失眠AI检测系统及计算设备技术方案

本申请公开了一种失眠AI检测系统及计算设备，该系统包括：获取模块，用于获取用户的面部特征、手部特征、声音特征、舌部特征和心率特征；处理模块，用于确定各特征与各失眠程度关联的第一特征向量，以及各特征与各失眠类型关联的第二特征向量；还用于基于各个特征、第一评估标准和第二评估标准，确定用户所处的失眠程度和失眠类型。本申请实施例中，基于面部特征、手部特征、舌部特征、声音特征以及心率特征，而且各个特征基于不同的评估权重进行判断用户的失眠程度和失眠类型，评估判断更加的精细、准确。准确。准确。

【技术实现步骤摘要】
失眠AI检测系统及计算设备


[0001]本申请涉及人体健康监测领域，尤其涉及一种失眠AI检测系统及计算设备。

技术介绍

[0002]目前，越来越多的人患有失眠，而目前针对失眠，大多基于人为肉眼观察诊断并治疗，但是，失眠所表现的症状仅凭人为观察误差较大。另外，目前也有针对失眠的诊断系统，但是此种系统，也仅仅能够的根据各个指标进行判断是否失眠，此种方法只能判断用户是否失眠，对于失眠程度和失眠的类型并无法获得，判断不够精细。

