一种确定压力值的方法及装置转让专利
申请号 : CN201880072336.5
文献号 : CN111315296B
文献日 : 2021-06-01
发明人 : 许培达 , 李彦
申请人 : 华为技术有限公司
摘要 :
权利要求 :
1.一种确定压力值的方法,其特征在于,包括:采集用户的生理信号;
根据所述生理信号获取目标特征向量;
判断是否存在校准信息;
若存在所述校准信息,采用校准模型根据所述校准信息和所述目标特征向量确定校准后的目标压力值,所述校准模型包括特征向量与压力值的对应关系,所述校准信息为用于所述校准模型输出所述目标压力值所使用的基准信息;
输出所述目标压力值;
所述方法还包括采用分类模型根据所述目标特征向量确定压力类别对应的类别压力值,所述分类模型包括特征向量与压力类别的映射关系;
根据所述类别压力值和所述目标压力值之间的差异参数更新所述校准信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:若不存在所述校准信息,将所述类别压力值和所述目标特征向量作为校准信息进行保存;
输出所述类别压力值。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述校准信息包括校准压力值和校准特征向量,所述采用校准模型根据所述校准信息和所述目标特征向量确定校准后的目标压力值,包括:
确定所述目标特征向量与所述校准特征向量之间的差异特征向量;
采用所述校准模型根据所述差异特征向量确定所述差异特征向量对应的差异压力值;
根据所述校准压力值和所述差异压力值确定所述目标压力值。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述类别压力值和所述目标压力值之间的差异参数更新所述校准信息,包括:确定所述类别压力值和所述目标压力值之间的差异参数;
判断所述差异参数是否大于阈值;
若所述差异参数大于所述阈值,则将计数器记录的数值增加1;
当所述计数器记录的数值达到第一预设值时,删除所述校准信息,并将所述计数器记录的数值置零。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:若所述差异参数小于或者等于所述阈值,则判断当前时刻与上次更新所述校准信息的时刻之间的时长是否大于第二预设值;
若当前时刻与上次更新所述校准信息的时刻之间的时长大于所述第二预设值,则删除所述校准信息,并将所述计数器记录的数值置零。
6.根据权利要求1‑5中任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:采用加速度传感器检测用户的状态;
当所述用户的状态为静息状态时,采用所述分类模型根据所述静息状态确定压力类别为正常压力,及正常压力对应的类别压力值。
7.一种确定压力值的装置,其特征在于,包括:采集模块,用于采集用户的生理信号;
获取模块,用于根据所述采集模块采集的生理信号获取目标特征向量;
判断模块,用于判断是否存在校准信息;
目标压力值确定模块,当判断模块确定存在所述校准信息时,采用校准模型根据所述校准信息和所述目标特征向量确定校准后的目标压力值,所述校准模型包括特征向量与压力值的对应关系,所述校准信息用于所述校准模型输出所述目标压力值所使用的基准信息;输出模块,用于输出所述目标压力值确定模块确定的所述目标压力值;
所述装置还包括类别压力值确定模块,用于采用分类模型根据所述目标特征向量确定压力类别对应的类别压力值,所述分类模型包括特征向量与压力类别的映射关系;
校准模块,用于根据所述类别压力值确定模块确定的所述类别压力值和所述目标压力值确定模块确定的所述目标压力值之间的差异参数更新所述校准信息。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括存储模块;
所述存储模块,用于当判断模块确定不存在所述校准信息时,将所述类别压力值确定模块确定的类别压力值和所述目标特征向量作为校准信息进行保存;
所述输出模块,还用于输出所述类别压力值确定模块确定的所述类别压力值。
9.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述校准信息包括校准压力值和校准特征向量;所述目标压力值确定模块还具体用于:确定所述目标特征向量与所述校准特征向量之间的差异特征向量;
采用所述校准模型根据所述差异特征向量确定所述差异特征向量对应的差异压力值;
根据所述校准压力值和所述差异压力值确定所述目标压力值。
10.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述校准模块还具体用于:确定所述类别压力值和所述目标压力值之间的差异参数;
判断所述差异参数是否大于阈值;
