[发明专利]识别目标对象状态的方法、装置及系统和智能服饰在审
| 申请号： | 201611130227.3 | 申请日： | 2016-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN106407732A | 公开（公告）日： | 2017-02-15 |
| 发明（设计）人： | 杨飞;王杨勇;王广峰 | 申请（专利权）人： | 珠海安润普科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F19/00 | 分类号： | G06F19/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州三环专利代理有限公司44202 | 代理人： | 温旭 |
| 地址： | 519000 广东省珠*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种识别目标对象状态的方法、装置及系统和智能服饰。其中，该方法包括处理器对目标对象的训练数据执行分类器算法，生成目标对象的分类模型，其中，训练数据包括至少一种数据类型；处理器接收采集器采集到的目标对象的实时状态数据，其中，实时状态数据包括至少一种数据类型，训练数据与实时状态数据的具有相同的数据类型；处理器根据分类模型，对实时状态数据进行分析，得到目标对象的特征参数；处理器根据特征参数确定目标对象的实时状态，其中，实时状态至少包括如下类型正常、可能病发、病发。本发明解决了无法准确识别目标对象实时状态的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 识别 目标 对象 状态 方法 装置 系统 智能 服饰 | ||
【主权项】：
一种识别目标对象状态的方法，其特征在于，包括：处理器对目标对象的训练数据执行分类器算法，生成所述目标对象的分类模型，其中，所述训练数据包括至少一种数据类型；所述处理器接收采集器采集到的所述目标对象的实时状态数据，其中，所述实时状态数据包括至少一种数据类型，所述训练数据与所述实时状态数据具有相同的数据类型；所述处理器根据所述分类模型，对所述实时状态数据进行分析，得到所述目标对象的特征参数；所述处理器根据所述特征参数确定所述目标对象的实时状态，其中，所述实时状态至少包括如下类型：正常、可能病发、病发。
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G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真，例如：概率模型或动态模型，遗传基因管理网络，蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
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