【技术实现步骤摘要】
基于用户心境的功能环境调节方法、系统和装置
[0001]本专利技术涉及功能环境调节领域，特别涉及基于用户心境的功能环境调节方法、系统和装置。
技术介绍
[0002]人的心境和情绪极易受到周围环境因素的直接影响。长期不良的人居或办公环境能够对人的心理健康带来持续危害，同样，良好的人居及办公环境能够促进人们的身心健康。
[0003]当下，学习、工作、生活等众多因素给人们带来了长期不良情绪和压力心境，同时失眠、焦虑障碍、双相情感障碍、抑郁症等患病人群规模巨大且仍持续快速递增，覆盖了从青少年、青中年到老年等大部分社会年龄层。如何根据用户的心境和情绪来调节和优化用户所处环境因素特性，通过静默化和无感化的功能环境调节和优化，让用户全心自然融入当前功能环境情境中，使得用户更容易有效地获得更专注、更平静、更平稳的心境，以提高其学习、工作、生活等效率和质量，也进一步能够减少不良情绪、降低心境疾病风险，是目前亟待解决的关键难题。
技术实现思路
[0004]针对现有方法的以上缺陷及改进需求，本专利技术的目的在于提供基于用户心境的功能环境调节方法，通过构建具备实时感知能力、实时决策能力和实时优化能力的智能功能性环境，实现对用户对象的环境行为和环境因素的实时监测采集和实时处理分析，实时提取心境情绪画像，实时生成环境因素调整控制参数和动态优化策略并对环境因素进行优化调整，实现功能环境的静默化和无感化的调节，使得用户更容易有效地获得更专注、更平静、更平稳的心境。本专利技术还提供了基于用户心境的功能环境调节系统，用于实现上述...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于用户心境的功能环境调节方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：对用户对象的环境行为和环境因素进行监测采集、分析处理和矢量融合，提取行为特征和环境特征；对所述行为特征和所述环境特征进行环境心境交叉分析，提取环境心境情绪画像，生成环境因素调整控制参数；根据所述环境因素调整控制参数生成环境因素动态优化策略，并对所述环境因素进行优化控制；重复执行上述步骤，根据用户对象的所述行为特征和所述环境特征，提取所述环境心境情绪画像，对所述环境因素进行持续优化控制，并按预设周期生成功能环境优化调节报告。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述对用户对象的环境行为和环境因素进行监测采集、分析处理和矢量融合，提取行为特征和环境特征的步骤具体为：通过环境行为跟踪设备，实时采集、捕捉和识别用户对象的肢体行为、面部表情和生理行为，生成环境行为数据；通过环境因素监测设备，实时采集和监测用户对象所处空间环境的环境因素水平变化，生成环境因素数据；对所述环境行为数据和所述环境因素数据进行信号处理和矢量融合，分别生成空间行为数据矢量图景和空间环境数据矢量地图；对所述空间行为数据矢量图景和所述空间环境数据矢量地图进行特征提取，分别生成所述行为特征和所述环境特征。3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于：所述环境行为至少包括肢体行为、面部表情、生理行为。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于：所述生理行为至少包括呼吸行为、眼动行为、吞咽行为。5.如权利要求2所述的方法，其特征在于：所述环境行为跟踪设备至少包括人体追踪摄像设备或传感器、人体面部捕捉设备或传感器、眼动捕捉设备或传感器、热成像设备或传感器、空间雷达设备或传感器。6.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于：所述环境因素至少包括环境光照、环境声音、环境温度、环境湿度、环境气压、环境微颗粒。7.如权利要求2所述的方法，其特征在于：所述环境因素监测设备至少包括环境光照度传感器、环境光谱传感器、环境声音采集器、环境温度传感器、环境湿度传感器、环境气压传感器、环境微颗粒检测传感器。8.如权利要求2所述的方法，其特征在于：所述信号处理至少包括A/D数模转换、重采样、重参考、帧率转换、降噪、去伪迹、信号矫正、工频陷波、低通滤波、高通滤波、带阻滤波、带通滤波、均值滤波。9.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于：所述矢量融合具体为以用户对象为空间中心，按照时序对所述环境行为数据和所述环境因素数据中的多节点、多模态、多通道、同类型的数据进行矢量化整合，分别生成空间行为数据矢量图景和空间环境数据矢量地图。10.如权利要求9所述的方法，其特征在于：所述矢量化整合的具体方法为：以用户对象
为空间中心，计算各个所述环境行为跟踪设备、所述环境因素监测设备与用户对象的空间相对距离和空间相对位置；根据所述空间相对距离和所述空间相对位置，对用户对象当前位置的所述环境行为数据和所述环境因素数据进行最佳估计，分别得到环境行为最佳估计描述数据和环境因素最佳估计描述数据；重复上述步骤，获取用户对象的时序活动轨迹中的全部所述环境行为最佳估计描述数据和所述环境因素最佳估计描述数据，生成所述空间行为数据矢量图景和所述空间环境数据矢量地图。11.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于：所述行为特征至少包括肢体行为特征、面部表情特征、生理行为特征。12.如权利要求11所述的方法，其特征在于：所述肢体行为特征至少包括肢体行为类型、行为持续时间、行为变换频率、行为变换指数。13.