生理参数测量方法、系统及电子设备与流程

1.本技术涉及终端技术领域，尤其涉及一种生理参数测量方法、系统及电子设备。


背景技术：

2.随着生活水平的不断提升，脂肪肝(fatty liver)逐渐成为了人类的第一大肝脏疾病，且患病率呈逐渐增高趋势。其中，脂肪肝的形成主要是由于肝细胞内脂肪堆积过多而导致肝脏病变造成的。一般来说，如果肝内脂肪超过肝重量的5％或在组织学上肝细胞50％以上有脂肪变性时，就可称为脂肪肝，所以肝脏脂肪是检测脂肪肝的重要特征。
3.相关技术中，除了医学上操作复杂的腹部b超脂肪肝筛查方法外，平时我们还可以通过身体质量指数(body mass index，bmi)和体脂率(body fat ratio，bfr)筛查脂肪肝。其中，在进行脂肪肝筛查时，可以依据设定的bmi和体脂率阈值，来对肝脏脂肪等级进行评估。但根据医学调研发现，即使体脂率相同的两个人，他们的脂肪肝风险等级也不相同。此外，“bmi”也不能十分准确地反映一个人的肥胖情况。也即是说，简单的通过bmi和体脂率难以准确的评估肝脏脂肪的等级。因此，如何使用户能够便捷且准确的获取到其自身的肝脏脂肪等级是目前亟需解决的技术问题。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供了一种生理参数测量方法、系统及电子设备，可以实现使用户能够便捷且准确的测量到用户自身的生理参数。
5.第一方面，本技术实施例提供了一种生理参数测量方法，该方法包括：确定待测人员的第一身体参数和第二身体参数，第一身体参数和第二身体参数由第一电子设备测得，第二身体参数基于第一电子设备所具有的至少8个电极测得；响应于待测人员的输入，确定第三身体参数；根据第一身体参数和第三身体参数，确定第四身体参数；根据第二身体参数，确定待测人员的第一身体形态；至少根据第一身体形态和第四身体参数，确定第一生理参数；显示第一生理参数。示例性的，第一身体参数可以为体重，第二身体参数可以为身体阻抗或者是计算身体阻抗所需的原始数据(如电压、电流等)，第三身体参数可以为身高，第四身体参数可以为身体质量指数bmi，第一生理参数可以为肝脏脂肪等级。在一个例子中，身体阻抗可以包括与双臂相关的阻抗，与双腿相关的阻抗，和与躯干相关的阻抗。示例性的，与双臂相关的阻抗可以包括双臂阻抗、左臂阻抗或右臂阻抗等，与双腿相关的阻抗可以包括双腿阻抗、左腿阻抗或右腿阻抗等，与躯干相关的阻抗可以包括躯干阻抗，或者包含躯干阻抗的其他阻抗等。
6.由此，通过第一电子设备测得的第一身体参数确定出待测人员的身体形态，以及将身体形态和通过第一电子设备测得的第一身体参数及基于用户输入的数据确定的第三身体参数相结合确定出待测人员的生理参数，从而实现了对待测人员的生理参数进行准确测量。
7.在一种可能的实现方式中，根据第二身体参数，确定待测人员的第一身体形态，具
体包括：根据第二身体参数，确定第五身体参数；若第五身体参数属于第一区间，根据第四身体参数，确定待测人员的第一身体形态；若第五身体参数属于第二区间，根据第六身体参数，确定待测人员的第一身体形态，其中，第六身体参数基于第二身体参数得到。示例性的，第五身体参数可以为腰臀比，第六身体参数可以为待测人员的双臂的肌肉量或者脂肪量等等。由此，在基于第二身体参数确定出第五身体参数后，可以基于第五身体参数所属的区间范围，选择适宜的身体参数确定待测人员的身体形态，提升确定身体形态的准确度。
8.在一种可能的实现方式中，根据第二身体参数，确定第五身体参数，具体包括：根据第二身体参数，确定第七身体参数，以及根据第七身体参数，确定第五身体参数。示例性的，第七身体参数可以为身体各节段的脂肪量，如左臂脂肪量，右臂脂肪量，躯干脂肪量，左腿脂肪量，或右腿脂肪量等等。由此，通过第二身体参数得到第五身体参数。
9.在一种可能的实现方式中，至少根据第一身体形态和第四身体参数，确定第一生理参数，具体包括：根据第一身体形态，查询预先确定的身体形态与检测模型的对应关系，确定出与第一身体形态对应的检测模型，其中，在对应关系中不同的身体形态对应有不同的检测模型；至少将第四身体参数输入至与第一身体形态对应的检测模型，确定第一生理参数。由此，基于待测人员的身体形态确定出与其身体形态适配的检测模型，进而利用该检测模型对待测人员的生理参数进行检测，从而实现对不同身体形态的用户使用不同的检测模型检测生理参数，提升了生理参数的准确性。
10.在一种可能的实现方式中，显示第一生理参数之后，方法还包括：响应于待测人员的第一操作，确定待测人员的第一照片和第二照片，第一照片为在待测人员做出第一预设动作时拍摄，第二照片为在待测人员做出第二预设动作时拍摄；根据第一照片和第二照片，确定待测人员的第八身体参数；至少根据第一身体形态，第四身体参数和第八身体参数，重新确定第一生理参数；显示第一生理参数。示例性的，第八身体参数可以为腰围。由此，以通过待测人员的照片确定出与待测人员的生理参数强相关的身体参数，并利用该身体参数对其生理参数进行精确测量，提升生理参数的检测精度。
11.在一种可能的实现方式中，至少根据第一身体形态，第四身体参数和第八身体参数，确定第二生理参数，具体包括：根据第一身体形态，查询预先确定的身体形态与检测模型的对应关系，确定出与第一身体形态对应的检测模型，其中，在第二对应关系中不同的身体形态对应有不同的检测模型；至少将第四身体参数和第八身体参数输入至与第一身体形态对应的检测模型，重新确定第一生理参数。由此，以提升生理参数检测的准确度。
12.在一种可能的实现方式中，至少将第四身体参数和第八身体参数输入至与第一身体形态对应的检测模型之前，还包括：根据第一照片和第二照片，确定待测人员的第九身体参数；根据第八身体参数和第九身体参数，确定待测人员的第二身体形态。示例性的，第九身体参数可以为臀围。由于照片上可以准确的呈现待测人员的身体形态，因此可以通过待测人员的照片准确的确定出待测人员的身体形态，提升身体形态检测的准确度。
13.在一种可能的实现方式中，方法还包括：若第二身体形态与第一身体形态不一致；根据第二身体形态，查询对应关系，确定出与第二身体形态对应的检测模型，以及选用与第二身体形态对应的检测模型重新确定第一生理参数。由此，以通过照片检测的待测人员的身体形态为准，并对待测人员的生理参数进行检测，提升了生理参数检测的准确度。
14.在一种可能的实现方式中，确定待测人员的第一照片和第二照片，具体包括：确定
当前获取到的目标照片上待测人员的动作与目标预设动作之间的动作差异度，以及确定动作差异度处于预设范围内；其中，目标照片为第一照片，目标预设动作为第一预设动作，或者，目标照片为第二照片，目标预设动作为第二预设动作。由此，以使得在待测人员做出预设动作时再利用采集到的照片进行检测，提升了生理参数检测的准确度。
15.在一种可能的实现方式中，方法还包括：显示待测人员的身体形态。由此，以使待测人员可以查看到其自身的身体形态。
16.在一种可能的实现方式中，第二身体参数由第一电子设备控制至少8个电极产生至少两种不同频率的电信号测得。由此通过不同频率的电信号测得第二身体参数，提升后续检测的精准度。
17.在一种可能的实现方式中，该方法由第一电子设备执行。由此以通过一个设备检测出待测人员的生理参数。
18.在一种可能的实现方式中，该方法由第二电子设备执行，其中，第二电子设备和第一电子设备之间通信连接；确定待测人员的第一身体参数和第二身体参数，具体包括：第二电子设备接收第一电子设备发送的第一身体参数和第二身体参数。由此，以通过多个电子设备结合检测出待测人员的生理参数。
19.第二方面，本技术实施例提供了一种生理参数测量系统，系统包括第一电子设备和第二电子设备，第一电子设备和第二电子设备之间通信连接，第一电子设备具有至少8个电极；
20.其中，第一电子设备用于确定待测人员的第一身体参数和第二身体参数，以及将第一身体参数和第二身体参数发送至第二电子设备，第二身体参数基于至少8个电极测得。
21.其中，第二电子设备用于响应于待测人员的输入，确定第三身体参数。第二电子设备还用于响应接收第一身体参数和第二身体参数，根据第一身体参数和第三身体参数，确定第四身体参数；第二电子设备还用于根据第二身体参数，确定待测人员的第一身体形态；第二电子设备还用于至少根据第一身体形态和第四身体参数，确定第一生理参数，以及显示第一生理参数。
22.在一种可能的实现方式中，第二电子设备还用于：根据第二身体参数，确定第五身体参数；若第五身体参数属于第一区间，根据第四身体参数，确定待测人员的第一身体形态；若第五身体参数属于第二区间，根据第六身体参数，确定待测人员的第一身体形态，其中，第六身体参数基于第二身体参数得到。
23.在一种可能的实现方式中，第二电子设备还用于：根据第二身体参数，确定第七身体参数，以及根据第七身体参数，确定第五身体参数。
24.在一种可能的实现方式中，第二电子设备还用于：根据第一身体形态，查询预先确定的身体形态与检测模型的对应关系，确定出与第一身体形态对应的检测模型，其中，在对应关系中不同的身体形态对应有不同的检测模型；至少将第四身体参数输入至与第一身体形态对应的检测模型，确定第一生理参数。
25.在一种可能的实现方式中，第二电子设备在显示第一生理参数之后，还用于：响应于待测人员的第一操作，确定待测人员的第一照片和第二照片，第一照片为在待测人员做出第一预设动作时拍摄，第二照片为在待测人员做出第二预设动作时拍摄；根据第一照片和第二照片，确定待测人员的第八身体参数；至少根据第一身体形态，第四身体参数和第八
