【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能设备，尤其涉及一种补水提示方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、人们非常清楚经常喝水有益身体健康，但是仍然会在处于某种特定状态的时候忘记补充水分，比如运动、工作等，从而造成身体缺水并导致身体出现各种疾病。现有存在一些提醒用户喝水的智能设备，但这些智能设备一般是通过发送定时定量的提示信息来达到提醒用户喝水的目的，无法准确地获知人体需要补充水分的时机，也无法准确计算需水量，所以亟待一个方案来准确地提示用户进行补水。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供一种补水提示方法，旨在提供一个补水提示方案来准确地提示用户进行补水的问题。可以在用户处于特定状态时，利用用户的多维度数据进行预测，预测出用户的人体水分流失数据，在人体水分流失数据的基础上，确定针对用户的补水提示策略，可以及时准确的对目标用户进行补水提示，提高用户的补水体验。
2、第一方面，本专利技术实施例提供一种补水提示方法，所述方法包括：
3、在目标用户处于特定状态时，获取所述目标用户的多维度数据，所述多维度数据包括人体模型数据、环境数据、状态强度数据以及体表温度数据；
4、基于训练好的预测模型，对所述多维度数据进行预测处理，得到所述目标用户对应的人体水分流失数据；
5、基于所述人体水分流失数据，确定针对所述目标用户的补水提示策略，并将所述补水提示策略发送给所述目标用户，以提示用户按所述补水提示策略进行补水。
6、可选的，所述预测模型包括人体表面积
7、通过所述人体表面积特征提取网络对所述人体模型数据进行特征提取处理，得到所述目标用户对应的人体表面特征；
8、通过所述环境特征提取网络对所述环境数据进行特征提取处理，得到所述目标用户对应的环境特征；
9、通过所述状态强度特征提取网络对所述状态强度数据进行特征提取处理，得到所述目标用户对应的状态强度特征；
10、通过所述汗液蒸发量特征提取网络对所述体表温度数据进行特征提取处理，得到所述目标用户对应的汗液蒸发量特征；
11、通过所述融合网络对所述人体表面特征、所述环境特征、所述状态强度特征以及所述汗液蒸发量特征进行融合处理，得到所述目标用户的融合特征；
12、通过所述输出网络对所述融合特征进行线性回归处理，输出所述目标用户对应的人体水分流失数据。
13、可选的，在所述通过所述人体表面积特征提取网络对所述人体模型数据进行特征提取处理，得到所述目标用户对应的人体表面特征的步骤之前，所述方法还包括：
14、获取第一训练样本数据以及三维人体生成模型，所述第一训练样本数据包括第一样本人体模型数据以及三维人体标签，一个所述样本人体模型数据对应一个所述三维人体标签；
15、通过所述第一训练样本数据对所述三维人体生成模型进行训练，得到训练好的三维人体生成模型；
16、基于所述训练好的三维人体生成模型，生成所述人体表面积特征提取网络。
17、可选的，所述基于所述训练好的三维人体生成模型，生成所述人体表面积特征提取网络的步骤包括：
18、通过所述训练好的三维人体生成模型，生成所述第一样本人体模型数据对应的第一三维人体模型，每个所述第一样本人体模型数据对应一个所述第一三维人体模型；
19、对所述第一三维人体模型进行表面分割处理，得到所述第一三维人体模型对应的第一人体表面积特征；
20、构建所述第一样本人体模型数据与所述第一人体表面积特征之间的映射网络；
21、基于所述映射网络，生成所述人体表面积特征提取网络。
22、可选的，所述基于所述训练好的三维人体生成模型，生成所述人体表面积特征提取网络的步骤包括：
23、获取第二训练样本数据以及人体表面分割模型，所述第二训练样本数据包括第二样本人体模型数据、第二三维人体模型、人体表面汗腺分布图以及人体表面出汗区域标签，所述第二三维人体模型为所述训练好的三维人体生成模型对所述第二样本人体模型数据进行生成处理得到；
24、基于所述第二训练样本数据对所述人体表面分割模型进行训练，得到训练好的人体表面分割模型；
25、基于所述训练好的人体表面分割模型，构建得到所述人体表面积特征提取网络。
26、可选的，
27、所述环境数据包括风力数据、温度数据以及湿度数据，所述通过所述环境特征提取网络对所述环境数据进行特征提取处理，得到所述目标用户对应的环境特征的步骤包括：
28、通过所述环境特征提取网络对所述风力数据、所述温度数据以及所述湿度数据进行特征提取处理，得到所述目标用户对应的环境特征；
29、所述通过所述状态强度特征提取网络对所述状态强度数据进行特征提取处理，得到所述目标用户对应的状态强度特征的步骤包括：