若所述差异参数大于所述阈值,则将计数器记录的数值增加1;
当所述计数器记录的数值达到第一预设值时,删除所述校准信息,并将所述计数器记录的数值置零。
11.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,所述装置还包括更新模块;
所述判断模块,还用于当所述差异参数小于或者等于所述阈值时,判断当前时刻与上次更新所述校准信息的时刻之间的时长是否大于第二预设值;
所述更新模块,还用于当前时刻与上次更新所述校准信息的时刻之间的时长大于所述第二预设值时,则删除所述校准信息,并将所述计数器记录的数值置零。
12.根据权利要求7‑11中任一项所述的装置,其特征在于,还包括检测模块;
所述检测模块,用于采用加速度传感器检测用户的状态;
所述类别压力值确定模块,还用于当所述用户的状态为静息状态时,采用所述分类模型根据所述检测模块确定的所述静息状态确定压力类别为正常压力,及正常压力对应的类别压力值。
13.一种确定压力值的装置,其特征在于,包括:存储器,用于存储计算机可执行程序代码;
处理器,与所述存储器耦合;
其中所述程序代码包括指令,当所述处理器执行所述指令时,所述指令使所述装置执行如权利要求1‑6中任一项所述的方法。
14.一种计算机存储介质,其特征在于,用于储存注册服务器所用的计算机软件指令,其包含用于执行如权利要求1‑6中任一项所述的方法。
说明书 :
一种确定压力值的方法及装置
技术领域
背景技术
况做出统计和预测,尽管此类产品较多,但在精神压力的评测上面仍然关注较少。精神压力
是现代社会人们所面临的主要心理健康问题之一,高精神压力对人们的工作生活效率、生
活品质等方面都有重要影响。长期处于有压力状态会诱使各类疾病的发生,因此定性定量
地评测用户的精神压力是非常有价值的。
精神压力评测,此种测评方式,需要用户的主动参与,适用性较差,用户产生心情描述是偶
发的,具有主观性且可能是不真实的。无校准测评不需要用户的主动参与,但是受限于用户
的生理信号与人体之间的个体依赖性,精度较低。
发明内容
能服饰等等),本申请实施例中的压力值只是精神层面的心理的压力值,本申请实施例中可
以通过装置测量用户的心理的压力值,提高测量压力值的准确性。
理信号可以为脑电信号,肌电信号,心电信号、脉搏信号等,该装置可以根据生理信号获取
目标特征向量,判断是否存在校准信息,该校准信息为用于校准输出的压力值所使用的基
准信息,若存在校准信息,可以采用校准模型根据校准信息和目标特征向量确定校准后的
目标压力值,校准模型包括特征向量与压力值的对应关系,校准信息用于校准模型输出目
标压力值所使用的基准信息;然后,输出目标压力值;本申请实施例中,校准信息为用于校
准输出的压力值所使用的基准信息,例如,该校准信息可以为实际采集一段时间用户的生
理信号后,根据用户自评打分或量表的方式给出此时的压力值,该校准信息与每个用户个
体具有关联性,人体不同,校准信息可能不同,将目标特征向量作为校准模型的输入,通过
校准模型输出校准后的目标压力值,不需要用户的主动参与,即对输出的压力值进行校准,
提高了输出压力值的准确性,且在此过程中,用户无感,体验佳。
射关系;根据类别压力值和目标压力值之间的差异参数更新校准信息。本申请实施例中,该
校准信息不断更新,且更新过程不需要用户主动参与,而是根据分类模型的输出值和校准
模型的输出值之间的差异参数来不断的更新校准信息,提高校准信息的准确性,从而提高
输出的目标压力值的准确性。
压力值和目标特征向量作为校准信息进行保存;然后,输出类别压力值,本申请实施例中,
若不存在校准信息的情况下,该装置显示分类模型输出的类别压力值。
量与校准特征向量之间的差异特征向量,采用校准模型根据差异向量确定差异特征向量对
应的差异压力值,然后根据校准压力值和差异压力值确定目标压力值;本申请实施例中,可
以根据目标特征向量在校准特征向量的基础上是增加了(增量)还是减少(减量)了,并根据
增量或减量来确定差异压力值,若目标特征向量在校准特征向量的基础上是增加了,在该
校准压力值的基础上增加该差异压力值,若目标特征向量在校准特征向量的基础上是减少
了,在该校准压力值的基础上减少该差异压力值,从而得到校准后的目标压力值。
是否大于阈值,若差异参数大于阈值,则将计数器记录的数值增加1,当计数器记录的数值
达到第一预设值时,删除校准信息,并将计数器记录的数值置零;本申请实施例中,若该差
值大于阈值,则表明这个模型输出的压力值差异过大,校准信息可能不准确,需要对校准信
息进行更新,但是为了避免类别压力值与目标压力值之间的差值大于阈值为偶然情况,则
将计数器记录的数值加1,当计数器记录的数值达到第一预设值时,触发删除校准信息,以
对校准信息进行更新,并将计数器记录的数值置零,提高校准信息的准确性。
的时刻之间的时长大于第二预设值,则删除校准信息,并将计数器记录的数值置零,由于人