身体参数，重新确定第一生理参数；显示第一生理参数。
26.在一种可能的实现方式中，第二电子设备还用于：根据第一身体形态，查询预先确定的身体形态与检测模型的对应关系，确定出与第一身体形态对应的检测模型，其中，在第二对应关系中不同的身体形态对应有不同的检测模型；至少将第四身体参数和第八身体参数输入至与第一身体形态对应的检测模型，确定第一生理参数。
27.在一种可能的实现方式中，第二电子设备在将第四身体参数和第八身体参数输入至与第一身体形态对应的检测模型之前，还用于：根据第一照片和第二照片，确定待测人员的第九身体参数；根据第八身体参数和第九身体参数，确定待测人员的第二身体形态。
28.在一种可能的实现方式中，第二电子设备还用于：若第二身体形态与第一身体形态不一致；根据第二身体形态，查询对应关系，确定出与第二身体形态对应的检测模型，以及选用检测模型确定第一生理参数。
29.在一种可能的实现方式中，第二电子设备还用于：确定当前获取到的目标照片上待测人员的动作与目标预设动作之间的动作差异度，以及确定动作差异度处于预设范围内；其中，目标照片为第一照片，目标预设动作为第一预设动作，或者，目标照片为第二照片，目标预设动作为第二预设动作。
30.在一种可能的实现方式中，第二电子设备还用于：显示待测人员的身体形态。
31.在一种可能的实现方式中，第一电子设备还用于：控制至少8个电极产生至少两种不同频率的电信号；分别确定基于各个频率的电信号测得的身体参数，得到第二身体参数。
32.第三方面，本技术实施例提供了一种生理参数测量装置，其特征在于，该装置包括：
33.确定模块，用于确定待测人员的第一身体参数和第二身体参数，第一身体参数和第二身体参数由第一电子设备测得，第二身体参数基于第一电子设备所具有的至少8个电极测得；
34.输入模块，用于响应于待测人员的输入，确定第三身体参数；
35.处理模块，用于根据第一身体参数和第三身体参数，确定第四身体参数；
36.处理模块，还用于根据第二身体参数，确定待测人员的第一身体形态；
37.处理模块，还用于至少根据第一身体形态和第四身体参数，确定第一生理参数；
38.显示模块，用于显示第一生理参数。
39.在一种可能的实现方式中，处理模块，还用于根据第二身体参数，确定第五身体参数；其中，若第五身体参数属于第一区间，则处理模块根据第四身体参数，确定待测人员的第一身体形态。若第五身体参数属于第二区间，处理模块则根据第六身体参数，确定待测人员的第一身体形态，其中，第六身体参数基于第二身体参数得到。
40.在一种可能的实现方式中，处理模块，还用于根据第二身体参数，确定第七身体参数，以及根据第七身体参数，确定第五身体参数。
41.在一种可能的实现方式中，处理模块，还用于根据第一身体形态，查询预先确定的身体形态与检测模型的对应关系，确定出与第一身体形态对应的检测模型，其中，在对应关系中不同的身体形态对应有不同的检测模型；至少将第四身体参数输入至与第一身体形态对应的检测模型，确定第一生理参数。
42.在一种可能的实现方式中，在显示模块显示第一生理参数之后，处理模块，还用于
响应于待测人员的第一操作，确定待测人员的第一照片和第二照片，第一照片为在待测人员做出第一预设动作时拍摄，第二照片为在待测人员做出第二预设动作时拍摄；根据第一照片和第二照片，确定待测人员的第八身体参数；至少根据第一身体形态，第四身体参数和第八身体参数，重新确定第一生理参数。
43.所述显示模块，还用于显示第一生理参数。
44.6.根据权利要求5的方法，其特征在于，处理模块，还用于根据第一身体形态，查询预先确定的身体形态与检测模型的对应关系，确定出与第一身体形态对应的检测模型，其中，在第二对应关系中不同的身体形态对应有不同的检测模型；至少将第四身体参数和第八身体参数输入至与第一身体形态对应的检测模型，重新确定第一生理参数。
45.在一种可能的实现方式中，处理模块，还用于根据第一照片和第二照片，确定待测人员的第九身体参数；根据第八身体参数和第九身体参数，确定待测人员的第二身体形态。
46.在一种可能的实现方式中，处理模块在第二身体形态与第一身体形态不一致时则根据第二身体形态，查询对应关系，确定出与第二身体形态对应的检测模型，以及选用与第二身体形态对应的检测模型重新确定第一生理参数。
47.在一种可能的实现方式中，处理模块，还用于确定当前获取到的目标照片上待测人员的动作与目标预设动作之间的动作差异度，以及确定动作差异度处于预设范围内。
48.其中，目标照片为第一照片，目标预设动作为第一预设动作，或者，目标照片为第二照片，目标预设动作为第二预设动作。
49.在一种可能的实现方式中，显示模块，还用于显示待测人员的身体形态。
50.在一种可能的实现方式中，第二身体参数由第一电子设备控制至少8个电极产生至少两种不同频率的电信号测得。
51.在一种可能的实现方式中，该装置部署于第一电子设备上。
52.在一种可能的实现方式中，该装置部署于第二电子设备上，其中，第二电子设备和第一电子设备之间通信连接。其中，第二电子设备可以从第一电子设备处接收第一电子设备发送的第一身体参数和第二身体参数。
53.第四方面，本技术实施例提供了一种电子设备，包括：至少一个存储器，用于存储程序；至少一个处理器，用于执行存储器存储的程序，当存储器存储的程序被执行时，处理器用于执行第一方面中提供的方法。
54.第五方面，本技术实施例提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质中存储有指令，当指令在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面中提供的方法。
55.第六方面，本技术实施例提供了一种包含指令的计算机程序产品，当指令在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面中提供的方法。
附图说明
56.图1a是本技术实施例提供的一种肝脏脂肪等级检测系统的系统架构示意图；
57.图1b是本技术实施例提供的另一种肝脏脂肪等级检测系统的系统架构示意图；
58.图2是本技术实施例提供的一种体脂秤的硬件结构示意图；
59.图3是本技术实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图；
60.图4是本技术实施例提供的一种待测人员使用体脂秤的场景示意图；
61.图5是本技术实施例提供的一种待测人员身体各节段对应的电阻的示意图；
62.图6是本技术实施例提供的一种电子设备的显示界面示意图；
63.图7是本技术实施例提供的一种电子设备的显示界面示意图；
64.图8是本技术实施例提供的一种电子设备的显示界面示意图；
65.图9a是本技术实施例提供的一种电子设备的显示界面示意图；
66.图9b是本技术实施例提供的一种电子设备的显示界面示意图；
67.图10a是本技术实施例提供的一种手机的显示界面示意图；
68.图10b是本技术实施例提供的一种手机的显示界面示意图；
69.图10c是本技术实施例提供的一种手机的显示界面示意图；
70.图10d是本技术实施例提供的一种手机的显示界面示意图；
71.图10e是本技术实施例提供的一种手机的显示界面示意图；
72.图10f是本技术实施例提供的一种手机的显示界面示意图；
73.图11a是本技术实施例提供的一种大屏的显示界面示意图；
74.图11b是本技术实施例提供的一种大屏的显示界面示意图；
75.图11c是本技术实施例提供的一种大屏的显示界面示意图；
76.图11d是本技术实施例提供的一种大屏的显示界面示意图；
77.图11e是本技术实施例提供的一种大屏的显示界面示意图；
78.图11f是本技术实施例提供的一种大屏的显示界面示意图；
79.图11g是本技术实施例提供的一种大屏的显示界面示意图；
80.图12是本技术实施例提供的一种生理参数测量方法的流程示意图；
81.图13是本技术实施例提供的一种对待测人员的第一生理参数进行精准测量的步骤示意图；
82.图14是本技术实施例中提供的一种生理参数测量系统的架构示意图。
具体实施方式
83.为了使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图，对本技术实施例中的技术方案进行描述。
84.在本技术实施例的描述中，“示例性的”、“例如”或者“举例来说”等词用于表示作例子、例证或说明。本技术实施例中被描述为“示例性的”、“例如”或者“举例来说”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”、“例如”或者“举例来说”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
85.在本技术实施例的描述中，术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，单独存在b，同时存在a和b 这三种情况。另外，除非另有说明，术语“多个”的含义是指两个或两个以上。例如，多个系统是指两个或两个以上的系统，多个电子设备是指两个或两个以上的电子设备。
86.此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
