健康跟踪设备制造技术

本发明专利技术涉及健康跟踪设备。一种设备可从多个传感器接收与用户有关的传感器数据。所述设备可包括多种类型的传感器，所述多种类型的传感器包括加速度计、心率传感器、血压传感器、血糖传感器、汗液传感器、皮肤导电率传感器或成像传感器中的一个或多个、以及光谱仪。所述设备可处理来自于所述多种类型的传感器的与所述用户有关的传感器数据，以确定所述用户的健康状况。所述设备可基于处理来自于所述多种类型的传感器的与所述用户有关的传感器数据，经由用户接口提供识别所述用户的健康状况的信息。息。息。

【技术实现步骤摘要】
健康跟踪设备
[0001]本申请是申请日为2017年4月21日，申请号为201710265808.6，专利技术名称为“健康跟踪设备”的申请的分案申请。


[0002]本专利技术涉及健康跟踪设备。

技术介绍

[0003]可佩戴式健身跟踪器可基于接收自传感器的传感器数据对用户活动执行测量。例如，可佩戴式健身跟踪器可包括加速度计，所述加速度计提供传感器数据以估计锻炼阶段期间的用户活动。可佩戴式健身跟踪器可提供与锻炼阶段期间的用户活动相关联的信息以供显示。例如，可佩戴式健身跟踪器可基于来自加速度计的传感器数据估计一个或多个度量(诸如估计的行进距离、估计的卡路里消耗度量、估计的代谢当量(MET)度量等)，并且可提供所述一个或多个度量以供显示。

技术实现思路

[0004]根据某些可能的实施方式，一种设备可包括一个或多个处理器。所述一个或多个处理器可从多个传感器接收与用户有关的传感器数据。所述多个传感器可包括多种类型的传感器，所述多种类型的传感器包括加速度计、心率传感器、血压传感器、血糖传感器、汗液传感器、皮肤导电率传感器或成像传感器中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种存储指令的非暂时性计算机可读介质，所述指令包括：一个或更多个指令，所述一个或更多个指令在由一个或更多个处理器执行时使得所述一个或更多个处理器：接收第一光谱分类模型，所述第一光谱分类模型与基于化学计量特征识别健康状况相关联，以及所述第一光谱分类模型是基于利用光谱仪对一组对象执行的校准而生成的；获得关于用户的一组属性，所述一组属性包括关于所述用户的第一传感器数据；基于所述第一光谱分类模型和关于所述用户的所述一组属性生成第二光谱分类模型；利用所述第二光谱分类模型以确定所述用户消耗的食品的营养含量；以及基于关于所述用户的第二传感器数据，周期性地更新所述第二光谱分类模型。2.根据权利要求1所述的非暂时性计算机可读介质，其中，使得所述一个或更多个处理器生成所述第二光谱分类模型的所述一个或更多个指令使得所述一个或更多个处理器：对所述第一光谱分类模型执行支持向量机分类器优化技术或支持向量回归分类器优化技术，以生成所述第二光谱分类模型；以及其中，使得所述一个或更多个处理器周期性地更新所述第二光谱分类模型的所述一个或多个指令：对所述第二光谱分类模型执行所述支持向量机分类器优化技术或所述支持向量回归分类器优化技术，以更新所述第二光谱分类模型。3.根据权利要求1所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述一个或多个指令在由所述一个或更多个处理器执行时还使得所述一个或更多个处理器：获得所述化学计量特征，所述第二传感器数据包括识别所述化学计量特征的信息，以及所述化学计量特征是基于来自于另一光谱仪的传感器数据而确定的；基于所述第二光谱分类模型执行所述化学计量特征的分类，所述分类与识别所述健康状况相关联；以及提供基于执行所述化学计量特征的分类识别所述健康状况的信息。4.根据权利要求1所述的非暂时性计算机可读介质，其中，使得所述一个或更多个处理器获得关于所述用户的所述一组属性的所述一个或更多个指令使得所述一个或更多个处理器：从多个传感器获得所述第一传感器数据，所述多个传感器包括以下中的至少两个：另一光谱仪，加速度计，心率传感器，血压传感器，血糖传感器，汗液传感器，皮肤导电率传感器，或成像传感器。5.根据权利要求1所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述一个或更多个指令在由所述一个或更多个处理器执行时还使得所述一个或更多个处理器：
周期...

【专利技术属性】
技术研发人员：NA奥布赖恩，CR鲁斯卡，MK冯贡滕，CG佩德森，C熊，
申请(专利权)人：唯亚威通讯技术有限公司，
类型：发明
国别省市：