本发明涉及一种面向肥胖患者的运动检测与反馈干预系统及方法。系统包括ARM处理器、心率传感器、运动传感器、光照传感器、温度传感器、数字时钟芯片、FLASH存储器、LED警示器、微型蜂鸣器、蓝牙天线、电源管理芯片和电池。方法包括(1)、输入佩戴者的年龄和当前时间信息，然后采集肥胖患者的运动加速度数据、心率数据、周围的温度数据和光照强度数据；(2)、对数据进行加窗平滑滤波降噪、采样和校正处理；(3)、加权处理运动加速度数据和心率数据，得到运动强度等级评估值，融合运动强度等级评估值、体感温度等级评估值、体感亮度等级评估值和使用时间段获得对肥胖患者的反馈干预等级；(4)对肥胖患者实施干预处理。
1.一种面向肥胖患者的运动检测与反馈干预方法，肥胖患者将面向肥胖患者的运动检测与反馈干预系统佩戴于手腕处，其特征在于，包括以下步骤：(1)、在面向肥胖患者的运动检测与反馈干预系统中输入佩戴者的年龄和当前时间信息，然后通过佩戴于手腕处的面向肥胖患者的运动检测与反馈干预系统采集肥胖患者的运动加速度数据、心率数据、周围的温度数据和光照强度数据；
(2)、对步骤(1)采集到的数据进行加窗平滑滤波降噪、采样和校正处理，降低后续处理数据量和存储空间需求；
(3)、加权处理步骤(2)得到的运动加速度数据和心率数据，得到运动强度等级评估值，分别分区量化体外环境温度、外部光照强度，得到体感温度等级评估值和体感亮度等级评估值，融合运动强度等级评估值、体感温度等级评估值、体感亮度等级评估值和使用时间段获得对肥胖患者的反馈干预等级；
(4)根据步骤(3)得到的反馈干预等级对肥胖患者实施干预处理，其中：面向肥胖患者的运动检测与反馈干预系统，包括：
ARM处理器，用于多源传感器的数据采集与预处理、数据分析与融合评估、综合判决、干预控制；
心率传感器，与ARM处理器通过I2C总线相连，用于监测佩戴者的心率；
运动传感器，与ARM处理器通过I2C总线相连，通过获取佩戴者手腕运动的三轴加速度和三轴角速度来监测佩戴者的运动；
光照传感器，与ARM处理器通过I2C总线相连，用于监测佩戴者周围环境的光照强度；
温度传感器，与ARM处理器通过I2C总线相连，用于监测佩戴者周围环境的温度；
数字时钟芯片，与ARM处理器通过I2C总线相连，产生准确时钟数据，用于多源传感器的数据时间同步以及针对肥胖患者干预治疗提供时间标准；
FLASH存储器，与ARM处理器通过SPI总线相连，用于存储多源传感器预处理后的数据；
LED警示器，其输入端与ARM处理器的输出端相连，通过发出不同颜色闪烁亮光向佩戴者警示干预；
微型蜂鸣器，其输入端与ARM处理器的输出端相连，通过发出鸣叫声向佩戴者警示干预，蓝牙天线，与ARM处理器通信互联，用于系统与周围近距离的智能设备进行无线蓝牙通信；
Micro USB接口，与ARM处理器通用异步收发传输器相连，用于上位机对系统处理器程序调试和程序下载，并作为电池充电的上级电源接口；
电源管理芯片，分别与电池、心率传感器的电源管脚、运动传感器的电源管脚、光照传感器的电源管脚、温度传感器的电源管脚、数字时钟芯片的电源管脚、FLASH存储器的电源管脚相连，用于对电池的充电电压进行管理，还用于电池对心率传感器、运动传感器、光照传感器、温度传感器、数字时钟芯片、FLASH存储器的供电电压和供电电流进行管理；
按键，与ARM处理器的输入端相连，分别用于控制ARM处理器进行数据存储操作和停止干预操作。
2.根据权利要求1所述的一种面向肥胖患者的运动检测与反馈干预方法，其特征在于，所述智能设备包括智能手机。
3.根据权利要求1所述的一种面向肥胖患者的运动检测与反馈干预方法，其特征在于，按键包括存储专用按键和停止干预专用按键，存储专用按键与ARM处理器的输入端相连，用于控制ARM处理器进行数据存储操作；停止干预专用按键与ARM处理器的输入端相连，用于控制ARM处理器进行停止干预操作。
