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申请/专利权人：北京师范大学珠海校区

摘要：本发明提出了一种基于多通路光信号的可穿戴式运动疲劳监测及提醒系统与方法，包括：数据采集模块，通过呼吸心率监测传感器和步态监测传感器采集多条通路光信号用于获取生理信息；数据传输模块，将数据从采集模块传输到处理模块；数据处理模块，对原始数据信息进行处理判断疲劳状态；反馈交互模块，实时多端向医师和患者提醒疲劳状态，并在康复运动结束后记录相关信息以及予以反馈。本发明精准构建了患者疲劳检测模型，并通过实验数据证明疲劳识别有效性，且可实现及时反馈，为医疗监测领域提供了一种高准确性、高便捷性的一体化运动疲劳监测及提醒系统与方法。

主权项：1.一种基于多通路光信号的可穿戴式运动疲劳监测及提醒系统，其特征在于，包括：数据采集模块、数据传输模块、数据处理模块和反馈交互模块；所述数据采集模块，用于采集用户的多类生理信息数据；其中，所述多类生理信息数据包括：呼吸生理信息、心率生理信息和步态信息；所述数据传输模块，用于将采集的用户的多类生理信息数据传输至所述数据处理模块；所述数据处理模块，用于利用阈值分割方法对所述多类生理信息数据进行通道分离，利用预设的精神疲劳模型和肌肉疲劳模型对分离后的生理信息数据进行识别，判断患者的疲劳状态；其中，所述疲劳状态包括：精神疲劳状态和肌肉疲劳状态；所述数据处理模块包括：通路分离单元、数据预处理单元和疲劳判定单元；所述通路分离单元，用于将所述多类生理信息数据进行通路分离，提取光学信号并转化为生理信息；所述通路分离单元包括：灰度化处理子单元、阈值分割子单元、掩模运算子单元、轮廓提取子单元和信号分割子单元；所述灰度化处理子单元，用于将手机视频信号逐帧分割成图像，对图像进行灰度化处理；所述阈值分割子单元，用于利用Sauvola自适应局部二值化算法，对灰度化处理后的图像进行阈值分割，获取每个信号通路的阈值；所述掩模运算子单元，用于基于信号通路的阈值，通过掩模运算获取图像对应的布尔矩阵；所述轮廓提取子单元，用于通过标记布尔矩阵中的连通区域，利用skimage库中的label函数提取每个信号通路的轮廓，获取边缘坐标点集；所述信号分割子单元，用于根据边缘坐标点集确定不同信号通道对应图像的位置，利用ROI运算对不同道整体图像信号进行分割，实现将单个图像信号通路划分为不同的独立信号通路；所述数据预处理单元，用于对分离后的生理信息数据进行预处理；所述疲劳判定单元，用于对预处理后的所述生理信息数据的网络特征进行分析，判断用户的疲劳状态；所述疲劳判定单元包括：数据集构建子单元、模型构建子单元、训练子单元、精神疲劳状态识别子单元和肌肉疲劳状态识别子单元；所述数据集构建子单元，用于构建数据集；其中所述数据集包括：精神疲劳数据、肌肉疲劳数据和分别对应的疲劳程度；所述模型构建子单元，用于构建神经网络算法模型；所述训练子单元，用于利用所述数据集对所述神经网络算法模型进行训练，获取精神疲劳模型和肌肉疲劳模型；所述精神疲劳状态识别子单元，用于利用所述精神疲劳模型对所述呼吸生理信息和心率生理信息进行识别，获取对应的精神疲劳状态；所述肌肉疲劳状态识别子单元，用于利用所述肌肉疲劳模型对所述步态信息进行识别，获取对应的肌肉疲劳状态；所述反馈交互模块，用于对用户的疲劳状态进行实时提醒，并进行状态反馈。

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