[发明专利]疲劳状态预警系统及疲劳状态信息管理系统

权利要求书

1.一种疲劳状态预警系统，其特征在于，包括：内置生理传感器的可穿戴设备，用户终端，与至少一个所述用户终端联网的云端服务器，以及连接所述云端服务器的后台监测和管理系统；

所述可穿戴设备用于输出实时检测的用户的生理检测数据；

所述用户终端用于接收所述生理检测数据，将所述生理检测数据上传至所述云端服务器，并在本地对该生理检测数据进行阈值判断，当所述生理检测数据超过设定阈值时进行预警提醒；

所述云端服务器用于调用预存的疲劳状态监测模型对所述生理检测数据进行数据分析得到疲劳状态量化信息，并将所述疲劳状态量化信息发送至后台监测和管理系统；

所述后台监测和管理系统用于将接收到的疲劳状态量化信息发送至该用户关联的所属机构进行监测，并将所述所属机构监测返回的疲劳状态预警信息通过所述云端服务器返回至对应的用户终端，其中，所述用户与所述所属机构在所述后台监测和管理系统中有注册信息。

2.根据权利要求1所述的疲劳状态预警系统，其特征在于，所述后台监测和管理系统还用于将所述所属机构反馈的通知指示信息返回至对应的用户终端。

3.根据权利要求1所述的疲劳状态预警系统，其特征在于，还包括用于提供接口调用服务的服务接口；

所述云端服务器用于通过所述服务接口连接至所述后台监测和管理系统；

所述云端服务器用于将疲劳状态量化信息送至所述服务接口，并由所述服务接口处理后回传至后台监测和管理系统。

4.根据权利要求3所述的疲劳状态预警系统，其特征在于，所述服务接口还连接至少一个第三方检测系统；

所述云端服务器通过所述服务接口建立与任一第三方检测系统之间的通讯，将所述用户对应的生理检测数据发送至该任一第三方检测系统进行深度检测分析；并接收所述任一第三方检测系统返回的疲劳状态的深度检测分析结果。

5.根据权利要求4所述的疲劳状态预警系统，其特征在于，所述第三方检测系统包括生物检测服务系统和基因测序服务系统；

所述云端服务器接收所述生物检测服务系统和基因测序服务系统返回的生物检测分析结果和基因测序结果，并将所述生物检测分析结果和基因测序结果返回至所述用户终端。

6.根据权利要求4所述的疲劳状态预警系统，其特征在于，所述服务接口还连接至少一个第三方服务系统；

所述云端服务器通过所述服务接口建立与任一第三方服务系统之间的通讯，将所述用户对应的疲劳状态量化信息发送至该任一第三方服务系统进行服务推送分析；并接收所述任一第三方服务系统返回的推送服务信息返回至所述用户终端。

7.根据权利要求1所述的疲劳状态预警系统，其特征在于，所述生理检测数据包括皮肤电信号；

所述疲劳状态量化信息包括量化的疲劳指数、压力指数和/或焦虑指数。

8.根据权利要求1-7任一项所述的疲劳状态预警系统，其特征在于，所述疲劳状态监测模型通过以下方式获得：

利用可穿戴设备采集被试对象在设定情绪状态下的疲劳、压力和/或焦虑状态下的皮肤电信号，并获取被试对象对所述设定情绪状态的评估信息；其中，所述设定情绪状态包括的疲劳、压力和/或焦虑；

将所述设定情绪状态划分等级范围，根据实测信息和所述被试对象的评估信息确定所述被试对象所属等级范围；

利用机器学习模型建立皮肤电信号到各个等级范围之间的映射，获取所述机器学习模型输出的所述设定情绪状态的量化预测结果；

根据所述量化预测结果得到疲劳状态监测模型。

9.根据权利要求8所述的疲劳状态预警系统，其特征在于，所述根据所述量化预测结果得到疲劳状态监测模型的过程包括：

将所述量化预测结果反馈至被试对象，根据实测信息和所述被试对象的评估信息对所述量化预测结果进行二次评估，对机器学习模型输出的量化预测结果进行量化细化和修正，循环执行二次评估流程，直至机器学习模型输出的量化预测结果与实测信息和被试的评估信息一致时止，得到疲劳状态监测模型。

10.一种疲劳状态信息管理系统，其特征在于，包括如权利要求1-9任一项所述的疲劳状态预警系统；其中，所述后台监测和管理系统注册有至少一个用户；所述后台监测和管理系统还用于对各个用户的疲劳状态信息进行管理。