申请/专利权人：北京工商大学

申请日：2024-01-23

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117860212A

主分类号：A61B5/0205

分类号：A61B5/0205;A61B5/11;A61B5/1455;A61B5/24;A61B5/00;G06F18/241;G06F18/2113;G06N3/09

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：发明名称基于智能手表的游乐设施乘客生理状态智能检测方法摘要本发明公开了一种基于智能手表的游乐设施乘客生理状态智能检测方法，包括以下步骤：步骤1、获取智能手表采集游乐设施乘客的两类数据，从两类数据中筛选出与乘客生理状态变化密切相关的传感器数据；步骤2、对筛选出的传感器数据进行预处理以得到特征参数；然后通过协方差分析和皮尔逊相关系数法处理这些特征参数，确定与乘客生理状态变化相关性最强的特征参数，并为其建立相应标签；步骤3、使用步骤2中得到的带标签的特征参数对监督学习分类器进行训练，以构建一个准确的分类模型。步骤4、利用步骤3中训练好的分类模型对乘坐游乐设施的乘客进行实时生理状态检测。本发明具有检测结果准确、检测方便的优点。

主权项：1.基于智能手表的游乐设施乘客生理状态智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取智能手表采集游乐设施乘客的两类数据，包括生理特征类数据以及手部运动类数据，每类数据包含至少一种传感器数据；然后从这两类数据中筛选出与游乐设施体验中乘客生理状态变化具有相关性的传感器数据。步骤2、对从步骤1筛选出的传感器数据进行预处理，以得到传感器的特征参数；然后对特征参数进行协方差分析，以确定这些特征参数是否受乘客在游乐设施体验中健康生理状态和异常生理状态的影响；接着使用皮尔逊相关系数法分析这些特征参数，找出与生理状态变化相关性最强的特征参数，并为相关性最强的特征参数建立相应的健康状态标签。步骤3、使用步骤2中得到的带标签的特征参数，对监督学习分类器进行训练，建立用于区分人体处于健康状态还是异常状态的模型。步骤4、将步骤3训练好的分类模型部署到智能手表上，对智能手表采集的乘客待识别的两类数据进行检测得到乘客生理状态检测结果。

全文数据：

权利要求：

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