87.图1a是本技术实施例提供的一种肝脏脂肪等级检测系统的系统架构示意图。如图1a所示，该系统中包括：体脂秤11和手机12。体脂秤11和手机12之间可以通过蓝牙建立连接。
88.体脂秤11可以检测待测人员的体重和身体阻抗；其中，身体阻抗可以包括双臂阻抗，双腿阻抗和躯干阻抗。在一个例子中，体脂秤11在获取到待测人员的体重和身体阻抗后，可以通过蓝牙将体重和身体阻抗发送至手机12。此外，若在体脂秤11测得体重和身体阻抗时，体脂秤11和手机12未建立连接，则后续在体脂秤11和手机12建立连接后，体脂秤11和手机12之间可以同步数据，即体脂秤11将其测得的数据发送至手机12。此外，体脂秤11也可以将其检测到的计算身体阻抗所需的基本数据发送至手机12，之后，手机12可以由这些基本数据计算得到身体阻抗。
89.手机12可以基于体脂秤11检测到的体重和身体阻抗，确定出待测人员的身体参数。示例性的，身体参数可以包括：身体质量指数bmi，体脂率，内脏脂肪等级，身体各节段脂肪量，腰臀比，或，身体形态等等。示例性的，身体形态可以包括：苹果型，梨型，辣椒型，沙漏型，或，倒三角型等等。接着，手机12还可以基于待测人员的身体形态，确定出与该身体形态对应的等级确定模型。之后，手机12可以将待测人员的身体参数，输入至该等级确定模型，得到待测人员的肝脏脂肪等级。最后，手机12可以将确定出的肝脏脂肪等级呈现给待测人员。
90.本方案中，在确定肝脏脂肪等级的过程中，可以针对不同身体形态的用户，采用不同的等级确定模型计算用户的肝脏脂肪等级，从而实现了针对不同的人群采用不同的处理方式，提升了肝脏脂肪等级评测的准确性，避免了所有人均采用一种肝脏脂肪等级评测方式的情况出现。
91.可以理解的是，本方案中，手机12所实现的部分或全部功能也可以由体脂秤11或者由除体脂秤11之外的其他电子设备实现，在此不作限定。示例性的，体脂率也可以由体脂秤 11计算得到；也即是说，体脂秤11不但可以把测量的数据传输给手机12，还可以在计算获得一些数据之后，将计算后的数据传输给手机12。示例性的，如图1b所示，该系统中还可以包括智慧屏13。示例性的，体脂秤11和手机12之间可以通过蓝牙建立连接，手机12和智慧屏13之间也可以通过无线网络建立连接。其中，该智慧屏13可以实现手机12所实现的部分功能，例如，将手机12确定出的肝脏脂肪等级呈现给待测人员等。举例来说，手机12 在基于体脂秤11发送的待测人员的身体阻抗和体重，确定出待测人员的肝脏脂肪等级后，可以通过投屏的方式将确定出的肝脏脂肪等级投屏到智慧屏13；之后，智慧屏13可以将肝脏脂肪等级呈现给待测人员。
92.可以理解的是，本方案中，体脂秤11也可以替换为其他的电子设备，该电子设备可以实现体脂秤11在本方案中所实现的功能即可，在此不作限定。示例性的，替换体脂秤11的电子设备可以至少具有检测待测人员的身体阻抗和体重的功能。手机12也可以替换为其他的电子设备，该电子设备可以实现手机12在本方案中所实现的功能即可，在此不作限定。示例性的，替换手机12的电子设备可以为平板电脑、可穿戴设备、智能电视、智慧屏等。智慧屏 13也可以替换为其他的电子设备，该电子设备可以实现智慧屏13在本方案中所实现的功能即可，在此不作限定。示例性的，替换智慧屏13的电子设备可以为平板电脑、可穿戴设备、智能电视等。
signal processor， dsp)、基带处理器、和/或神经网络处理器(neural－network processing unit，npu)等中的一项或多项。其中，不同的处理单元可以是独立的器件，也可以集成在一个或多个处理器中。在一个例子中，该处理器301可以实现本方案中提供的肝脏脂肪等级检测方法。示例性的，处理器301可以基于体脂秤检测到的体重和身体阻抗，确定出待测人员的身体参数；处理器 301也可以基于待测人员的身体形态，确定出与该身体形态对应的等级确定模型；处理器301 还可以将待测人员的身体参数，输入至该等级确定模型，得到待测人员的肝脏脂肪等级，等等。
103.存储器302是电子设备的记忆设备，用于存放程序和数据，例如存放电子设备自身的位置和电子设备接收到的其他电子设备的位置等。可以理解的是，此次的存储器302可以是高速ram存储器，也可以是非易失性存储器(non－volatile memory)；可选地，存储器302还可以是至少一个位于远离前述处理器301的存储装置。存储器302可以提供存储空间，该存储空间可以存储电子设备的操作系统和可执行程序代码，可包括但不限于：windows系统(一种操作系统)，linux系统(一种操作系统)，鸿蒙系统(一种操作系统)等等，在此不做限定。示例性的，存储器302中可以存储有用于确定肝脏脂肪等级的等级确定模型。
104.通信模块303可以为电子设备提供短距离通信或长距离通信，以实现该电子设备与其他电子设备(如体脂秤等)之间的信息交互。示例性的，通信模块303可以为蓝牙(bluetooth)，紫蜂(zigbee)、无线保真技术(wireless fidelity，wifi)、蜂窝移动通信(cellular mobilecommunication)等等。
105.可选地，电子设备300中还可以包括显示屏304。示例性的，显示屏304可以显示待测人员的肝脏脂肪等级，身体参数等。
106.可选地，电子设备300中还可以包括摄像头305。摄像头305可以用于捕获静态图像或视频，例如，采集待测人员的图像等。
107.可以理解的是，本方案图3示意的结构并不构成对电子设备的具体限定。在本方案另一些实施例中，电子设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件，软件或软件和硬件的组合实现。
108.以上即是对本方案中涉及的肝脏脂肪等级检测系统，及该系统中涉及的电子设备的硬件结构的介绍。接下来基于上述描述的内容，对本方案提供的肝脏脂肪等级检测方案进行详细介绍。
109.(1)确定待测人员的体重和身体阻抗
110.本方案中，可以通过图2中所示的体脂秤200确定待测人员的体重和身体阻抗。如图4 所示，待测人员a可以站立在体脂秤200的秤本体21上，并手持体脂秤200的手柄22。其中，待测人员a的左脚可以与秤本体21上的两个电极211接触，待测人员a的右脚也可以与秤本体21上的两个电极211接触；待测人员a的左手可以与手柄22上的两个电极(图中未示出)接触，待测人员a的右手也可以与手柄22上的两个电极(图中未示出)接触。在待测人员a启动检测后，体脂秤200上的各个电极可以产生特定频率的电信号测量待测人员a的身体阻抗。本方案中，身体阻抗可以包括：左臂阻抗，右臂阻抗，左腿阻抗，右腿阻抗，躯干阻抗等；其中，身体上不同区域的阻抗可以同时获取，也可以分时获取，具体可根据实际情况而定，在此不做限定。
111.在一个例子中，继续参阅图4，体脂秤200在测量待测人员a的身体阻抗时，可以先导通其手柄22上左侧和右侧的电极，然后再根据通电电流和通电电压测得双臂阻抗r1。接着，体脂秤200可以停止导通其手柄22上的电极，并导通其本体21上的电极，然后再根据通电电流和通电电压测得双腿阻抗r2。接着，体脂秤200可以停止导通其本体21上左侧和右侧的电极，并导通其手柄22的左侧的电极和其本体21上右侧的电极，然后再根据通电电流和通电电压测得左斜半身阻抗r3。接着，体脂秤200可以停止导通导通其手柄22的左侧的电极和其本体21上右侧的电极，并导通其手柄22的右侧的电极和其本体21上左侧的电极，然后再根据通电电流和通电电压测得右斜半身阻抗r4。接着，体脂秤200可以停止导通其手柄 22的右侧的电极和其本体21上左侧的电极，并导通其手柄22的左侧的电极和其本体21上左侧的电极，然后再根据通电电流和通电电压测得左半身阻抗r5。接着，体脂秤200可以停止导通其手柄22的左侧的电极和其本体21上左侧的电极，并导通其手柄22的右侧的电极和其本体21上右侧的电极，然后再根据通电电流和通电电压测得右半身阻抗r6。最后，体脂秤200可以基于测得的双臂阻抗r1，双腿阻抗r2，左斜半身阻抗r3，右斜半身阻抗r4，左半身阻抗r5和右半身阻抗r6，确定出待测人员a的左臂阻抗，右臂阻抗，左腿阻抗，右腿阻抗，躯干阻抗。需说明的是，本方案中，各个电极的通电顺序仅是示例性说明，具体可根据实际情况而定，在此并不做限定。
112.示例性的，如图5所示，在测量身体阻抗时，可以将待测人员a的左臂31等效于一个电阻(即电阻311)，将待测人员a的右臂32等效于一个电阻(即电阻321)，将待测人员a的躯干33等效于一个电阻(即电阻331)，将待测人员a的左腿34等效于一个电阻(即电阻341)，将待测人员a的右腿35等效于一个电阻(即电阻351)。继续参阅图5，本方案中，双臂阻抗可以为电阻311与电阻321的电阻值之和，即双臂阻抗可以为左臂阻抗和右臂阻抗之和；双腿阻抗可以为电阻341和电阻351的电阻值之和，即双腿阻抗可以为左腿阻抗和右腿阻抗之和；躯干阻抗可以为电阻341的电阻值。进一步地，体脂秤200测得的双臂阻抗r1，双腿阻抗r2，左斜半身阻抗r3，右斜半身阻抗r4，左半身阻抗r5和右半身阻抗r6后，可以得到以下数据：
113.r1＝r311+r321；
114.r2＝r341+r351；
115.r3＝r311+r331+r351；
116.r4＝r321+r331+r341；
117.r5＝r311+r331+r341；
