精力评估方法、电子设备和精力评估系统技术方案

本申请提供一种精力评估方法、电子设备和精力评估系统，涉及数据处理技术领域，其中，该方法可以包括：获取多种健康指标的健康数据，根据获取的各健康指标的健康数据，确定用户的精力值。其中，健康指标包括下列指标中的多种：体能指标、压力指标、专注度指标和睡眠指标。本申请提供的技术方案可以使用户通过精力值更好的了解自身的健康状况。好的了解自身的健康状况。好的了解自身的健康状况。

【技术实现步骤摘要】
精力评估方法、电子设备和精力评估系统


[0001]本申请涉及数据处理
，尤其涉及一种精力评估方法、电子设备和精力评估系统。

技术介绍

[0002]随着生活水平的提高，人们对健康的关注度随之提高，越来越多的人希望更清楚地了解自身的健康状况，以便加以改善。
[0003]目前，有些人会定期去体检机构进行体检，以监测自身的健康状况。由于这种方式不是很便利，现在许多终端设备都提供了健康管理功能，用户可以通过终端设备查看自身的健康数据，进而了解自身的健康状况。比如，手机可以收集一些智能健康设备(比如智能手表)采集的运动、睡眠等健康指标对应的健康数据，并可以对这些数据进行分析，评估出各项健康指标的健康度；用户可以通过查看各项健康指标的健康数据和评估结果来了解自身的健康状况。但是，目前的这些健康指标，用户基于单个健康指标不能很好的了解自身的健康状况。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请提供一种精力评估方法、电子设备和精力评估系统，用于提供量化的精力值，以方便用户更好的了解自身的健康状况。
[0005]为了实现上述目的，第一方面，本申请实施例提供一种精力评估方法，包括：
[0006]获取多种健康指标的健康数据，根据获取的各健康指标的健康数据，确定用户的精力值。其中，健康指标包括下列指标中的多种：体能指标、压力指标、专注度指标和睡眠指标。
[0007]本申请实施例提供的精力评估方法，可以基于多种与精力相关的健康指标的健康数据评估用户的精力值，这样，用户就可以基于精力值更好的了解自身的健康状况。
[0008]在第一方面的一种可能的实施方式中，根据获取的各所述健康指标的健康数据，确定用户的精力值，包括：将各所述健康指标的健康数据输入至精力评估模型中，得到用户的精力值。
[0009]上述实施方式中，采用精力评估模型确定精力值，可以提高确定的精力值的准确性。
[0010]在第一方面的一种可能的实施方式中，根据获取的各健康指标的健康数据，确定用户的精力值，包括：
[0011]对于除睡眠指标之外的每种健康指标，根据健康指标的健康数据确定健康指标对应的精力因子值；
[0012]根据睡眠指标的健康数据，获取睡眠评分；
[0013]根据各所述精力因子值确定初始精力值，并根据所述睡眠评分调整所述初始精力值，得到用户的精力值。
[0014]上述实施方式中，基于各睡眠指标之外的健康指标的精力因子值确定初始精力值，基于睡眠评分对初始精力值进行调整后得到精力值，这样可以提高精力评估结果的准确性。
[0015]在第一方面的一种可能的实施方式中，睡眠评分包括最近多天的睡眠质量评分，根据所述睡眠评分调整所述初始精力值，包括：在睡眠质量评分高于第一目标分的天数满足第一要求时，增大初始精力值，在睡眠质量评分低于第二目标分的天数满足第二要求时，减小初始精力值；其中，第一目标分大于第二目标分。
[0016]第一要求为睡眠质量评分高于第一目标分的天数大于或等于第一天数阈值，或者，睡眠质量评分高于第一目标分的天数的占比大于或等于第一比值；第二要求为睡眠质量评分低于第二目标分的天数大于或等于第二天数阈值，或者，睡眠质量评分低于第二目标分的天数的占比大于或等于第二比值。
[0017]上述实施方式中，基于多天的睡眠质量评分进行精力评估，可以提高精力评估结果的准确性。
[0018]在第一方面的一种可能的实施方式中，调整后的初始精力值不小于精力值下限，和/或，调整后的初始精力值不大于精力值上限。这样可以使确定的精力值更加准确合理。
[0019]在第一方面的一种可能的实施方式中，精力值下限为体能指标对应的精力因子值的目标比例，精力值上限为体能指标对应的精力因子值的目标倍数，目标比例小于1，目标倍数大于1。
[0020]上述实施方式中，根据体能指标确定精力值上限和精力值下限，可以提高确定的精力值上限和精力值下限的准确性。
[0021]在第一方面的一种可能的实施方式中，精力值根据每个健康指标的至少一个子指标确定，每个健康指标的子指标根据健康指标的健康数据确定；
[0022]体能指标的子指标包括下列中的至少一个：最大摄氧量、静息心率和运动心率；
[0023]压力指标的子指标包括心率变异性；
[0024]专注度指标的子指标包括脑电波频率；
[0025]睡眠指标的子指标包括下列中的至少一个：睡眠质量评分、深睡比例、深睡连续性评分、睡眠血氧和睡眠心率。
[0026]上述实施方式中，各子指标能够较佳的反映对应的健康指标，因此，基于这些子指标进行精力评估，可以使精力评估结果具有较高的准确度。
[0027]在第一方面的一种可能的实施方式中，该方法还包括：根据各健康指标的健康数据，采用自监督学习算法更新精力评估模型。
[0028]上述实施方式中，通过采用自监督学习算法更新精力评估模型，可以提高精力评估结果的准确性。
[0029]在第一方面的一种可能的实施方式中，该方法还包括：根据云端设备的精力评估模型更新存储的精力评估模型，云端设备的精力评估模型是根据从连接的各个终端设备获取到的健康数据进行自监督学习得到的。
[0030]上述实施方式中，终端设备根据云端设备的精力评估模型更新存储的精力评估模型，可以提高精力评估结果的准确性。
[0031]在第一方面的一种可能的实施方式中，至少一个健康指标包括多个子指标，每个
健康指标的子指标根据健康指标的健康数据确定，精力值根据每个健康指标的子指标中的第一目标子指标确定。