4.根据权利要求1或2或3所述的一种面向肥胖患者的运动检测与反馈干预方法，步骤(3)包括以下步骤：(31)计算运动强度等级评估值
(311)计算时间窗内的运动加速度矢量和的平均值，记为A，按照运动很轻、轻、中等、重、很重区间范围对A的值进行运动强度等级评估，评估值记为P1；
(312)计算时间窗内肥胖患者的心率平均值，记为B，按照运动很轻、轻、中等、重、很重区间范围对B值进行运动强度等级评估，评估值记为P2；
当140-年龄≤B＜160-年龄时，表示运动轻，P2＝2；
当160-年龄≤B＜180-年龄时，表示运动中等，P2＝3；
当180-年龄≤B＜200-年龄时，表示运动重，P2＝4；
(313)对两种运动强度等级估计值进行加权处理得到运动强度等级评估值P1-2，P1-2＝
(32)计算时间窗内体外环境温度的平均值，记为C,按照体感很冷、冷、凉、温暖、热、很热、过热等温度区间范围对C值进行体感温度等级评估，体感温度等级评估值记为P3；
(33)计算时间窗内的光照强度的平均值，记为D，按照体感很暗、暗、微亮、亮、很亮等亮度区间范围对D值进行亮度等级评估，体感亮度等级评估值记为P4；
当0勒克斯≤D＜0.5勒克斯时，表示很暗，P4＝1；
当0.5勒克斯≤D＜20勒克斯时，表示暗，P4＝2；
当20勒克斯≤D＜50勒克斯时，表示微亮，P4＝3；
当50勒克斯≤D＜300勒克斯时，表示亮，P4＝4；
(34)记使用时间段为T，按照凌晨、早晨、上午、中午、下午、傍晚、晚上对T值进行量化，量化值记为P5；
构建融合评估模型计算肥胖患者的反馈干预等级P，P＝w1p1-2+w3p3+w4p4+w5p5，其中w1、w3、w4和w5为加权值，加权值采用SVM方法离线训练得到；
P被评估为三个反馈干预等级，分别为II级、I级和正常，其中当P≥0.7时，P为II级，II级表示患者身体状况出现严重问题需要警报干预；
当0.4≤P＜0.7时，P为I级，I级表示患者需要运动或饮食控制警告干预；
5.根据权利要求1或2或3所述的一种面向肥胖患者的运动检测与反馈干预方法，步骤(4)中，当肥胖患者的反馈干预等级P评估为II级时，微型蜂鸣器和LED警示器发出声光警报，蜂鸣器长时间鸣叫，LED警示器发出闪烁红光，同时通过蓝牙天线连接近距离智能设备并发送警报信息。
6.根据权利要求1或2或3所述的一种面向肥胖患者的运动检测与反馈干预方法，步骤(4)中，当肥胖患者的反馈干预等级P评估为I级时，微型蜂鸣器和LED警示器发出声光警报，微型蜂鸣器短时间间歇鸣叫，LED警示器发出闪烁绿光，警告肥胖患者控制饮食、增加运动、减少睡眠。
7.根据权利要求1或2或3所述的一种面向肥胖患者的运动检测与反馈干预方法，步骤(4)中，当肥胖患者的反馈干预等级P评估为正常时，不采取干预处理。
8.根据权利要求1或2或3所述的一种面向肥胖患者的运动检测与反馈干预方法，步骤(4)中，当LED警示器发出交替闪烁的红绿光时，提醒系统的存储空间快满，患者按存储专用按键，系统通过蓝牙天线连接近距离智能设备，上传存储数据到智能设备终端备份，然后清除FLASH存储器中的数据。
9.根据权利要求5所述的一种面向肥胖患者的运动检测与反馈干预方法，步骤(4)中，在微型蜂鸣器发声和LED警示器发光时，肥胖患者按停止专用按键，取消本次声光干预。
10.根据权利要求6所述的一种面向肥胖患者的运动检测与反馈干预方法，步骤(4)中，在微型蜂鸣器发声和LED警示器发光时，肥胖患者按停止专用按键，取消本次声光干预。
一种面向肥胖患者的运动检测与反馈干预系统及方法
技术领域
[0001] 本发明涉及运动检测和运动行为反馈干预技术领域，特别涉及一种面向肥胖患者的运动检测与反馈干预系统及方法。
背景技术
