[发明专利]一种用户饮酒安全监护方法、用户终端、服务器有效
申请号: | 202010648618.4 | 申请日: | 2020-07-07 |
公开(公告)号: | CN111671408B | 公开(公告)日: | 2023-05-30 |
发明(设计)人: | 方滨;李冰玉;陈雨晞 | 申请(专利权)人: | 方滨 |
主分类号: | A61B5/0205 | 分类号: | A61B5/0205;A61B5/00;G16H50/70;G06N3/084;G16H50/30;A61B5/1455 |
代理公司: | 合肥维可专利代理事务所(普通合伙) 34135 | 代理人: | 吴明华 |
地址: | 230031 安徽省合肥市*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 用户 饮酒 安全 监护 方法 终端 服务器 | ||
1.一种用户饮酒安全监护方法,应用于用户终端,其特征在于:包括如下步骤:
(11)实时采集用户的定位信息和多种生理特征数据,所述生理特征数据包括体温、血压、脉搏和皮肤组织的红外光谱数据;
(12)基于红外光谱数据通过预设分析方法获取血液酒精浓度;
(13)基于当前时刻获取的生理特征数据和上一时刻的数据进行对比,判断每种数据的前后差值是否大于第一预设阈值;
(14)当至少一种数据的前后差值大于第一预设阈值时,将采集的所有种类数据发送到服务器进行进一步分析;
(15)获取服务器发送的当前时刻用户体内酒精对用户的影响程度数据以及影响等级告警信息;
所述的服务器获取当前时刻用户体内酒精对用户的影响程度数据的方法,包括:
搭建深度神经网络模型;
获取包括人体血压、体温、脉搏、血液酒精浓度、性别、年龄、体重、身体健康数据的大数据,并对每个训练样本进行酒精对用户影响等级的标注;
基于样本数据输入到搭建的网络模型中进行训练,通过正向传播网络获取输出值,基于预设损失函数衡量输入样本的标注数据和输出数据的差异,并进行反向传播调整网络模型的参数,输入下一个样本,直至差异值小于第三阈值,停止训练过程;
将测试样本输入到网络中,获取输出结果的正确率,当神经网络的输出正确率大于第四阈值时,完成训练过程;
将当前时刻用户终端的采集数据和数据库中存储的用户基本健康信息输入到深度神经网络模型,输出体内酒精对用户的影响等级。
2.根据权利要求1所述的一种用户饮酒安全监护方法,其特征在于:所述步骤(13),还包括基于获取的血液酒精浓度,判断是否达到酒驾和醉驾标准,并在达到对应标准时向监护人终端发送告警提示信息。
3.一种用户饮酒安全监护用户终端,其特征在于:所述用户终端为智能手环,包括:
数据采集模块,用于实时采集用户的定位信息和多种生理特征数据,包括GPS单元、体温采集单元、血压采集单元、脉搏采集单元和红外光谱数据采集单元;
红外光谱数据分析模块,用于基于采集的红外光谱数据通过预设分析方法获取血液酒精浓度;
数据对比判断模块,用于基于当前时刻获取的数据和上一时刻的数据进行对比,判断每种数据的差值是否大于第一预设阈值,当大于第一预设阈值时,将采集数据发送到服务器;
第一通信模块,用于向服务器发送采集数据和接收服务器发送的当前时刻用户体内酒精对用户的影响程度数据以及影响等级告警信息;
所述的服务器获取当前时刻用户体内酒精对用户的影响程度数据的方法,包括:
搭建深度神经网络模型;
获取包括人体血压、体温、脉搏、血液酒精浓度、性别、年龄、体重、身体健康数据的大数据,并对每个训练样本进行酒精对用户影响等级的标注;
基于样本数据输入到搭建的网络模型中进行训练,通过正向传播网络获取输出值,基于预设损失函数衡量输入样本的标注数据和输出数据的差异,并进行反向传播调整网络模型的参数,输入下一个样本,直至差异值小于第三阈值,停止训练过程;
将测试样本输入到网络中,获取输出结果的正确率,当神经网络的输出正确率大于第四阈值时,完成训练过程;
将当前时刻用户终端的采集数据和数据库中存储的用户基本健康信息输入到深度神经网络模型,输出体内酒精对用户的影响等级。
4.根据权利要求3所述的一种用户饮酒安全监护用户终端,其特征在于:所述数据对比判断模块还用于基于分析出的血液酒精浓度,判断是否达到酒驾和醉驾标准,并在达到对应标准时向监护人终端发送告警提示信息。
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