本發(fā)明涉及健康設(shè)備管理領(lǐng)域，具體為一種基于物聯(lián)網(wǎng)的健康管理設(shè)備數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、健康管理設(shè)備是一類用于監(jiān)測和管理個人健康狀況的技術(shù)設(shè)備，包括智能手表、智能手環(huán)、血壓計、血糖儀、心率監(jiān)測器等，幫助用戶實時了解自己的健康狀況。常用的運動健康管理設(shè)備能夠通過檢測自身晃動來判斷用戶的運動狀態(tài)，并以步數(shù)或熱量的形式呈現(xiàn)出來。

2、然而，用戶的運動形式多種多樣，往往不止行走一種，健康管理設(shè)備用步數(shù)作為計量標準，可能無法反映出用戶的實際運動狀態(tài)，從而不能給出準確的熱量消耗評估，并且用戶間身體狀態(tài)不同，統(tǒng)一的標準很難準確計量用戶健康數(shù)據(jù)，影響數(shù)據(jù)管理的可靠性。

3、此外，用戶運動后的恢復時長各不相同，為了避免過度運動帶來的健康數(shù)據(jù)異常，需要實時的健康數(shù)據(jù)作為參考，傳統(tǒng)的健康管理設(shè)備無法針對實際健康數(shù)據(jù)輔助用戶制定合理的運動計劃，難以提高用戶的健康管理體驗。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)的健康管理設(shè)備數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)及方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于物聯(lián)網(wǎng)的健康管理設(shè)備數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，包括：運動檢測模塊、集群關(guān)聯(lián)模塊、狀態(tài)識別模塊、熱量監(jiān)控模塊和智能排期模塊；

3、所述運動檢測模塊用于從健康管理設(shè)備的傳感器上檢測用戶的運動狀態(tài)，在用戶未處于運動狀態(tài)時，每隔固定時長采集一次健康數(shù)據(jù)，作為用戶的靜息數(shù)據(jù)，處于運動狀態(tài)時，根據(jù)最近一次采集的靜息數(shù)據(jù)擬合各檢測項目的運動函數(shù)，將所有運動函數(shù)以鏈表形式存入數(shù)據(jù)庫，直到用戶停止運動為止；

4、所述集群關(guān)聯(lián)模塊用于通過運動函數(shù)相關(guān)系數(shù)的運算，得到各檢測項目的相關(guān)性，將連續(xù)多個運動周期內(nèi)相互間的相關(guān)系數(shù)高于閾值的多個運動函數(shù)作為運動函數(shù)集群進行存儲，并標注各運動函數(shù)對應的檢測項目，將存儲結(jié)構(gòu)打包后，生成一個運動集群并加以命名；

5、所述狀態(tài)識別模塊用于在當前運動周期中實時獲取用戶的各類健康數(shù)據(jù)，對每一個檢測項目，生成檢測數(shù)據(jù)與時間的檢測函數(shù)，全部檢測函數(shù)構(gòu)成驗證集群，計算驗證集群與各運動集群間的一致率，按一致率比例排列所有運動集群，排在首位的運動集群顯示在健康設(shè)備上；

6、所述熱量監(jiān)控模塊用于根據(jù)met熱量消耗公式計算所有已存儲運動集群的消耗熱量，按照一致率比例與運動集群熱量消耗的乘積實時累加用戶已消耗熱量，在健康設(shè)備中顯示所有檢測項目的運動函數(shù)和實時熱量消耗；

7、所述智能排期模塊用于在用戶運動結(jié)束后根據(jù)各健康數(shù)據(jù)的檢測結(jié)果，得到檢測項目的恢復函數(shù)，用戶輸入預計運動時長，以用戶運動結(jié)束后的各健康數(shù)據(jù)作為起始系數(shù)代入各運動集群中，使預設(shè)時長內(nèi)的所有健康數(shù)據(jù)低于警戒值，輸出符合條件的運動集群，若不存在符合條件的運動集群，則根據(jù)健康數(shù)據(jù)的恢復函數(shù)計算最短恢復時長對應的運動集群。