[0002] 2016年英国著名医学杂志《柳叶刀》发表全球成年人体重调查报告：全球成人肥胖人口已经超过正常体重者，其中中国以9000万肥胖人口(男性4320万，女性4649万)超过美国的8700万，成为全球肥胖人口最多的国家。因此我国面对的肥胖形势十分严峻。
[0003] 目前，世界各国都面临肥胖这一全球性难题，它被世界卫生组织(WHO)定义为疾病，是继心血管病和癌症之后对人类健康最具威胁的第三大因素。肥胖不仅造成各种代谢类疾病(如II型糖尿病等)，而且会引起多种并发症，如冠心病、高血压、肝胆病变、肺功能不良、关节病变等。此外，肥胖还影响形体美，给人们生活带来居多不便。
[0004] 研究表明造成肥胖的原因很多，但主要因素是由于高热量食物的过多摄入、运动量的减少，导致摄入与消耗之间的不平衡，进而引起肥胖。
[0005] 当前随着社会的发展，饮食结构和生活习惯的改变、高热量食物的过多摄取，以及人们越来越依赖便捷的交通，加之高强度的工作等一系列因素都导致我们摄入与消耗之间的不平衡。如何从行为干预方面，调控生活方式，增加运动量和能量消耗，便是控制和调节体重的一个重要环节。
发明内容
[0006] 发明目的：本发明针对上述现有技术存在的问题做出改进，即本发明的第一个目的在于公开一种面向肥胖患者的运动检测与反馈干预系统，系统佩戴于人体手腕部位，用以帮助控制肥胖患者运动和睡眠习惯。本发明的第二个目的在于公开一种面向肥胖患者的运动检测与反馈干预方法。
[0007] 技术方案：一种面向肥胖患者的运动检测与反馈干预系统，包括：
[0008] ARM处理器，用于多源传感器的数据采集与预处理、数据分析与融合评估、综合判决、干预控制；
[0009] 心率传感器，与ARM处理器通过I2C总线相连，用于监测佩戴者的心率；
[0010] 运动传感器，与ARM处理器通过I2C总线相连，通过获取佩戴者手腕运动的三轴加速度和三轴角速度来监测佩戴者的运动；
[0011] 光照传感器，与ARM处理器通过I2C总线相连，用于监测佩戴者周围环境的光照强度；
[0012] 温度传感器，与ARM处理器通过I2C总线相连，用于监测佩戴者周围环境的温度；
[0013] 数字时钟芯片，与ARM处理器通过I2C总线相连，产生准确时钟数据，用于多源传感器的数据时间同步以及针对肥胖患者干预治疗提供时间标准；
[0014] FLASH存储器，与ARM处理器通过SPI总线相连，用于存储多源传感器预处理后的数据；
[0015] LED警示器，其输入端与ARM处理器的输出端相连，通过发出不同颜色闪烁亮光向佩戴者警示干预；
[0016] 微型蜂鸣器，其输入端与ARM处理器的输出端相连，通过发出鸣叫声向佩戴者警示干预，
[0017] 蓝牙天线，与ARM处理器通信互联，用于系统与周围近距离的智能设备进行无线蓝牙通信；
[0018] Micro USB接口，与ARM处理器通用异步收发传输器相连，用于上位机对系统处理器程序调试和程序下载，并作为电池充电的上级电源接口；
[0019] 电源管理芯片，分别与电池、心率传感器的电源管脚、运动传感器的电源管脚、光照传感器的电源管脚、温度传感器的电源管脚、数字时钟芯片的电源管脚、FLASH存储器的电源管脚相连，用于对电池的充电电压进行管理，还用于电池对心率传感器、运动传感器、光照传感器、温度传感器、数字时钟芯片、FLASH存储器的供电电压和供电电流进行管理；
[0020] 电池，与电源管理芯片相连；
[0021] 按键，与ARM处理器的输入端相连，分别用于控制ARM处理器进行数据存储操作和停止干预操作。
[0022] 进一步地，所述智能设备包括智能手机。
[0023] 进一步地，按键包括存储专用按键和停止干预专用按键，存储专用按键与ARM处理器的输入端相连，用于控制ARM处理器进行数据存储操作；停止干预专用按键与ARM处理器的输入端相连，用于控制ARM处理器进行停止干预操作。