[0032]该方法还包括：根据各子指标中的第二目标子指标评估获取的健康数据的可靠性，在确定获取的健康数据可靠的情况下，向云端设备上传健康数据。
[0033]上述实施方式中，在确定获取的健康数据可靠的情况下，向云端设备上传健康数据，可以提高上传到云端设备的数据的可靠性。
[0034]在第一方面的一种可能的实施方式中，根据各子指标中的第二目标子指标评估获取的健康数据的可靠性，包括：
[0035]根据第二目标子指标确定精力评估模型输出的精力值的置信度；
[0036]在置信度达到目标置信度的情况下，向用户推送与精力相关的问题；
[0037]根据用户的反馈结果确定获取的健康数据的可靠性。
[0038]上述实施方式中，在确定精力评估模型输出的精力值的置信度较高的情况下，结合用户的反馈结果进行健康数据的可靠性判断，可以进一步提高上传的健康数据的可靠性。
[0039]在第一方面的一种可能的实施方式中，第二目标子指标包括第一子指标和除第一子指标之外的第二子指标，置信度基于第一子指标确定，根据用户的反馈结果确定获取的健康数据的可靠性，包括：
[0040]若用户的反馈结果与精力评估模型所确定的精力值相匹配，则根据第二子指标确定反馈结果的可靠性；
[0041]若确定反馈结果可靠，则确定获取的健康数据可靠。
[0042]上述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种精力评估方法，其特征在于，包括：获取多种健康指标的健康数据，所述健康指标包括下列指标中的多种：体能指标、压力指标、专注度指标和睡眠指标；根据获取的各所述健康指标的健康数据，确定用户的精力值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据获取的各所述健康指标的健康数据，确定用户的精力值，包括：对于除睡眠指标之外的每种健康指标，根据所述健康指标的健康数据确定所述健康指标对应的精力因子值；根据所述睡眠指标的健康数据，获取睡眠评分；根据各所述精力因子值确定初始精力值，并根据所述睡眠评分调整所述初始精力值，得到所述用户的精力值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述睡眠评分包括最近多天的睡眠质量评分，所述根据所述睡眠评分调整所述初始精力值，包括：在睡眠质量评分高于第一目标分的天数满足第一要求时，增大初始精力值，在睡眠质量评分低于第二目标分的天数满足第二要求时，减小初始精力值；其中，所述第一目标分大于所述第二目标分；所述第一要求为睡眠质量评分高于第一目标分的天数大于或等于第一天数阈值，或者，睡眠质量评分高于第一目标分的天数的占比大于或等于第一比值；所述第二要求为睡眠质量评分低于第二目标分的天数大于或等于第二天数阈值，或者，睡眠质量评分低于第二目标分的天数的占比大于或等于第二比值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，调整后的初始精力值不小于精力值下限，和/或，调整后的初始精力值不大于精力值上限。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述精力值下限为体能指标对应的精力因子值的目标比例，所述精力值上限为体能指标对应的精力因子值的目标倍数，所述目标比例小于1，所述目标倍数大于1。6.根据权利要求1
‑
5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据获取的各所述健康指标的健康数据，确定用户的精力值，包括：将各所述健康指标的健康数据输入至精力评估模型中，得到用户的精力值。7.根据权利要求1
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6任一项所述的方法，其特征在于，所述精力值根据每个所述健康指标的至少一个子指标确定，每个所述健康指标的子指标根据所述健康指标的健康数据确定；所述体能指标的子指标包括下列中的至少一个：最大摄氧量、静息心率和运动心率；所述压力指标的子指标包括心率变异性；所述专注度指标的子指标包括脑电波频率；所述睡眠指标的子指标包括下列中的至少一个：睡眠质量评分、深睡比例、深睡连续性评分、睡眠血氧和睡眠心率。8.根据权利要求2
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7任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据各所述健康指标的健康数据，采用自监督学习算法更新所述精力评估模型。9.根据权利要求2
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8任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据云端设备的精力评估模型更新存储的精力评估模型，所述云端设备的精力评估模型是根据从连接的各个终端设备获取到的健康数据进行自监督学习得到的。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，至少一个所述健康指标包括多个子指标，每个所述健康指标的子指标根据所述健康指标的健康数据确定，所述精力值根据每个所述健康指标的子指标中的第一目标子指标确定；所述方法还包括：根据各所述子指标中的第二目标子指标评估获取的健康数据的可靠性，在确定获取的健康数据可靠的情况下，向所述云端设备上传所述健康数据。11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述根据各所述子指标中的第二目标子指标评估获取的健康数据的可靠性，包括：根据所述第二目标子...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭伟，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：