申请/专利权人：奥佳华智能健康科技集团股份有限公司

申请日：2019-07-01

公开（公告）日：2021-07-20

公开（公告）号：CN110347449B

主分类号：G06F9/448(20180101)

分类号：G06F9/448(20180101);A61H1/00(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2021.07.20#授权;2019.11.12#实质审查的生效;2019.10.18#公开

摘要：一种智能按摩椅推荐按摩程序优化方法和系统，步骤包括如下：1采集用户个人信息；2根据个人信息得到初始的按摩推荐组合，该按摩推荐组合包括手法组合和可调参数；3根据历史评价数据计算修正量，根据修正量调整可调参数得到最终的按摩推荐组合；4按摩设备执行该最终的按摩推荐组合；5收集用户的评价数据并存入历史评价数据。本发明实现按摩程序、用户反馈、分析优化的整体闭环，从而持续不断的改进推荐逻辑，带来更好的按摩体验。

主权项：1.一种智能按摩椅推荐按摩程序优化方法，其特征在于，预先设有若干按摩指令单元，每个按摩指令单元Mx,x∈[1,n]设有qx个组合包步骤包括如下：1采集用户个人信息r1,r2,r3…,rp，包括酸痛指数、血氧、心率、身高、体重、性别、年龄、按摩耐受度，疲劳指数；2根据个人信息得到初始的按摩推荐组合，该按摩推荐组合包括手法组合和可调参数，根据个人信息取每个按摩指令单元的其中一组合包组成手法组合即对于每个按摩指令单元，将个人信息输入对应的分值计算函数，并将计算结果S’x与其组合包的分值对比，每个按摩指令单元中，取差值最小的分值对应的组合包则可得手法组合该可调参数用于调整该手法组合的工作过程；3根据历史评价数据计算修正量，根据修正量调整可调参数得到最终的按摩推荐组合；令初始的按摩推荐组合的可调参数为li,ti，li表示按摩力度,ti表示按摩时长；历史评价数据为ΔLi,ΔTi，ΔLi表示按摩力度评价，ΔTi表示按摩时长评价；修正量为Δli,Δti，预设权重为ai，i∈[1,N],N为所取的历史评价数据条数；则根据历史评价数据计算修正量：Δli＝ΔLi-N*ai-N+ΔLi-N+1*ai-N+1…+ΔLi-1*ai-1Δti＝ΔTi-N*ai-N+ΔTi-N+1*ai-N+1…+ΔTi-1*ai-1；根据修正量调整可调参数，则最终的推荐组合的可调参数为li+Δli,ti+Δti；4按摩设备执行该最终的按摩推荐组合RMi,Li,Ti，Mi表示不可调节的手法组合，Li＝li+Δli,Ti＝ti+Δti；5收集用户的评价数据并存入历史评价数据。

全文数据：一种智能按摩椅推荐按摩程序优化方法和系统技术领域本发明涉及按摩设备领域，特别是指一种智能按摩椅推荐按摩程序优化方法和系统。背景技术现有的按摩椅预设有多种模式，用户在使用按摩椅的过程中，通过手动选择按摩模式进行按摩。随着按摩椅产业的不断发展，人们对智能交互按摩提出了更高的需求，这种需求不仅体现在操作交互上的智能化改进，也体现在对按摩手法的智能化优化上。因此，出现了根据用户的生理数据确定针对目标用户的按摩模式，并将适合目标用户的按摩模式推荐给目标用户。但是，无论是手动选择还是智能推荐，其涉及的按摩模式种类有限，且按摩模式为预先设置存储于按摩椅内，其包括固定的按摩手法和相关参数，不能根据个人需求随意调整和更改，无法实现更为个性化地精准推荐、用户体验不够好。发明内容本发明的主要目的在于克服现有技术中的上述缺陷，提出一种能结合个人信息进行个性化精准推荐，且能结合反馈意见对按摩程序进行优化的智能按摩椅推荐按摩程序优化方法和系统。