[0024] 一种面向肥胖患者的运动检测与反馈干预方法，肥胖患者将上述面向肥胖患者的运动检测与反馈干预系统佩戴于手腕处，包括以下步骤：
[0025] (1)、在面向肥胖患者的运动检测与反馈干预系统中输入佩戴者的年龄和当前时间信息，然后通过佩戴于手腕处的面向肥胖患者的运动检测与反馈干预系统采集肥胖患者的运动加速度数据、心率数据、周围的温度数据和光照强度数据；
[0026] (2)、对步骤(1)采集到的数据进行加窗平滑滤波降噪、采样和校正处理，降低后续处理数据量和存储空间需求；
[0027] (3)、加权处理步骤(2)得到的运动加速度数据和心率数据，得到运动强度等级评估值，分别分区量化体外环境温度、外部光照强度，得到体感温度等级评估值和体感亮度等级评估值，融合运动强度等级评估值、体感温度等级评估值、体感亮度等级评估值和使用时间段获得对肥胖患者的反馈干预等级；
[0028] (4)根据步骤(3)得到的反馈干预等级对肥胖患者实施干预处理。
[0029] 进一步地，步骤(3)包括以下步骤：
[0030] (31)计算运动强度等级评估值
[0031] (311)计算时间窗内的运动加速度矢量和的平均值，记为A，按照运动很轻、轻、中等、重、很重区间范围对A的值进行运动强度等级评估，评估值记为P1；
[0032] 当A＜0.1时，表示运动很轻，P1＝1；
[0033] 当0.1≤A＜0.2时，表示运动轻，P1＝2；
[0034] 当0.2≤A＜0.3时表示运动中等，P1＝3；
[0035] 当0.4≤A＜0.5时，表示运动重，P1＝4；
[0036] 当A≥0.5时，表示运动很重，P1＝5；
[0037] (312)计算时间窗内肥胖患者的心率平均值，记为B，按照运动很轻、轻、中等、重、很重区间范围对B值进行运动强度等级评估，评估值记为P2；
[0038] 当B＜140-年龄时，表示运动很轻，P2＝1；
[0039] 当140-年龄≤B＜160-年龄时，表示运动轻，P2＝2；
[0040] 当160-年龄≤B＜180-年龄时，表示运动中等，P2＝3；
[0041] 当180-年龄≤B＜200-年龄时，表示运动重，P2＝4；
[0042] 当B≥200-年龄时，表示运动很重，P2＝5；
[0043] (313)对两种运动强度等级估计值进行加权处理得到运动强度等级评估值P1-2，P1-2＝0.7P1+0.3P2；
[0044] (32)计算时间窗内体外环境温度的平均值，记为C,按照体感很冷、冷、凉、温暖、热、很热、过热等温度区间范围对C值进行体感温度等级评估，体感温度等级评估值记为P3；
[0045] 当C＜0℃时，表示很冷，P3＝1；
[0046] 当0℃≤C＜5℃时，表示冷，P3＝2；
[0047] 当5℃≤C＜15℃时，表示凉，P3＝3；
[0048] 当15℃≤C＜22℃时，表示温暖，P3＝4；
[0049] 当22℃≤C＜27℃时表示热，P3＝5；
[0050] 当27℃≤C＜32℃时，表示很热，P3＝6；
[0051] 当C>32℃时，表示过热，P3＝7；
[0052] (33)计算时间窗内的光照强度的平均值，记为D，按照体感很暗、暗、微亮、亮、很亮等亮度区间范围对D值进行亮度等级评估，体感亮度等级评估值记为P4；
[0053] 当0勒克斯≤D＜0.5勒克斯时，表示很暗，P4＝1；
[0054] 当0.5勒克斯≤D＜20勒克斯时，表示暗，P4＝2；
[0055] 当20勒克斯≤D＜50勒克斯时，表示微亮，P4＝3；
[0056] 当50勒克斯≤D＜300勒克斯时，表示亮，P4＝4；
[0057] 当D>300勒克斯时，表示很亮，P4＝5；
[0058] (34)记使用时间段为T，按照凌晨、早晨、上午、中午、下午、傍晚、晚上对T值进行量化，量化值记为P5；
[0059] 当0点≤T＜5点时，表示为凌晨，P5＝1；
