控制，任何需要上传到云端的数据都需要通过数据保护密钥进行加密，只有被授权的访问才能通过数据解密组件进行解密。
以某一用户为例，本发明的具体实施过程如下：
用户佩戴可穿戴腕表，通过智能手机APP连接腕表，首次佩戴时需输入用户的个人信息，包括个人基本信息、基本身体特征、生活作息信息、既往病史信息、紧急联系人信息等数据，此外用户可通过智能手机APP控制数据采集、数据显示、提醒方式（手机提醒/腕表提醒，文字提醒/语音提醒）。用户开启数据采集功能后，腕表开始按照设定的采样频率采集用户的生理参数（心电、心率、血压、血氧、体温、血糖等）和行为参数（位移、活动等），布置在室内各处的环境参数传感器同时按照设定的采样频率采集环境参数（环境温度、湿度、风速等）。同时，以上采集的数据以及用户的位置信息按照设定的发送频率发送至智能手机APP以及上传至云端数据库54。
当智能手机收到传输的数据后，首先调用云端数据库54中用户的电子病历数据，然后基于内置的健康状态与疾病风险评估模型预测用户当下的健康状态以及患各种常见慢性病的风险。模型的输入为基于用户的个人生理特征、腕表实时监测的生理参数和行为参数提取的特征参数，模型的输出为用户患各种常见慢性病的风险，常见慢性病如高血压、糖尿病、心血管疾病、高脂血症等。例如，通过监测数据得到了该用户患高血压风险较高，干预措施制定与推荐模块522则会参考专家知识库55中的防治指南信息给出高血压的防治措施，并在智能手机APP界面或者腕表的显示屏中给出提醒，提醒用户在饮食、运动、减压、减重、戒烟限酒等生活方式上应该注意的事项，同时建议用户及时就医诊断。
针对某些会受环境因素影响的疾病状况，本系统针对不同患病情况制定了环境调控策略。例如，通过监测数据发现用户患肥胖症的风险很高，系统给出风险提醒以及干预措施的建议后，按照既定策略调整室内环境温度。针对该肥胖症用户，因为长期处于舒适的环境中不利于其机体健康，所以本系统的室内环境控制模块532会适时调整空调设定温度以创造微暖、微冷的环境条件，刺激用户的新陈代谢。
医生可以获得权限远程查阅审核用户的健康评估结果以及干预措施推荐结果，医生基于用户的数据对用户的健康状况做出诊断与干预意见，若与系统给出的评估结果、干预措施有不同之处，则以医生的指导与修正意见为准，并将其用于修正模型。
本系统提供的疾病风险评估结果以及制定的干预措施仅用作日常的参考，当系统检测到用户有较大的患病概率时，首要给出的提醒为建议用户及时就医诊断。本系统不能取代医院和医生的功能，而是致力于日常健康监测、能够及时发现身体异常。
需要说明的是，在上述流程中或者附图的流程图中示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
需要说明的是，上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块，既可以通过软件来实现，也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言，上述各个模块可以位于同一处理器中；或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
在本实施例中还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。
可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：
S1，根据用户的当前目标温度区间，对环境温度进行控制；用户的当前目标温度区间的初始值根据可穿戴设备采集的用户的体征数据确定。
S2，当环境的温度达到当前目标温度区间时，获取用户在当前目标温度区间下的反馈数据；反馈数据用于标识环境的温度处于当前目标温度区间时用户的感知数据。
S3，根据当前目标温度区间和用户在当前目标温度区间下的反馈数据，对环境的温度进行控制。
需要说明的是，在本实施例中的具体示例可以参考前述实施例及可选实施方式中所描述的示例，在本实施例中不再赘述。
