【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智慧养老，具体而言，涉及一种基于虚拟仿真技术的健康养老照护训练方法及系统。
技术介绍
1、在老年人养老院，经常会遇到一些老年人由于认知功能下降或患有疾病，导致记忆力减退和情感问题的情况。这些问题对老年人的生活质量和健康状况产生了负面影响，也给养老院的护理工作带来了挑战。
2、传统的健康养老照护方法往往局限于日常生活技能的培训和医疗护理，缺乏针对认知和情感方面的个性化干预措施，难以有效改善老年人的认知和情感状态。比如，现有的虚拟仿真技术往往缺乏对老年人个性化需求的考虑，无法针对不同老年人的认知和情感问题提供定制化的照护训练方案；在照护训练中往往忽视了情感因素的重要性，缺乏对老年人情感状态的有效评估和干预，导致训练效果不佳；还有就是虚拟仿真技术应用于老年人养老照护中的数据集成不足，无法充分利用多模态数据(如语音、面部表情、生理指标等)进行综合分析和个性化照护。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于虚拟仿真技术的健康养老照护训练方法及系统，以改善上述问题。为了实现上述目的，本专利技术采取的技术方案如下：
2、第一方面，本申请提供了一种基于虚拟仿真技术的健康养老照护训练方法，包括：
3、获取老年人的生活数据，根据生活数据利用虚拟仿真技术构建记忆宫殿虚拟环境，其中生活数据包括个人信息、生活习惯和健康状况，其中记忆宫殿虚拟环境包括多个房间和场景，用来模拟老年人日常生活和记忆训练环境；
4、实时捕捉和记录老年人在构建完成
5、利用增强学习算法训练虚拟代理人在虚拟环境中执行任务并与老年人进行交互，实时监测和调整训练交互过程中的反馈，根据反馈和情感分析结果，自主调整健康养老照护策略；
6、收集调整过后的所有的健康养老照护策略以及老年人在虚拟训练环境中产生的第二多模态数据，其中第二多模态数据包括老年人在所有健康养老照护策略中反应出的相对应的第二行为数据、第二语音数据和第二面部表情数据；分别根据每种数据类型对第二多模态数据中的第二行为数据、第二语音数据和第二面部表情数据进行特征提取，得到第二行为特征向量、第二语音特征向量和第二面部表情特征向量；并对提取到的第二行为特征向量、第二语音特征向量和第二面部表情特征向量进行数据融合，得到的第二多模态特征向量；
7、利用传感器和设备收集老年人在音乐疗法过程中的第三多模态数据，提取第三多模态数据的特征向量，将第二多模态特征向量和第三多模态数据的特征向量进行整合，将整合后的特征向量输入至预设的评估模型中进行综合评估，得到老年人情感状态的综合评估结果；
8、收集老年人的社交数据，其中社交数据包括好友列表、评论和点赞的交互行为数据；通过机器学习算法识别老年人的社交行为模式，将社交行为模式和情感状态的综合评估结果进行融合，从而定制健康养老照护训练策略。
9、优选地，所述根据生活数据利用虚拟仿真技术构建记忆宫殿虚拟环境，其中包括：
10、获取老年人的个人信息和健康状况，利用关联规则挖掘算法进行数据分析，得到挖掘结果，建立筛选后的特征集，其中特征集包括筛选得到的与老年人的健康状况和个人信息相关的特征；
11、获取老年人的生活习惯数据，利用聚类分析算法将老年人划分为不同的生活习惯群体，得到生活习惯的聚类结果；
12、将特征集和聚类结果输入至虚拟仿真技术中，利用增强现实技术构建记忆宫殿虚拟环境，其中记忆宫殿虚拟环境包括为每个老年人生成个性化的记忆宫殿的场景。
13、优选地，所述实时捕捉和记录老年人在构建完成的记忆宫殿虚拟环境中的第一多模态数据，将第一多模态数据输入至多模态注意力生成网络中进行情感分析，得到情感分析结果，其中第一多模态数据包括老年人在记忆宫殿虚拟环境中反应出的相对应的第一行为、第一语音和第一面部表情数据，其中包括：
14、根据老年人在构建完成的记忆宫殿虚拟环境中的实时行为、语音和面部表情数据进行实时捕捉，对行为特征、语音数据和面部特征进行提取，其中对语音数据进行特征提取包括声音频谱特征和语音情感特征，对面部表情数据进行面部动作和情感识别，对行为数据进行行为模式识别；
15、将提取到的老年人在记忆宫殿虚拟环境中反应出的相对应的第一行为、第一语音和第一面部表情数据进行数据融合，构建多模态特征向量，并设计多模态注意力生成网络，通过softmax函数进行分类，得到老年人在虚拟环境中的情感状态概率分布，并输出老年人在虚拟环境中的情感状态，即得到情感分析结果。
16、优选地，所述利用增强学习算法训练虚拟代理人在虚拟环境中执行任务并与老年人进行交互，实时监测和调整训练交互过程中的反馈，根据反馈和情感分析结果，自主调整健康养老照护策略，其中包括：
17、获取虚拟代理人的任务规范，其中任务规范包括任务定义、交互方式、环境状态空间及动作空间；根据虚拟代理人的任务规范，利用深度q网络算法进行训练，以学习到最优的行动策略，实时监测虚拟代理人与老年人的交互情况，以获取得到交互过程中的反馈数据；
18、基于反馈数据，利用轨迹分析算法和行为识别算法对行为进行分析和识别，得到老年人在虚拟环境中的行为数据；