如权利要求12所述的方法，其特征在于：所述行为变换指数的计算方法，具体为：按时序提取所述肢体行为类型中不同肢体行为及其持续时长，分别生成肢体行为类型序列和行为持续时长序列；分别计算所述肢体行为类型序列和所述行为持续时长序列的变异系数，生成肢体行为类型变异系数和行为持续时间变异系数；对所述肢体行为类型变异系数和所述行为持续时间变异系数进行加权计算，生成所述行为变换指数。14.如权利要求11所述的方法，其特征在于：所述面部表情特征至少包括面部表情类型、表情持续时间、表情变换频率、情绪变换指数。15.如权利要求14所述的方法，其特征在于：所述情绪变换指数的计算方法，具体为：按时序提取所述面部表情类型中不同面部表情及其持续时长，分别生成面部表情类型序列和表情持续时长序列；分别计算所述面部表情类型序列和所述表情持续时长序列的变异系数，生成面部表情类型变异系数和表情持续时间变异系数；对所述面部表情类型变异系数和所述表情持续时间变异系数进行加权计算，生成所述情绪变换指数。16.如权利要求11所述的方法，其特征在于：所述生理行为特征至少包括呼吸行为特征、眼动行为特征、吞咽行为特征。17.如权利要求16所述的方法，其特征在于：所述呼吸行为特征至少包括呼吸次数、呼吸频率、呼吸间隔时长、呼吸深度、呼吸变化指数。18.如权利要求17所述的方法，其特征在于：所述呼吸变化指数的计算方法，具体为：按时序提取每一次呼吸的所述呼吸间隔时长和所述呼吸深度，分别生成呼吸间隔时长序列和呼吸深度序列；分别计算所述呼吸间隔时长序列和所述呼吸深度序列的变异系数，生成呼吸间隔时长变异系数和呼吸深度变异系数；对所述呼吸间隔时长变异系数和所述呼吸深度变异系数进行加权计算，生成所述呼吸变化指数。19.如权利要求16所述的方法，其特征在于：所述眼动行为特征至少包括眼动次数、眼动频率、眼动类型、眼动持续时长、凝视次数、凝视持续时间、眼动交互指数。20.如权利要求19所述的方法，其特征在于：所述眼动交互指数的计算方法，具体为：按时序提取所述眼动类型中不同眼动行为及其持续时长，分别生成眼动类型序列和眼动持续时长序列；分别计算所述眼动类型序列和所述眼动持续时长序列的变异系数，生成眼动类型变异系数和眼动持续时间变异系数；对所述眼动类型变异系数和所述眼动持续时间变异
系数进行加权计算，生成所述眼动交互指数。21.如权利要求16所述的方法，其特征在于：所述吞咽行为特征至少包括吞咽次数、吞咽频率、吞咽间隔时长、吞咽深度、吞咽变化指数。22.如权利要求21所述的方法，其特征在于：所述吞咽变化指数的计算方法，具体为：按时序提取每一次吞咽的所述吞咽间隔时长和所述吞咽深度，分别生成吞咽间隔时长序列和吞咽深度序列；分别计算所述吞咽间隔时长序列和所述吞咽深度序列的变异系数，生成吞咽间隔时长变异系数和吞咽深度变异系数；对所述吞咽间隔时长变异系数和所述吞咽深度变异系数进行加权计算，生成所述吞咽变化指数。23.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于：所述环境特征至少包括环境光照特征、环境声音特征、环境温度特征、环境湿度特征、环境气压特征、环境微颗粒特征、环境平稳指数。24.如权利要求23所述的方法，其特征在于：所述环境特征中的各环境因素特征体现为数值特征，至少包括时序信号、平均值、均方根、最大值、最小值、方差、标准差、变异系数、峰度和偏度。25.如权利要求23所述的方法，其特征在于：所述环境光照特征至少包括光照度特征、光谱特征。26.如权利要求23所述的方法，其特征在于：所述环境声音特征至少包括声响水平特征、声音频谱特征、声音类型特征。27.如权利要求23所述的方法，其特征在于：所述环境平稳指数的计算方法，具体为：提取环境因素数据中每一项环境因素监测采集时序数据并计算其变异系数，得到环境因素变异系数；对所述环境因素变异系数进行多指标加权计算，得到所述环境平稳指数。28.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述对所述行为特征和所述环境特征进行环境心境交叉分析，提取环境心境情绪画像，生成环境因素调整控制参数的步骤具体为：通过对不同环境因素、不同情绪类型和不同情绪水平的多模态环境心境训练数据集进行深度学习训练，预先构建环境心境神经网络生成模型；对所述行为特征进行行为情绪分析，得到所述环境心境情绪画像；将所述环境特征、所述环境心境情绪画像和用户心境优化目标输入所述环境心境神经网络生成模型，得到所述环境因素调整控制参数。29.如权利要求28所述的方法，其特征在于：所述环境心境情绪画像至少包括情绪类型、情绪水平。30.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述根据所述环境因素调整控制参数生成环境因素动态优化策略，并对所述环境因素进行优化控制的步骤具体为：根据所述环境因素调整控制参数，生成所述环境因素动态优化策略；根据所述环境因素动态优化策略，将设备控制参数发送给环境因素干预执行设备，对所述环境因素进行目标执行控制。31.如权利要求30所述的方法，其特征在于：所述环境因素动态优化策略至少包括控制参数动态优化策略、设备控制参数序列。32.如权利要求31所述的方法，其特征在于：所述控制参数动态优化策略至少包括零增益、递增、递减、直流偏置、随机振荡、高斯振荡、正...
【专利技术属性】
技术研发人员：何将，
申请(专利权)人：安徽星辰智跃科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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