一种疲劳状态的检测方法及终端的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及生物医学领域,尤其涉及一种疲劳状态的检测方法及终端。
【背景技术】
[0002]随着现代社会工作压力、生活压力的不断增加,大多数人都存在不同程度的精神疲劳或运动疲劳。可表现为心情烦躁、注意力涣散或全身乏力等状态。然而,对于疲劳状态的检测仍然是一个大问题。目前,检测疲劳状态的方法主要是根据待测者近期注意力是否集中,是否感觉全身乏力来判断。然而,采用这种方式对待测者进行疲劳状态检测时,检测结果依赖于待测者的主观判断,以至于检测结果不精准,从而导致无法准确确定出待测者的疲劳程度。
【发明内容】
[0003]本发明提供了一种疲劳状态的检测方法及终端,能够精确确定出待测者的疲劳程度。
[0004]本发明公开了一种疲劳状态的检测方法,包括:
[0005]获取待测者的脉搏信号;
[0006]获取所述待测者的加速度信号;
[0007]根据所述脉搏信号以及所述加速度信号判断所述待测者是否处于疲劳状态;
[0008]若所述待测者处于所述疲劳状态时,根据预先存储的脉搏信号、加速度信号以及疲劳状态级别的映射关系确定所述待测者的疲劳状态级别。
[0009]相应地,本发明还公开了一种终端,包括:
[0010]第一获取单元,用于获取待测者的脉搏信号;
[0011]第二获取单元,用于获取所述待测者的加速度信号;
[0012]判断单元,用于根据所述第一获取单元获取到的脉搏信号以及所述第二获取单元获取到的加速度信号判断所述待测者是否处于疲劳状态;
[0013]第一确定单元,用于若所述判断单元判断待测者处于所述疲劳状态时,根据预先存储的脉搏信号、加速度信号以及疲劳状态级别的映射关系确定所述待测者的疲劳状态级别。
[0014]本发明中,终端可以先获取待测者的脉搏信号;再获取待测者的加速度信号;并根据脉搏信号以及加速度信号判断待测者是否处于疲劳状态;若待测者处于疲劳状态时,则根据预先存储的脉搏信号、加速度信号以及疲劳状态级别的映射关系确定待测者的疲劳状态级别。实施本发明,终端会根据脉搏信号以及加速度信号相结合进行判断待测者是否处于疲劳状态,且会根据预先存储的脉搏信号、加速度信号以及疲劳状态级别的映射关系确定待测者的疲劳状态级别。由此可见,能够精确确定出待测者的疲劳程度。
【附图说明】
[0015]为了更清楚地说明本发明的技术方案,下面将对本发明所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0016]图1是本发明公开的一种疲劳状态的检测方法的流程示意图;
[0017]图2是本发明公开的另一种疲劳状态的检测方法的流程示意图;
[0018]图3是本发明公开的一种终端的结构示意图;
[0019]图4是本发明公开的另一种终端的结构示意图;
[0020]图5是本发明公开的又一种终端的结构示意图。
【具体实施方式】
[0021]下面将结合本发明的附图和实施例,对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
[0022]本发明实施例公开了一种疲劳状态的检测方法及终端,能够根据脉搏信号以及加速度信号相结合进行判断待测者是否处于疲劳状态,且可以根据预先存储的脉搏信号、加速度信号以及疲劳状态级别的映射关系确定待测者的疲劳状态级别;以精确确定出待测者的疲劳程度。
[0023]请参阅图1,图1是本发明实施例公开的一种疲劳状态的检测方法的流程示意图。其中,图1所示的方法可以应用于穿戴式智能终端中,且该终端中可以包括但不限于运算器件、存储器件、通信器件、电源组件、光电反射式脉搏传感器、加速度传感器以及智能运算软件等。如图1所示,该疲劳状态的检测方法可以包括:
[0024]S101、获取待测者的脉搏信号。
