[发明专利]一种可穿戴设备数据的处理方法、装置和计算机设备

说明书

本申请涉及一种可穿戴设备数据的处理方法、装置和计算机设备，其中，该可穿戴设备数据的处理方法包括：相比于相关技术，本申请实施例提供的可穿戴设备数据的处理方法，通过获取可穿戴设备采集的生理参数，并根据所述生理参数确定临床参数特征，其中，所述临床参数特征与呼吸道的临床参数相关，对所述生理参数进行截短，并根据所述生理参数确定截短信号的统计特征，根据所述统计特征和所述临床特征确定特征样本，将所述特征样本输入测试模型，以获取与所述临床参数特征相对应的指数，解决了相关技术中监测数据直接反馈给用户，存在所反馈的监测数据与用户当前的活动状况存在较大偏差的问题，降低所反馈数据与用户当前的活动状况之间的偏差。

技术领域

本申请涉及可穿戴设备领域，特别是涉及一种可穿戴设备数据的处理方法、装置和计算机设备。

背景技术

可穿戴设备即直接穿在身上，或是整合到用户的衣服或配件的一种便携式设备。可穿戴设备不仅仅是一种硬件设备，更是通过软件支持以及数据交互、云端交互来实现强大的功能，可穿戴设备将会对用户的生活、感知带来很大的转变。

在相关技术中，可穿戴设备通常与终端连接，由于传感器技术的创新，特别是微机电系统传感器和生物传感器的技术进步，使得包含多种微传感器的可穿戴设备不断出现，并应用在人体相关的各种数据的采集，例如，可穿戴设备可以采集人体的各种生理指标数据，例如血压、血糖、心率和脉搏、心电图、体温、血液成分等各项数据，但往往这部分数据仅仅是作为一种临时监测数据，直接反馈给用户，进而存在所反馈的监测数据与用户当前的活动状况存在较大的偏差。

目前针对相关技术中监测数据直接反馈给用户，存在所反馈的监测数据与用户当前的活动状况存在较大偏差的问题，尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种可穿戴设备数据的处理方法、装置和计算机设备，以至少解决相关技术中监测数据直接反馈给用户，存在所反馈的监测数据与用户当前的活动状况存在较大偏差的问题，尚未提出有效的解决方案。

第一方面，本申请实施例提供了一种可穿戴设备数据的处理方法，所述方法包括：

获取可穿戴设备采集的生理参数，并根据所述生理参数确定临床参数特征，其中，所述临床参数特征与呼吸道的临床参数相关；

对所述生理参数进行截短，并根据所述生理参数确定截短信号的统计特征，根据所述统计特征和所述临床特征确定特征样本；

将所述特征样本输入测试模型，以获取与所述临床参数特征相对应的指数。

在其中一些实施例中，所述对所述生理参数进行截短，并根据所述生理参数确定截短信号的统计特征，根据所述统计特征和所述临床特征确定特征样本包括：

利用预设的时间窗函数对所述生理参数进行截短，并根据所述生理参数确定与所述时间窗对应的统计特征；

将与所述时间窗对应的临床参数特征加入到所述统计特征中，生成所述时间窗内的特征样本。

在其中一些实施例中，所述测试模型采用随机森林分类器，训练所述测试模型包括：

从数据库中获取特征样本集，并将所述特征样本集分为训练样本集和测试样本集；

利用所述训练样本集进行所述随机森林分类器的训练，以确定所述随机分类器中各个决策树的训练模型；

利用所述测试样本集对各个所述训练模型进行测试，以确定所述测试样本集在各个所述训练模型上的测试结果，并根据所述测试结果的平均值计算公式确定所述测试模型的评估函数。

在其中一些实施例中，所述训练样本集包括：训练集和验证集，且所述训练集和所述验证集，按照预设的比例进行数量的分配；