118.r6＝r321+r331+r351；
119.进一步地，通过数学运算，即可以得到待测人员a左臂，右臂，左腿，右腿和躯干的阻抗。其中，r311＝(r1+r5－r4)/2，r321＝(r1+r6－r3)/2，r331＝(r3+r4－r1－r2)/2， r341＝(r2+r5－r3)/2，r351＝(r2+r6－r4)/2，r311可以为左臂阻抗，r321可以为右臂阻抗，r331 可以为躯干阻抗，r341可以为左腿阻抗，r351可以为右腿阻抗。
120.此外，在待测人员a站立在体脂秤200上时，若体脂秤200处于开启状态，体脂秤200 则可以利用其内的压力传感器测量出待测人员a的体重。
121.在一个例子中，在测量待测人员a的身体阻抗时，可以控制体脂秤200上的电极产生多种频率的电信号测量待测人员的身体阻抗，由此得到流经身体中细胞内液时的阻抗和未流经身体中细胞内液的阻抗，进而从多个维度测量待测人员的身体阻抗，提升检测准确
度。示例性的，体脂秤200上的电极产生的电信号的频率可以为50千赫兹(khz)和250千赫兹(khz)。其中，不同频率的电信号产生的先后顺序可以不同，在此不做限定；如先产生50khz的电信号，再产生250khz的电信号，或者先产生250khz的电信号，再产生50khz的电信号。其中，由于50khz的电信号的频率较低，因此使用该频率的电信号测量时，该电信号难以穿透细胞内液，即此时测得的身体阻抗是电信号未流经身体内细胞内液时的阻抗；由于250khz的电信号的频率较高，因此使用该频率的电信号测量时，该电信号可以穿透细胞内液，即此时测得的身体阻抗是电信号流经身体内细胞内液时的阻抗。
122.(2)确定待测人员的肝脏脂肪等级
123.本方案中，在利用体脂秤确定出待测人员的体重和身体阻抗后，即可以基于待测人员的体重和身体阻抗，确定待测人员的肝脏脂肪等级。
124.在一个例子中，利用图2中所示的体脂秤200确定出待测人员a的体重和身体阻抗后，该体脂秤200可以将待测人员a的体重和身体阻抗传输至图3中所示的电子设备300中，以通过电子设备300确定待测人员a的肝脏脂肪等级。此外，对于待测人员a的身体阻抗也可以由手机基于体脂秤200测得的初始数据计算得到；其中，体脂秤200可以将其测得的双臂阻抗r1，双腿阻抗r2，左斜半身阻抗r3，右斜半身阻抗r4，左半身阻抗r5，和右半身阻抗 r5，发送至电子设备300；之后，再由电子设备300计算得到左臂阻抗，右臂阻抗，左腿阻抗，右腿阻抗，和躯干阻抗等身体阻抗。
125.其中，电子设备300在确定待测人员a的肝脏脂肪等级之前，可以先确定待测人员a的身高等基本参数。示例性的，电子设备300上可以安装有与肝脏脂肪等级相关的应用程序(如华为运动健康等)，其中，如图6所示，待测人员a可以在该与肝脏脂肪等级相关的应用程序上输入身高等基本参数，在其输入完毕后，其可以选在区域51处的“确定”按键，即可以将其身高等基本参数录入到与肝脏脂肪等级相关的应用程序中。
126.电子设备300在获知到待测人员a的身高等基本参数后，即可以结合待测人员的体重和身体阻抗，确定待测人员a的身体参数，如：身体质量指数bmi，体脂率bfr，躯干内的内脏脂肪量，身体各节段脂肪量，腰臀比，或，身体形态等等。示例性的，躯干内的内脏脂肪量可以理解为躯干内大部分内脏的脂肪含量，或者躯干内全部内脏的脂肪含量。
127.本方案中，身体质量指数bmi＝w/h2，其中，w为体重，h为身高。
128.体脂率可以通过以下公式计算。该公式(以下简称“公式一”)为：
129.bfr＝α1z1
50
+α2z1
250
+α3z2
50
+α4z2
250
+α5z3
50
+α6z3
250
+α7w
t
+α8h
t
+α9130.其中，bfr为体脂率；α1,
…
,α9为预先设定的系数，可以由实验获取；z1
50
为50khz的双腿阻抗；z1
250
为250khz的双腿阻抗；z2
50
为50khz的双臂阻抗；z2
250
为250khz的双臂阻抗；z3
50
为50khz的躯干阻抗；z3
250
为250khz的躯干阻抗；w
t
为体重；h
t
为身高。在一个例子中，当体脂秤测量出体脂率后，体脂秤也可以将体脂率发送至电子设备300，由此电子设备300即可以直接获取到体脂率。可以理解的是，公式一中的z
50
和z
250
也可以替换为其他频率的阻抗，在此不做限定。
131.躯干内的内脏脂肪量可以通过以下公式计算。该公式(以下简称“公式二”)为：
132.x＝β1z1
50
+β2z1
250
+β3z2
50
+β4z2
250
+β5z3
50
+β6z3
250
+β7w
t
+β8h
t
+β9133.其中，x为躯干内的内脏脂肪量；β1,
…
,β9为预先设定的系数，可以由实验获取；z1
50
为 50khz的双腿阻抗；z1
250
为250khz的双腿阻抗；z2
50
为50khz的双臂阻抗；z2
250
为
250khz 的双臂阻抗；z3
50
为50khz的躯干阻抗；z3
250
为250khz的躯干阻抗；w
t
为体重；h
t
为身高。可以理解的是，公式二中的z
50
和z
250
也可以替换为其他频率的阻抗，在此不做限定。
134.身体各节段脂肪量可以通过以下公式计算。该公式(以下简称“公式三”)为：
135.p＝δ1z
50
+δ2z
250
+δ3w
t
+δ4h
t
+δ5136.其中，p为身体节段脂肪量，其可以是左臂脂肪量，右臂脂肪量，左腿脂肪量，右腿脂肪量，或躯干脂肪量；δ1,
…
,δ5为预先设定的系数，可以由实验获取；z
50
为50khz的阻抗； z
250
为250khz的阻抗；w
t
为体重；h
t
为身高。可以理解的是，p为左臂脂肪量时，z
50
为50khz 的左臂阻抗；z
250
为250khz的左臂阻抗；p为右臂脂肪量时，z
50
为50khz的右臂阻抗；z
250
为 250khz的右臂阻抗；p为左腿脂肪量时，z
50
为50khz的左腿阻抗；z
250
为250khz的左腿阻抗；p为右腿脂肪量时，z
50
为50khz的右腿阻抗；p为躯干脂肪量时，z
50
为50khz的躯干阻抗；z
250
为250khz的躯干阻抗。其中，在确定不同身体节段的脂肪量时，公式三中的参数δ可以部分相同，也可以全部相同，亦可以全部不同，具体可根据实际情况而定，在此不做限定可以理解的是，公式三中的z
50
和z
250
也可以替换为其他频率的阻抗，在此不做限定。
137.腰臀比可以通过以下公式计算。该公式(以下简称“公式四”)为：
138.y＝γ1l1+γ2l2+γ3l3+γ4l4+γ5l5+γ6l6+γ7l7+γ8l8+γ9l9+γ
10
l10+γ
11
139.其中，y为腰臀比；γ1，
…
，γ
11
为预先设定的系数，可以由实验获取；l1为左臂肌肉量； l2为左臂脂肪量；l3为右臂肌肉量；l4为右臂脂肪量；l5为左腿肌肉量；l6为左腿脂肪量； l7为右腿肌肉量；l8为右腿脂肪量；l9为躯干肌肉量；l10为躯干脂肪量。在一个例子中，公式四中的“左臂肌肉量l1”，“右臂肌肉量l3”，“左腿肌肉量l5”，“右腿肌肉量l7”和“躯干肌肉量l9”可以适应性选取，在此不作限定。
140.本方案中，身体各节段肌肉量可以通过以下公式计算。该公式(以下简称“公式五”)为：
141.m＝θ1z
50
+θ2z
250
+θ3w
t
+θ4h
t
+θ5142.其中，m为身体各节段肌肉量，其可以是左臂肌肉量，右臂肌肉量，左腿肌肉量，右腿肌肉量，或躯干脂肪量；θ1，
…
，θ5为预先设定的系数，可以由实验获取；z
50
为50khz的阻抗；z
250
为 250khz的阻抗；w
t
为体重；h
t
为身高。可以理解的是，m为左腿肌肉量时，z
50
为50khz的左腿阻抗；z
250
为250khz的左腿阻抗；m为右腿肌肉量时，z
50
为50khz的右腿阻抗；z
250
为250khz 的右腿阻抗；m为左腿肌肉量时，z
50
为50khz的左腿阻抗；z
250
为250khz的左腿阻抗；m为右腿肌肉量时，z
50
为50khz的右腿阻抗；m为躯干肌肉量时，z
50
为50khz的躯干阻抗；z
250
为 250khz的躯干阻抗。其中，在确定不同身体节段的肌肉量时，公式五中的参数θ可以部分相同，也可以全部相同，亦可以全部不同，具体可根据实际情况而定，在此不做限定可以理解的是，公式五中的z
50
和z
250
也可以替换为其他频率的阻抗，在此不做限定。
143.本方案中，在确定出腰臀比后，可以基于腰臀比，确定出当前确定身体形态所需的身体参数，然后再由该身体参数，确定身体形态。在一个例子中，可以基于腰臀比所属的区间，确定所需的身体参数。示例性的，当腰臀比处于预设区间a1(如a1∈(0.78，0.85))时，可以选用bmi确定身体形态，此时，当bmi小于预设阈值b1(如b1＝21)时，身体形态为辣椒型，当bmi大于或等于预设阈值b1时，身体形态为匀称型；当腰臀比处于预设区间a2(如 a2∈(0，0.78])时，可以选用双臂的肌肉量确定身体形态，此时，当双臂的肌肉量占身体肌肉总量的比值大于或等于预设阈值b2(如b2＝0.0981)时，可以确定身体形态为沙漏型，当双臂
的肌肉量占身体肌肉总量的比值小于预设阈值b2时，可以确定身体形态为梨型。