此外，结合前述实施例中提供的一种基于可穿戴设备的环境温度调控方法，在本实施例中还可以提供一种存储介质来实现。该存储介质上存储有计算机程序；该计算机程序被处理器执行时实现前述实施例中的任意一种基于可穿戴设备的环境温度调控方法。
应该明白的是，这里描述的具体实施例只是用来解释这个应用，而不是用来对它进行限定。根据本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在不进行创造性劳动的情况下得到的所有其它实施例，均属本申请保护范围。
显然，附图只是本申请的一些例子或实施例，对本领域的普通技术人员来说，也可以根据这些附图将本申请适用于其他类似情况，但无需付出创造性劳动。另外，可以理解的是，尽管在此开发过程中所做的工作可能是复杂和漫长的，但是，对于本领域的普通技术人员来说，根据本申请披露的技术内容进行的某些设计、制造或生产等更改仅是常规的技术手段，不应被视为本申请公开的内容不足。
“实施例”一词在本申请中指的是结合实施例描述的具体特征、结构或特性可以包括在本申请的至少一个实施例中。该短语出现在说明书中的各个位置并不一定意味着相同的实施例，也不意味着与其它实施例相互排斥而具有独立性或可供选择。本领域的普通技术人员能够清楚或隐含地理解的是，本申请中描述的实施例在没有冲突的情况下，可以与其它实施例结合。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对专利保护范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (9)
1.一种基于可穿戴设备的环境温度调控方法，其特征在于，所述方法包括：
预设室内温度舒适范围区间；获取用户的体征数据，所述体征数据包括生理参数和行为参数；根据所述生理参数得到第一健康权重系数；根据所述行为参数得到第二健康权重系数；根据所述第一健康权重系数、所述第二健康权重系数和所述预设室内温度舒适范围区间，计算所述用户的当前目标温度区间，根据所述用户的当前目标温度区间，对所述环境温度进行控制；
当所述环境温度达到所述当前目标温度区间时，获取所述用户在所述当前目标温度区间下的反馈数据；所述反馈数据用于标识所述环境温度处于当前目标温度区间时所述用户的感知数据；
根据所述当前目标温度区间和所述用户在当前目标温度区间下的反馈数据，对所述环境温度进行控制；
所述根据所述当前目标温度区间和所述用户在当前目标温度区间下的反馈数据，对所述环境温度进行控制，包括：根据当前目标温度区间和用户在当前目标温度区间下的反馈数据，确定下一目标温度区间，并将所述环境温度调节到下一目标温度区间；
将所述环境温度调节到下一目标温度区间后，再次获得用户在所述下一目标温度区间下的反馈数据，根据用户在所述下一目标温度区间下的反馈数据重新计算再下一目标温度区间，直到计算的所述再下一次目标温度区间在当前目标温度区间下。
2.根据权利要求1所述的基于可穿戴设备的环境温度调控方法，其特征在于，所述根据所述当前目标温度区间和所述用户在当前目标温度区间下的反馈数据，对所述环境温度进行控制，包括：
当所述当前目标温度区间与所述下一目标温度区间满足预设关系时，控制所述环境温度保持在所述当前目标温度区间内。
3.根据权利要求1所述的基于可穿戴设备的环境温度调控方法，其特征在于，所述根据所述当前目标温度区间和所述用户在当前目标温度区间下的反馈数据，对所述环境温度进行控制，包括：
当所述当前目标温度区间与所述下一目标温度区间不满足预设关系时，根据所述下一目标温度区间，对所述环境温度进行控制，直至所述当前目标温度区间与所述下一目标温度区间满足所述预设关系。
4.根据权利要求1所述的基于可穿戴设备的环境温度调控方法，其特征在于，所述根据所述当前目标温度区间和所述用户在当前目标温度区间下的反馈数据，确定所述用户的下一目标温度区间，包括：