本发明采用如下技术方案：一种智能按摩椅推荐按摩程序优化方法，其特征在于，步骤包括如下：1采集用户个人信息；2根据个人信息得到初始的按摩推荐组合，该按摩推荐组合包括手法组合和可调参数，该可调参数用于调整该手法组合的工作过程；3根据历史评价数据计算修正量，根据修正量调整可调参数得到最终的按摩推荐组合；4按摩设备执行该按摩推荐组合；5收集用户的评价数据并存入历史评价数据。所述个人信息包括生理参数信息，该生理参数信息包括血压、血氧、心率、疲劳指数或酸痛指数的一种或多种。所述个人信息包括基础信息，该基础信息包括身高、体重、性别、年龄或耐受度中的一种或多种。预先设有若干按摩指令单元，每个按摩指令单元设有若干组合包；根据个人信息取每个按摩指令单元的其中一组合包组成所述手法组合。所述按摩指令单元的若干组合包为按照按摩时间、按摩强度、按摩次数或按摩速度中的一种或多种划分。预先设有若干手法组合，根据个人信息取其中一手法组合。所述可调参数包括按摩时间、按摩强度、按摩次数、按摩速度或按摩部位准确度中的一种或多种。令初始的按摩推荐组合的可调参数为li，ti，li表示按摩力度，ti表示按摩时长；历史评价数据为ΔLi，ΔTi，ΔLi表示按摩力度评价，ΔTi表示按摩时长评价；修正量为Δli，Δti，预设权重为ai，i∈[1，N]，N为所取的历史评价数据条数；则根据历史评价数据计算修正量：Δli＝ΔLi-N*ai-N+ΔLi-N+1*ai-N+1...+ΔLi-1*ai-1Δti＝ΔTi-N*ai-N+ΔTi-N+1*ai-N+1...+ΔTi-1*ai-1；根据修正量调整可调参数，则最终的推荐组合的可调参数为li+Δli，ti+Δti。所述评价数据包括按摩时间评价、按摩强度评价、按摩次数评价、按摩速度评价或按摩部位评价的一种或多种。一种智能按摩推荐系统，其特征在于，包括按摩椅，存储有若干手法组合和可调参数；用于采集部分个人信息发送至移动终端，及接收按摩推荐组合并执行按摩动作；移动终端，用于采集部分个人信息并传送至云平台，将来自云平台的按摩推荐组合发送至按摩椅；云平台，存储有若干手法组合、可调参数和历史评价数据，根据个人信息得到初始的按摩推荐组合，根据历史评价数据计算修正量，根据修正量调整可调参数得到最终的按摩推荐组合，并发送至移动终端。由上述对本发明的描述可知，与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：1、本发明的优化方法，根据个人信息得到初始的按摩推荐组合，通过历史评价数据计算修正量，采用修正量调整可调参数得到最终的按摩推荐组合，实现按摩程序、用户反馈、分析优化的整体闭环，从而持续不断的改进推荐逻辑，带来更好的按摩体验。2、本发明的优化方法，将手法组合分成若干个按摩指令单元，且每个按摩指令单元设置多个组合包，通过采集个人信息并结合对应的计算模型，确定每个按摩指令单元的组合包以组成按摩推荐，实现针对用户的精准推荐，按摩更具个性化，而不是千篇一律。3、本发明的方法，将手法组合分解成若干按摩指令单元，可根据按摩部位或按摩顺序进行分解，每个按摩指令单元可根据按摩时间、按摩强度、按摩次数或按摩速度等设置多个组合包，则可在仅仅存储基础按摩组合包的情况下，组合出大量的按摩程序，实现真正意义上的千人千方。4、本发明的方法，其针对每个按摩指令单元设计对应的计算模型，该计算模型还可根据需要进行优化调整，便于维护和升级。5、本发明的方法，将按摩后收集的评价数据作为历史评价数据，结合修正量和预设的权重值对推荐逻辑中的可调参数进行自动优化，省时省力、效率高。6、本发明的方法，其推荐按摩程序为按摩程序组合包编码即指令集，而不是完整的按摩程序，体积小，传输速度快。