申请/专利权人：深圳市视壮科技有限公司

申请日：2024-02-21

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117894465A

主分类号：G16H50/30

分类号：G16H50/30;A61B5/16;A61B5/0205;A61B5/318;A61B5/00;A61B5/0533;G06F18/213;G06F18/23;G06F18/24;G06N3/0464;G06N3/048;G16Y10/60;G16Y20/40

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明提供一种基于物联网和大数据的养老信息规划方法及系统，该方法包括：对获取到的目标养老用户的多通道人体生理信号进行特征分类，得到目标生理信号特征；对目标生理信号特征进行聚类分析，得到生理特征类别，对生理特征类别进行生理信号的微状态划分，得到微状态划分结果；基于微状态划分结果进行原始生理信号与微状态类别的映射，将连续的生理信号转变为微状态序列，提取微状态序列特征；将微状态序列特征输入至情绪状态预测模型，获得情绪计算结果；根据情绪计算结果进行养老信息规划。本发明通过穿戴式采集设备，以及物联网和大数据的情绪状态预测模型准确地预测出养老用户的情绪计算结果，从而提高了养老信息规划的准确性。

主权项：1.一种基于物联网和大数据的养老信息规划方法，其特征在于，包括对通过穿戴式采集设备获取到的目标养老用户的多通道人体生理信号进行特征分类，得到目标生理信号特征；对所述目标生理信号特征进行聚类分析，得到生理特征类别，并对所述生理特征类别进行生理信号的微状态划分，得到微状态划分结果；基于所述微状态划分结果进行原始生理信号与微状态类别的映射，将连续的生理信号转变为微状态序列，提取微状态序列特征；将所述微状态序列特征输入至情绪状态预测模型，获得所述情绪状态预测模型输出的情绪计算结果；所述情绪状态预测模型是基于物联网和大数据的样本微状态序列特征，以及样本微状态序列特征对应的情绪标签训练得到；根据所述情绪计算结果进行养老信息规划。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳市视壮科技有限公司 一种基于物联网和大数据的养老信息规划方法及系统

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