30、基于所述状态强度数据以及参考状态数据，确定所述目标用户对应的状态强度值；
31、通过所述状态强度特征提取网络对所述状态强度值进行特征提取处理，得到所述目标用户对应的状态强度特征；
32、所述体表温度数据包括皮肤温度数据与环境温度数据，所述通过所述汗液蒸发量特征提取网络对所述体表温度数据进行特征提取处理，得到所述目标用户对应的汗液蒸发量特征的步骤包括：
33、基于所述皮肤温度数据与所述环境温度数据之间的差值，确定所述目标用户的皮肤温度差；
34、通过所述汗液蒸发量特征提取网络对所述皮肤温度差进行特征提取处理，得到所述目标用户对应的汗液蒸发量特征。
35、可选的，所述基于所述人体水分流失数据，确定针对所述目标用户的补水提示策略的步骤包括：
36、基于所述人体水分流失数据，确定所述目标用户的人体水分流失量；
37、基于所述人体水分流失量，确定所述目标用户的总补水量；
38、基于所述目标用户的补水习惯以及所述总补水量，确定所述目标用户在每次补水时的补水量，所述补水习惯包括补水频率以及补水类型；
39、基于所述目标用户在每次补水时的补水量，确定出针对所述目标用户的补水提示策略。
40、第二方面，本专利技术实施例还提供了一种补水提示装置，所述补水提示装置包括：
41、获取模块，用于在目标用户处于特定状态时，获取所述目标用户的多维度数据，所述多维度数据包括人体模型数据、环境数据、状态强度数据以及体表温度数据；
42、第一处理模块，用过基于训练好的预测模型，对所述多维度数据进行预测处理，得到所述目标用户对应的人体水分流失数据；
43、第二处理模块，用于基于所述人体水分流失数据，确定针对所述目标用户的补水提示策本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种补水提示方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的补水提示方法，其特征在于，所述预测模型包括人体表面积特征提取网络、环境特征提取网络、状态强度特征提取网络、汗液蒸发量特征提取网络、特征融合网络以及输出网络，所述基于训练好的预测模型，对所述多维度数据进行预测处理，得到所述目标用户对应的人体水分流失数据的步骤包括：
3.如权利要求2所述的补水提示方法，其特征在于，在所述通过所述人体表面积特征提取网络对所述人体模型数据进行特征提取处理，得到所述目标用户对应的人体表面特征的步骤之前，所述方法还包括：
4.如权利要求3所述的补水提示方法，其特征在于，所述基于所述训练好的三维人体生成模型，生成所述人体表面积特征提取网络的步骤包括：
5.如权利要求3所述的补水提示方法，其特征在于，所述基于所述训练好的三维人体生成模型，生成所述人体表面积特征提取网络的步骤包括：
6.如权利要求2所述的补水提示方法，其特征在于，所述环境数据包括风力数据、温度数据以及湿度数据，所述通过所述环境特征提取网络对所述环境数据进行特征
7.如权利要求1至6中任一项所述的补水提示方法，其特征在于，所述基于所述人体水分流失数据，确定针对所述目标用户的补水提示策略的步骤包括：
8.一种补水提示装置，其特征在于，所述补水提示装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的补水提示方法中的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的补水提示方法中的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种补水提示方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的补水提示方法，其特征在于，所述预测模型包括人体表面积特征提取网络、环境特征提取网络、状态强度特征提取网络、汗液蒸发量特征提取网络、特征融合网络以及输出网络，所述基于训练好的预测模型，对所述多维度数据进行预测处理，得到所述目标用户对应的人体水分流失数据的步骤包括：
3.如权利要求2所述的补水提示方法，其特征在于，在所述通过所述人体表面积特征提取网络对所述人体模型数据进行特征提取处理，得到所述目标用户对应的人体表面特征的步骤之前，所述方法还包括：
4.如权利要求3所述的补水提示方法，其特征在于，所述基于所述训练好的三维人体生成模型，生成所述人体表面积特征提取网络的步骤包括：
5.如权利要求3所述的补水提示方法，其特征在于，所述基于所述训练好的三维人体生成模型，生成所述人体表面积特征提取网络的步骤...
【专利技术属性】
技术研发人员：戴志涛，
申请(专利权)人：深圳市沃特沃德信息有限公司，
类型：发明
国别省市：
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