7、本发明的装置，信息采集装置、储存装置和推荐装置等可集成于按摩椅上，用于实现本发明的推荐方法。8、本发明的系统，通过在按摩椅上集成生理参数检测设备以检测身体部位的酸痛值，血氧，脉率等参数；在移动终端的APP上设计问卷调查页面，采集用户基本信息，包括身高、体重、年龄、性别、按摩耐受度，并提交到云平台，云平台根据采集的信息，辅以用户反馈意见，通过大数据分析优化按摩程序与推荐逻辑，不同的用户、不同的生理参数、不同的个人信息都将会有不一样的智能推荐结果，达到千人千方的个性化按摩效果。根据采集的用户体征信息，辅以用户反馈意见，9、本发明的系统，还通过在按摩椅上集成相关检测设备以检测身体部位的酸痛值，血氧，脉率等参数，并采集用户身高、体重、年龄、性别、按摩耐受度，提交到云平台，云平台根据采集的信息，辅以用户反馈意见，通过大数据分析优化按摩程序与推荐逻辑，不同的用户、不同的生理参数、不同的个人信息都将会有不一样的智能推荐结果，达到千人千方的个性化按摩效果。附图说明图1为本发明实施例一的方法流程图；图2为本发明实施例一的系统组成图；图3为本发明实施例一的手法组合组成图；以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详述。具体实施方式以下通过具体实施方式对本发明作进一步的描述。实施例一参见图1一种智能按摩椅推荐按摩程序优化方法，具体步骤包括如下：1采集用户个人信息，包括生理参数信息和基础信息，该生理参数信息包括血压、血氧、心率或酸痛指数的一种或多种。该生理参数信息为通过相关检测装置检测得到的信息。该基础信息包括身高、体重、性别、年龄或耐受度中的一种或多种，该身高体重、性别、年龄或耐受度，可通过用户输入得到。2根据个人信息得到初始的按摩推荐组合，该按摩推荐组合包括手法组合和可调参数，该可调参数用于调整该手法组合的工作过程，该可调参数包括按摩时间、按摩强度、按摩次数或按摩速度中的一种或多种。具体如下：预先设有若干按摩指令单元，每个按摩指令单元设有若干组合包供选择。该若干按摩指令单元用于控制多个按摩装置同时工作或相互间隔顺序工作，其可按照按摩部位划分或按照按摩顺序划分等，划分方式不唯一，例如：根据按摩部位分为：头部、颈部、背部、腰部等；根据按摩顺序分为：铺垫、中间、收尾等，或者根据按摩部位并结合按摩顺序，例如铺垫、中间头部、颈部、背部、腰部等，收尾。每个按摩指令单元的若干组合包可按照按摩时间、按摩强度、按摩次数或按摩速度中的一种或多种划分。例如按摩时间由长到短分为3个组合包，根据按摩次数由多到少分为3个组合包，或者根据按摩速度大小和按摩次数多少，分为5个组合包等，即组合包的划分方式及个数不唯一。分别针对每个组合包设置第一组评价分值，并针对个人信息生成第二组评价分值；对于每个按摩指令单元，选择与该第二组评价分值最接近的第一组评价分值对应的组合包生成该按摩推荐组合。其中，可采用预设的计算函数对输入的个人信息进行计算得到该第二组评价分值，该计算函数包括有分值计算函数、协同过滤算法等常用的数学计算模型。举例说明假设M为按摩推荐组合，也即指令集，分解为n个按摩指令单元，包括有头部片段+颈部片段+肩部片段+背部片段+腰部片段+臀部片段，则M＝M1∪M2∪M3...∪Mn。每个按摩指令单元Mx，x∈[1，n]，包括qx个组合包这些组合包可具有不同按摩手法及功效。参见图3和表1，包括6个按摩指令单元头部、颈部、肩部、背部、腰部、臀部，每个按摩指令单元分别有5个组合包。表1为每个按摩指令单元设计分值计算函数，Jxr1，r2，r3….，rp，r1，r2，r3…，rp为个人信息。