一种能够获取人体生活状态的足迹系统技术方案

本发明专利技术公开了一种能够获取人体生活状态的足迹系统，包括：精神状态评估模块，基于客观信息、客观校准信息与所呈现步态判断用户的精神状态；生活方式评估模块，通过用户每种运动状态的持续时间、评估对象的客观信息，对用户的生活方式进行综合评估和原因分析；饮食状态评估模块，依据体重变化趋势，来评估用户的饮食情况；综合评估模块，综合分析用户的饮食习惯、生活方式和精神状态的评估结果，若三项均未显示需要调整，则输出用户目前的生活状态为良好；否则，则输出用户目前的生活状态需要调整，并输出具体需要调整的项及该项的具体分析结果。本申请利用获取到的用户足迹样本自动分析用户的生物特征，进而对用户的生活状态进行评估。

A Footprint System for Obtaining Human Living Conditions

The invention discloses a footprint system capable of acquiring human life state, which includes: mental state assessment module, judging user's mental state based on objective information, objective calibration information and presented gait; lifestyle assessment module, which comprehensively evaluates user's lifestyle through user's duration of each movement state and objective information of evaluation object. Because analysis; dietary status evaluation module, according to the trend of weight change, to assess the dietary status of users; comprehensive evaluation module, comprehensive analysis of the evaluation results of users'dietary habits, lifestyle and mental status, if the three items do not show the need to adjust, then the output user's current life status is good; otherwise, the output user's current life status needs to be adjusted, and Output the items that need to be adjusted and the results of the analysis. This application uses the obtained user footprint samples to automatically analyze the user's biological characteristics, and then to evaluate the user's living conditions.