技术实现思路

[0003]本申请期望提供一种失眠AI检测系统及计算设备，旨在解决
技术介绍
中所提出的关于失眠的判断不够精细的问题。
[0004]本申请实施例提出一种失眠AI检测系统，包括：
[0005]获取模块，用于获取用户的面部特征、手部特征、声音特征、舌部特征和心率特征；
[0006]处理模块，被配置为：
[0007]分别确定所述面部特征、所述手部特征、所述声音特征、所述舌部特征和所述心率特征的第一特征向量，其中，所述第一特征向量用于获取其关联的特征表示的所述用户处于预设失眠程度的概率；
[0008]分别确定所述面部特征、所述手部特征、所述声音特征、所述舌部特征和所述心率特征的第二特征向量，其中，所述第二特征向量用于获取其关联的特征表示的所述用户处于预设失眠类型的概率；
[0009]基于第一评估标准和各所述第一特征向量，确定所述用户所处的失眠程度，其中，所述第一评估标准至少包括评估失眠程度时，各个特征的评估权重；
[0010]基于第二评估标准和各所述第二特征向量，确定所述用户的失眠类型，其中，所述第二评估标准至少包括评估失眠类型时，各个特征的评估权重。
[0011]在本申请实施中，所述面部特征包括如下子特征：眼圈颜色、眼球血丝多少、眼袋大小、面部皮肤干燥程度、面部皮肤粗糙程度；
[0012]所述手部特征包括如下子特征：多梦区颜色、失眠区斑点数量和心区颜色；
[0013]所述舌部特征包括如下子特征：舌苔颜色和/或厚度、舌质颜色；
[0014]所述声音特征包括如下子特征：睡眠状态下的呼吸音强度、睡眠状态下的呼气长度、睡眠状态下的吸气长度、睡眠状态下是否打呼噜、非睡眠状态下的预设时间内用户讲话声音分贝超过预设值的频率、非睡眠状态下的预设时间内用户叹气频率；
[0015]所述心率特征包括如下子特征：心跳频率。
[0016]本申请实施中，所述处理模块还被配置为：
[0017]分别确定各子特征的第三特征向量，其中，所述第三特征向量用于获取其关联的子特征表示的所述用户处于所述预设失眠程度的概率；
[0018]分别确定各子特征的第四特征向量，其中，所述第四特征向量用于获取其关联的子特征表示的所述用户处于所述预设失眠类型的概率。
[0019]本申请实施中，所述处理模块还被配置为：
[0020]基于各个子特征与各个失眠程度关联的第三特征向量，构建第一混淆矩阵；
[0021]将所述第一混淆矩阵转置，得到第一转置矩阵；
[0022]基于所述第一混淆矩阵和所述第一转置矩阵，确定各个子特征用于评估失眠程度的第一评估权重。
[0023]本申请实施中，所述处理模块还被配置为：
[0024]基于各个子特征的第一评估权重，对各个子特征与各个失眠程度关联的第三特征向量进行加权，得到各个子特征与各个失眠程度关联的第五特征向量；
[0025]将同一失眠程度下的各个子特征所对应的第五特征向量进行融合，得到各个失眠程度所对应的第一融合向量；
[0026]基于各个失眠程度所对应的第一融合向量，确定所述用户所处的失眠程度。
[0027]本申请实施中，所述处理模块还被配置为：
[0028]基于各个子特征与各个失眠类型关联的第四特征向量，构建第二混淆矩阵；
[0029]将所述第二混淆矩阵转置得到第二转置矩阵；
[0030]基于所述第二混淆矩阵和所述第二转置矩阵，确定各个子特征用于评估失眠类型的第二评估权重。
[0031]本申请实施中，所述处理模块还被配置为：
[0032]基于各个子特征的第二评估权重，对各个子特征与各个失眠类型关联的第四特征向量进行加权，得到各个子特征与各个失眠程度关联的第六特征向量；
[0033]将同一失眠类型下的各个子特征所对应的第六特征向量进行融合，得到各个失眠程度所对应的第二融合向量；
[0034]基于各个失眠程度所对应的第二融合向量，确定所述用户所处的失眠类型。
[0035]本申请实施中，所述失眠程度包括：轻度失眠、中度失眠和重度失眠。
[0036]本申请实施中，所述失眠类型包括：心脾两虚型、肝郁化火型、心胆气虚型、心肾不交型和痰热内扰型。
[0037]本申请实施还提出一种计算设备，所述计算设备包括：
[0038]一个或多个处理器；
[0039]用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
[0040]所述处理器，用于读取所述存储器中存储的可执行指令以实现上述任一项所述的失眠AI检测系统的功能。
[0041]本申请实施例中，基于面部特征、手部特征、舌部特征、声音特征以及心率特征，而且各个特征基于不同的评估权重进行判断用户的失眠程度和失眠类型，评估判断更加的精细、准确。
附图说明
[0042]在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本申请的若干实施方式，其中：
[0043]图1为本申请一实施例提供的失眠AI检测系统的模块图；
[0044]图2为本申请一实施例提供的处理模块评估失眠程度的步骤图；
[0045]图3为本申请一实施例提供的处理模块评估失眠类型的步骤图；
[0046]图4为本申请一实施例提供计算设备的模块图。
[0047]本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0048]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0049]需要说明，若本申请实施例中有涉及方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后
……
)，则该方向性指示仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
[0050]另外，若本申请实施例中有涉及“第一”、“第二”等的描述，则该“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种失眠AI检测系统，其特征在于，包括：获取模块，用于获取用户的面部特征、手部特征、声音特征、舌部特征和心率特征；处理模块，被配置为：分别确定所述面部特征、所述手部特征、所述声音特征、所述舌部特征和所述心率特征的第一特征向量，其中，所述第一特征向量用于获取其关联的特征表示的所述用户处于预设失眠程度的概率；分别确定所述面部特征、所述手部特征、所述声音特征、所述舌部特征和所述心率特征的第二特征向量，其中，所述第二特征向量用于获取其关联的特征表示的所述用户处于预设失眠类型的概率；基于第一评估标准和各所述第一特征向量，确定所述用户所处的失眠程度，其中，所述第一评估标准至少包括评估失眠程度时，各个特征的评估权重；基于第二评估标准和各所述第二特征向量，确定所述用户的失眠类型，其中，所述第二评估标准至少包括评估失眠类型时，各个特征的评估权重。2.如权利要求1所述的失眠AI检测系统，其特征在于，所述面部特征包括如下子特征：眼圈颜色、眼球血丝多少、眼袋大小、面部皮肤干燥程度、面部皮肤粗糙程度；所述手部特征包括如下子特征：多梦区颜色、失眠区斑点数量和心区颜色；所述舌部特征包括如下子特征：舌苔颜色和/或厚度、舌质颜色；所述声音特征包括如下子特征：睡眠状态下的呼吸音强度、睡眠状态下的呼气长度、睡眠状态下的吸气长度、睡眠状态下是否打呼噜、非睡眠状态下的预设时间内用户讲话声音分贝超过预设值的频率、非睡眠状态下的预设时间内用户叹气频率；所述心率特征包括如下子特征：心跳频率。3.如权利要求2所述的失眠AI检测系统，其特征在于，所述处理模块还被配置为：分别确定各子特征的第三特征向量，其中，所述第三特征向量用于获取其关联的子特征表示的所述用户处于所述预设失眠程度的概率；分别确定各子特征的第四特征向量，其中，所述第四特征向量用于获取其关联的子特征表示的所述用户处于所述预设失眠类型的概率。4.如权利要求3所述的失眠AI检测系统，其特征在于，所述处理模块还被配置为：基于各个子特征与各个失眠程度关联的第三特征向量，构建第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：王华虎，
申请(专利权)人：北京慧虎健康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：