[发明专利]一种实现疲劳实时监测的方法和智能服装

说明书

技术领域

本发明涉及智能穿戴领域，具体涉及一种实现疲劳实时监测的方法和智能服装。

背景技术

疲劳是人体经常发生的生理现象，就人体整体而言，绝大多疲劳都属于有感觉疲劳。人体疲劳一般会有轻微疲劳、明显疲劳、严重疲劳、过度和极度疲劳几种程度性范围。按组织器官及其功能划分，神经性疲劳，包括大脑神经网络疲劳、植物神经疲劳、视神经、听神经、肢体局部和全身疲劳等。引起人体疲劳的原因很多，如运动不科学、不合理或过度，超量或高强度、大运动过量、睡眠不当，长期紧张和明显的各种压力等等。疲劳使人感觉到疲乏、困倦、肌肉酸痛、厌、记忆力下降、工作效率低容易出错、容易引发安全事故。过度的疲劳，特备是大运动后，疲劳表现大汗淋漓，面色苍白、动作不协调，一身瘫软等，而长期疲劳的储存如果不能及时得到改善，就会引起体质虚弱、感冒、心血管、呼吸管道、精神性、肌肉骨关节等疾病，所以对人体疲劳状态实时监测预示及追踪具有重要的现实意义。

现有技术中针对人体运动数据的监测包括以下几种类型，1、通过视频采集，获取多帧的面部图像或眼部图像，根据面部的初始点标定计算出被测人脸部特征位置，判断人眼与嘴巴的闭合状态分析出人体疲劳状态，而眼部图像监测法是通过采集到的面部图像定位出眼部位置，基于眼部位置的红外图像获得眼部运动特征的数据，从而分析出人体疲劳状态数据，另外还有一些发明是通过摄像机或红外捕获到眼睛眼皮跳动的频率计算出人体疲劳程度。

2、通过采集人体的脉搏峰值、心电、血液波动、声音频率、脑电和唾液等人体生理参数，提取信号特征分析出人体疲劳程度。

3、步态加速度信号监测法，采用加速度传感器，通过预先采集到的无疲劳感时平地行走的步态加速度基准信号，与运动或疲劳时所采集到的信号进行对比，分析出人体疲劳信号。

然而采用类型1的方式进行测量时，根据面部的初始点标定计算出被测人脸部特征位置，判断人眼与嘴巴的闭合状态或眼皮跳动频率分析出人体疲劳状态，需要特定的环境和辅助设备才能完成监测，并且对人体肢体部位的关节疲劳、骨骼肌疲劳无法监测；类型2通过人体生理反应测试法或人体生理参数法来判定人体疲劳状态，部分发明数据采集来源单一，误判机率加大，能够做到多种人体生理参数采集的也容易受环境，生活习惯等个人行为因素影响判定的准确性，并且需要辅助设备和人员配合监测，无法做到随时监测和被测试者自己监测；类型3分三步，首先在人体无疲劳状态下行走采取基准数据，然后在人体疲劳状态下行走采取的数据与基准数据对比分析得出疲劳阀值，最后就是通过疲劳阀值进行疲劳监测。首先每个人的体质不同，所感受到的疲劳程度不一样，在生活或运动过程中，并不是让人感觉到疲劳才是疲劳、有些疲劳是无法通过直观感觉来发现的，并且生病状态、个人行为等等都会影响到基准信号的获取，基准信号的不准确，严重影响到疲劳的判断准确性。

发明内容

本发明实施例提供了一种实现疲劳实时监测的方法和智能服装，能够对人体疲劳状态随时随地进行实时监测，使智能服装穿戴人实时了解其当前疲劳状况。

有鉴于此，本发明实施例第一方面提供一种实现疲劳实时监测的智能服装，可包括：与人体生理结构相贴合的服装，所述服装上设有微处理器系统主机，所述服装上还设有与所述微处理器系统主机相连接的用于采集至少两种运动生理数据的运动生理数据采集端；

所述运动生理数据采集端包括应变式传感器组、肌电信号(EMG electromyogram)传感器组和皮电传感器组之中的至少两种传感器组，每种所述传感器组均分别包含一个以上传感器，所述应变式传感器组对应人体关节处设置，所述EMG传感器组对应人体肌肉处设置，所述皮电传感器组对应人体皮肤处设置；

所述运动生理数据包括所述应变式传感器组从人体关节处采集的关节运动数据、所述EMG传感器组从人体肌肉处采集的肌电数据和所述皮电传感器组从人体皮肤处采集的皮电数据；

其中，所述微处理器系统主机包括，

微处理模块，用于预置与所述运动生理数据对应的生理阈值，所述生理阈值包括与关节运动数据对应的关节运动阈值、与所述肌电数据对应的肌电变化阈值以及与所述皮电数据对应的皮电水平阈值；

还用于接收并判断接收的至少两种所述运动生理数据中是否至少有一种低于与所述运动生理数据对应预置的生理阈值；

所述微处理器系统主机还包括，

警示模块，用于当微处理模块确定至少有一种运动生理数据低于与所述运动生理数据对应预置的生理阈值时，进行报警；

和/或，