基于便携式设备获取情绪信息的环境参数阈值探测方法及应用技术

本发明专利技术公开了一种基于便携式设备获取情绪信息的环境参数阈值探测方法，包括以下步骤：S1、获取采样数据：基于便携式情绪采集设备获取当前个体的情绪信息；获取当前的时空信息，所述时空信息包括位置信息和时间信息；获取当前环境的环境参数，所述环境参数包括若干环境要素；将当前所获取的情绪信息、时空信息和环境参数相关联；S2、将采样数据输入预设模型中，建立环境参数与情绪信息的对应关系；其中，所述预设模型包括基于移动窗口分析的关系模型、以及分段模型和非线性模型；S3、基于S2的环境参数与情绪信息的对应关系，探测影响情绪的环境参数阈值。本发明专利技术分别运用三种不同模型，基于移动窗口分析的关系模型、分段模型、非线性模型分别建立环境参数与情绪信息的对应关系，更为客观的分析环境水平与情绪状态的动态联系，弥补采用传统模型导致结果偏差的局限性。

Threshold detection method and application of environmental parameters based on portable device to obtain emotional information

【技术实现步骤摘要】
基于便携式设备获取情绪信息的环境参数阈值探测方法及应用
本专利技术属于环境和情绪分析的
，具体涉及一种基于便携式设备获取情绪信息的环境参数阈值探测方法及应用。
技术介绍
由于日常活动、出行和工作，人们会花费较长时间置身于多种地理空间(例如，住宅、办公室、健身场所、娱乐场所、公交车厢、地铁车厢及其它空间)。短期环境(例如，空气、噪声、温度、湿度等)污染暴露会直接影响人们的情绪感知，如造成心烦、易怒、紧张、焦虑、注意力不集中等负面情绪。情绪感知是个体对客观事物的认知态度和行为反应，经研究发现，情绪感知会伴随环境的不断变化而瞬时改变。而长期的负面情绪累积将严重危害个体的生理健康和心理健康。因此，急需客观定量地了解人们在多种地理空间环境暴露中的实时情绪的动态变化，为环境暴露风险防控预警、不良情绪诊断、以及生理疾病和精神疾病治疗等提供科学依据。在实现本专利技术创造的过程中，申请人发现，现有研究方法与技术存在如下局限：(1)现有研究方法是通过调查问卷、访谈等获取个体实时情绪，该方法存在个体主观臆断、信息实时性差、精度低、信息量少且处理步骤繁杂等多种弊端。所获取的情绪感知存在较大主观性，可能难以得到客观且真实的即时情绪数据。(2)现有计量统计方法，采用传统线性模型估计各环境变量与情绪之间的相关性以分析人类情绪在环境暴露中的动态变化。环境与情绪的关系并非完全线性，传统线性模型难以充分解释二者的复杂关系，也难以反映情绪随着环境不断变化而改变的动态过程。且基于上述(1)的缺陷下，研究结果偏差更大。
技术实现思路
本专利技术的目的是要解决现有研究方法存在数据偏差大，难以反映环境与情绪动态关系的技术问题，提供一种基于便携式设备获取情绪信息的环境参数阈值探测方法及应用。为了解决上述问题，本专利技术按以下技术方案予以实现：本专利技术所述一种基于便携式设备获取情绪信息的环境参数阈值探测方法，包括以下步骤：S1、获取采样数据：基于便携式情绪采集设备获取当前个体的情绪信息；获取当前的时空信息，所述时空信息包括位置信息和时间信息；获取当前环境的环境参数，所述环境参数包括若干环境要素；将当前所获取的情绪信息、时空信息和环境参数相关联；S2、将采样数据输入预设模型中，建立环境参数与情绪信息的对应关系；其中，所述预设模型为基于移动窗口分析的关系模型、分段模型或非线性模型；S3、基于S2的环境参数与情绪信息的对应关系，探测影响情绪的环境参数阈值。进一步地，所述S2中，将采样数据输入基于移动窗口分析的关系模型，建立环境参数与情绪信息的对应关系，具体为：S211、整合所获取的环境参数，得到每个环境要素的环境暴露水平(a，b)；S212、基于移动窗口原理，将每个环境要素的环境暴露水平(a，b)划分为若干区间；S213、对S212的每个区间，建立环境要素与情绪信息的关系模型；S214、将S213中同一环境要素的每个区间的关系模型的结果，按区间顺序依次相连。进一步地，所述S212具体为：设置向前滑动的窗口大小c和步长d，按第一预设规则(a+n*d,a+c+n*d)将环境暴露水平(a，b)划分为n+1个区间，直至a+c+n*d＝b时停止划分，n为自然数。进一步地，所述S213中的关系模型为线性模型，线性模型的形式为：Y(a+n*d,a+c+n*d)＝f(X(a+n*d,a+c+n*d))式中，f(X)是多元线性回归模型，X是环境要素变量，Y是情绪变量，所述情绪变量为各个区间所对应的情绪信息；其中，所述S214将同一环境要素的每个区间的线性模型的sig值和beta值，按区间顺序依次相连。进一步地，所述S2中，将采样数据输入分段模型，建立环境参数与情绪信息的对应关系，具体为：S221、整合所获取的环境参数，得到每个环境要素的环境暴露水平(a，b)；S222、设置区间大小c，按第二预设规则(a+n*c+n,a+(n+1)*c+n)将环境暴露水平(a，b)划分为n+1个区间，直到a+(n+1)*c+n＝b时停止划分，n为自然数；S223、对S222的每个区间，建立环境要素与情绪信息的关系模型；S224、将S223中同一环境要素的每个区间的关系模型的拟合图像，按区间顺序依次相连。进一步地，所述S223中的关系模型为线性模型，线性模型的形式为：Y(a+n*c+n,a+(n+1)*c+n)＝f(X(a+n*c+n,a+(n+1)*c+n))式中，f(X)是多元线性回归模型，X是环境要素变量，Y是情绪变量，所述情绪变量为各个区间所对应的情绪信息。进一步地，所述S2中，将采样数据输入非线性模型，建立环境参数与情绪信息的对应关系，具体为：建立每一环境要素与情绪信息的非线性模型，得到非线性模型的非线性曲线；其中，所述非线性模型的函数关系为：Y＝f(X)式中，f(X)是非线性模型，X是环境要素变量，Y是情绪变量。进一步地，所述S1中：所述便携式情绪采集设备获取当前个体的脑电波信号，对所述脑电波信号进行解析得到当前个体的情绪信息；所述环境参数采用便携式环境采集设备获取。优选地，所述S3还包括：基于S2的环境参数与情绪信息的对应关系，确定保持良好情绪的环境参数区间和影响情绪的环境参数风险区间。本专利技术还提供了基于便携式设备获取情绪信息的环境参数阈值探测方法的应用，具体为：根据所述环境参数阈值执行对应的操作，所述操作为控制环境调节设备对环境进行调节。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：1、本专利技术分别运用三种不同模型，基于移动窗口分析的关系模型、分段模型或非线性模型分别建立环境参数与情绪信息的对应关系，更为客观的分析环境水平与情绪状态的动态联系，弥补采用普通线性模型导致结果偏差的局限性。2、本专利技术借助便携式情绪采集设备获取当前个体暴露于日常活动-出行环境中的实时情绪信息，其突破了传统方法中，以情绪量表作为常规评测人类大脑情绪感知的数据源限制。更快捷、精确、高效地识别人们的实时情绪状态和行为反映，使得分析结果更为切实可靠，并且获取情绪信息量大。3、基于建立环境参数与情绪信息的对应关系，进一步探测得到环境暴露阈值,并将诸多结果运用于当前人类日常活动和出行的不同场景中的对环境进行智能调控，切实实现该新型方法的实际应用。采用该新型方法得到的分析结果也可以为政策制定者和规划人员在优化环境、制定环境标准或规范以及实施有针对性的风险防控预警措施提供科学依据和支撑。附图说明下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步详细的说明，其中：图1是本专利技术的环境参数阈值探测方法的流程示意图；图2是本专利技术的基于移动窗口分析的关系模型建立对应关系的流程示意图；图3是本专利技术的基于分段模型建立对应关系的流程示意图；图4本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于便携式设备获取情绪信息的环境参数阈值探测方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、获取采样数据：/n基于便携式情绪采集设备获取当前个体的情绪信息；/n获取当前的时空信息，所述时空信息包括位置信息和时间信息；/n获取当前环境的环境参数，所述环境参数包括若干环境要素；/n将当前所获取的情绪信息、时空信息和环境参数相关联；/nS2、将采样数据输入预设模型中，建立环境参数与情绪信息的对应关系；/n其中，所述预设模型为基于移动窗口分析的关系模型、分段模型或非线性模型；/nS3、基于S2的环境参数与情绪信息的对应关系，探测影响情绪的环境参数阈值。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于便携式设备获取情绪信息的环境参数阈值探测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取采样数据：
基于便携式情绪采集设备获取当前个体的情绪信息；
获取当前的时空信息，所述时空信息包括位置信息和时间信息；
获取当前环境的环境参数，所述环境参数包括若干环境要素；
将当前所获取的情绪信息、时空信息和环境参数相关联；
S2、将采样数据输入预设模型中，建立环境参数与情绪信息的对应关系；
其中，所述预设模型为基于移动窗口分析的关系模型、分段模型或非线性模型；
S3、基于S2的环境参数与情绪信息的对应关系，探测影响情绪的环境参数阈值。