为按摩指令单元Mx对应的组合包设置分值表2收集输入参数r1，r2，r3….，rp，包括酸痛指数酸痛等级分为3级，轻、中、重，分别用1，2，3代替、血氧、心率、身高、体重、性别、年龄、按摩耐受度分为3级：轻、正常、重，分别用0，1，2表示，疲劳指数分4级，分别用1，2，3，4代替等。表3参数值颈部酸痛r12背部酸痛r21腰部酸痛r31肩部酸痛r43心率r565血氧r698身高r7165体重r857性别r91年龄r1033按摩耐受度r111对于每个按摩指令单元，将个人信息r1，r2，r3….，rp输入对应的分值计算函数，并将计算结果S’x与其组合包的分值对比，取每个按摩指令单元中，取差值最小的分值对应的组合包则可得手法组合3根据历史评价数据计算修正量，根据修正量调整可调参数得到最终的按摩推荐组合。当历史评价数据数目不够时，可根据预设的修正量调整可调参数，当历史评价数据数目足够时，计算如下：令初始的按摩推荐组合的可调参数为li，ti，li表示按摩力度，ti表示按摩时长；历史评价数据为ΔLi，ΔTi，ΔLi表示按摩力度评价太轻、轻、刚好、重、太重，分值分别为2，1，0，-1，-2；ΔTi表示按摩时长评价太短、短、刚好、长、太长，分值分别为2，1，0，-1，-2；修正量为Δli，Δti，预设权重为ai，日期越新权重越大，且ai-N+ai-N+1...+ai-1＝1，i∈[1，N]，N为所取的历史评价数据条数；则根据历史评价数据计算修正量：Δli＝ΔLi-N*ai-N+ΔLi-N+1*ai-N+1...+ΔLi-1*ai-1Δti＝ΔTi-N*ai-N+ΔTi-N+1*ai-N+1...+ΔTi-1*ai-1；根据修正量调整可调参数，则最终的推荐组合的可调参数为li+Δli，ti+Δti。对于第i次推送的按摩推荐组合可表示为RMi，Li，Ti，其中Mi表示不可调节的手法组合，Li＝li+Δli，Ti＝ti+Δti。可调参数的种类不局限于按摩力度和按摩时长，还可包括按摩次数、按摩速度、按摩部位准确度等，对于按摩部位可细化到肩部、颈部、背部、腰部，准确度包括偏左、偏右、偏上、偏下。其修正量计算方式与按摩力度和按摩时长的计算方式相似。4将最终的按摩推荐组合下发至按摩设备，按摩设备执行按摩动作。该最终的按摩推荐组合所包含的手法组合和可调参数为按摩指令数据组合，其中手法组合的每个按摩指令单元可用于控制多个按摩装置执行按摩动作，可调参数可控制按摩装置的相关参数。5收集用户的评价数据并存入历史评价数据，即该历史评价数据包括用户多次按摩后的评价数据。对于评价数据，其组成举例如下：评价数据为ΔLi，ΔTi，其中：ΔLi表示按摩力度评价太轻、轻、刚好、重、太重，分值分别为2，1，0，-1，-2，ΔTi表示按摩时长评价太短、短、刚好、长、太长，分值分别为2，1，0，-1，-2。评价数据的具体种类不局限于按摩力度评价和按摩时长评价，还可包括按摩次数评价、按摩速度评价、按摩部位评价等，其可与可调参数相对应。本发明还提出一种智能按摩推荐装置，包括：信息采集单元，用于采集用户的个人信息和收集评价数据，其可采用检测手柄、智能手环、手机、平板等，在检测手柄和智能手环内设置电极或传感器芯片等以检测生理参数信息，通过手环、手机、平板等智能终端输入个人信息和收集评价数据。存储单元，存储有若干手法组合、可调参数和历史评价数据等。并存储有若干按摩指令单元，每个按摩指令单元设有若干组合包；存储有计算模型与按摩指令单元的对应关系及参数与组合包的对应关系等。推荐单元，根据个人信息得到初始的按摩推荐组合，根据历史评价数据计算修正量，根据修正量调整可调参数得到最终的按摩推荐组合。