[0060] 当5点≤T＜8点时，表示为早晨，P5＝2；
[0061] 当8点≤T＜12点时，表示为上午，P5＝3；
[0062] 当12点≤T＜14点时，表示为中午，P5＝4；
[0063] 当14点≤T＜17点时，表示为下午，P5＝5；
[0064] 当17点≤T＜20点时表示为傍晚，P5＝6；
[0065] 当20点≤T＜24点时表示为晚上，P5＝7；
[0066] (35)计算肥胖患者的反馈干预等级
[0067] 构建融合评估模型计算肥胖患者的反馈干预等级P，P＝w1p1-2+w3p3+w4p4+w5p5，其中
[0068] w1、w3、w4和w5为加权值，加权值采用SVM方法离线训练得到；
[0069] P被评估为三个反馈干预等级，分别为II级、I级和正常，其中
[0070] 当P≥0.7时，P为II级，II级表示患者身体状况出现严重问题需要警报干预；
[0071] 当0.4≤P＜0.7时，P为I级，I级表示患者需要运动或饮食控制警告干预；
[0072] P＜0.4时，P为正常，正常情况时无需干预。
[0073] 进一步的，步骤(4)中，当肥胖患者的反馈干预等级P评估为II级时，微型蜂鸣器和LED警示器发出声光警报，蜂鸣器长时间鸣叫，LED警示器发出闪烁红光，同时通过蓝牙天线连接近距离智能设备并发送警报信息。
[0074] 进一步地，步骤(4)中，当肥胖患者的反馈干预等级P评估为I级时，微型蜂鸣器和LED警示器发出声光警报，微型蜂鸣器短时间间歇鸣叫，LED警示器发出闪烁绿光，警告肥胖患者控制饮食、增加运动、减少睡眠。
[0075] 进一步地，步骤(4)中，当肥胖患者的反馈干预等级P评估为正常时，不采取干预处理。
[0076] 进一步地，步骤(4)中，当LED警示器发出交替闪烁的红绿光时，提醒系统的存储空间快满，患者按存储专用按键，系统通过蓝牙天线连接近距离智能设备，上传存储数据到智能设备终端备份，然后清除FLASH存储器中的数据。
[0077] 进一步地，步骤(4)中，在微型蜂鸣器发声和LED警示器发光时，肥胖患者按停止专用按键，取消本次声光干预。
[0078] 有益效果：本发明公开的一种面向肥胖患者的运动检测与反馈干预系统及方法具有以下有益效果：
[0079] 1、综合多种传感器数据，能准确反映肥胖患者的运动生理状态、活动规律和周围环境，并实施有效的反馈干预措施，有助于患者养成良好的饮食、运动、睡眠习惯，对于肥胖患者长效物理治疗具有重要作用；
[0080] 2、数据加窗、采样、线性加权融合简化模型等处理有效降低计算的复杂度和系统的功耗，延长系统待机时间。
附图说明
[0081] 图1是本发明公开的一种面向肥胖患者的运动检测与反馈干预系统的结构示意图。具体实施方式：
[0082] 下面对本发明的具体实施方式详细说明。
[0083] 一种面向肥胖患者的运动检测与反馈干预系统，包括：
[0084] ARM处理器，用于多源传感器(包括心率传感器、运动传感器、光照传感器和温度传感器)的数据采集与预处理、数据分析与融合评估、综合判决、干预控制；
[0085] 心率传感器(型号为MAX30100或MAX30102)，与ARM处理器通过I2C总线相连，用于监测佩戴者的心率；
[0086] 运动传感器，与ARM处理器通过I2C总线相连，通过获取佩戴者手腕运动的三轴加速度和三轴角速度来监测佩戴者的运动；
[0087] 光照传感器，与ARM处理器通过I2C总线相连，用于监测佩戴者周围环境的光照强度；
[0088] 温度传感器，与ARM处理器通过I2C总线相连，用于监测佩戴者周围环境的温度；
[0089] 数字时钟芯片，与ARM处理器通过I2C总线相连，产生准确时钟数据，用于多源传感器的数据时间同步以及针对肥胖患者干预治疗提供时间标准；
[0090] FLASH存储器，与ARM处理器通过SPI总线相连，用于存储多源传感器预处理后的数据；