的身体情况是渐变的,并不是瞬变的,所以一次校准仅能反映用户一段时间内的生理信号
到压力的映射关系,这个关系随着用户的身体情况的改变会改变,所以设定一种校准间隔
机制来实现自动重新校准,就能够在用户不需要主动介入的情况下,装置自己捕捉用户的
最新状态,更新该校准信息,以提高校准信息的准确性。
确定压力类别为正常压力,及正常压力对应的类别压力值,本申请实施例中,若通过加速度
传感器确定用户处于静息状态,则装置显示正常压力对应的类别压力值,本实施例中,增加
了当用户为休息状态下的场景,若确定用户为静息状态,分类模型输出的压力类别为正常
压力,这时候若校准信息不准,则会累加校准计数,若干次后重新启动新校准(更新校准信
息),不需要用户参与自动启动校准流程。且通过对用户静状态的识别,增加了对分类模型
识别压力的一种辅助手段,当检测到用户处于静息状态时,采用分类模型直接输出正常压
力对应的压力值,提高了分类模型的识别效率。
该硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。
置执行上述方法中所涉及的信息或者指令。
附图说明
具体实施方式
本申请一部分的实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,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,都应当属于本申请保护的范
围。
解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示
或描述的内容以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于
覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限
于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产
品或设备固有的其它步骤或单元。
(photoplethysmography,PPG)信号、皮肤电导(skin conductance,SC)、呼吸
(respiration,RSP)以及心率。本申请实施例中,该生理信号可以以心电信号和脉搏为例进
行举例说明。
态。
支动脉向周围血管传导,采用脉搏传感器将震荡波在体表记录下来,就形成了脉搏信号。
(例如,手表、手环、耳机、智能服饰等等)。本申请实施例中,该装置可以以可穿戴设备为例
进行说明。该装置中包括用于预测压力值的两个模型,这两个模型为分类模型和校准模型,
该分类模型和校准模型均是通过获取大量的生理信号,然后提取生理信号中的特征向量,
通过对特征向量数据集中的大量特征向量进行学习和训练得到的。
SVM)、证据推理(evidential reasoning)、K近邻(k_nearest_neighbors,KNN)、神经网络、
随机森林等。
以二分类模型为例进行说明,该压力类别包括但不限定于正常压力(也称为“常压”)和高
压。在实际应用中,该分类模型也可以为三分类、四分类模型等等,比如,该分类模型可以输
出的压力类别可以为第一压力类别,第二压力类别和第三压力类别等,这三个压力类别对
应的压力可以逐渐增大,每一类列别的压力可以预设对应一个特定数值,该预设的特定数
值作为输入的特征向量对应的输出压力值。本申请实施例中,对于分类模型具体可以输出
几个压力类别并不限定,在本申请实施例中,该分类模型可以以二分类模型为例进行说明,
即分类模型输出两个类别的压力对应的压力值,例如,常压类别对应的预设压力值为50,高
压类别对应的预设压力值为70。需要说明的是,本申请实施例中对于预设压力值的具体数
值只为举例说明,并不造成对本申请实施例中的限定性说明。
准后的压力值。
或量表的方式给出此时的压力值,该校准特征向量为该校准压力值对应的特征向量。该校
准信息与每个用户个体具有关联性,人体不同,校准信息可能不同。
标压力值(本申请实施例中也称为“第二压力值”)。
当前的压力值,但是,直接通过模型根据生理信号预测精神状态可能会出现不准确的情况,
例如,根据用户在运动完之后的生理信号预测的压力值可能会偏高,这就需要对该压力值
进行校准。本申请实施例中,装置采集用户的生理信号,提取生理信号中的目标特征向量;
然后判断是否存在校准信息,该校准信息可以理解为对输出的压力值进行校准的基准信
息,若存在校准信息,则采用分类模型根据目标特征向量确定压力类别对应的第一压力值,
并采用校准模型根据校准信息和目标特征向量确定校准后的第二压力值;可以根据第一压
力值和第二压力值之间的差异参数更新校准信息。第一压力值为压力类别对应的预设压力
值,虽然该分类模型输出的是一个压力值,但是实际上分类模型输出的预设压力值表示的
是一个范围,例如,属于正常压力范围内的多个离散的压力值均通过分类模型分类到正常