该智能按摩推荐装置可设置于按摩椅内或其他按摩设备上，根据用户的个人信息结合评价数据推荐按摩推荐组合，并执行相应的按摩动作。参见图2，本发明还提出一种智能按摩推荐系统，包括按摩椅，设有信息采集单元、存储单元、通信单元、控制单元和若干按摩装置等。该存储单元存储有若干手法组合、可调参数等，该手法组合包括若干按摩指令单元，每个按摩指令单元设有若干组合包。信息采集单元用于采集生理参数信息，可设计成检测手柄或内置检测模块。其通信单元用于与移动终端进行通信，可采用蓝牙或WIFI。该若干按摩装置用于执行按摩动作，其可与若干按摩指令单元一一对应，包括头部按摩单元、颈部按摩单元、背部按摩单元、腰部按摩单元、臀部按摩单元、脚部按摩单元等，按摩装置也可与按摩指令单元不对应。该控制单元用于控制各个单元协调工作。移动终端，用于采集用户的基础信息和评价数据并传送至云平台，将来自云平台的按摩推荐组合发送至按摩椅，可以是手机、平板等智能终端，具有操作界面、通信模块等，可通过问卷调查采集年龄、体重、性别和耐受度等基础信息及评价数据。云平台，设有数据库、通信单元、推荐单元等，数据库内存储有若干手法组合、可调参数和历史评价数据等，该手法组合包括若干按摩指令单元，每个按摩指令单元设有若干组合包。通信单元与移动终端通信，可接收个人信息及发送按摩推荐组合。根据个人信息得到初始的按摩推荐组合，根据历史评价数据计算修正量，根据修正量调整可调参数得到最终的按摩推荐组合。本发明的智能按摩推荐系统，用户可通过移动终端预先在云平台建立个人账户。使用时，按摩椅采集用户的生理参数信息并将该信息发送至移动终端，移动终端收集用户的基础信息，并与生理参数信息一起发送至云平台，云平台将个人信息通过相关计算模型计算得到初始的按摩推荐组合，再根据历史评价数据计算修正量，根据修正量调整可调参数得到最终的按摩推荐组合下发给移动终端，移动终端再将按摩推荐组合发送至按摩椅，按摩椅根据按摩推荐组合执行相应的按摩动作；按摩完毕后，移动终端收集评价数据并传送至云平台。实施例二一种智能按摩椅推荐按摩程序优化方法，其主要特征与实施例一相同，区别在于，其手法组合为预先设定的按摩模式，即若干个按摩指令单元的组合包为预设的组合，将个人信息进行计算得到相关指标，根据指标确定其中一手法组合。例如，相关指标为疲劳程度，每个疲劳程度对应设有缓解疲劳的按摩模式。实施例三一种智能按摩椅推荐按摩程序优化方法、装置和系统，其优化方法、装置与实施例一相同，区别在于，其推荐系统包括：按摩椅，设有信息采集单元、存储单元、通信单元、控制单元和若干按摩装置等。该存储单元存储有若干手法组合、可调参数、历史评价数据等，该手法组合包括若干按摩指令单元，每个按摩指令单元设有若干组合包。信息采集单元用于采集生理参数信息，可设计成检测手柄或内置检测模块；并设置智能交互界面，通过问卷调查采集年龄、体重、性别和耐受度等基础信息及评价数据。其通信单元用于与云平台进行通信，可通过WIFI或internet或其它互联网通信协议实现。该若干按摩装置用于执行按摩动作，其可与若干按摩指令单元一一对应，包括头部按摩单元、颈部按摩单元、背部按摩单元、腰部按摩单元、臀部按摩单元、脚部按摩单元等，按摩装置也可与按摩指令单元不对应。该控制单元用于控制各个单元协调工作。云平台，设有数据库、通信单元、推荐单元等，数据库内存储有若干手法组合、可调参数和历史评价数据等，该手法组合包括若干按摩指令单元，每个按摩指令单元设有若干组合包。通信单元与移动终端通信，可接收个人信息及发送按摩推荐组合。根据个人信息得到初始的按摩推荐组合，根据历史评价数据计算修正量，根据修正量调整可调参数得到最终的按摩推荐组合。