144.可以理解的是，为了提升身体形态确定的准确度，在确定身体形态时，可以将腰臀比与多个其他的身体参数相结合；例如，可以使用腰臀比、身体各节段的脂肪量和肌肉量、bmi、躯干内的内脏脂肪量等等。其中，可以将用于确定身体形态的参数输入至机器学习分类模型，以得到身体形态。
145.进一步地，在确定出待测人员a的身体形态后，电子设备300可以基于该身体形态从预先设定的身体形态与用于确定肝脏脂肪等级的等级确定模型之间的对应关系中，确定出待测人员a的身体形态对应的等级确定模型。可以理解的是，本方案中，用于确定肝脏脂肪等级的等级确定模型可以可以使用高斯过程模型、神经网络模型、支持向量机等进行训练得到；此外，等级确定模型也可以为偏差型函数模型，比例型函数模型，混杂型函数模型，或者其他的数学函数模型。示例性的，预先设定的身体形态与用于确定肝脏脂肪等级的等级确定模型之间的对应关系可以如表一所示，当确定出身体形态为“苹果型”时，由表一中可以看出，此时应该选用的等级确定模型为“模型二”。
146.表一
147.身体形态等级确定模型梨型模型一苹果型模型二沙漏型模型三辣椒型模型四
148.进一步地，电子设备300确定出等级确定模型后，可以将待测人员a的bmi，体脂率，腰臀比等身体参数输入至该等级确定模型中，经等级确定模型进行处理后即可以得到待测人员a的肝脏脂肪等级。可以理解的是，输入至等级确定模型中的参数也可以包括其他的身体参数，例如躯干内的内脏脂肪量，身体各节段脂肪量，身体形态等等，由此以提升检测的准确度。
149.接着，电子设备300即可以基于肝脏脂肪等级与肝脏风险系数之间的对应关系，确定出待测人员a的肝脏风险等级。示例性的，预先设定的肝脏脂肪等级与肝脏风险等级之间的对应关系可以如表二所示，当确定出肝脏脂肪等级为“5”时，由表二中可以看出，此时的肝脏风险等级为“疑似风险”。
150.表二
151.肝脏脂肪等级肝脏风险等级0～4正常4～7疑似风险7～10中高风险
152.其中，为便于待测人员a能够及时获知到其自身的肝脏脂肪等级，本方案中，电子设备 300可以将其检测到的待测人员a的肝脏脂肪等级呈现给待测人员a。示例性的，如图7所示，在电子设备300上可以显示出待测人员a的肝脏脂肪等级为7.8，且筛查结果为中高风险。此外，继续参阅图7，电子设备300还可以显示待测人员a的其他的参数，如显示身高，身体形态(图中未示出)等等；以及显示运动建议等等。
153.由此，本方案中，在确定肝脏脂肪等级的过程中，可以针对不同身体形态的用户，
采用不同的等级确定模型计算用户的肝脏脂肪等级，从而实现了针对不同的人群采用不同的处理方式，提升了肝脏脂肪等级评测的准确性，避免了所有人均采用一种肝脏脂肪等级评测方式的情况出现。
154.以上即是对本方案中肝脏脂肪等级检测方案的介绍。在得到肝脏脂肪等级后，用户若想要更加精确的结果，本方案中还可以在检测过程中增加用户的形体特征参数；其中，形体特征参数包括胸围，腰围，臀围等等。可以理解的是，该形体特征参数为与肝脏中脂肪含量强相关的参数，由此以提升肝脏脂肪等级检测的精准度。在一个例子中，此时本方案中的肝脏脂肪等级检测系统可以为图1a中所示的系统，其中，手机12可以采集待测人员的照片，以确定出待测人员的形体特征参数。此外，此时本方案中的肝脏脂肪等级检测系统可以为图1b 中所示的系统，其中，智慧屏13上可以配置有摄像头；在待测人员从手机12上确定精确测量肝脏脂肪等级后，手机12可以向智慧屏13发送采集待测人员的照片的指令，以通过智慧屏13上的摄像头采集待测人员的照片；之后，智慧屏13再将待测人员的照片发送至手机12，以通过手机12确定出待测人员的形体特征参数，并得到更为精准的肝脏脂肪等级。详见下文描述。
155.下面分场景对增加用户的形体特征参数的方案进行详细介绍。
156.场景一
157.在该场景下电子设备300为手机，该场景可以理解为是在图1a所示的系统下的应用场景。其中，在手机上可以安装有与肝脏脂肪等级相关的应用程序(如华为运动健康等)。继续参阅图7，此时待测人员a可以选择区域61处的“下一页”按键。然后，电子设备300上可以显示如图8所示的界面，以提示待测人员a“需打开手机照相”，并由待测人员a选择是否更精准测量肝脏脂肪。若待测人员a选择区域71处的“取消”按键，则停止精准测量肝脏脂肪，如返回到图7所示的界面。若待测人员a选择区域72处的“确定”按键，则进行精准测量肝脏脂肪流程。此外，待测人员a除了选择图7中区域61以显示出图8所示的界面外，待测人员a还可以通过在图7中所示的界面上滑动，如从电子设备300的屏幕的左侧向右侧滑动，从电子设备300的右侧向左侧滑动，从电子设备300的上侧向下侧滑动，或者，从电子设备300的下侧向上侧滑动等等，以显示出图8所示的界面。可以理解的是，本方案中，图7中区域61显示的“下一页”也可以替换为其他的内容，例如，如图9所示，可以将图7中区域 61中的“下一页”替换为图9a中区域62中的内容，以让待测人员a选择“确定”按键，其中，当待测人员a选择“确定”按键后，则进入到图8所示的界面。此外，如图9b所示，可以将图7中区域61中的“下一页”替换为图9b中区域63中的内容，以让待测人员a选择“是”或“否”，其中，当待测人员a选择“是”后，则进入到图8所示的界面。在一个例子中，图9b中区域63的内容可以以弹出窗口的形式出现，其中，待测人员a选择“是”后，则进入到图8所示的界面，当待测人员a选择“否”后，则可以关闭该弹出窗口，即不再显示区域 63中的内容。示例性的，该弹出窗口可以在检测出肝脏脂肪等级一段时间(如3秒钟等)后弹出。
158.由于拍照时需要在特定的高度拍摄用户的全身图像，因此，当电子设备300为手机时，需要将手机固定于特定的位置处。如图10a所示，待测人员a在图8中所示的手机上选择区域72处的“确定”按键后，手机上可以显示拍照前的建议信息，该建议信息可以为“1.请将手机放在固定位置，并确保手机可以拍到清晰的全身照片。2.请穿紧身衣，露出腰腹部，双手下垂且不要贴在腿上”，由此以提示做出适宜的拍照动作，提升测量的准确度。进一步地，
当待测人员a准备好后，可以选取图10a中区域1001处的“确定”按键，并进入拍照流程。可以理解的是，本方案中，待测人员a在手机上选择按键时，可以点击选择，也可以语音选择，亦可以通过手势选择，具体可根据实际情况而定，在此不做限定。
159.接着，进入拍照流程后，如图10b所示，手机可以先拍摄待测人员a的正面照片。手机在拍摄到待测人员a的正面照片后，可以检测该照片是否符合要求，如果符合则进入下一流程，如果不符合，则重新拍摄正面照片。示例性的，在拍摄到待测人员a的正面照片后，可以基于模版匹配的人体骨骼关键点检测算法(pictorial structure)和基于目标检测的人体骨骼关键点检测算法，如级联特征网络(cascaded feature network，cfn)，区域多人姿态预测(regional multi－person pose estimation，rmpe)，级联金字塔网络(cascaded pyramidnetwork，cpn)等算法，从拍摄到的图像选取人体骨骼节点，并构建肢体向量；之后，再将预先设定的标准肢体向量与得到的肢体向量进行对比，得到两者的动作差异度；接着，根据该动作差异度确定得到的图像是否符合要求。例如，当动作差异度处于预设范围内时，则确定符合要求；当动作差异度未处于预设范围内时，则确定不符合要求。可以理解的是，图10b 中的人物图像仅是示意的手机当前采集到的待测人员a的正面图像。
160.当手机检测到拍到的图像符合要求后，手机即可以拍摄待测人员a的侧面照片，即显示如图10c所示的界面，以拍摄到待测人员a的侧面照片。手机在拍摄到待测人员a的侧面照片后，可以检测该照片是否符合要求；其中，检测方法可参见检测正面照片的方式，在此就不再一一赘述。如果符合则进入下一流程，如果不符合，则可以重新拍摄侧面照片。可以理解的是，图10c中的人物图像仅是示意的手机当前采集到的待测人员a的侧面图像。
161.当手机检测到拍摄的正面照片和侧面照片均符合要求后。手机可以基于神经网络(如unet 网络等)对拍摄到的正面照片和侧面照片进行图像分割，提取出人体画像。之后，手机再根据骨骼节点和轮廓节点确定对应的人体节点位置，如腋窝，腹股沟，肚脐，大腿根部等等。示例性的，可以采用上文描述的人体骨骼关键点检测算法确定对应的人体节点位置。接着，手机可以在人体节点位置结合由人体画像和身高确定出的待测人员a的身体比例，确定出胸宽，胸厚，腰宽，腰厚，臀宽，臀厚等的特征信息。接着，手机基于确定出的特征信息，即可以推测出胸围，腰围，臀围等形体特征参数。示例性的，以腰围为例，由于腰围是一个类椭圆形，因此，得到腰宽和腰厚后，即可以基于数学运算推测得到腰围。进一步地，在得到形体特征参数后，也可以基于形体特征参数中的腰围和臀围，计算得到腰臀比。可以理解的是，在拍照前测得的腰臀比为根据经验设定的公式计算得到，此时计算的腰臀比精确到较差；而在拍照后测得的腰臀比是根据待测人员的身体的特征信息计算得到，其能够真实的反映出待测人员的身体情况，即此时计算得到的腰臀比精确度较高。
