申请/专利权人：深圳腾信百纳科技有限公司

申请日：2023-12-21

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117426774B

主分类号：A61B5/16

分类号：A61B5/16;A61B5/0205;A61B5/01;A61B5/02;G16H10/65;G06F18/10;G06F18/21;G06F18/213;G06F18/25;G06F18/2411;G06F18/214;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2024.02.09#实质审查的生效;2024.01.23#公开

摘要：本发明涉及智能手环技术领域，公开了一种基于智能手环的用户情绪评估方法及系统，通过智能手环的传感器采集用户的生理信号数据，对生理信号数据进行预处理，得到预处理后的生理信号数据，对预处理后的生理信号数据中三种信号模态进行特征提取，并进行加权融合，得到输出特征数据，将输出特征数据输入情绪评估模型中，通过情绪评估模型对用户情绪进行识别，输出情绪评估结果，基于情绪评估结果生成情绪提醒信息，并通过智能手环反馈情绪提醒信息；本发明通过智能手环采集用户的模态信号，满足用户实时情绪评估，及时了解用户情绪变化，辅助用户转变不好的情绪。

主权项：1.一种基于智能手环的用户情绪评估方法，其特征在于，所述基于智能手环的用户情绪评估方法包括以下步骤：通过智能手环的传感器采集用户的生理信号数据，其中所述生理信号数据包括心跳信号数据、脉搏信号数据、体温信号数据；对所述生理信号数据进行预处理，得到预处理后的生理信号数据，对预处理后的生理信号数据中三种信号模态进行特征提取，并进行加权融合，得到输出特征数据；将所述输出特征数据输入情绪评估模型中，通过所述情绪评估模型对用户情绪进行识别，输出情绪评估结果；基于所述情绪评估结果生成情绪提醒信息，并通过智能手环反馈所述情绪提醒信息；所述对预处理后的生理信号数据中三种信号模态进行特征提取，并进行加权融合，得到输出特征数据，包括：将预处理后的生理信号数据进行三通道变换，生成系数矩阵的三维图像；将所述三维图像投影到二维平面上，得到三通道的投影图片特征，其中所述投影图片特征包括时频信息和非线性特征；将三通道的投影图片特征输入到三个以Softmax为输出层的深度残差网络中进行分类识别，以输出三个特征向量，并将三个特征向量进行加权融合，得到输出特征数据，其中所述深度残差网络采用ResNet18模型；所述将所述输出特征数据输入情绪评估模型中，通过所述情绪评估模型对用户情绪进行识别，输出情绪评估结果，包括：使用算术优化算法进行模型参数优化，构建情绪评估模型，获取所述输出特征数据的所属类别特征；随机选取k个样本作为初始簇中心，计算所述所属类别特征到k个簇中心的距离，将所述所属类别特征划分到距离最小的簇中；计算划分后k个簇的新簇中心，直至簇中心不变化，确定所述输出特征数据对应的情绪类别，输出情绪评估结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳腾信百纳科技有限公司 一种基于智能手环的用户情绪评估方法及系统

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