【技术实现步骤摘要】
一种能够获取人体生活状态的足迹系统
本专利技术涉及一种获取人体生活状态的系统，具体说是一种能够获取人体生活状态的足迹系统。
技术介绍
随着经济的发展及人们对健康意识的提高，越来越多的人开始以定期体检或随身携带各类便携式的监测设备的方式来获知自己的身体健康状况。采用可随身携带的监测设备进行健康监测与管理可节约医护人力资源。人们从小养成自己独有的生活状态，如作息习惯、运动习惯等。一个人的健康与其生活状态密切相关，因而，生活状态是反映一个人健康状况的重要标准。然而，在实际的医疗治疗过程中，人们往往忽略了生活状态，而生活状态的恢复很大成度上才是痊愈的真正指标之一。目前，穿戴式产品风起云涌，但多数医疗保健穿戴式产品功能单一，仅是对体温、心率等简单的生理参数或步数、里程数等的测量，缺乏对生活状态的监测。
技术实现思路
本申请提供了一种能够获取人体生活状态的足迹系统，利用获取到的用户足迹样本自动分析用户的生物特征，包括性别、身高、体重、年龄、步态，并在此基础上进行统计分析，进而对用户的生活状态进行评估。本申请的技术方案是：一种能够获取人体生活状态的足迹系统，包括：精神状态评估模块，基于客观信息、客观校准信息与所呈现步态判断用户的精神状态；生活方式评估模块，通过用户每种运动状态的持续时间、评估对象的客观信息，对用户的生活方式进行综合评估和原因分析；饮食状态评估模块，依据体重变化趋势，来评估用户的饮食情况；综合评估模块，综合分析用户的饮食习惯、生活方式和精神状态的评估结果，若三项均未显示需要调整，则输出用户目前的生活状态为良好；否则，则输出用户目前的生活状态需要调整，并输出具体需要调整的项及该项内的具体分析结果。进一步的，上述系统，还包括生成生活状态分析总结报告模块，将所有获取到的足迹数据、生物特征数据和评估结果保存起来；不同用户的足迹数据能用来重新训练深度学习网络，提高生物特征判定的准确性和可靠性；同一用户不同时段的人体生物特征数据能用来做对比分析，给出用户生活状态的变化情况。进一步的，所述精神状态评估模块、生活方式评估模块、饮食状态评估模块输入带有时间标签的实时足迹图像序列，所述实时足迹图像序列，包括有压力反应图与无压力反应图，根据有压力反应图与无压力反应图评估用户事先录入的客观信息，所述客观信息，包括用户录入的身高、年龄、体重、性别。进一步的，精神状态评估模块，包括：a)基于CNN网络的客观信息校准，具体是：i.预处理：序列图的整合，将实时足迹转化为完整足迹；ii.利用预训练好的模型做身高、年龄、体重的判定(性别不用)，超过阈值则进行修正；如当判定年龄与输入年龄相差超过1岁时，修正录入信息，当判定身高与输入身高超过2cm时，修正录入信息，当判定体重与输入体重超过10kg时，修正录入信息。b)基于足迹的步态信息挖掘，具体是：i.定义步态类别；ii.基于海量数据做实时或者完整足迹的步态类别判定，产生判定模型MA,MB,MC；iii.定义步态与年龄关联性分类；iv.将带有时间标签的实时足迹图像序列输入事先训练好的模型MA,MB,MC中；v.通过模型MA,MB,MC对足迹图像序列进行特征提取和分类，输出判定结果；由MA,MB,MC的判定结果确定步态类别；vi.根据定义的步态与年龄关联性分类关系得到足迹图像反馈的年龄信息。c)基于客观信息、客观校准信息与所呈现步态判断精神状态。进一步的，判断精神状态的具体步骤是：i.对于短时间段(少于一周的)的步态年龄反馈：客观信息的年龄为x，校准信息为步态挖掘的年龄为ii.对于长时间段(最少以周为单位)的步态年龄挖掘：记录每次步态反映的年龄，求平均值，得到用户的步态年龄从而得到用户的实际呈现年龄x′，这里对呈现年龄做定义：当x′＞x，认为用户性格偏向稳重，差距越大越成熟，当x′＝x时，认为用户是同年龄应该有的步态，当x′＜x，认为用户心态十分乐观，差距越大越轻浮；iii.结合短时间段与长时间段的步态年龄做差异变化统计：1)对连续N个短时间段的组成步态年龄集合计算与的差异集合2)统计dxf的归一化标准差，标准差越大，认为情绪越不稳定，精神状态越不好；3)dxf大于0的频次高代表该时间段内休息时间不足，导致不精神；dxf小于0的频次高代表该时间段内过于活跃，需要控制情绪，以免影响正常生活状态。进一步的，生活方式评估模块，包括：a)计算体质指数BMI，依据指数做用户初始体态的评估(过轻、正常、肥胖、过重)；b)通过客观信息来确认是否为女性，若为女性则进行c)，否则将高跟鞋判定标志置为0，进行d)；c)通过实时足迹序列来判定是否穿高跟鞋，如果穿高跟鞋，则高跟鞋判定标志置为1，否则置为0；d)假定高跟鞋标志为0，进行e)，假定高跟鞋标志为1，则通过运动状态统计来评估生活方式是否需要调整，具体判定方法是：将带有时间标签的实时足迹图像序列的运动状态的判定结果根据对应标记的采集时间的先后顺序进行排列，统计用户穿高跟鞋的累计时长，以及穿高跟鞋期间包含的运动状态；若穿高跟鞋累计时间超过m小时，则需要休息；若穿高跟鞋期间包含了跑的运动状态，则需要休息。e)对生活方式做反馈，反馈依据是：1)对实时足迹图像序列按照标记的采集时间的先后顺序进行排列，对每种运动状态从属的时间段进行统计(如：8:20——8:30，用户在跑，8:30——11:30，用户在坐着，12:20——13:30，用户在跑，13:30——17:30，用户在坐着，17:30——17:40，用户在静止站立……)，将每种运动状态从属的时间段进行累加得到一天内每种运动状态的持续时间(如用户每天跑40分钟；坐8小时，走1小时……)。2)得到用户一天内每种运动状态的持续时间、评估对象的客观信息(用户自己录入的身高、年龄、体重、性别)，对用户的生活方式进行综合评估和原因分析：见下表。进一步的，对用户的生活方式进行综合评估和原因分析，具体为：表1更进一步的，饮食状态评估模型，包括：a)计算体质指数BMI，依据指数做用户初始体态的评估，包括过轻、正常、肥胖、过重；b)对短时间段的足迹序列做基于压力足迹的体重估计，每隔T幅图，估计一次体重w，每隔P小时做一次体重的平均，获得每天的体重数值集合w＝{w1,w2,w3,...,wi,...,wR}，采集多天体重数值集合，用每天的集合进行固定时刻的体重平均，得到用户每天稳定体重集合以此类推，可以获得每周、每月的体重集合与每个时间点的体重状态分布；c)依据现有的体重变化趋势，来评估用户的身体状态变化(在还没有完整一周或者一月的体重信息统计前提下，不实施该功能)：i.计算体重变化趋势，计算对象是每周、每月的平均体重增量Δw；ii.依据每周、每月的Δw，反馈下周或者下个月，在同样生活状态下的身体变化。d)对于每天的体重进行实时变化统计并根据体重统计结果进行饮食状态评估(在还没有完整一天的体重信息统计前提下，不实施该功能)：作为更进一步的，对于每天的体重进行实时变化统计，具体是：i.对于任意时刻的估计体重与平均体重集合中的同时刻体重做差，得到体重差Δwi；ii.若Δwi＞n＞0且用户初始体态为肥胖或过重，则进行iii；若Δwi＜-n＜0且用户初始体态为过轻或正常，则进行iv；iii.如果体重测定过程在用餐时间，则提醒少食高热量本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种能够获取人体生活状态的足迹系统，其特征在于，包括：精神状态评估模块，基于客观信息、客观校准信息与所呈现步态判断用户的精神状态；生活方式评估模块，通过用户每种运动状态的持续时间、评估对象的客观信息，对用户的生活方式进行综合评估和原因分析；饮食状态评估模块，依据体重变化趋势，来评估用户的饮食情况；综合评估模块，综合分析用户的饮食习惯、生活方式和精神状态的评估结果，若三项均未显示需要调整，则输出用户目前的生活状态为良好；否则，则输出用户目前的生活状态需要调整，并输出具体需要调整的项及该项的具体分析结果。

