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申请/专利权人：深圳市星迈科技有限公司

摘要：本申请提供了基于智能手表的作息健康监测预警方法、系统和介质。该方法包括：提取智能手表的特征数据，结合环境特征数据进行动态性评估，获得作息动态指数，并分别与阈值对比，并获取对应的作息状态信息，再生成作息状态信息图谱，提取作息状态变动数据，进行作息偏差度评估，获得作息偏差指数，并进行阈值对比，提示用户调整作息，同时分别提取睡眠特征数据和运动特征数据，并分别进行睡眠合理性评估和运动合规度评估，对应获得用户睡眠质量指数和用户运动合规指数，另外获取身体特征系数，并进行用户健康度评估，获得用户健康指数，对不符合对比要求的，生成告警信息，通过智能手表提醒用户，从而实现基于智能手表进行作息健康监测预警的技术。

主权项：1.基于智能手表的作息健康监测预警方法，其特征在于，包括以下步骤：获取智能手表在预设时间周期内的多个时间段对应的监测信息并提取特征数据，根据所述多个时间段对应的特征数据结合对应的环境特征数据进行动态性评估，获得用户在所述多个时间段对应的作息动态指数；根据所述多个时间段对应的作息动态指数分别与预设的作息动态阈值进行对比，根据对应的多个对比结果获得所述多个时间段对应的睡眠或非睡眠状态，并获取对应的作息状态信息；根据所述多个时间段对应的作息状态信息生成所述用户的作息状态信息图谱，根据所述作息状态信息图谱提取作息状态变动数据，并结合所述用户的预设标准作息状态变动数据进行作息偏差度评估，获得作息偏差指数；根据所述作息偏差指数与预设作息偏差度阈值进行对比，若阈值对比结果不符合预设阈值对比要求，则设置所述智能手表发出预警，并提示所述用户调整作息；获取所述用户在所述预设时间周期内的处于睡眠状态时的睡眠监测信息集，并提取多个睡眠时间段对应的睡眠特征数据，根据所述睡眠特征数据进行用户睡眠合理性评估，获得用户睡眠质量指数；获取所述用户在所述预设时间周期内的处于非睡眠状态时的活动监测信息集，并提取多个活动时间段对应的活动特征数据，并分别与预设的阈值进行对比，获得所述预设时间周期内的多个运动时间段；获取所述多个运动时间段的运动特征数据，根据所述多个运动时间段的运动特征数据进行用户运动合规度评估，获得用户运动合规指数；获取所述用户的身体特征数据，并结合所述多个时间段对应的环境特征数据进行处理，获得所述用户的身体特征系数；根据所述用户睡眠质量指数以及所述用户运动合规指数，结合所述身体特征系数进行用户健康度评估，获得用户健康指数；根据所述用户健康指数与预设作息健康阈值进行对比，若阈值对比结果不符合预设阈值对比要求，则生成告警信息，并通过所述智能手表提醒用户；所述获取智能手表在预设时间周期内的多个时间段对应的监测信息并提取特征数据，根据所述多个时间段对应的特征数据结合对应的环境特征数据进行动态性评估，获得用户在所述多个时间段对应的作息动态指数，包括：获取智能手表在预设时间周期内的多个时间段对应的监测信息，包括用户的步数、心率、体温、压力和血氧饱和度；根据所述监测信息提取特征数据，包括加速度数据、心率变化率数据、心率变异性数据、血氧饱和度变化率数据和温度变化率数据；根据环境监测平台数据库获取所述多个时间段对应的环境特征数据，包括季节信息数据、时间信息数据以及室温数据；根据所述多个时间段对应的特征数据结合对应的环境特征数据通过预设用户作息状态评估模型进行动态性评估，获得用户所述多个时间段对应的作息动态指数；其中，作息动态指数的计算公式为： ；其中，为预设时间周期内的多个时间段的第k个时间段对应的作息动态指数，、、、、为第k个时间段对应的加速度数据、心率变化率数据、心率变异性数据、血氧饱和度变化率数据、温度变化率数据，、、为第k个时间段对应的季节信息数据、时间信息数据、室温数据；、、、、、、、为预设特征系数；所述获取所述用户在所述预设时间周期内的处于睡眠状态时的睡眠监测信息集，并提取多个睡眠时间段对应的睡眠特征数据，根据所述睡眠特征数据进行用户睡眠合理性评估，获得用户睡眠质量指数，包括：获取所述用户在所述预设时间周期内的处于睡眠状态时的睡眠监测信息集；根据所述睡眠监测信息集提取多个睡眠时间段对应的睡眠特征数据，包括睡眠时长数据、浅睡时长数据、深睡时长数据、觉醒次数数据以及快速眼动睡眠时长数据；根据所述多个睡眠时间段对应的睡眠特征数据进行用户睡眠合理性评估，获得用户睡眠质量指数；所述用户睡眠质量指数的计算公式为： ；其中，为用户睡眠质量指数，n为所述预设时间周期内睡眠时间段的个数，、、、、为第i个睡眠时间段的睡眠时长数据、浅睡时长数据、深睡时长数据、觉醒次数数据、快速眼动睡眠时长数据，、、、、为预设特征系数；所述获取所述用户在所述预设时间周期内的处于非睡眠状态时的活动监测信息集，并提取多个活动时间段对应的活动特征数据，并分别与预设的阈值进行对比，获得所述预设时间周期内的多个运动时间段，包括：获取所述用户在所述预设时间周期内的处于非睡眠状态时的活动监测信息集；根据所述活动监测信息集提取多个活动时间段对应的活动特征数据，包括活动步频数据、活动加速度变化数据、活动血氧饱和度变化率数据以及活动心率变化率数据；获取用户的运动特性阈值集，所述运动特性阈值集包括步频特性阈值、加速度变化特性阈值、血氧饱和度变化率特性阈值以及心率变化率特性阈值；根据所述多个活动时间段对应的活动特征数据与所述运动特性阈值集的四项阈值对应进行比较；若所述活动特征数据的四项数据均大于所述运动特性阈值集的对应阈值，则所述活动时间段为运动时间段；所述获取所述多个运动时间段的运动特征数据，根据所述多个运动时间段的运动特征数据进行用户运动合规度评估，获得用户运动合规指数，包括：获取所述多个运动时间段的运动特征数据，包括运动步频数据、运动加速度变化数据、运动血氧饱和度变化率数据以及运动心率变化率数据；根据所述多个运动时间段的运动特征数据进行用户运动合规度评估，获得用户运动合规指数；所述用户运动合规指数的计算公式为： ；其中，为用户运动合规指数，m为所述预设时间周期内运动时间段的个数，、、、第j个运动时间段的运动步频数据、运动加速度变化数据、运动血氧饱和度变化率数据、运动心率变化率数据，为用户运动状态补偿系数，、、、为预设特征系数。

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