压力类别,该正常压力类别只对应一个预设压力值输出,这样可以避免不同的个体及同一
个个体在不同状态下的生理信号带来的差异,提高校准信息的准确性,之后该装置输出校
准之后的相对准确的第二压力值。本申请实施例中,不需要用户的主动参与,自动触发更新
校准信息,即对输出的压力值进行校准,提高了输出压力值的准确性,且在此过程中,用户
无感,体验佳。
键,当用户对该触发按键进行按压时或点击时,传感器开始采集用户的生理信号。在另一种
可能实现的方式中,被动的采集生理信号,当用户戴上可穿戴设备后,可穿戴设备通过传感
器采集用户的生理信号,用户采集生理信号的过程无感知。
R波向下的S波。3、ST段:从QRS波群的末端到T波的起点,它代表心室中的心肌细胞均处于去
极化状态,是心室除极结束到复极之前的时段。4、T波:代表心室的复极化过程。
放的时刻,心室快速开始射血的标志。通常将该点看作两个相邻心动周期的分界。4、主波波
峰B:表示最大动脉内压力。5、重搏波C:代表心室开始舒张,主动脉内血液返流的开始。
的第一压力值为70。
差异压力值确定第二压力值。
力值进行校准,输出的第二压力值为校准模型得到的压力值与误差值之间的差值,即60‑10
=50,后续在确定输出压力值时,每次都将得到的压力值减去10,得到校准后的第二压力
值,例如,下一次,校准模型根据特征向量输出的压力值为65,将得到的压力值减去10,得到
校准后的第二压力值为55。
异参数也可以为第一压力值与第二压力值之间的比值乘以一个系数等等,本申请实施例
中,该差异参数以差值为例进行说明。
计数器用于记录差异参数大于阈值的次数。若该差值大于阈值,则表明这个模型输出的压
力值差异过大,校准信息可能不准确,需要对校准信息进行更新,但是为了避免第一压力值
与第二压力值之间的差值大于阈值为偶然情况,则将计数器记录的数值加1,当计数器记录
的数值达到第一预设值(例如5)时,触发删除校准信息,以对校准信息进行更新,并将计数
器记录的数值置零。
置零。由于人的身体情况是渐变的,并不是瞬变的,所以一次校准仅能反映用户一段时间内
的生理信号到压力的映射关系,这个关系随着用户的身体情况的改变会改变,所以设定一
种校准间隔机制来实现自动重新校准,就能够在用户不需要主动介入的情况下,装置自己
捕捉用户的最新状态,更新该校准信息。
息,若存在校准信息,则采用分类模型根据目标特征向量确定压力类别对应的第一压力值,
并采用校准模型根据校准信息和目标特征向量确定校准后的第二压力值;可以根据第一压
力值和第二压力值之间的差异参数更新校准信息,由于第一压力值为压力类别对应的预设
压力值,虽然该分类模型输出的是一个压力值,但是实际上分类模型输出的预设压力值表
示的是一个范围,例如,属于正常压力范围内的多个离散的压力值均通过分类模型分类到
正常压力类别,该正常压力类别只对应一个预设压力值输出,这样可以避免不同的个体及
同一个个体在不同状态下的生理信号带来的差异,提高校准信息的准确性,之后该装置输
出校准之后的相对准确的第二压力值。如不存在校准信息,则保存第一压力值作为校准压
力值,保存目标特征向量作为校准特征向量,输出第一压力值。本申请实施例中,不需要用
户的主动参与,第一压力值和第二压力值之间的差异参数自动触发更新校准信息,即对输
出的压力值进行校准,提高了输出压力值的准确性,且在此过程中,用户无感,体验佳。
据静息状态确定压力类别为正常压力,及正常压力对应的第一压力值。
启动新校准(更新校准信息),不需要用户参与自动启动校准流程。且通过对用户静状态的
识别,增加了对分类模型识别压力的一种辅助手段,当检测到用户处于静息状态时,采用分
类模型直接输出正常压力对应的压力值,提高了分类模型的识别效率。
动采集生理信号,即不需要用户主动触发,手表自动采集用户的生理信号。
值,如,该第一压力值为50(表示压力类别为正常压力)。
特征向量包括增加的特征向量和减少的特征向量,若差异特征向量是增加的特征向量,则
在校准压力值的基础上增加对应的压力值;若差异特征向量是减少的特征向量,则在校准
压力值的基础上减少对应的压力值。具体的,若校准信息中包含的校准压力值为50,校准特
征向量为a,校准特征向量和目标特征向量(如b)之间的差异特征向量为(a‑b),然后将该差
异向量(a‑b)作为校准模型的输入,该校准模型输出该差异向量对应的差异压力值(如5),
然后,根据校准压力值和差异压力值确定该第二压力值,第二压力值为校准压力值与差异
压力值之和,若校准压力值为50,差异压力值为5,则校准后的第二压力值为55。
测是否存在校准信息时,此时是不存在的(因为已经删除),则执行步骤A31,保存第一压力
值和当前获取的特征向量作为校准信息,及校准信息被更新了,此时输出的压力值为分类
模型输出的第一压力值(如70),当下一次手表判断是否存在校准信息时(步骤A3),此时因