8、進一步的，所述運動檢測模塊包括：靜息采集單元、運動采集單元和函數(shù)存儲單元；

9、所述靜息采集單元用于在用戶靜息狀態(tài)下的健康數(shù)據(jù)，并保持固定周期內(nèi)的實時更新；

10、所述運動采集單元用于根據(jù)用戶的運動幅度檢測用戶的運動狀態(tài)，單位時長內(nèi)運動幅度高于閾值時判斷為運動狀態(tài)；

11、所述函數(shù)存儲單元用于在運動狀態(tài)中實時采集各健康檢測項目的參數(shù)變化，生成運動函數(shù)。

12、進一步的，所述集群關(guān)聯(lián)模塊包括:相關(guān)驗證單元和模式提取單元；

13、所述相關(guān)驗證單元用于在歷史周期內(nèi)驗證各檢測項目間的相關(guān)系數(shù)，得到各檢測項目的相關(guān)性；

14、所述模式提取單元用于將存在關(guān)聯(lián)性的檢測項目進行集群化處理，構(gòu)成一個運動集群。

15、進一步的，所述狀態(tài)識別模塊包括：模式驗證單元和一致對比單元；

16、所述模式驗證單元用于實時獲取各健康數(shù)據(jù)的運動函數(shù)，全部檢測項目的運動函數(shù)構(gòu)成驗證集群；

17、所述一致對比單元用于對比驗證集群和各運動集群間的一致性，按照一致性比例排列各運動集群。

18、進一步的，所述熱量監(jiān)控模塊包括：熱量累加單元和設(shè)備數(shù)顯單元；

19、所述熱量累加單元用于預估各運動集群的熱量消耗，再按當前驗證集群與運動集群的一致率比例進行累加；

20、所述設(shè)備數(shù)顯單元用于輸出累加后的實時熱量消耗，并將健康數(shù)據(jù)與熱量消耗再設(shè)備中顯示出來。

21、進一步的，所述智能排期模塊包括：運動恢復單元、集群匹配單元和排期輸出單元；

22、所述運動恢復單元用于在用戶運動結(jié)束后檢測用戶各類健康數(shù)據(jù)的恢復函數(shù)；

23、所述集群匹配單元用于將用戶當前的健康數(shù)據(jù)輸入各運動集群，使所有健康數(shù)據(jù)低于警戒值；

24、所述排期輸出單元用于按照恢復函數(shù)設(shè)置休息時長和運動集群，輸出運動安排。

25、一種基于物聯(lián)網(wǎng)的健康管理設(shè)備數(shù)據(jù)分析方法，包括以下步驟：

26、步驟s1.檢測用戶的運動狀態(tài)，在用戶未處于運動狀態(tài)時，每隔固定時長采集用戶的靜息數(shù)據(jù)，處于運動狀態(tài)時，以最近一次采集的靜息數(shù)據(jù)作為起始數(shù)據(jù)，對于每一類健康數(shù)據(jù)，擬合時域變化函數(shù)，擬合結(jié)果作為運動函數(shù)存儲；

27、步驟s2.對歷史周期內(nèi)的各運動函數(shù)進行相關(guān)性分析，對處于連續(xù)運動周期內(nèi)，且相互間的相關(guān)系數(shù)高于閾值的運動函數(shù)進行提取，以集合形式存儲函數(shù)組，構(gòu)成運動集群并加以命名；

28、步驟s3.在當前運動周期中獲取各運動函數(shù)，構(gòu)成時域驗證集群，計算時域驗證集群與各運動集群間的一致率，按一致率降序排列所有運動集群，把首位運動集群顯示在設(shè)備上；

29、步驟s4.根據(jù)met熱量消耗模型計算所有已存儲運動集群的消耗熱量，預估各運動集群的熱量消耗，按照一致率比例與運動集群熱量消耗的乘積實時累加已消耗熱量，并在設(shè)備中顯示；

30、步驟s5.在用戶運動結(jié)束后根據(jù)健康數(shù)據(jù)的檢測結(jié)果，得到各類健康數(shù)據(jù)的恢復函數(shù)，輸入預計運動時長，在已存儲的運動集群中匹配，使預設(shè)時長內(nèi)的所有健康數(shù)據(jù)低于警戒值，若不存在匹配結(jié)果，則以最短恢復時長最短為約束條件進行線性規(guī)劃，輸出規(guī)劃結(jié)果。

31、進一步的，步驟s1包括：

32、步驟s11.在健康管理設(shè)備中置入運動傳感器，當一個預設(shè)周期內(nèi)運動傳感器的擺動幅度超過預設(shè)幅度，則判斷用戶處于運動狀態(tài)，轉(zhuǎn)到步驟s13，否則判斷用戶處于靜息狀態(tài)，轉(zhuǎn)到步驟s12；

33、步驟s12.在用戶靜息狀態(tài)下，每隔一個預設(shè)時長采集用戶的健康數(shù)據(jù)作為靜息數(shù)據(jù)，所述健康數(shù)據(jù)包括：心率、血壓、血糖、血氧、呼吸頻率和身體運動幅度；

34、步驟s13.以最近一次的靜息數(shù)據(jù)作為起始數(shù)據(jù)，利用指數(shù)衰落模型擬合運動過程中各類健康數(shù)據(jù)的變化函數(shù)：

35、q(t)＝qv+|q(t)-qv|·e-k·t；

36、其中q(t)為健康數(shù)據(jù)的變化函數(shù)，qv為起始健康數(shù)據(jù)，k為運動系數(shù)，t為時間，e為自然對數(shù)的底數(shù)；

37、步驟s14.對于每一類健康數(shù)據(jù)，均執(zhí)行一次步驟s13，輸出變化函數(shù)q(t)，將各類健康數(shù)據(jù)的變化函數(shù)作為運動函數(shù)存儲。

