頭戴設備的人身模式識別方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明屬于穿戴設備技術領域，具體涉及一種頭戴設備的人身模式識別方法。
【背景技術】
[0002]隨著穿戴設備技術的成熟，各種穿戴設備種類也較多，然而現(xiàn)有技術的大多采用少量的傳感器獲得少量人體體征，單一地以人臉識別、心率(脈搏)加體溫、皮膚電阻變化或是心電量化用戶的情緒特征，其雖然可以一定程度上完成部分數(shù)據(jù)的采集，但是其因體征數(shù)據(jù)的不足，無法準確的獲得人的全面體征，故而容易產(chǎn)生誤判，并且直接安裝在身體各部位或裝配在衣服上容易使用記緊張，帶來不適，嚴重影響限制了人身模式識別大規(guī)模的智能化應用，適用性和實用性受到限制。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0003]為了解決上述技術問題，本發(fā)明是提供一種使用便捷、可準確的獲得人體全面體征且適用性強的頭戴設備的人身模式識別方法。
[0004]實現(xiàn)本發(fā)明目的的技術方案是:包括頭戴設備本體，在所述頭戴設備本體上設有微計算機和與所述微計算機相連接的腦電波傳感器、腦血氧脈搏傳感器、瞳孔跟蹤傳感器、光感血壓傳感器、肌肉電傳感器、麥克風、體溫傳感器、汗液傳感器、三維陀螺儀、三維加速儀、磁場傳感器，具體方法包括數(shù)據(jù)采集、微計算機分析數(shù)據(jù)、參數(shù)分類和人身模式綜合量化；
[0005]當三維陀螺儀和三維加速儀感應運動信號，同時磁場傳感器感應三維地磁場信號時，微計算機將運動信號與三維磁場信號結合完成頭部姿勢識別，并通過控制信號實現(xiàn)對應頭部姿勢的場景應用；
[0006]當瞳孔跟蹤傳感器根據(jù)瞳孔運動采集到目視點信息，同時腦電波傳感器通過眨眼信息及腦電波波動信息的結合得到專注度，由微計算機將目視點信息與專注度結合完成人的興趣點分析，并通過控制信號實現(xiàn)對應興趣點的場景應用；
[0007]當腦電波傳感器感應腦電頻率與腦電幅度，由微計算機進行數(shù)據(jù)突變特征提取得到眨眼頻率并通過控制信號實現(xiàn)對應眨眼頻率的場景應用；
[0008]當腦電波傳感器感應腦電頻率與腦電幅度，由微計算機進行閾值抽取得到緊張度并通過控制信號實現(xiàn)對應緊張度的場景應用；
[0009]當腦血氧脈搏傳感器采集人體脈搏信息，并結合腦電波傳感器感應腦電頻率與腦電幅度，由微計算機結合脈搏信息與腦電頻率及腦電幅度的結合完成人的注意力級別分析，并通過控制信號實現(xiàn)對應注意力級別的場景應用；
[0010]當腦電波傳感器采集腦電頻率經(jīng)過微計算機得到緊張度變化周期數(shù)據(jù)、汗液傳感器采集體液導電性變化經(jīng)過微計算機得到內(nèi)分泌周期數(shù)據(jù)和由體溫傳感器得到體溫數(shù)據(jù)經(jīng)過微計算機得到體溫周期數(shù)據(jù)，由微計計機將緊度變化周期數(shù)據(jù)、內(nèi)分泌周期數(shù)據(jù)和體溫周期數(shù)據(jù)相結合并進行分析得到情緒周期和體征周期數(shù)據(jù)，并通過控制信號實現(xiàn)對應的情緒周期和體征周期的場景應用；
[0011]當腦電波傳感器采集腦電頻率和腦電幅度經(jīng)微計算機處理得到緊張程度數(shù)據(jù)、麥克風采集聲頻數(shù)據(jù)經(jīng)微計算機處理得到聲頻數(shù)據(jù)識別、腦血氧脈搏傳感器采集腦血氧濃度數(shù)據(jù)和脈搏頻率數(shù)據(jù)、光感血壓傳感器采集血壓數(shù)據(jù)經(jīng)微計算機處理得到血壓變化數(shù)據(jù)，再由微計算機結合緊張程度數(shù)據(jù)、聲頻數(shù)據(jù)識別、腦血氧濃度數(shù)據(jù)、脈搏頻率數(shù)據(jù)和血壓變化數(shù)據(jù)得到情緒特征分析，并通過控制信號實現(xiàn)情緒特征的場景應用；
[0012]由微計算機根據(jù)需要調(diào)用一種或多種人身模式特征實現(xiàn)單一或結合場景應用。
[0013]還包括與微計算機相連接的微型運動傳感器和GPS芯片；