162.进一步地，手机可以将待测人员a的腰围等形体特征参数，bmi，体脂率，腰臀比等身体参数输入至上述确定出的等级确定模型中，经等级确定模型进行处理后即可以得到待测人员 a的肝脏脂肪等级。其中，此时输入至等级确定模型中的腰臀比可以是由待测人员的照片推测出的腰臀比，也可以是由拍照前计算得到的腰臀比；但为了提升检测的准确度，最好是选用由待测人员的照片推测出的腰臀比。在一个例子中，在利用正面照片和侧面照片，确定出待测人员的腰臀比后，可以将该腰臀比与基于身体阻抗确定出的腰臀比进行对比，若在确定身体形态所需的参数时两者所属的区间一致，则可以继续使用拍照前确定出的等级确定模型；若在确定身体形态所需的参数时两者所属的区间不一致，则可以使用基
于照片确定的腰臀比重新确定待测人员a的身体形态，并重新确定等级确定模型，以及使用重新确定的等级确定模型计算待测人员a的肝脏脂肪等级。在一个例子中，在重新确定待测人员a的身体形态后，也可以利用该重新确定的身体形态替换拍照前确定出的身体形态，并呈现给待测人员a。
163.本方案中，在手机拍摄到正面照片和侧面照片后且在得到待测人员a的肝脏脂肪等级之前，即在计算待测人员a的肝脏脂肪等级的过程中，手机可以显示如图10d所显示的界面，以使待测人员获知到处理进度。可以理解的是，输入至等级确定模型中的参数也可以包括其他的参数，例如躯干内的内脏脂肪量，身体各节段脂肪量，身体形态，胸围，臀围等等，由此以提升检测的准确度。
164.在手机计算出待测人员a的肝脏脂肪等级后，可以如图10e所示，在手机上处显示“肝脏脂肪等级”。此外，为了使待测人员a能够获知到其自身的形体特征参数(即身体尺寸信息)，手机上还可以显示如图10f所示的界面，以使待测人员a能够直观的了解到其自身的胸围，腰围，臀围，腰臀比等参数。可以理解的是，图10e和10f所示的界面的显示顺序可视情况而定，在此不作限定。
165.场景二
166.在该场景下电子设备300为处于固定位置的大屏，如智慧屏，其中，在该大屏上配置有图像采集装置(如摄像头等)，以采集待测人员的图像；此外，在大屏上可以安装有与肝脏脂肪等级相关的应用程序(如华为运动健康等)。该场景相当于是将图1a中的手机12替换为了大屏，在该场景下是大屏与体脂秤之间的交互，其中，大屏和体脂秤之间可以通过蓝牙建立连接。继续参阅图7，此时待测人员a可以点击“脂肪肝脏风险等级”所在的区域61。示例性的，图7中区域61处的颜色可以区别于图6中其他区域的颜色，以使待测人员a可以获知区域61处可以被点击，例如，图7中其他区域的颜色可以为灰色或白色，而区域61处的颜色可以为绿色或蓝色。然后，电子设备300上可以显示如图11a所示的界面，以提示待测人员a“需打开大屏照相功能”，并由待测人员a选择是否更精准测量肝脏脂肪。若待测人员a 选择区域91处的“取消”按键，则停止精准测量肝脏脂肪，如返回到图7所示的界面。若待测人员a选择区域92处的“确定”按键，则进行精准测量肝脏脂肪流程。此外，待测人员a 除了选择图7中区域61以显示出图11a所示的界面外，待测人员a还可以通过在图7中所示的界面上滑动，如从电子设备300的屏幕的左侧向右侧滑动，从电子设备300的右侧向左侧滑动，从电子设备300的上侧向下侧滑动，或者，从电子设备300的下侧向上侧滑动等等，以显示出图11a所示的界面。可以理解的是，本方案中，图7中区域61显示的“下一页”也可以替换为其他的内容，例如，如图9所示，可以将图7中区域61中的“下一页”替换为图 9中区域62中的内容，以让待测人员a选择“是”或“否”，其中，当待测人员a选择“是”后，则进入到图11a所示的界面。
167.在待测人员a在大屏上选择“确定”按键后，如图11b所示，大屏可以显示拍照前的建议信息，该建议信息可以为“请穿紧身衣，露出腰腹部，双手下垂且不要贴在腿上”，由此以提示做出适宜的拍照动作，提升测量的准确度。进一步地，当待测人员a准备好后，可以选择图11b中区域93处的“确定”按键，并进入拍照流程。可以理解的是，本方案中，待测人员a在大屏上选择按键时，可以点击选择，也可以语音选择，亦可以通过手势选择，具体可根据实际情况而定，在此不做限定。
168.接着，进入拍照流程后，如图11c所示，大屏可以先利用摄像头901拍摄待测人员a
的正面照片。大屏在拍摄到待测人员a的正面照片后，可以检测该照片是否符合要求。其中，如果符合则进入下一流程，如果不符合，则可以利用摄像头901重新拍摄正面照片。对于检测照片是否符合要求的方式，详见上文“场景一”中的描述，在此就不再一一赘述。可以理解的是，图11c中的人物图像仅是示意的大屏当前采集到的待测人员a的正面图像。
169.当大屏检测到拍到的图像符合要求后，大屏拍摄待测人员a的侧面照片，即可以显示如图11d所示的界面，并利用摄像头901拍摄到待测人员a的侧面照片。大屏在拍摄到待测人员a的侧面照片后，可以检测该照片是否符合要求。如果符合则进入下一流程，如果不符合，则可以利用摄像头901重新拍摄正面照片。可以理解的是，图11d中的人物图像仅是示意的大屏当前采集到的待测人员a的正面图像。
170.当大屏检测到拍摄的正面照片和侧面照片均符合要求后。大屏可以基于神经网络(如unet 网络)对拍摄到的正面照片和侧面照片进行图像分割，提取出人体画像。之后，大屏再根据骨骼节点和轮廓节点确定对应的人体节点位置，如腋窝，腹股沟，肚脐，大腿根部等等。接着，大屏可以在人体节点位置结合人体画像和身高，确定出胸宽，胸厚，腰宽，腰厚，臀宽，臀厚，大腿宽，大腿厚等的特征信息。接着，大屏基于确定出的特征信息，即可以推测出胸围，腰围，臀围等形体特征参数。示例性的，以腰围为例，由于腰围是一个类椭圆形，因此，得到腰宽和腰厚后，即可以基于数学运算推测得到腰围。进一步地，在得到形体特征参数后，也可以基于形体特征参数中的腰围和臀围，计算得到腰臀比。可以理解的是，在拍照前测得的腰臀比为根据经验设定的公式计算得到，此时计算的腰臀比精确到较差；而在拍照后测得的腰臀比是根据待测人员的身体的特征信息计算得到，其能够真实的反映出待测人员的身体情况，即此时计算得到的腰臀比精确度较高。可以理解的是，输入至等级确定模型中的参数也可以包括其他的参数，例如躯干内的内脏脂肪量，身体各节段脂肪量，身体形态，胸围，臀围等等，由此以提升检测的准确度。
171.进一步地，大屏可以将待测人员a的腰围等形体特征参数，bmi，体脂率，腰臀比等身体参数输入至上述确定出的等级确定模型中，经等级确定模型进行处理后即可以得到待测人员 a的肝脏脂肪等级。其中，此时输入至等级确定模型中的腰臀比可以是由待测人员的照片推测出的腰臀比，也可以是由拍照前计算得到的腰臀比；但为了提升检测的准确度，最好是选用由待测人员的照片推测出的腰臀比。在一个例子中，在利用正面照片和侧面照片，确定出待测人员的腰臀比后，可以将该腰臀比与基于身体阻抗确定出的腰臀比进行对比，若在确定身体形态所需的参数时两者所属的区间一致，则可以继续使用拍照前确定出的等级确定模型；若在确定身体形态所需的参数时两者所属的区间不一致，则可以使用基于照片确定的腰臀比重新确定待测人员a的身体形态，并重新确定等级确定模型，以及使用重新确定的等级确定模型计算待测人员a的肝脏脂肪等级。在一个例子中，在重新确定待测人员a的身体形态后，也可以利用该重新确定的身体形态替换拍照前确定出的身体形态，并呈现给待测人员a。
172.本方案中，在大屏拍摄到正面照片和侧面照片后且在得到待测人员a的肝脏脂肪等级之前，即在计算待测人员a的肝脏脂肪等级的过程中，大屏可以显示如图11e所显示的界面，以使待测人员获知到处理进度。
173.在大屏计算出待测人员a的肝脏脂肪等级后，可以如图11f所示，在大屏上显示“肝脏脂肪等级”。此外，为了使待测人员a能够获知到其自身的形体特征参数(即身体尺寸信
息)，大屏上还可以显示如图11g所示的界面，以使待测人员a能够直观的了解到其自身的胸围，腰围，臀围，腰臀比等参数。可以理解的是，图11f和11g所示的界面的显示顺序可视情况而定，在此不作限定。
174.需说明的是，本方案中，图11a至图11g中的各个操作流程的提示信息也可以替换为其他提示信息，其可以提示用户做出与规范动作相同或相似的动作即可，在此不做限定。此外，其它图中的提示信息也可以替换为其他提示信息，在此不做限定。
175.场景三
176.该场景是在图1b所示的系统下的应用场景，其中，在手机12上可以安装有与肝脏脂肪等级相关的应用程序(如华为运动健康等)。。在该场景下，在手机12上显示出肝脏脂肪等级 (即图7所示的界面，此时电子设备300可以为手机12)后，待测人员a可以点击图7中“下一页”所在的区域61。然后，如图10a所示，手机12上可以显示显示检测前的建议信息，该建议信息可以为“1.需打开大屏照相功能，请确保大屏已开启。2.请穿紧身衣，露出腰腹部，双手下垂且不要贴在腿上”，其中，大屏可以理解为智慧屏13。若待测人员a选择区域 b1处的“取消”按键，则停止精准测量肝脏脂肪，如返回到图7所示的界面。若待测人员a 选择区域b2处的“确定”按键，手机12则向智慧屏13发送拍照指令。可以理解的是，本方案中，待测人员a在手机上选择按键时，可以点击选择，也可以语音选择，亦可以通过手势选择，具体可根据实际情况而定，在此不做限定。
177.智慧屏13接收到手机12发送的拍照指令后，可以开启其上配置的摄像头1201，进入拍照流程。在拍照流程中，智慧屏13可以先利用其上的摄像头1201拍摄待测人员a的正面照片。智慧屏13在拍摄到待测人员a的正面照片后，可以将该照片发送至手机12，以由手机 12检测该照片是否符合要求。其中，当手机12检测到该照片符合要求时，则向智慧屏13发送进入下一流程的指令；当手机12检测到该照片不符合要求时，则向智慧屏13发送重新拍摄的指令，以利用摄像头1201重新拍摄正面照片。对于手机12检测照片是否符合要求的方式，详见上文“场景一”中的描述，在此就不再一一赘述。