38、進一步的，步驟s2包括：

39、步驟s21.對各類健康數(shù)據(jù)的運動函數(shù)作相關(guān)性分析，計算運動函數(shù)間的相關(guān)性：

40、

41、其中，w代表運動函數(shù)間的相關(guān)性，t為預設(shè)周期，qr(t)和qa(t)分別代表兩類健康數(shù)據(jù)的運動函數(shù)；

42、步驟s22.從存儲數(shù)據(jù)中提取運動函數(shù)，提取的運動函數(shù)滿足第一條件：運動函數(shù)相互之間的相關(guān)系數(shù)在連續(xù)k個歷史周期內(nèi)大于相關(guān)性閾值，k為預設(shè)參數(shù)；

43、將所有提取到的運動函數(shù)作為集合存儲，構(gòu)成運動集群a，所述a＝{q1(t),q2(t),…,qn(t)}，n為集群中的運動函數(shù)數(shù)量，q1(t),q2(t),…,qn(t)分別代表第1至n個健康數(shù)據(jù)對應的運動函數(shù)；

44、步驟s23.生成并存儲所有符合第一條件的運動集群，對各運動集群加以命名。

45、進一步的，步驟s3包括：

46、步驟s31.將用戶在當前運動狀態(tài)下已采集的運動函數(shù)進行匯總，得到驗證集群b，所述b＝{b1(t),b2(t),…,bm(t)}，m為健康數(shù)據(jù)類型的數(shù)量，b1(t),b2(t),…,bm(t)分別代表第1至m個健康數(shù)據(jù)對應的運動函數(shù)；

47、步驟s32.按以下公式，計算驗證集群與各運動集群間的一致率：

48、

49、其中，y為一致率，max為取最大值函數(shù)，t1代表滑動窗口的下邊緣時刻，t2代表窗口時長，t1∈[0,t]，t2由用戶已運動時長確定，qi(t)和bi(t)分別代表運動集群和驗證集群中第i個對應的健康數(shù)據(jù)，i∈{1，2，…，n}；

50、步驟s33.按一致率降序排列所有運動集群，排在首位，一致率最高的運動集群顯示在設(shè)備上。

51、進一步的，步驟s4包括：

52、步驟s41.將各運動集群中的運動函數(shù)輸入met熱量消耗模型，計算運動消耗的總熱量與時間的熱量關(guān)系函數(shù)d(t)；

53、步驟s42.累加用戶的熱量消耗函數(shù)u(t)，所述u(t)＝p1·d1(t)+p2·d2(t)+…pr·dr(t)，其中，r為運動集群的數(shù)量，p1到pr分別代表第1到r個運動集群的一致率在總一致率中所占的比例，d1(t)至dr(t)分別代表第1到r個運動集群的熱量關(guān)系函數(shù)，將已消耗熱量顯示在健康管理設(shè)備中，并保持實時更新。

54、進一步的，步驟s5包括：

55、步驟s51.用戶運動結(jié)束后，每隔固定時長重新檢測用戶的健康數(shù)據(jù)，利用指數(shù)衰落模型擬合個健康數(shù)據(jù)的恢復函數(shù)；

56、步驟s52.用戶輸入預計運動時長，匹配運動集群，使運動時長內(nèi)的所有健康數(shù)據(jù)低于警戒值，若存在匹配結(jié)果，則輸出匹配結(jié)果，若不存在匹配結(jié)果，則轉(zhuǎn)到步驟s53；

57、步驟s53.以最短恢復時長最短為約束條件進行熱量消耗最大時的線性規(guī)劃：

58、

59、其中tc代表恢復時長，te代表用戶預設(shè)的運動時長，min為最小值函數(shù)，e(t)為用戶健康數(shù)據(jù)的恢復函數(shù)，在設(shè)備上輸出線性規(guī)劃結(jié)果。

60、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明所達到的有益效果是：

61、1.本發(fā)明能夠隔固定時長采集一次健康數(shù)據(jù)，計算各健康數(shù)據(jù)的靜息系數(shù)，在檢測到用戶運動時，根據(jù)靜息系數(shù)擬合運動函數(shù)，識別用戶的運動集群，對用戶的健康數(shù)據(jù)進行個性化分析，提供定制化的運動建議，為用戶提供更好的健康管理服務。

62、2.本發(fā)明能夠歷史周期中提取運動集群集群，計算提取到的運動集群與各預設(shè)運動集群函數(shù)群間的一致率，從而根據(jù)一致率預測運動熱量消耗，幫助用戶記錄和分析健康數(shù)據(jù)，提高健康數(shù)據(jù)的檢測準確性，提高健康管理效率。

63、3.本發(fā)明能夠?qū)⒂脩暨\動結(jié)束后的各健康系數(shù)作為起始系數(shù)代入各運動集群集群，使預設(shè)時長內(nèi)的所有健康系數(shù)低于警戒值，并計算最短恢復時長對應的運動集群，輸出運動時間安排，幫助用戶合理安排日常鍛煉計劃，保證用戶的身體狀態(tài)，達到更好的運動效果。