[0025]本发明实施例中,脉搏信号为体表可触摸到的动脉搏动的信号。人体循环系统由心脏、血管、血液所组成,负责人体氧气、二氧化碳、养分及废物的运送。血液经由心脏的左心室收缩而挤压流入主动脉,随即传递到全身动脉。动脉为富有弹性的结缔组织与肌肉所形成管路。当大量血液进入动脉将使动脉压力变大而使管径扩张,在体表较浅处动脉即可感受到此扩张,即所谓的脉搏。本发明实施例中,可以从脉搏信号中分析获取得到心率数据以及心率变异数据,其中,心率是指心脏每分钟跳动的次数;心率变异数据一般用于分析心率变异性(heart rate variability, HRV)。心率变异性HRV是反映自主神经系统活性和定量评估心脏交感神经与迷走神经张力及其平衡性,从而判断其对心血管疾病的病情及预防,可能是预测心脏性猝死和心律失常性事件的一个有价值的指标。致命性的心律失常与交感神经的兴奋性增加、迷走神经的兴奋性减少有关,自主神经系统活动的量化可以通过心率变化的程度表现出来,心率变异性HRV代表了这样一种量化标测。即通过测量连续正常最大值与最小值的间期变化的变异性来反映心率变化程度、规律,从而用以判断其对心血管活动的影响。心率变异性HRV降低为交感神经张力增高,可降低室颤阈,属不利因素;心率变异性HRV升高为副交感神经张力增高,提高室颤阈,属保护因素。
[0026]本发明实施例中,当需要检测待测者当前的疲劳状态时,可以获取待测者当前的脉搏信号;当需要检测待测者近一段时间内的疲劳状态,则可以获取待测者在预先的设定的时间段内的脉搏信号。
[0027]S102、获取待测者的加速度信号。
[0028]本发明实施例中,获取待测者的加速度信号主要包括获取待测者在运动状态下的加速度信号。其中,加速度(Accelerat1n)是速度变化量与发生这一变化所用时间的比值,是描述物体速度变化快慢的物理量,通常用a表示,单位是m/s2。加速度是矢量,它的方向是物体速度变化(量)的方向,与合外力的方向相同。其中,加速度信号用于表征待测者的运动状态的信号。
[0029]本发明实施例中,通过对获取到的待测者的加速度信号分析待测者的运动类型、运动时长以及运动强度等运动信息。
[0030]S103、根据脉搏信号以及加速度信号判断待测者是否处于疲劳状态。
[0031 ] 本发明实施例中,疲劳状态可以包括运动疲劳的疲劳状态以及精神疲劳的疲劳状态。其中,精神疲劳是指由各种非体力不支原因引起的注意力不集中、反应力下降、警觉性降低。典型的精神疲劳如汽车(火车、飞机、轮船……)驾驶员长时间驾驶过程中的疲劳状态。运动疲劳是由于运动过程中的能量消耗、肌肉力量下降及兴奋性丧失三维空间关系改变所致。在综合性因素作用下,细胞内能量消耗和肌肉兴奋性丧失的过程中,存在一个急剧下降的突变峰,兴奋性突然崩溃,以拯救能量储备的进一步下降而产生的灾难性变化,同时伴随着肌肉力量和输出功率的突然衰退,表现为疲劳。
[0032]本发明实施例中,当获取到待测者的脉搏信号以及待测者的加速度信号时,可以根据待测者的脉搏信号以及待测者的加速度信号判断待测者是否处于疲劳状态。
[0033]S104、若待测者处于疲劳状态时,根据预先存储的脉搏信号、加速度信号以及疲劳状态级别的映射关系确定待测者的疲劳状态级别。
[0034]本发明实施例中,可以在终端预先存储脉搏信号、加速度信号以及疲劳状态级别的映射关系。该预先存储的脉搏信号、加速度信号以及疲劳状态级别的映射关系可以是根据大量实验检测得到,且应对不同年龄段有不同的映射关系,不同的性别有不同的映射关系;也可以是根据待测者本身的身体健康状态以及生理特征信息所得到的映射关系。
[0035]举例来说,当上述待测者是一个年龄为18岁的男性,则在终端预先存储脉搏信号、加速度信号以及疲劳状态级别的映射关系也都是根据属于与这个年龄段相符的,且都是通过检测男性在不同的加速度信号下的脉搏信号得到的映射关系。其中,上述年龄段可以是16?25岁,也可以是16?20,可以根据需要设定年龄段的取值范围,本发明不作限定。
[0036]本发明实施例中,根据待测者本身的身体健康状态以及生理特征信息所得到的映射关系,则终端中应记录该待测者长时间的在不同的加速度信号下的脉搏信号对应的疲劳状态级别。且在记录该待测者长时间的在不同的加速度下的脉搏信号对应的疲劳状态级别时,应与待测者的身体状况紧密联系。
[0037]在图1中,终端可以先获取待测者的脉搏信号;再获取待测者的加速度信号;并根据脉搏信号以及加速度信号判断待测者是否处于疲劳状态;若待测者处于疲劳状态时,则根据预先存储的脉搏信号、加速度信号以及疲劳状态级别的映射关系确定待测者的疲劳状态级别。实施本发明实施例,终端会根据脉搏信号以及加速度信号相结合进行判断待测者是否处于疲劳状态,且会根据预先存储的脉搏信号、加速度信号以及疲劳状态级别的映射关系确定待测者的疲劳状态级别。由此可见,能够精确确定出待测者的疲劳程度。
[0038]请参阅图2