为已经保存了第一压力值(70)和对应的特征向量作为校准信息,则继续执行步骤A34,采用
校准模型得到第二压力值。如此根据图5中的步骤进行循环往复不断的在确定压力值的过
程中对校准信息进行更新,进而可以输出校准后的压力值,本实施中不需要用户的主动参
与,自动校准,并通过获取到的生理信号确定对应的压力值并显示,即保证了用户的良好体
验又提高了输出压力值的准确性,用户可以根据输出的压力值,尽快调整自己的精神状态,
避免由于精神压力过大影响身体健康。
类别压力值。
多个软件或固件程序的处理器和存储器,集成逻辑电路,和/或其他可以提供上述功能的器
件。在一个简单的实施例中,本领域的技术人员可以想到图6‑图8中的装置可以采用图9所
示的形式。
分。该装置以可穿戴设备为例进行说明。图9示出的是与本申请实施例提供的终端相关的装
置的部分结构的框图。参考图9,可穿戴设备包括:存储器920、输入单元930、显示单元940、
传感器950、音频电路960、处理器980等部件。下面结合图9对装置的各个构成部件进行具体
的介绍:
要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的
应用程序等;存储数据区可存储根据可穿戴设备的使用所创建的数据等。此外,存储器920
可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、
闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
输入设备932。触控面板931,也称为触摸屏,可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用
户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板931上或在触控面板931附近的操
作)。其他输入设备932可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键
等)。
计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小,静止时可检测出重力的大小及方
向,可用于识别可穿戴设备姿态的应用(检测用户的静息状态)、振动识别相关功能(比如计
步器、敲击)等;至于可穿戴设备还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器
等其他传感器,在此不再赘述。
为声音信号输出;另一方面,传声器962将收集的声音信号转换为电信号,由音频电路960接
收后转换为音频数据,再将音频数据输出处理器980处理后,经RF电路910以发送给比如另
一可穿戴设备,或者将音频数据输出至存储器920以便进一步处理。
存储器920内的数据,执行可穿戴设备的各种功能和处理数据,从而对可穿戴设备进行整体
监控。可选的,处理器980可包括一个或多个处理单元。
电路等。该处理单元可执行存储单元存储的计算机执行指令,以使该终端内的芯片执行上
述第一方面任意一项的无线通信方法。可选地,所述存储单元为所述芯片内的存储单元,如
寄存器、缓存等,所述存储单元还可以是所述终端内的位于所述芯片外部的存储单元,如只
读存储器(read‑only memory,ROM)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备,
随机存取存储器(random access memory,RAM)等。
控制上述第一方面无线通信方法的程序执行的集成电路。
划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件
可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或
讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦
合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目
的。
元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式
体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机
设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全
部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read‑Only
Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程
序代码的介质。