[0091] LED警示器，其输入端与ARM处理器的输出端相连，通过发出不同颜色闪烁亮光向佩戴者警示干预；
[0092] 微型蜂鸣器，其输入端与ARM处理器的输出端相连，通过发出鸣叫声向佩戴者警示干预，
[0093] 蓝牙天线，与ARM处理器通信互联，用于系统与周围近距离的智能设备进行无线蓝牙通信；
[0094] Micro USB接口，与ARM处理器通用异步收发传输器相连，用于上位机对系统处理器程序调试和程序下载，并作为电池充电的上级电源接口；
[0095] 电源管理芯片，分别与电池、心率传感器的电源管脚、运动传感器的电源管脚、光照传感器的电源管脚、温度传感器的电源管脚、数字时钟芯片的电源管脚、FLASH存储器的电源管脚相连，用于对电池的充电电压进行管理，还用于电池对心率传感器、运动传感器、光照传感器、温度传感器、数字时钟芯片、FLASH存储器的供电电压和供电电流进行管理；
[0096] 电池，与电源管理芯片相连；
[0097] 按键，与ARM处理器的输入端相连，分别用于控制ARM处理器进行数据存储操作和停止干预操作。
[0098] 进一步地，智能设备包括智能手机。
[0099] 进一步地，按键包括存储专用按键和停止干预专用按键，存储专用按键与ARM处理器的输入端相连，用于控制ARM处理器进行数据存储操作；停止干预专用按键与ARM处理器的输入端相连，用于控制ARM处理器进行停止干预操作。
[0100] 一种面向肥胖患者的运动检测与反馈干预方法，肥胖患者将上述面向肥胖患者的运动检测与反馈干预系统佩戴于手腕处，包括以下步骤：
[0101] (1)、在面向肥胖患者的运动检测与反馈干预系统中输入佩戴者的年龄和当前时间信息，然后通过佩戴于手腕处的面向肥胖患者的运动检测与反馈干预系统采集肥胖患者的运动加速度数据、心率数据、周围的温度数据和光照强度数据；
[0102] (2)、对步骤(1)采集到的数据进行加窗平滑滤波降噪、采样和校正处理，降低后续处理数据量和存储空间需求；
[0103] (3)、加权处理步骤(2)得到的运动加速度数据和心率数据，得到运动强度等级评估值，分别分区量化体外环境温度、外部光照强度，得到体感温度等级评估值和体感亮度等级评估值，融合运动强度等级评估值、体感温度等级评估值、体感亮度等级评估值和使用时间段获得对肥胖患者的反馈干预等级；
[0104] (4)根据步骤(3)得到的反馈干预等级对肥胖患者实施干预处理。
[0105] 进一步地，步骤(3)包括以下步骤：
[0106] (31)计算运动强度等级评估值
[0107] (311)计算时间窗内的运动加速度矢量和的平均值，记为A，按照运动很轻、轻、中等、重、很重区间范围对A的值进行运动强度等级评估，评估值记为P1；
[0108] 当A＜0.1时，表示运动很轻，P1＝1；
[0109] 当0.1≤A＜0.2时，表示运动轻，P1＝2；
[0110] 当0.2≤A＜0.3时表示运动中等，P1＝3；
[0111] 当0.4≤A＜0.5时，表示运动重，P1＝4；
[0112] 当A≥0.5时，表示运动很重，P1＝5；
[0113] (312)计算时间窗内肥胖患者的心率平均值，记为B，按照运动很轻、轻、中等、重、很重区间范围对B值进行运动强度等级评估，评估值记为P2；
[0114] 当B＜140-年龄时，表示运动很轻，P2＝1；
[0115] 当140-年龄≤B＜160-年龄时，表示运动轻，P2＝2；
[0116] 当160-年龄≤B＜180-年龄时，表示运动中等，P2＝3；
[0117] 当180-年龄≤B＜200-年龄时，表示运动重，P2＝4；
[0118] 当B≥200-年龄时，表示运动很重，P2＝5；
[0119] (313)对两种运动强度等级估计值进行加权处理得到运动强度等级评估值P1-2，P1-2＝0.7P1+0.3P2；