2.根据权利要求1所述的基于便携式设备获取情绪信息的环境参数阈值探测方法，其特征在于，所述S2中，将采样数据输入基于移动窗口分析的关系模型，建立环境参数与情绪信息的对应关系，具体为：
S211、整合所获取的环境参数，得到每个环境要素的环境暴露水平(a，b)；
S212、基于移动窗口原理，将每个环境要素的环境暴露水平(a，b)划分为若干区间；
S213、对S212的每个区间，建立环境要素与情绪信息的关系模型；
S214、将S213中同一环境要素的每个区间的关系模型的结果，按区间顺序依次相连。


3.根据权利要求2所述的基于便携式设备获取情绪信息的环境参数阈值探测方法，其特征在于，所述S212具体为：
设置向前滑动的窗口大小c和步长d，按第一预设规则(a+n*d,a+c+n*d)将环境暴露水平(a，b)划分为n+1个区间，直至a+c+n*d＝b时停止划分，n为自然数。


4.根据权利要求3所述的基于便携式设备获取情绪信息的环境参数阈值探测方法，其特征在于，所述S213中的关系模型为线性模型，线性模型的形式为：
Y(a+n*d,a+c+n*d)＝f(X(a+n*d,a+c+n*d))
式中，f(X)是多元线性回归模型，X是环境要素变量，Y是情绪变量，所述情绪变量为各个区间所对应的情绪信息；
其中，所述S214将同一环境要素的每个区间的线性模型的sig值和beta值，按区间顺序依次相连。


5.根据权利要求1所述的基于便携式设备获取情绪信息的环境参数阈值探测方法，其特征在于，所述S...

【专利技术属性】
技术研发人员：周素红，张琳，郑重，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：广东;44