178.智慧屏13在接收到手机12发送的进入下一流程的指令后，智慧屏13可以利用摄像头 1201拍摄到待测人员a的侧面照片。智慧屏13在拍摄到待测人员a的侧面照片后，可以将该照片发送至手机12，以由手机12检测该照片是否符合要求。其中，当手机12检测到该照片符合要求时，则向智慧屏13发送用于指示拍摄结束的指令；当手机12检测到该照片不符合要求时，则向智慧屏13发送重新拍摄的指令，以利用摄像头1201重新拍摄侧面照片。
179.智慧屏13接收到手机12发送的用于指示拍摄结束的指令后，可以关闭摄像头，并结束拍摄工作。
180.进一步地，手机12在接收到智慧屏13发送的待测人员a的正面照片和侧面照片，且检测到正面照片和侧面照片均符合要求后，手机12可以基于神经网络(如unet网络)对拍摄到的正面照片和侧面照片进行图像分割，提取出人体画像。之后，手机12再根据骨骼节点和轮廓节点确定对应的人体节点位置，如腋窝，腹股沟，肚脐，大腿根部等等。接着，手机12 可以在人体节点位置结合人体画像和身高，确定出胸宽，胸厚，腰宽，腰厚，臀宽，臀厚，大腿宽，大腿厚等的特征信息。接着，手机12基于确定出的特征信息，即可以推测出胸围，腰围，臀围等形体特征参数。示例性的，以腰围为例，由于腰围是一个类椭圆形，因此，得到腰宽和腰厚后，即可以基于数学运算推测得到腰围。
181.进一步地，手机12可以将待测人员a的腰围等形体特征参数，bmi，体脂率，腰臀比等身体参数输入至上述确定出的等级确定模型中，经等级确定模型进行处理后即可以得到待测人员a的肝脏脂肪等级。在一个例子中，在利用正面照片和侧面照片，确定出待测人员的腰臀比后，可以将该腰臀比与基于身体阻抗确定出的腰臀比进行对比，若在确定身体形态所需的参数时两者所属的区间一致，则可以继续使用拍照前确定出的等级确定模型；若在确定身体形态所需的参数时两者所属的区间不一致，则可以使用基于照片确定的腰臀比重新确定待测人员a的身体形态，并重新确定等级确定模型，以及使用重新确定的等级确定模型计算待测人员a的肝脏脂肪等级。在一个例子中，在重新确定待测人员a的身体形态后，也可以利用该重新确定的身体形态替换拍照前确定出的身体形态，并呈现给待测人员a。
182.本方案中，手机12在得到待测人员a的正面照片和侧面照片后且在得到待测人员a的肝脏脂肪等级之前，即在计算待测人员a的肝脏脂肪等级的过程中，手机12可以显示如图10d 所显示的界面，以使待测人员获知到处理进度。可以理解的是，输入至等级确定模型中的参数也可以包括其他的参数，例如躯干内的内脏脂肪量，身体各节段脂肪量，身体形态，胸围，臀围等等，由此以提升检测的准确度。
183.在手机12计算出待测人员a的肝脏脂肪等级后，可以如图10e所示，在手机12上显示“肝脏脂肪等级”。此外，为了使待测人员a能够获知到其自身的形体特征参数(即身体尺寸信息)，手机12上还可以显示如图10f所示的界面，以使待测人员a能够直观的了解到其自身的胸围，腰围，臀围，腰臀比等参数。可以理解的是，图10e和10f所示的界面的显示顺序可视情况而定，在此不作限定。另外，手机12也可以将测得的肝脏脂肪等级和/或形态特征参数发送至智慧屏13，如以投屏的方式发生至智慧屏13，以在智慧屏13上进行显示。
184.由此，在肝脏脂肪等级检测过程中，将待测人员的形体特征参数和身体形态等参数相结合，在实现了针对不同的人群采用不同的处理方式的同时，进一步提升了肝脏脂肪等级评测的准确性，避免了所有人均采用一种肝脏脂肪等级评测方式的情况出现。
185.接下来，基于上文所描述的肝脏脂肪等级检测方案，对本技术实施例提供的一种生理参数检测方法进行介绍。可以理解的是，该方法是基于上文所描述的肝脏脂肪等级检测方案提出，该方法中的部分或全部内容可以参见上文对肝脏脂肪等级检测方案的描述。
186.图12是本技术实施例提供的一种生理参数测量方法的流程示意图。如图12所示，该方法可以包括以下步骤：
187.步骤101、确定待测人员的第一身体参数和第二身体参数。
188.本方案中，第一身体参数和第二身体参数均可以由第一电子设备测得。其中，第一电子设备可以具有至少8个电极，第二身体参数可以基于第一电子设备所具有的至少8个电极测得。示例性的，第二身体参数可以由第一电子设备控制至少8个电极产生至少两种不同频率的电信号测得，由此通过不同频率的电信号测得第二身体参数，提升后续检测的精准度。示例性的，第一电子设备可以为图1a中所示的体脂秤11。
189.在一个例子中，第一身体参数可以为体重，第二身体参数可以为身体阻抗或者是计算身体阻抗所需的原始数据(如电压、电流等)。在一个例子中，身体阻抗可以包括与双臂相关的阻抗，与双腿相关的阻抗，和与躯干相关的阻抗。示例性的，与双臂相关的阻抗可以包括双臂阻抗、左臂阻抗或右臂阻抗等，与双腿相关的阻抗可以包括双腿阻抗、左腿阻抗或右腿阻抗等，与躯干相关的阻抗可以包括躯干阻抗，或者包含躯干阻抗的其他阻抗等。
190.步骤102、响应于待测人员的输入，确定第三身体参数。
191.示例性的，第三身体参数可以为身高。
192.步骤103、根据第一身体参数和第三身体参数，确定第四身体参数。
193.示例性的，第四身体参数可以为身体质量指数bmi。其中，当第一身体参数为体重，第三身体参数为身高时，第四身体参数可以为bmi。确定bmi的公式为：身体质量指数 bmi＝w/h2，其中，w为体重，h为身高。
194.步骤104、根据第二身体参数，确定待测人员的第一身体形态。
195.在一个例子中，确定待测人员的第一身体形态时，可以先根据第二身体参数，确定第五身体参数。然后，在判断第五身体参数所属的区间。其中，若第五身体参数属于第一区间，则根据第四身体参数，确定待测人员的第一身体形态；若第五身体参数属于第二区间，根据第六身体参数，确定待测人员的第一身体形态，其中，第六身体参数基于第二身体参数得到。示例性的，第五身体参数可以为腰臀比，第六身体参数可以为待测人员的双臂的肌肉量或者脂肪量等等；其中，当第二身体参数为身体阻抗时，可以先利用上文所描述的公式三基于身体阻抗确定待测人员的身体各节段的脂肪量，然后再利用上文描述的公式四基于脂肪量，确定腰臀比；接着由腰臀比选用使用的身体参数，最后再由选取的身体参数确定身体形态。示例性的，选取的身体参数可以为bmi，肌肉量，脂肪量等等。对于肌肉量的计算方法可以参见上文公式五中的描述。
196.步骤105、至少根据第一身体形态和第四身体参数，确定第一生理参数。
197.本方案中，可以根据第一身体形态，查询预先确定的身体形态与检测模型的对应关系，确定出与第一身体形态对应的检测模型，其中，在对应关系中不同的身体形态对应有不同的检测模型；至少将第四身体参数输入至与第一身体形态对应的检测模型，确定第一生理参数。由此，基于待测人员的身体形态确定出与其身体形态适配的检测模型，进而利用该检测模型对待测人员的生理参数进行检测，从而实现对不同身体形态的用户使用不同的检测模型检测生理参数，提升了生理参数的准确性。示例性的，检测模型可以为上文所描述的等级确定模型，对应关系可以为上文表一所示。示例性的，第一生理参数可以为肝脏脂肪等级。
198.步骤106、显示第一生理参数。
199.本方案中，确定出待测人员的第一生理参数后，可以显示第一生理参数，以使待测人员可以直观的查看到其自身的生理参数。示例性的，当第一生理参数为肝脏脂肪等级时，可以以如图7所示的界面显示该第一生理参数。
200.在一个例子中，在显示第一生理参数之后，还可以对待测人员的第一生理参数进行精准测量。具体的，如图13所示，包括以下步骤：
201.步骤201、响应于待测人员的第一操作，确定待测人员的第一照片和第二照片。
202.其中，待测人员可以进行第一操作，该第一操作可以为对第一生理参数进行精准测量的操作。之后，即可以响应该第一操作，确定待测人员的第一照片和第二照片。其中，本方案中第一照片为在待测人员做出第一预设动作时拍摄，第二照片为在待测人员做出第二预设动作时拍摄。
203.示例性的，当第一生理参数为肝脏脂肪等级时，第一操作可以为待测人员在图7中区域 61处的点击操作。第一照片可以为待测人员的正面照片，第二照片可以为待测人员的
侧面照片。其中，获取正面照片和侧面照片的方式详见上文场景一至三中的描述，在此就不再一一赘述。
204.在一个例子中，确定待测人员的第一照片和第二照片，具体可以包括：确定当前获取到的目标照片上待测人员的动作与目标预设动作之间的动作差异度，以及确定动作差异度处于预设范围内；其中，目标照片为第一照片，目标预设动作为第一预设动作，或者，目标照片为第二照片，目标预设动作为第二预设动作。由此，以使得在待测人员做出预设动作时再利用采集到的照片进行检测，提升了生理参数检测的准确度。示例性的，可以通过上文描述的基于模版匹配的人体骨骼关键点检测算法(pictorial structure)和基于目标检测的人体骨骼关键点检测算法，如级联特征网络(cascaded feature network，cfn)，区域多人姿态预测(regional multi－person pose estimation，rmpe)，级联金字塔网络(cascaded pyramidnetwork，cpn)等算法检测动作差异度，详见上文描述。