统计所述用户在当前目标温度区间下的反馈数据，基于模糊逻辑算法计算所述用户的下一目标温度区间。
5.一种可穿戴设备，其特征在于，所述可穿戴设备包括：第一控制模块、获取模块和第二控制模块；
所述第一控制模块，用于预设室内温度舒适范围区间；获取用户的体征数据，所述体征数据包括生理参数和行为参数；根据所述生理参数得到第一健康权重系数；根据所述行为参数得到第二健康权重系数；根据所述第一健康权重系数、所述第二健康权重系数和所述预设室内温度舒适范围区间，计算所述用户的当前目标温度区间，根据所述用户的当前目标温度区间，对环境温度进行控制；
获取模块，用于当所述环境温度达到所述当前目标温度区间时，获取所述用户在所述当前目标温度区间下的反馈数据；所述反馈数据用于标识所述环境温度处于当前目标温度区间时所述用户的感知数据；
所述第二控制模块，用于根据所述当前目标温度区间和所述用户在当前目标温度区间下的反馈数据，对所述环境温度进行控制；所述根据所述当前目标温度区间和所述用户在当前目标温度区间下的反馈数据，对所述环境温度进行控制，包括：根据当前目标温度区间和用户在当前目标温度区间下的反馈数据，确定下一目标温度区间，并将所述环境温度调节到下一目标温度区间；将所述环境温度调节到下一目标温度区间后，再次获得用户在所述下一目标温度区间下的反馈数据，根据用户在所述下一目标温度区间下的反馈数据重新计算再下一目标温度区间，直到计算的所述再下一次目标温度区间在当前目标温度区间下。
6.一种健康管理系统，其特征在于，所述系统包括：
可穿戴设备和环境温度调节设备，所述可穿戴设备与所述环境温度调节设备无线通信连接；
所述可穿戴设备，用于预设室内温度舒适范围区间；获取用户的体征数据，所述体征数据包括生理参数和行为参数；根据所述生理参数得到第一健康权重系数；根据所述行为参数得到第二健康权重系数；根据所述第一健康权重系数、所述第二健康权重系数和所述预设室内温度舒适范围区间，计算所述用户的当前目标温度区间，根据所述用户的当前目标温度区间，通过环境温度调节设备对环境温度进行控制；
当所述环境温度达到所述当前目标温度区间时，所述可穿戴设备获取所述用户在所述当前目标温度区间下的反馈数据；所述反馈数据用于标识所述环境温度处于当前目标温度区间时所述用户的感知数据；
所述可穿戴设备，还用于根据所述当前目标温度区间和所述用户在当前目标温度区间下的反馈数据，对所述环境温度进行控制；
所述根据所述当前目标温度区间和所述用户在当前目标温度区间下的反馈数据，对所述环境温度进行控制，包括：根据当前目标温度区间和用户在当前目标温度区间下的反馈数据，确定下一目标温度区间，并将所述环境温度调节到下一目标温度区间；
将所述环境温度调节到下一目标温度区间后，再次获得用户在所述下一目标温度区间下的反馈数据，根据用户在所述下一目标温度区间下的反馈数据重新计算再下一目标温度区间，直到计算的所述再下一次目标温度区间在当前目标温度区间下。
7.根据权利要求6所述的健康管理系统，其特征在于，所述健康管理系统还包括：云服务平台；
所述可穿戴设备，与所述云服务平台无线通信连接，将所述体征数据发送至所述云服务平台；
所述云服务平台，预先存储有健康评估模块和措施推荐模块；
所述健康评估模块通过机器学习模型分析所述用户的体征数据和云端数据库样本数据，得到所述用户的健康风险；所述措施推荐模块根据所述用户的健康风险，给出针对性的干预措施并发送至所述可穿戴设备。
8.根据权利要求7所述的健康管理系统，其特征在于，所述健康管理系统还包括诊断终端；
所述诊断终端，用于供医护人员根据所述体征数据进行诊断，并给出诊断结果并上传至所述云服务平台；
所述云服务平台，根据所述诊断结果调整所述用户数据和云端数据库样本数据。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至权利要求4中任一项所述的基于可穿戴设备的环境温度调控方法的步骤。
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