[0120] (32)计算时间窗内体外环境温度的平均值，记为C,按照体感很冷、冷、凉、温暖、热、很热、过热等温度区间范围对C值进行体感温度等级评估，体感温度等级评估值记为P3；
[0121] 当C＜0℃时，表示很冷，P3＝1；
[0122] 当0℃≤C＜5℃时，表示冷，P3＝2；
[0123] 当5℃≤C＜15℃时，表示凉，P3＝3；
[0124] 当15℃≤C＜22℃时，表示温暖，P3＝4；
[0125] 当22℃≤C＜27℃时表示热，P3＝5；
[0126] 当27℃≤C＜32℃时，表示很热，P3＝6；
[0127] 当C>32℃时，表示过热，P3＝7；
[0128] (33)计算时间窗内的光照强度的平均值，记为D，按照体感很暗、暗、微亮、亮、很亮等亮度区间范围对D值进行亮度等级评估，体感亮度等级评估值记为P4；
[0129] 当0勒克斯≤D＜0.5勒克斯时，表示很暗，P4＝1；
[0130] 当0.5勒克斯≤D＜20勒克斯时，表示暗，P4＝2；
[0131] 当20勒克斯≤D＜50勒克斯时，表示微亮，P4＝3；
[0132] 当50勒克斯≤D＜300勒克斯时，表示亮，P4＝4；
[0133] 当D>300勒克斯时，表示很亮，P4＝5；
[0134] (34)记使用时间段为T，按照凌晨、早晨、上午、中午、下午、傍晚、晚上对T值进行量化，量化值记为P5；
[0135] 当0点≤T＜5点时，表示为凌晨，P5＝1；
[0136] 当5点≤T＜8点时，表示为早晨，P5＝2；
[0137] 当8点≤T＜12点时，表示为上午，P5＝3；
[0138] 当12点≤T＜14点时，表示为中午，P5＝4；
[0139] 当14点≤T＜17点时，表示为下午，P5＝5；
[0140] 当17点≤T＜20点时表示为傍晚，P5＝6；
[0141] 当20点≤T＜24点时表示为晚上，P5＝7；
[0142] (35)计算肥胖患者的反馈干预等级
[0143] 构建融合评估模型计算肥胖患者的反馈干预等级P，P＝w1p1-2+w3p3+w4p4+w5p5，其中
[0144] w1、w3、w4和w5为加权值，加权值采用SVM方法离线训练得到；
[0145] P被评估为三个反馈干预等级，分别为II级、I级和正常，其中
[0146] 当P≥0.7时，P为II级，II级表示患者身体状况出现严重问题需要警报干预；
[0147] 当0.4≤P＜0.7时，P为I级，I级表示患者需要运动或饮食控制警告干预；
[0148] P＜0.4时，P为正常，正常情况时无需干预。
[0149] 进一步的，步骤(4)中，当肥胖患者的反馈干预等级P评估为II级时，微型蜂鸣器和LED警示器发出声光警报，蜂鸣器长时间鸣叫，LED警示器发出闪烁红光，同时通过蓝牙天线连接近距离智能设备并发送警报信息。
[0150] 进一步地，步骤(4)中，当肥胖患者的反馈干预等级P评估为I级时，微型蜂鸣器和LED警示器发出声光警报，微型蜂鸣器短时间间歇鸣叫，LED警示器发出闪烁绿光，警告肥胖患者控制饮食、增加运动、减少睡眠。
[0151] 进一步地，步骤(4)中，当肥胖患者的反馈干预等级P评估为正常时，不采取干预处理。
[0152] 进一步地，步骤(4)中，当LED警示器发出交替闪烁的红绿光时，提醒系统的存储空间快满，患者按存储专用按键，系统通过蓝牙天线连接近距离智能设备，上传存储数据到智能设备终端备份，然后清除FLASH存储器中的数据。
[0153] 进一步地，步骤(4)中，在微型蜂鸣器发声和LED警示器发光时，肥胖患者按停止专用按键，取消本次声光干预。
[0154] 上面对本发明的实施方式做了详细说明。但是本发明并不限于上述实施方式，在所属技术领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。
