CN117322852A - 一种基于深度学习的智能服装健康监护系统及方法 - Google Patents

一种基于深度学习的智能服装健康监护系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于深度学习的智能服装健康监护系统及方法。该系统主要包括智能服装模块、深度学习算法模块和云中心管理模块三个部分。其中智能服装模块由服装、传感器模块和无线通信模块组成，用于获取用户的各项生命体征数据，与深度学习算法模块进行数据交互。深度学习算法模块集成了训练好的人工智能模型，能实现对采集到的数据的分析和计算，得到相应的输出结果。云中心管理模块能和深度学习算法模块进行交互，集中管理储存所有采集到的信息、并进行分析和呈现，并生成相应的数据周边或月报，使用户更加直观地查看各项生命体征数据的变化。本发明创新性地将智能服装与深度学习算法、云中心计算技术和数据预处理技术相结合，采集信息更加全面，提高了输出结果的准确性，能够实现对用户生命体征数据的采集、处理、呈现，并将处理后的结果反馈给用户，对异常生命体征信息做出提醒，有效保障用户的健康，同时能够生成周报、月报反映用户生命体征的变化。

Description

一种基于深度学习的智能服装健康监护系统及方法
技术领域
本发明涉及智能服装、无线通信、深度学习算法以及数据处理领域，尤其是涉及一种基于深度学习的智能服装健康监护系统及方法。
背景技术
随着服装和计算机产行业的兴起。智能服装已经广泛运用到各个领域当中，如纺织、医学、军事、生物、音乐领域。智能服装也朝着功能更加全面、服务更加周到、材料更加智能的方向发展，在先进的纺织材料技术中植入微型化并且柔性化的电子元件设备，使其具有信息感知、计算分析和通信等功能。同时，在儿童健康和老人养老问题方面，智能服装也显现出突出作用，可以通过智能服装对他们的各项生命体征信息进行实时掌握，并做出相应提醒，有效保护他们的健康。
而现有的智能服装只是对人体具有简单检测功能的服装，获取的数据量较少，判断结果准确率低，不能和云服务端进行数据交互，结果展示不够直观，产品功能不够全面，无法满足用户实际需求。
基于上述问题，亟待提出一种基于深度学习的智能服装健康监护系统及方法，利用传感采集获取用户各个方面的生命体征数据，再将采集到的大量用户体征数据送入神经网络模型进行训练得出相应的输出的数据，再将实时采集到的用户体征数据和输出数据进行比对，最终将比对结果上传至云中心管理端，生成相应周数据报告或月数据报告，实时掌握用户各项生命体征信息变化，并对异常体征数据做出预警，有效保障用户健康。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于深度学习的智能服装健康监护系统及方法，其目的在于实时掌握用户当前生命体征信息，当检测到用户生命体征信息异常时，发出相应预警，及时提醒用户，保障用户健康。并针对相关生命体征数据变化，生成周报告或月报告，更加直观的掌握用户身体状态变化。
为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于深度学习的智能服装健康监护系统及方法，包括智能服装模块、深度学习算法模块和云中心管理模块。其中智能服装模块包括服装、传感器模块和无线通信模块，用于获取用户各项生命体征数据，与深度学习算法模块进行数据交互。深度学习算法模块包括数据预处理模块和神经网络模块。其中，数据预处理模块主要将传感器采集的数据进行预处理。深度学习算法模块利用神经网络模型将预处理之后的数据作为输入数据进行监督训练，之后得出相应的输出数据。云中心管理模块包括云服务器、云存储器和云计算器。其中云服务器提供对外的服务连接，可供用户远程登录查看用户最近一周或一个月各项体征数据的变化的情况和相关建议。云存储器中存储了各项体征数据和神经网络模型。云计算器将智能服装模块采集到的数据，如人体体温数据、人体心跳数据、人体血压数据进行分析处理，最终针对用户各项体征数据的变化做出周报告或月报告。同时，将采集到的实时用户生命体征信息和深度学习算法模块得到的输出数据进行对比，对异常数据做出预警，让用户及时掌握各项身体指标信息，有效保障用户健康。
进一步的，所述智能服装模块中的传感器模块包括心率传感器、红外温度传感器、血压传感器和呼吸传感器。心率传感器捕获人体当前心率、红外温度传感器捕获人体当前温度、血压传感器捕获人体当前血压、呼吸传感器捕获人体当前呼吸频率。设定数据采集模块的采集周期为T，即每隔T时间获取一次老人的基础身体数据，对获取老人的心跳频率的时刻t1进行记录获取老人的心跳频率，并将老人的心跳频率标记为UH；对获取老人的体表温度的时刻t2进行记录，获取老人的体表温度，并将老人的体表温度标记为UT；通过数据采集模块获取老人的血压值，并对获取老人的时刻t4进行记录，同时将血压值标记为UB；对获取老人的呼吸频率的时刻t4进行记录获取老人的呼吸频率，并将老人的呼吸频率标记为UR。