[0014]當微型運動傳感器采集運動頻率數(shù)據(jù)、GPS芯片與磁場傳感器采集行走路徑數(shù)據(jù)并由微計算機結合運動頻率數(shù)據(jù)和行走路徑數(shù)據(jù)得到運動強度數(shù)據(jù)，同時由腦電波傳感器采集腦電頻率、腦血氧脈搏傳感器采集脈搏頻率數(shù)據(jù)與血氧濃度數(shù)據(jù)、汗液傳感器采集體液導電率數(shù)據(jù)、光感血壓傳感器采集血壓變化數(shù)據(jù)并由微計算機結合腦電頻率、脈搏頻率數(shù)據(jù)、血氧濃度數(shù)據(jù)、體液導電率數(shù)據(jù)和血壓變化數(shù)據(jù)分析得到疲勞程度數(shù)據(jù)，然而再由微計算機結合運動強度數(shù)據(jù)和疲勞程度數(shù)據(jù)分析得到人體消耗數(shù)據(jù)。
[0015]由微計算機根據(jù)需要調(diào)用人體消耗數(shù)據(jù)或是與之前的人身模式特征結合調(diào)用實現(xiàn)場景應用。
[0016]腦電波傳感器采集的眨眼信息包括眨眼時間長度、眨眼頻率、睜眼時間和睜眼時間長度。
[0017]還包括與所述微計算機相連接的無線收發(fā)裝置，所述無線收發(fā)裝置用于完成微計算機信號的傳送與接收。
[0018]所述麥克風包括人聲麥克風和骨傳導麥克風。
[0019]所述頭部姿勢識別包括頭部轉向角、頭部運動速度、點頭、搖頭、頭部朝向和頭部朝向分布。
[0020]所述目視點采集包括睜眼情度、虹膜最大無運動時間、虹膜橫向平均移動速度和虹膜上下不對稱性數(shù)據(jù)。
[0021]本發(fā)明具有積極的效果:本發(fā)明使用便捷且舒適度和貼合度高，并且集成多種傳感器，可完成對人體不同特征點數(shù)據(jù)的采集與分析，從而大大提高了人身模式識別的精度與穩(wěn)定性，而且其場景應用豐富，大大提高了其適用性和實用性，可準確的獲得人體全面體征且適用性強。
【附圖說明】
[0022]為了使本發(fā)明的內(nèi)容更容易被清楚的理解，下面根據(jù)具體實施例并結合附圖，對本發(fā)明作進一步詳細的說明，其中:
[0023]圖1為本發(fā)明的結構框圖；
[0024]圖2為本發(fā)明的頭部姿勢識別的結構框圖；
[0025]圖3為本發(fā)明的興趣點識別的框圖；
[0026]圖4為本發(fā)明的注意力級別識別的框圖；
[0027]圖5為本發(fā)明的眨眼頻率識別框圖；
[0028]圖6為本發(fā)明的緊張度識別框圖；
[0029]圖7為本發(fā)明的情緒和體征周期識別框圖；
[0030]圖8為本發(fā)明的情緒特征識別框圖；
[0031 ]圖9為人體消耗識別框圖。
【具體實施方式】
[0032](實施例1)
[0033]圖1至圖9顯示了本發(fā)明的一種【具體實施方式】，其中圖1為本發(fā)明的結構框圖；圖2為本發(fā)明的頭部姿勢識別的結構框圖；圖3為本發(fā)明的興趣點識別的框圖；圖4為本發(fā)明的注意力級別識別的框圖；圖5為本發(fā)明的眨眼頻率識別框圖；圖6為本發(fā)明的緊張度識別框圖；圖7為本發(fā)明的情緒和體征周期識別框圖；圖8為本發(fā)明的情緒特征識別框圖；圖9為人體消耗識別框圖。
[0034]見圖1至圖9，一種頭戴設備的人身模式識別方法，包括頭戴設備本體，在所述頭戴設備本體上設有微計算機I和與所述微計算機I相連接的腦電波傳感器2、腦血氧脈搏傳感器3、瞳孔跟蹤傳感器4、光感血壓傳感器5、肌肉電傳感器6、麥克風7、體溫傳感器8、汗液傳感器9、三維陀螺儀10、三維加速儀11、磁場傳感器12，具體方法包括數(shù)據(jù)采集、微計算機分析數(shù)據(jù)、參數(shù)分類和人身模式綜合量化；
[0035]當三維陀螺儀和三維加速儀感應運動信號，同時磁場傳感器感應三維地磁場信號時，微計算機將運動信號與三維磁場信號結合完成頭部姿勢識別，并通過控制信號實現(xiàn)對應頭部姿勢的場景應用；
[0036]當瞳孔跟蹤傳感器根據(jù)瞳孔運動采集到目視點信息，同時腦電波傳感器通過眨眼信息及腦電波波動信息的結合得到專注度，由微計算機將目視點信息與專注度結合完成人的興趣點分析，并通過控制信號實現(xiàn)對應興趣點的場景應用；
[0037]當腦電波傳感器感應腦電頻率與腦電幅度，由微計算機進行數(shù)據(jù)突變特征提取得到眨眼頻率并通過控制信號實現(xiàn)對應眨眼頻率的場景應用；
[0038]當腦電波傳感器感應腦電頻率與腦電幅度，由微計算機進行閾值抽取得到緊張度并通過控制信號實現(xiàn)對應緊張度的場景應用；
[0039]當腦血氧脈搏傳感器采集人體脈搏信息，并結合腦電波傳感器感應腦電頻率與腦電幅度，由微計算機結合脈搏信息與腦電頻率及腦電幅度的結合完成人的注意力級別分析，并通過控制信號實現(xiàn)對應注意力級別的場景應用；
[0040]當腦電波傳感器采集腦電頻率經(jīng)過微計算機得到緊張度變化周期數(shù)據(jù)、汗液傳感器采集體液導電性變化經(jīng)過微計