本发明专利技术公开了一种按摩椅控制方法、系统及计算机可读存储介质，属于智能按摩椅领域，其通过设置在按摩椅上的传感器采集用户的第一人体生理数据，并将其输入到情感识别算法内，获取用户的情感状态，最后映射到对应的按摩参数上，从而实现按摩效果的智能调整。同时利用设置的多个深度学习算法模型，对用户的按摩反馈特征进行捕捉和分析，并通过收集用户的按摩反馈数据，进而多次调整按摩模式和参数并优化情感识别模型，实现按摩椅与情感识别算法、深度学习算法的有机结合，从而提高按摩效果和舒适度；同时利用深度学习算法对传感器采集到的第一人体生理数据进行处理，实现了更准确的第二人体生理数据输出，具有一定的创造性和应用价值。价值。价值。
【技术实现步骤摘要】
一种按摩椅控制方法、系统及计算机可读存储介质
[0001]本专利技术属于智能按摩椅领域，具体涉及一种按摩椅控制方法、系统及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]目前，按摩椅已经成为现代人生活中的重要休闲方式之一，可以缓解肌肉疲劳、舒缓压力、提高身体健康等效果。然而，现有按摩椅仍存在许多问题，如按摩效果不尽人意、使用不方便、无法个性化定制等。
[0003]而按摩椅的自定义模块在满足了基本按摩需求的同时，满足了按摩椅个性化的需求，使用者可通过操作交互显示屏，自己定义按摩力度，按摩机构的按摩顺序、按摩时长等多个参数，以此定制一套属于使用者自身的按摩方案。
[0004]但是，在实际使用的过程中，我们发现虽然按摩椅可以根据客户自定义的按摩方案执行按摩动作，但是其无法根据客户所反馈出的情感数据，相应调整按摩椅的按摩力度。因此，我们推出一种按摩椅控制方法、系统及计算机可读存储介质，以解决上述问题。
技术实现思路
[0005]针对现有技术的以上缺陷或改进需求中的一种或者多种，本专利技术提供了一种按摩椅控制方法、系统及计算机可读存储介质，其利用构建的多个深度学习模型对情感识别模型在对数据进行处理前，对数据进行去噪，再构建情感状态与按摩参数之间的深度学习模型，最后在利用按摩机构进行按摩参数后，再次采集用户所反馈的情感状态，并以此对按摩参数进行优化与二次调节。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提高了一种按摩椅控制方法，其包括以下步骤，S100：利用按摩椅上设置的多个传感器采集第一人体生理数据；S200：利用卷积神经网络对传感器采集的第一人体生理数据进行处理，结合深度学习算法输出第二人体生理数据；S300：利用情感识别算法对第二人体生理数据进行判别；将准确的第二人体生理数据输入到情感识别算法中，对所述第二人体生理数据进行分类，输出情感分类指标，利用深度学习算法构建情感识别模型；S400：获取用户在所述第二人体生理数据对应设定的按摩参数，以情感识别分类指标为输入、按摩参数为输出，构建用于控制按摩椅按摩力度的模型，控制按摩机构对人体进行按摩；S500：再次采集第一人体生理数据；采集按摩机构在执行按摩操作后用户的反馈特征；S600：以用户的反馈特征为输入，将其输入到情感识别模型中，构建按摩力度优化的深度学习模型，获取相应的按摩参数作为输出。
[0007]作为本专利技术的进一步改进，在步骤S100中，还包括以下步骤：利用传感器采集用户
在放松状态下的第一人体生理数据，作为标准数据库，并存储到该标准数据库中；利用传感器采集用户在使用时的第一人体生理数据，作为实时输入数据。
[0008]作为本专利技术的进一步改进，在步骤S300中，还包括以下步骤：情感识别模型将实时输入数据与标准数据库中所存储的标准数据进行比对，并将比对结果用于情感分类。
[0009]作为本专利技术的进一步改进，在步骤S600中，还包括以下步骤：获取按摩机构在执行按摩操作后一段时间内的所述第一人体生理数据，将其输入到所述情感识别模型中，获取用户情感分类指标；根据所述第一人体生理数据，判断用户当前状态；若用户处于放松状态，则继续控制按摩机构工作；若用户处于紧张状态时，将所述反馈特征再次输入到情感识别模型中，调整按摩机构的按摩力度。
[0010]作为本专利技术的进一步改进，在步骤S600中，还包括以下步骤：将用户自己调节的按摩参数作为输入，结合所述反馈特征一起作为训练数据，以构建准确的按摩力度优化模型。
[0011]作为本专利技术的进一步改进，所述第一人体生理数据包括声音、面部表情、皮肤导电率、心率、体温或姿势。
[0012]作为本专利技术的进一步改进，在步骤S300中，构建情感识别模型具体包括以下步骤：特征提取：从第二人体生理数据中提取用于判断情感分类指标的所述第二人体生理数据；特征选择：从提取出的第二人体生理数据中选择具有区分性的所述第二人体生理数据，减少所述第二人体生理数据数量；分类模型：构建分类模型，将所述第二人体生理数据向量映射到不同的情感类别上。