19、根据行为数据和情感分析结果，利用深度q网络训练得到的行动策略，使虚拟代理人能够在虚拟环境中执行任务并与老年人进行交互，自主调整健康养老照护策略。
20、优选地，所述利用传感器和设备收集老年人在音乐疗法过程中的第三多模态数据，提取第三多模态数据的特征向量，其中包括：
21、获取老年人在音乐疗法过程中的第三多模态数据，其中第三多模态数据包括声音、视频和其他传感器数据；
22、采用基于深度学习的声音信号处理方法来提取音频数据的频谱特征，同时使用深度学习模型进行面部表情识别，以提取视频数据中的面部表情特征，并利用传感器提取生理指标，其中生理指标包括心率和皮肤电反应；
23、将频谱特征、面部表情特征以及生理指标中提取的特征组合成一个统一的特征向量，即提取第三多模态数据的特征向量。
24、第二方面，本申请还提供了一种基于虚拟仿真技术的健康养老照护训练系统，包括：
25、获取模块：用于获取老年人的生活数据，根据生活数据利用虚拟仿真技术构建记忆宫殿虚拟环境，其中生活数据包括个人信息、生活习惯和健康状况，其中记忆宫殿虚拟环境包括多个房间和场景，用来模拟老年人日常生活和记忆训练环境；
26、分析模块：用于实时捕捉和记录老年人在构建完成的记忆宫殿虚拟环境中的第一多模态数据，将第一多模态数据输入至多模态注意力生成网络中进行情感分析，得到情感分析结果，其中第一多模态数据包括老年人在记忆宫殿虚拟环境中反应出的相对本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于虚拟仿真技术的健康养老照护训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于虚拟仿真技术的健康养老照护训练方法，其特征在于，所述根据生活数据利用虚拟仿真技术构建记忆宫殿虚拟环境，其中包括：
3.根据权利要求1所述的基于虚拟仿真技术的健康养老照护训练方法，其特征在于，所述实时捕捉和记录老年人在构建完成的记忆宫殿虚拟环境中的第一多模态数据，将第一多模态数据输入至多模态注意力生成网络中进行情感分析，得到情感分析结果，其中第一多模态数据包括老年人在记忆宫殿虚拟环境中反应出的相对应的第一行为、第一语音和第一面部表情数据，其中包括：
4.根据权利要求1所述的基于虚拟仿真技术的健康养老照护训练方法，其特征在于，所述利用增强学习算法训练虚拟代理人在虚拟环境中执行任务并与老年人进行交互，实时监测和调整训练交互过程中的反馈，根据反馈和情感分析结果，自主调整健康养老照护策略，其中包括：
5.根据权利要求1所述的基于虚拟仿真技术的健康养老照护训练方法，其特征在于，所述利用传感器和设备收集老年人在音乐疗法过程中的第三多模态数据，提取第三多
6.根据权利要求1所述的基于虚拟仿真技术的健康养老照护训练方法，其特征在于，所述通过机器学习算法识别老年人的社交行为模式，将社交行为模式和情感状态的综合评估结果进行融合，从而定制健康养老照护训练策略，其中包括：
7.一种基于虚拟仿真技术的健康养老照护训练系统，基于权利要求1所述的基于虚拟仿真技术的健康养老照护训练方法，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的基于虚拟仿真技术的健康养老照护训练系统，其特征在于，所述获取模块，其中包括：
9.根据权利要求7所述的基于虚拟仿真技术的健康养老照护训练系统，其特征在于，所述分析模块，其中包括：
10.根据权利要求7所述的基于虚拟仿真技术的健康养老照护训练系统，其特征在于，所述调整模块，其中包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于虚拟仿真技术的健康养老照护训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于虚拟仿真技术的健康养老照护训练方法，其特征在于，所述根据生活数据利用虚拟仿真技术构建记忆宫殿虚拟环境，其中包括：
3.根据权利要求1所述的基于虚拟仿真技术的健康养老照护训练方法，其特征在于，所述实时捕捉和记录老年人在构建完成的记忆宫殿虚拟环境中的第一多模态数据，将第一多模态数据输入至多模态注意力生成网络中进行情感分析，得到情感分析结果，其中第一多模态数据包括老年人在记忆宫殿虚拟环境中反应出的相对应的第一行为、第一语音和第一面部表情数据，其中包括：
4.根据权利要求1所述的基于虚拟仿真技术的健康养老照护训练方法，其特征在于，所述利用增强学习算法训练虚拟代理人在虚拟环境中执行任务并与老年人进行交互，实时监测和调整训练交互过程中的反馈，根据反馈和情感分析结果，自主调整健康养老照护策略，其中包括：
5.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩哲，
申请(专利权)人：北京育见未来科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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