本发明的智能按摩推荐系统，用户可通过移动终端预先在云平台建立个人账户。使用时，按摩椅采集用户的生理参数信息、基础信息并将该信息发送至云平台，云平台将个人信息通过相关计算模型计算，生成初始的按摩推荐组合，再根据历史评价数据计算修正量，根据修正量调整可调参数得到最终的按摩推荐组合下发给按摩椅，按摩椅根据按摩推荐组合执行相应的按摩动作；按摩完毕后，按摩椅收集评价数据并传送至云平台。上述仅为本发明的具体实施方式，但本发明的设计构思并不局限于此，凡利用此构思对本发明进行非实质性的改动，均应属于侵犯本发明保护范围的行为。

权利要求：1.一种智能按摩椅推荐按摩程序优化方法，其特征在于，步骤包括如下：1采集用户个人信息；2根据个人信息得到初始的按摩推荐组合，该按摩推荐组合包括手法组合和可调参数，该可调参数用于调整该手法组合的工作过程；3根据历史评价数据计算修正量，根据修正量调整可调参数得到最终的按摩推荐组合；4按摩设备执行该最终的按摩推荐组合；5收集用户的评价数据并存入历史评价数据。2.如权利要求1所述的一种智能按摩椅推荐按摩程序优化方法，其特征在于，所述个人信息包括生理参数信息，该生理参数信息包括血压、血氧、心率、疲劳指数或酸痛指数的一种或多种。3.如权利要求1所述的一种智能按摩椅推荐按摩程序优化方法，其特征在于，所述个人信息包括基础信息，该基础信息包括身高、体重、性别、年龄或耐受度中的一种或多种。4.如权利要求1所述的一种智能按摩椅推荐按摩程序优化方法，其特征在于，预先设有若干按摩指令单元，每个按摩指令单元设有若干组合包；根据个人信息取每个按摩指令单元的其中一组合包组成所述手法组合。5.如权利要求4所述的一种智能按摩椅推荐按摩程序优化方法，其特征在于，所述按摩指令单元的若干组合包为按照按摩时间、按摩强度、按摩次数或按摩速度中的一种或多种划分。6.如权利要求1所述的一种智能按摩椅推荐按摩程序优化方法，其特征在于，预先设有若干手法组合，根据个人信息取其中一手法组合。7.如权利要求1所述的一种智能按摩椅推荐按摩程序优化方法，其特征在于，所述可调参数包括按摩时间、按摩强度、按摩次数、按摩速度或按摩部位准确度中的一种或多种。8.如权利要求1所述的一种智能按摩椅推荐按摩程序优化方法，其特征在于，令初始的按摩推荐组合的可调参数为li，ti，li表示按摩力度，ti表示按摩时长；历史评价数据为ΔLi，ΔTi，ΔLi表示按摩力度评价，ΔTi表示按摩时长评价；修正量为Δli，Δti，预设权重为ai，i∈[1，N]，N为所取的历史评价数据条数；则根据历史评价数据计算修正量：Δli＝ΔLi-N*ai-N+ΔLi-N+1*ai-N+1...+ΔLi-1*ai-1Δti＝ΔTi-N*ai-N+ΔTi-N+1*ai-N+1...+ΔTi-1*ai-1；根据修正量调整可调参数，则最终的推荐组合的可调参数为li+Δli，ti+Δti。9.如权利要求1所述的一种智能按摩椅推荐按摩程序优化方法，其特征在于，所述评价数据包括按摩时间评价、按摩强度评价、按摩次数评价、按摩速度评价或按摩部位评价的一种或多种。10.一种智能按摩推荐系统，其特征在于，包括按摩椅，存储有若干手法组合和可调参数；用于采集部分个人信息发送至移动终端，及接收按摩推荐组合并执行按摩动作；移动终端，用于采集部分个人信息并传送至云平台，将来自云平台的按摩推荐组合发送至按摩椅；云平台，存储有若干手法组合、可调参数和历史评价数据，根据个人信息得到初始的按摩推荐组合，根据历史评价数据计算修正量，根据修正量调整可调参数得到最终的按摩推荐组合，并发送至移动终端。

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