【技术特征摘要】
1.一种能够获取人体生活状态的足迹系统，其特征在于，包括：精神状态评估模块，基于客观信息、客观校准信息与所呈现步态判断用户的精神状态；生活方式评估模块，通过用户每种运动状态的持续时间、评估对象的客观信息，对用户的生活方式进行综合评估和原因分析；饮食状态评估模块，依据体重变化趋势，来评估用户的饮食情况；综合评估模块，综合分析用户的饮食习惯、生活方式和精神状态的评估结果，若三项均未显示需要调整，则输出用户目前的生活状态为良好；否则，则输出用户目前的生活状态需要调整，并输出具体需要调整的项及该项的具体分析结果。2.根据权利要求1所述一种能够获取人体生活状态的足迹系统，其特征在于，上述系统，还包括生成生活状态分析总结报告模块，将所有获取到的足迹数据、生物特征数据和评估结果保存起来；不同用户的足迹数据能用来重新训练深度学习网络，提高生物特征判定的准确性和可靠性；同一用户不同时段的人体生物特征数据能用来做对比分析，给出用户生活状态的变化情况。3.根据权利要求1或2所述一种能够获取人体生活状态的足迹系统，其特征在于，所述精神状态评估模块、生活方式评估模块、饮食状态评估模块输入带有时间标签的实时足迹图像序列，所述实时足迹图像序列，包括有压力反应图与无压力反应图，根据有压力反应图与无压力反应图评估用户事先录入的客观信息，所述客观信息，包括用户录入的身高、年龄、体重、性别。4.根据权利要求3所述一种能够获取人体生活状态的足迹系统，其特征在于，精神状态评估模块，包括：a)基于CNN网络的客观信息校准，具体是：i.预处理：序列图的整合，将实时足迹转化为完整足迹；ii.利用预训练好的模型做身高、年龄、体重的判定，超过阈值则进行修正；b)基于足迹的步态信息挖掘，具体是：i.定义步态类别；ii.基于海量数据做实时或者完整足迹的步态类别判定，产生判定模型MA,MB,MC；iii.定义步态与年龄关联性分类；iv.将带有时间标签的实时足迹图像序列输入事先训练好的模型MA,MB,MC中；v.通过模型MA,MB,MC对足迹图像序列进行特征提取和分类，输出判定结果；由MA,MB,MC的判定结果确定步态类别；vi.根据定义的步态与年龄关联性分类关系得到足迹图像反馈的年龄信息。c)基于客观信息、客观校准信息与所呈现步态判断精神状态。5.根据权利要求4所述一种能够获取人体生活状态的足迹系统，其特征在于，判断精神状态的具体步骤是：i.对于短时间段的步态年龄反馈：客观信息的年龄为x，校准信息为步态挖掘的年龄为ii.对于长时间段的步态年龄挖掘：记录每次步态反映的年龄，求平均值，得到用户的步态年龄从而得到用户的实际呈现年龄x′，这里对呈现年龄做定义：当x′＞x，认为用户性格偏向稳重，差距越大越成熟，当x′＝x时，认为用户是同年龄应该有的步态，当x′＜x，认为用户心态十分乐观，差距越大越轻浮；iii.结合短时间段与长时间段的步态年龄做差异变化统计：1)对连续N个短时间段的组成步态年龄集合计算与的差异集合2)统计dxf的归一化标准差，标准差越大，认为情绪越不稳定，精神状态越不好；3)dxf大于0的频次高代表该时间段内休息时间不足，导致不精神；dxf小于0的频次高代表该时间段内过于活跃，需要控制情绪，以免影响正常生活状态。6.根据权利要求3所述一种能够获取人体生活状态的足迹系统，其特征在于，生活方式评估模块，包括：a)计算体质指数BMI，依据指数做用户初始体态的评估，包括过轻、正常、肥胖、过重；b)通过客观信息来确认是否为女性，若为女性则进行c)，否则将高跟鞋判定标志置为0，进行d)；c)通过实时足迹序列来判定是否穿高跟鞋，如果穿高跟鞋，则高跟鞋判定标志置为1，否则置为0；d)假定高跟鞋标志为0，进行e)，假定高跟鞋标志为1，则通过运动状态统计来评估生活方式是否需要调整，具体判定方法是：将带有时间标签的实时足迹图像序列的运动状态的判定结果根据对应标记的采集时间的先后顺序进行排列，统计用户穿高跟鞋的累计时长，以及穿高跟鞋期间包含的运动状态；若穿高跟鞋累计时间超过m小时，则需要休息；若穿高跟鞋期间包含了跑的运动状态，则需要休息。e)对生活方式做反馈，反馈依据是：1)对实时足迹图像序列按照标记的采集时间的先后顺序进行排列，对每种运动状态从属的时间段进行统计；2)得到用户一天内每种运动状态的持续时间、评估对象的客观信息，对用户的生活方式进行综合评估和原因分析...

【专利技术属性】
技术研发人员：董波，郭宝珠，张吉昌，于昕晔，
申请(专利权)人：大连恒锐科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁,21