[0013]在此基础上，本专利技术还提供了一种按摩椅控制系统，其包括控制器和与其电连接的情感识别模块、传感器、第一深度学习模块、第二深度学习模块和第三深度学习模块；其中，传感器设置在按摩椅上，用于采集人体不同位置处的第一人体生理数据；第一深度学习模块，用于接收传感器所采集到的第一人体生理数据，并对该第一人体生理数据进行去噪，获取准确的第二人体生理数据；情感识别模块，用于接收处理后的所述第一人体生理数据，并构建分类模型，将所述第二人体生理数据映射到不同的情感类别上，以识别用户的情感状态；第二深度学习模块，其用于接收处理后的情感状态，并构建以情感分类指标为输入，按摩参数为输出的按摩力度控制模型；第三深度学习模块，用于采集用户的反馈特征，构建以反馈特征为输入，按摩参数为输出的按摩力度优化模型。
[0014]作为本专利技术的进一步改进，所述传感器包括语音检测传感器、皮肤电活动传感器、加速度传感器、陀螺仪、血压测量传感器、心率监测传感器和红外测温传感器。
[0015]在此基础上，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序执行时实现上述的按摩椅控制方法。
[0016]上述改进技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
[0017]总体而言，通过本专利技术所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有的有益效果包括：
（1）本专利技术的按摩椅控制方法、系统及计算机可读存储介质，其通过设置在按摩椅上的传感器采用户的第一人体生理数据，并将其输入到情感识别算法内，获取用户的情感状态，并将其映射到对应的按摩参数上，从而实现按摩效果的智能调整。同时利用设置的多个深度学习算法模型，对用户的按摩反馈特征进行捕捉和分析，并通过收集用户的按摩反馈数据，进而多次调整按摩模式和参数并优化情感识别模型，实现按摩椅与情感识别算法、深度学习算法的有机结合。
[0018]（2）本专利技术的按摩椅控制方法、系统及计算机可读存储介质，其利用构建的多个深度学习模型分别对情感识别模型在对数据进行处理前对数据进行去噪，再构建情感状态与按摩参数之间的深度学习模型，最后在利用按摩机构进行按摩参数后，再次采集用户所反馈的情感状态，并以此对按摩参数进行优化与二次调节。
[0019]（3）本专利技术的按摩椅控制方法、系统及计算机可读存储介质，其整合了传感器采集、深度学习算法、情感识别算法、按摩机构控制等多个技术，将它们有机地结合起来，实现了基于情感识别和深度学习算法对按摩椅进行控制，使按摩椅可以根据人体情感状态来自动调节按摩力度和区域，从而提高按摩效果和舒适度。方案还通过利用深度学习算法对传感器采集到的人体姿态数据进行处理，实现了更准确的第二人体生理数据输出，这对于按摩椅的精确控制具有重要意义。该方案充分利用了当前的科技手段，提高了按摩椅的智能化程度和按摩效果，具有一定的创造性和应用价值。
附图说明
[0020]图1是本专利技术实施例中按摩椅控制方法的整体流程本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种按摩椅控制方法，其特征在于，其包括以下步骤，S100：利用按摩椅上设置的多个传感器采集第一人体生理数据；S200：利用卷积神经网络对传感器采集的第一人体生理数据进行处理，结合深度学习算法输出第二人体生理数据；S300：利用情感识别算法对第二人体生理数据进行判别；将准确的第二人体生理数据输入到情感识别算法中，对所述第二人体生理数据进行分类，输出情感分类指标，利用深度学习算法构建情感识别模型；S400：获取用户在所述第二人体生理数据对应设定的按摩参数，以情感识别分类指标为输入、按摩参数为输出，构建用于控制按摩椅按摩力度的模型，控制按摩机构对人体进行按摩；S500：再次采集第一人体生理数据；采集按摩机构在执行按摩操作后用户的反馈特征；S600：以用户的反馈特征为输入，将其输入到情感识别模型中，构建按摩力度优化的深度学习模型，获取相应的按摩参数作为输出。2.根据权利要求1所述的按摩椅控制方法，其特征在于，在步骤S100中，还包括以下步骤：利用传感器采集用户在放松状态下的第一人体生理数据，作为标准数据，形成标准数据库；利用传感器采集用户在使用时的第一人体生理数据，作为实时输入数据。3.根据权利要求2所述的按摩椅控制方法，其特征在于，在步骤S300中，还包括以下步骤：情感识别模型将实时输入数据与标准数据库中所存储的标准数据进行比对，将比对结果用于情感分类。4.根据权利要求1~3中任一项所述的按摩椅控制方法，其特征在于，在步骤S600中，还包括以下步骤：获取按摩机构在执行按摩操作后一段时间内的所述第一人体生理数据，将其输入到所述情感识别模型中，获取用户情感分类指标；根据所述第一人体生理数据，判断用户当前状态；若用户处于放松状态，则继续控制按摩机构工作；若用户处于紧张状态时，将所述反馈特征再次输入到情感识别模型中，调整按摩机构的按摩力度。5.根据权利要求4所述的按摩椅控制方法，其特征在于，在步骤S6...
【专利技术属性】
技术研发人员：李玉彩，兰应银，兰伏增，
申请(专利权)人：奥弗锐福建电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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