进一步的，所述无线通信模块使用蓝牙技术与智能服装上的传感器连接，使用无线通信技术与云中心管理模块进行数据传输，以实现多个传感器数据的实时采集与数据管理。其中传输数据包括心率数据、体温数据、血压数据、呼吸频率。当检测到用户存在异常生命体征信息时通过蓝牙向用户传达预警，以提醒用户。
进一步的，数据预处理模块将传感器采集到的数据组合成一个一维向量ν＝(UH，UT，UB，UR),其中UH代表人体心率数据、UT代表人体体温数据、UB代表人体血压数据、UR代表人体呼吸频率。输入时将采集到的最大数值和最小数值筛选掉，之后送入深度学习算法模块中已经构建好的神经网络模型进行训练。
进一步的，所述深度学习模块是已经构建好的神经网络模型，其由多个卷积神经网络组成，作用是将由传感器采集到大量人体生命体征数据作为输入数据，送入到深度学习算法模块已经构建好的神经网络模型中得到输出数据。从而得到人体生命体征数据的正常范围以及相应的预测结果。
进一步的，云中心管理模块中的云计算器将传感器采集到的实时用户生命体征数据，进行分析处理，最终针对用户各项体征数据的变化做出周报告或月报告。
进一步的，云中心管理模块中的云计算器将采集到的实时用户生命体征信息和深度学习算法模块得到的输出数据进行对比，对异常数据做出预警，通过蓝牙技术传达给用户，让用户及时掌握各项身体指标信息，有效保障用户健康。
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它的附图。
图1是本发明一种基于深度学习的智能服装健康监护系统及方法的模块组成示意图。
图2是本发明一种基于深度学习的智能服装健康监护系统及方法的运行流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图详细说明本发明的优选实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，一种基于深度学习的智能服装健康监护系统及方法的模块组成示意图。包括智能服装模块、深度学习算法模块和云中心管理模块三个部分。
其中，智能服装模块包括服装、传感器模块和无线通信模块，用于获取用户各项生命体征数据，与深度学习算法模块进行数据交互。
上述传感器模块包括心率传感器、红外温度传感器、血压传感器和呼吸传感器。心率传感器捕获人体当前心率、红外温度传感器捕获人体当前温度、血压传感器捕获人体当前血压、呼吸传感器捕获人体当前呼吸频率。设定数据采集模块的采集周期为T，即每隔T时间获取一次老人的基础身体数据，对获取老人的心跳频率的时刻t1进行记录，获取老人的心跳频率，并将老人的心跳频率标记为UH；对获取老人的体表温度的时刻t2进行记录，获取老人的体表温度，并将老人的体表温度标记为UT；通过数据采集模块获取老人的血压值，并对获取老人的时刻t3进行记录，同时将血压值标记为UB；对获取老人的呼吸频率的时刻t4进行记录获取老人的呼吸频率，并将老人的呼吸频率标记为UR。
其中深度学习算法模块包括数据预处理模块和神经网络模型模块。
上述数据预处理模块将获取到的传感器数据组合成一个一维向量ν＝(UH，UT，UB，UR)。
其中，UH代表人体心率数据、UT代表人体温度数据、UB代表人体血压数据、UR代表人体呼吸数据。输入时将每隔T时间获取到的四个一维向量组成一个二维矩阵进行运算，将M送入深度学习算法模块进行训练。
上述深度学习模块中已经构建好的神经网络模型，其由多个卷积神经网络组成，作用是将由传感器采集到大量人体生命体征数据作为输入数据，送入到已经构建好的神经网络模型中得到输出数据。从而得到人体生命体征数据的正常范围以及相应的预测结果。
其中云中心管理模块包括云服务器、云存储器和云计算器。
上述云服务器提供对外的服务连接，可供用户远程登录查看用户最近一周或一个月各项体征数据的变化的情况和相关建议。云存储器中存储了各项体征数据和神经网络模型。云计算器将智能服装模块采集到的数据，如人体体温数据、人体心跳数据、人体血压数据进行分析处理，最终针对用户各项体征数据的变化做出周报告或月报告。同时，将采集到的实时用户生命体征信息和深度学习算法模块得到的输出数据进行对比，对异常数据做出预警。
本发明实施例提供一种基于深度学习的智能服装健康监护系统及方法，包含以下步骤：
S1：通过智能服装上的传感器获取人体心率数据、人体温度数据、人体血压数据、人体呼吸数据。
S2：通过无线通信模块获得传感器数据，将数据送入预处理模块，将获取到的传感器数据组合成一个一维向量。再将获取到的四个一维向量组成一个二维矩阵进行运算，将二维矩阵送入深度学习算法模块进行训练。
S3：深度学习算法模块将由传感器采集到大量人体生命体征数据作为输入数据，送入到已经构建好的神经网络模型中得到输出数据。从而得到人体生命体征数据的正常范围以及相应的预测结果。
S4：云中心管理模块中的云计算器将智能服装模块采集到的数据，如人体体温数据、人体心跳数据、人体血压数据进行分析处理，最终针对用户各项体征数据的变化做出周报告或月报告。
S5：云中心管理模块将采集到的实时用户生命体征信息和深度学习算法模块得到的输出数据进行对比，对异常数据做出预警，通过蓝牙技术传达给用户。

