一种深远海作业人员的状态研判方法与装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种深远海作业人员的状态研判方法与装置，上述方法包括：采集作业人员的生理数据、行为数据以及所处环境的环境数据；提取生理数据、行为数据与环境数据的统计特征，并对统计特征进行归一化处理；将归一化后的统计特征输入LSTM网络的隐藏层，并采用注意力机制对不同的统计特征进行加权求和获得最终特征向量；将最终特征向量输入softmax层，获得作业人员的身心状态的分类结果。本发明专利技术通过建立深远海作业人员生理、行为、环境数据与作业疲劳、作业压力和负性情绪之间的关联关系，实现对作业人员身心状态的精准研判。实现对作业人员身心状态的精准研判。实现对作业人员身心状态的精准研判。

【技术实现步骤摘要】
一种深远海作业人员的状态研判方法与装置


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种深远海作业人员的状态研判方法与装置。

技术介绍

[0002]深远海作业人员生活和工作长期与大陆分离，且高温、高湿的特殊工作环境和任务增加了作业人员作业疲劳、作业压力和负性情绪等身心状态出现的概率；以及，一是随着年龄的增大、工作负荷的增加及基础性疾病或其他健康问题的影响，容易造成作业人员在作业过程中身体状况突发异常或疾病；二是因工作强度、社会工作关系或其他因素容易造成作业人员心理状态异常，产生恐惧、愤怒、悲伤和厌恶等负性情绪，或者产生以脑力疲劳为主的疲劳状态并引起中枢神经系统疲劳，导致其处于注意涣散、消极倦怠、警觉性低的心理状态。负性的身心状态会增加安全生产事故发生的概率，造成作业人员伤残、猝死，产生不可挽救的后果。开展作业人员身心状态研判是大健康、医疗电子领域一项重要的研究课题。
[0003]传统的主观报告和量表评估的方式不能实时准确地捕捉到作业人员身心状态，无法进行客观的监测评估；现有医疗级设备虽具备心率、血压等基本生理指标的采集监测功能，但相应的场景也未从一般化的工作生活场景迁移至深远海等特殊任务作业场景，尚未提出有效的、高便携性的作业人员身心状态研判的一体化解决方案。