205.步骤202、根据第一照片和第二照片，确定待测人员的第八身体参数。
206.其中，在确定出第一照片和第二照片后，即可以根据第一照片和第二照片，确定待测人员的第八身体参数。其中，第八身体参数为与第一生理参数强相关的参数。示例性的，第八身体参数可以为腰围。对于腰围的确定方式，详见上文场景一至三中的描述，在此就不再一一赘述。
207.步骤203、至少根据第一身体形态，第四身体参数和第八身体参数，重新确定第一生理参数。
208.其中，在确定出第八参数后，可以根据第一身体形态，查询预先确定的身体形态与检测模型的对应关系，确定出与第一身体形态对应的检测模型，其中，在第二对应关系中不同的身体形态对应有不同的检测模型；至少将第四身体参数和第八身体参数输入至与第一身体形态对应的检测模型，重新确定第一生理参数。示例性的，检测模型可以为上文所描述的等级确定模型，对应关系可以为上文表一所示。示例性的，第一生理参数可以为肝脏脂肪等级。
209.在一个例子中，在将第四身体参数和第八身体参数输入至与第一身体形态对应的检测模型之前，还可以根据第一照片和第二照片，确定待测人员的第九身体参数；根据第八身体参数和第九身体参数，确定待测人员的第二身体形态。示例性的，第九身体参数可以为臀围。由于照片上可以准确的呈现待测人员的身体形态，因此可以通过待测人员的照片准确的确定出待测人员的身体形态，提升身体形态检测的准确度。对于臀围的确定方式，详见上文场景一至三中的描述，在此就不再一一赘述。
210.在一个例子中，若第二身体形态与第一身体形态不一致，则可以根据第二身体形态，查询对应关系，确定出与第二身体形态对应的检测模型，以及选用与第二身体形态对应的检测模型重新确定第一生理参数。由此，以通过照片检测的待测人员的身体形态为准，并对待测人员的生理参数进行检测，提升了生理参数检测的准确度。
211.步骤204、显示第一生理参数。
212.其中，在确定出第一生理参数后，即可以显示重新确定的第一生理参数。示例性的，重新显示的第一生理参数可以以图10e所示的界面显示。此外，也可以显示重新确定出的待测人员的身体形态。
213.需要说明的是，图12中所提供的方法可以由第一电子设备执行，也可以由第二电
子设备执行。其中，当由第二电子设备执行时，第二电子设备和第一电子设备之间可以通信连接；第二电子设备在确定确定待测人员的第一身体参数和第二身体参数时，第二电子设备可以接收第一电子设备发送的第一身体参数和第二身体参数。由此，以通过多个电子设备结合检测出待测人员的生理参数。示例性的，第一电子设备可以为图1a中所示的体脂秤11，第二电子设备可以为图1a中所示的手机12。
214.接下来，基于上文所描述的肝脏脂肪等级检测方案，对本技术实施例提供的一种生理参数检测系统进行介绍。可以理解的是，该系统是基于上文所描述的肝脏脂肪等级检测方案提出，该方法中的部分或全部内容可以参见上文对肝脏脂肪等级检测方案的描述。
215.图14是本技术实施例中提供的一种生理参数测量系统的架构示意图。如图14所示，该系统包括：第一电子设备1401和第二电子设备1402，第一电子设备1401和第二电子设备1402 之间通信连接，第一电子设备1401具有至少8个电极。
216.其中，第一电子设备1401可以用于确定待测人员的第一身体参数和第二身体参数，以及将第一身体参数和第二身体参数发送至第二电子设备1402，第二身体参数基于至少8个电极测得。第二电子设备1402可以用于响应于待测人员的输入，确定第三身体参数。第二电子设备1402还可以用于响应接收第一身体参数和第二身体参数，根据第一身体参数和第三身体参数，确定第四身体参数。第二电子设备1402还可以用于根据第二身体参数，确定待测人员的第一身体形态。第二电子设备1402还可以用于至少根据第一身体形态和第四身体参数，确定第一生理参数，以及显示第一生理参数。
217.示例性的，第一电子设备1401可以为图1a中所示的体脂秤11，第二电子设备1402可以为图1a中所示的手机12。
218.在一个例子中，第二电子设备1402还可以用于：
219.根据第二身体参数，确定第五身体参数；
220.若第五身体参数属于第一区间，根据第四身体参数，确定待测人员的第一身体形态；
221.若第五身体参数属于第二区间，根据第六身体参数，确定待测人员的第一身体形态，其中，第六身体参数基于第二身体参数得到。
222.在一个例子中，第二电子设备1402还可以用于：
223.根据第二身体参数，确定第七身体参数，以及根据第七身体参数，确定第五身体参数。
224.在一个例子中，第二电子设备1402还可以用于：
225.根据第一身体形态，查询预先确定的身体形态与检测模型的对应关系，确定出与第一身体形态对应的检测模型，其中，在对应关系中不同的身体形态对应有不同的检测模型；
226.至少将第四身体参数输入至与第一身体形态对应的检测模型，确定第一生理参数。
227.在一个例子中，第二电子设备1402在显示第一生理参数之后，还可以用于：
228.响应于待测人员的第一操作，确定待测人员的第一照片和第二照片，第一照片为在待测人员做出第一预设动作时拍摄，第二照片为在待测人员做出第二预设动作时拍摄；
229.根据第一照片和第二照片，确定待测人员的第八身体参数；
230.至少根据第一身体形态，第四身体参数和第八身体参数，重新确定第一生理参数；
231.显示第一生理参数。
232.在一个例子中，第二电子设备1402还可以用于：根据第一身体形态，查询预先确定的身体形态与检测模型的对应关系，确定出与第一身体形态对应的检测模型，其中，在第二对应关系中不同的身体形态对应有不同的检测模型；以及至少将第四身体参数和第八身体参数输入至与第一身体形态对应的检测模型，确定第一生理参数。
233.在一个例子中，第二电子设备1402在将第四身体参数和第八身体参数输入至与第一身体形态对应的检测模型之前，还可以用于：根据第一照片和第二照片，确定待测人员的第九身体参数；以及根据第八身体参数和第九身体参数，确定待测人员的第二身体形态。
234.在一个例子中，第二电子设备1402还可以用于：在第二身体形态与第一身体形态不一致时，根据第二身体形态，查询对应关系，确定出与第二身体形态对应的检测模型，以及选用检测模型确定第一生理参数。
235.在一个例子中，第二电子设备1402还可以用于：确定当前获取到的目标照片上待测人员的动作与目标预设动作之间的动作差异度，以及确定动作差异度处于预设范围内。
236.其中，目标照片为第一照片，目标预设动作为第一预设动作，或者，目标照片为第二照片，目标预设动作为第二预设动作。
237.在一个例子中，第二电子设备1402还可以用于：显示待测人员的身体形态。
238.在一个例子中，第一电子设备1401还可以用于：控制至少8个电极产生至少两种不同频率的电信号；分别确定基于各个频率的电信号测得的身体参数，得到第二身体参数。示例性的，第一电子设备1401可以可以控制8个电极产生50khz和250khz的电信号。
239.应当理解的是，上述第二电子设备可以用于执行上述实施例中的方法，其实现原理和技术效果与上述方法中的描述类似，该第二电子设备的工作过程可参考上述方法中的对应过程，此处不再赘述。
240.可以理解的是，本技术的实施例中的处理器可以是中央处理单元(central processingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(fieldprogrammable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件，硬件部件或者其任意组合。通用处理器可以是微处理器，也可以是任何常规的处理器。
241.本技术的实施例中的方法步骤可以通过硬件的方式来实现，也可以由处理器执行软件指令的方式来实现。软件指令可以由相应的软件模块组成，软件模块可以被存放于随机存取存储器(random access memory，ram)、闪存、只读存储器(read－only memory，rom)、可编程只读存储器(programmable rom，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasable prom，eprom)、电可擦除可编程只读存储器(electrically eprom，eeprom)、寄存器、硬盘、移动硬盘、cd－rom 或者本领域熟知的任何其它形式的存储介质中。一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于asic中。
242.在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序
产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本技术实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者通过所述计算机可读存储介质进行传输。所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘(solid state disk，ssd))等。
243.可以理解的是，在本技术的实施例中涉及的各种数字编号仅为描述方便进行的区分，并不用来限制本技术的实施例的范围。