Claims (7)

1.一种基于深度学习的智能服装健康监护系统及方法。其特征在于所述方法包括：智能服装模块、深度学习算法模块和云中心管理模块三个部分。其中智能服装模块由服装、传感器模块和无线通信模块组成，用于采集用户的各项生命体征数据。深度学习算法模块集成了训练好的人工智能模型，能实现对采集到的数据的分析和计算，并将处理后的结果向上传至云中心管理模块。云中心管理模块能和深度学习算法模块进行交互，集中管理储存所有采集到的信息、并进行分析和呈现，对用户的各项体征数据进行可视化的查看和提醒。本发明创新性地将智能服装与深度学习算法、云中心计算技术和数据预处理技术相结合，采集信息更加全面，提高了输出结果的准确性，能够实现对用户生命体征数据的采集、处理、呈现，并将处理后的结果反馈给用户，对异常生命体征信息做出提醒，有效保障用户的健康，同时能够生成周报、月报反映用户生命体征的变化。
该智能服装模块由服装与多种传感器组成。其中，心率传感器捕获人体当前心率UH，红外温度传感器捕获人体当前温度UT，血压传感器捕获人体当前血压UB，呼吸传感器能够捕获人体当前呼吸频率UR。能够实时掌握当前用户的各项生命体征信息。
该深度学习算法模块能够实现对人体各项生命体征信息进行分析，并做出智能处理。深度学习算法模块包括预计算模块和神经网络模型。数据预处理模块将获取到的传感器数据先进行相应处理，再送入到神经网络模型进行训练。神经网络模型由多个卷积神经网络组成，作用是将由传感器采集到大量人体生命体征数据作为输入数据，送入到深度学习算法模块已经构建好的神经网络模型中得到输出数据。从而得到人体生命体征数据的正常范围以及相应的预测结果。
该云中心管理模块包括云服务器、云存储器和云计算器。其中云服务器提供对外的服务连接，用户登录云管理中心之后，可远程登录查看用户最近一周或一个月各项体征数据的变化的情况和相关建议。云存储器中存储了各项体征数据和神经网络模型。云计算器将智能服装模块采集到的数据，如人体体温数据、人体心跳数据、人体血压数据进行分析处理，最终针对用户各项体征数据的变化做出周报告或月报告。同时，将采集到的实时用户生命体征信息和深度学习算法模块得到的输出数据进行对比，对异常数据做出预警。
2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的智能服装健康监护系统及方法，其特征在于所述智能服装模块中的传感器模块包括心率传感器、红外温度传感器和血压传感器，设定数据采集模块的采集周期为T，即每隔T时间获取一次老人的基础身体数据。心率传感器捕获人体当前心率UH、红外温度传感器捕获人体当前温度UT、血压传感器捕获人体当前血压UB，呼吸传感器捕获人体当前呼吸频率UR。
3.如权利要求1所述的一种基于深度学习的智能服装健康监护系统及方法，其特征在于：所述智能服装模块中的无线通信模块使用蓝牙技术与智能服装上的传感器连接，使用无线通信技术与云中心管理模块进行数据传输，能够实现对各项数据的采集，收到来自云中心管理模块反馈的预警之后，将其传达至蓝牙设备如耳机、手表，手机等，以提醒用户。
4.如权利要求1所述的一种基于深度学习的智能服装健康监护系统及方法，其特征在于：数据预处理模块将获取到的传感器数据组合成一个一维向量ν＝(UH，UT，UB，UR)。其中，UH代表人体心率数据、UT代表人体温度数据、UB代表人体血压数据、UR代表人体呼吸数据。
输入时将每隔T时间获取到的四个一维向量组成一个二维矩阵进行运算，将M送入深度学习算法模块进行训练。
5.如权利要求1所述的一种基于深度学习的智能服装健康监护系统及方法，其特征在于：所述的深度学习算法模块，所述深度学习模块是已经构建好的神经网络模型，其由多个卷积神经网络组成，作用是将由传感器采集到大量人体生命体征数据作为输入数据，送入到深度学习算法模块已经构建好的神经网络模型中得到输出数据。从而得到人体生命体征数据的正常范围以及相应的预测结果。
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智能服装健康监护系统及方法，其特征在于所述的云中心管理模块中的云计算器可对采集到的数据进行分析、计算，最终针对用户各项体征数据的变化做出周报告或月报告。
7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智能服装健康监护系统及方法，其特征在于所述的云中心管理模块将传感器采集到的用户实时生命体征数据和通过深度学习算法模块得到的输出结果进行比对。从而判断用户的各项生命体征信息是否在正常范围内，对异常数据做出预警，让用户及时掌握各项身体指标变化情况，有效保障用户健康。
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