技术实现思路

[0004]本专利技术针对上述现有的方式无法对深远海等特殊工作场景的作业人员的身心状态进行准确有效的评估的技术问题，提出一种深远海作业人员的状态研判方法与装置。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种深远海作业人员的状态研判方法，包括：
[0006]数据采集步骤：采集作业人员的生理数据、行为数据以及所处环境的环境数据；
[0007]特征提取步骤：提取所述生理数据、所述行为数据与所述环境数据的统计特征，并对所述统计特征进行归一化处理；
[0008]特征加权步骤：将归一化后的所述统计特征输入LSTM网络的隐藏层，并采用注意力机制对不同的统计特征进行加权求和获得最终特征向量；
[0009]身心状态分类步骤：将所述最终特征向量输入softmax层，获得作业人员的身心状态的分类结果。
[0010]上述状态研判方法，其中，还包括：
[0011]数据库建立步骤：基于作业人员分别在静息状态与作业状态下的生理数据、行为数据与环境数据建立所述作业人员的身心状态数据库。
[0012]上述状态研判方法，其中，身心状态分类步骤还包括：基于所述身心状态数据库对所述softmax层进行训练以及寻找最优参数。
[0013]上述状态研判方法，其中，所述特征提取步骤包括：
[0014]时域特征提取步骤：提取所述生理数据、所述行为数据和所述环境数据的基本统计特征与时域特征；
[0015]频域特征获得步骤：对所述生理数据的时域特征进行时频转换获得所述生理数据的频域特征；
[0016]归一化步骤：将所述基本统计特征、所述时域特征与所述频域特征进行归一化处理，获得归一化后的所述统计特征。
[0017]上述状态研判方法，其中，所述时域特征提取步骤包括：
[0018]预处理步骤：将采集的所述生理数据、所述行为数据与所述环境数据进行预处理；
[0019]信号周期获得步骤：通过特征点提取算法识别预处理后的所述生理数据，获得所述生理数据的生理信号周期；
[0020]基本统计特征提取步骤：基于所述生理信号周期提取所述生理数据、所述行为数据与所述环境数据的基本统计特征。
[0021]上述状态研判方法，其中，所述身心状态的分类结果包括：作业人员的作业压力、作业疲劳与作业负性情绪的水平高低。
[0022]第二方面，本申请实施例提供了一种深远海作业人员的状态研判装置，用于实现上述第一方面所述的状态研判方法，包括：
[0023]数据库建立模块：基于作业人员分别在静息状态与作业状态下的生理数据、行为数据与环境数据建立所述作业人员的身心状态数据库；
[0024]数据采集模块：采集作业人员的生理数据、行为数据以及所处环境的环境数据；
[0025]特征提取模块：提取所述生理数据、所述行为数据与所述环境数据的统计特征，并对所述统计特征进行归一化处理；
[0026]特征加权模块：将归一化后的所述统计特征输入LSTM网络的隐藏层，并采用注意力机制对不同的统计特征进行加权求和获得最终特征向量；
[0027]身心状态分类模块：将所述最终特征向量输入softmax层，获得作业人员的身心状态的分类结果。
[0028]上述状态研判装置，其中，所述数据采集模块包括：
[0029]环境数据采集单元，用于采集作业人员所处环境的环境数据，所述环境数据采集单元包括温度传感器、湿度传感器和气压传感器；
[0030]生理数据采集单元，用于采集作业人员的生理数据，所述生理数据采集单元包括：心率/脉搏传感器、血氧传感器、皮肤电阻传感器和皮肤温度传感器；
[0031]行为数据采集单元，用于采集作业人员的行为数据，所述行为数据采集单元包括加速度计、陀螺仪和磁力计。
[0032]上述状态研判装置，其中，所述特征提取模块包括：
[0033]时域特征提取单元：提取所述生理数据、所述行为数据和所述环境数据的基本统计特征与时域特征；
[0034]频域特征获得单元：对所述生理数据的时域特征进行时频转换获得所述生理数据的频域特征；
[0035]归一化单元：将所述基本统计特征、所述时域特征与所述频域特征进行归一化处理，获得归一化后的所述统计特征。
等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本申请所涉及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本申请所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序。
[0050]下面结合附图所示的各实施方式对本专利技术进行详细说明，但应当说明的是，这些实施方式并非对本专利技术的限制，本领域普通技术人员根据这些实施方式所作的功能、方法、或者结构上的等效变换或替代，均属于本专利技术的保护范围之内。
[0051]在详细阐述本专利技术各个实施例之前，对本专利技术的核心专利技术思想予以概述，并通过下述若干实施例予以详细阐述。
[0052]本专利技术通过建立深远海作业人员身心状态数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种深远海作业人员的状态研判方法，其特征在于，包括：数据采集步骤：采集作业人员的生理数据、行为数据以及所处环境的环境数据；特征提取步骤：提取所述生理数据、所述行为数据与所述环境数据的统计特征，并对所述统计特征进行归一化处理；特征加权步骤：将归一化后的所述统计特征输入LSTM网络的隐藏层，并采用注意力机制对不同的统计特征进行加权求和获得最终特征向量；身心状态分类步骤：将所述最终特征向量输入softmax层，获得作业人员的身心状态的分类结果。2.根据权利要求1所述的状态研判方法，其特征在于，还包括：数据库建立步骤：基于作业人员分别在静息状态与作业状态下的生理数据、行为数据与环境数据建立所述作业人员的身心状态数据库。3.根据权利要求2所述的状态研判方法，其特征在于，身心状态分类步骤还包括：基于所述身心状态数据库对所述softmax层进行训练以及寻找最优参数。4.根据权利要求1所述的状态研判方法，其特征在于，所述特征提取步骤包括：时域特征提取步骤：提取所述生理数据、所述行为数据和所述环境数据的基本统计特征与时域特征；频域特征获得步骤：对所述生理数据的时域特征进行时频转换获得所述生理数据的频域特征；归一化步骤：将所述基本统计特征、所述时域特征与所述频域特征进行归一化处理，获得归一化后的所述统计特征。5.根据权利要求4所述的状态研判方法，其特征在于，所述时域特征提取步骤包括：预处理步骤：将采集的所述生理数据、所述行为数据与所述环境数据进行预处理；信号周期获得步骤：通过特征点提取算法识别预处理后的所述生理数据，获得所述生理数据的生理信号周期；基本统计特征提取步骤：基于所述生理信号周期提取所述生理数据、所述行为数据与所述环境数据的基本统计特征。6.根据权利要求1所述的状态研判方法，其特征在于，所述身心状态的分类结果包括：作业人员的作业压力、作业疲劳与作业负性情绪的水平高低。7.一种深远海作业人员的状态研判装置，用于实现上述权利要求1
‑
6中任一项...

【专利技术属性】
技术研发人员：张玉乾，付永江，张玉麟，彭玉娇，程婕，崔婧，牛嵩云，程远，
申请(专利权)人：中船人因工程研究院青岛有限公司，
类型：发明
国别省市：