一种男性阴囊温湿度监测和预警设备及方法技术

本发明专利技术提供一种男性阴囊温湿度监测和预警设备及方法，包括：内裤主体、主控模块、一个防水柔性内贴和移动端；主控模块位于内裤主体的外侧，防水柔性内贴设置在内裤主体内侧的阴囊前部；主控模块与防水柔性内贴电性连接，移动端与主控模块通信连接；所述主控模块包括：主控芯片、温度传感器、湿度传感器、振动传感器、第一电源管理模块和蓝牙模块；主控芯片与温度传感器、湿度传感器、振动传感器、电源管理模块和蓝牙模块均电性连接，蓝牙模块与移动端通信连接。本发明专利技术通过在内裤的内外侧设置多个带有传感器的防水柔性内贴，穿戴方便且可以实时检测分析阴囊处的温湿度。时检测分析阴囊处的温湿度。时检测分析阴囊处的温湿度。

【技术实现步骤摘要】
一种男性阴囊温湿度监测和预警设备及方法


[0001]本专利技术涉及状态检测领域，尤其涉及一种男性阴囊温湿度监测和预警设备及方法。

技术介绍

[0002]近年来，用于现代可穿戴设备的微控制器的功率大大增加，最近发展到将先进的分析工具，如人工神经网络移植到微控制器上进行分类和预测。最近开发的一种架构TensorFlow Lite，它允许神经网络(NN)模型在支持的微控制器上运行，用于分类、预测和特征检测。该框架建立TensorFlow平台上，可以用于许多机器学习任务，如图像和文本分类、生成对抗网络和时间序列预测。这大大简化了神经网络的设计和训练过程，允许快速测试、修改和调优。
[0003]另外，智能算法是建立在分析和学习大量数据的基础上，但是用于可穿戴设备上的传感器飞速发展，数据的来源也越来越广泛，数据类型越来越丰富。大数据的数据来源多、数据结构多样、数据维度高、增长快等特点。这种来源多样、形式多样和格式多样的多源异构数据使得机器学习在数据层面上就面临着严峻的挑战。另外，虽然传感器数据很容易获得，但由于低电量、传输损耗或者传感器故障等，数据往往是不完整的。这种不完全性使得这些来自多种传感器的异构数据融合成为了一项困难的任务，降低了决策和预测任务的准确性。

技术实现思路

[0004]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种男性阴囊温湿度监测和预警设备，包括：内裤主体、主控模块、一个防水柔性内贴和移动端；
[0005]主控模块位于内裤主体的外侧，防水柔性内贴设置在内裤主体内侧的阴囊前部；
>[0006]主控模块与防水柔性内贴电性连接，移动端与主控模块通信连接；
[0007]所述主控模块包括：主控芯片、温度传感器、湿度传感器、振动传感器、第一电源管理模块和蓝牙模块；
[0008]主控芯片与温度传感器、湿度传感器、振动传感器、电源管理模块和蓝牙模块均电性连接，蓝牙模块与移动端通信连接；
[0009]在防水柔性内贴的表面设置温度传感器和湿度传感器，温度传感器和湿度传感器均与主控模块电性连接。
[0010]优选的，还包括其他防水柔性内贴；
[0011]其他防水柔性内贴设置在：内裤主体内侧除阴囊前部的其他位置。
[0012]优选的，还包括外部网关模块，外部网关模块设置在内裤主体的外侧；
[0013]外部网关模块包括：边缘控制模块、温度传感器、湿度传感器、传输中继模块、无线局域网传输模块、第二电源管理模块和边缘计算模块；
[0014]边缘控制模块、温度传感器、湿度传感器、传输中继模块、无线局域网传输模块、第
二电源管理模块和边缘计算模块均与主控模块电性连接。
[0015]一种男性阴囊温湿度监测和预警方法，基于如上述的男性阴囊温湿度监测和预警设备实现，包括步骤：
[0016]S1：建立通信链接，各模块通过预定义方式进行数据交互，获得样本数据集和状态数据；
[0017]S2：对样本数据集进行多模态异构数据融合处理，获得多模态融合后的样本数据集；
[0018]S3：构建判断神经网络模型，通过训练集对判断神经网络模型进行训练并进行测试，获得训练好的判断神经网络模型；
[0019]S4：通过训练好的判断神经网络模型对用户的阴囊健康状态数据进行分析，输出判断结果。
[0020]优选的，建立通信链接的过程具体为：
[0021]主控模块与移动端之间不断进行监听周期，在一个监听周期中，首先进入握手过程，移动端向主控模块发送接入请求，主控模块收到接入请求后向移动端发出确认请求，开始进行数据传输；数据传输结束后进入挥手过程，移动端向主控模块发送关闭请求，主控模块收到关闭请求后向移动端发出确认请求，结束此次监听周期。
[0022]优选的，多模态异构数据融合处理采用第一处理过程，具体为：
[0023]S211：样本数据集的数据种类为：内裤内温度数据、内裤内湿度数据和内裤外振动传感数据，构建多模态异构数据编码框架，多模态异构数据编码框架包含了：单峰自动编码器和级联自动编码器；
[0024]S212：通过单峰自动编码器对样本数据集进行模态内学习，获得模态内相关性；
[0025]S213：通过级联自动编码器对样本数据集进行模态内和模态间学习，获得模态间相关性；
[0026]S214：将模态内相关性和模态间相关性进行数据共享表示，获得多模态融合后的样本数据集。
[0027]优选的，多模态异构数据融合处理采用第二处理过程，具体为：
[0028]S221：样本数据集的数据种类为：时间序列数据、视频/图像数据和音频数据，构建LSTM\CNN
‑
Attention两层数据融合网络，其中第一层为LSTM网络和CNN网络，第二层为Attention网络；
[0029]S222：通过第一层LSTM网络和CNN网络对样本数据集进行模态内学习，获得模态内特征集；
[0030]S223：通过Attention网络对模态内特征集进行模态间学习，获得多模态融合后的样本数据集。
[0031]优选的，步骤S222具体为：
[0032]通过LSTM网络对时间序列数据和音频数据进行特征提取，获得时间序列特征T
i
和音频特征A
i
；通过CNN网络对视频/图像数据进行特性提取，获得视频/图像特征V
i
，i为特征的编号；由时间序列特征、音频特征和视频/图像特征组成模态内特征集(T
i
,A
i
,V
i
)。
[0033]优选的，温湿度监测和预警设备的工作过程为：
[0034]开机阶段：主控模块上电自检和校准，通过蓝牙模块与移动端建立通信连接，通过
发送各模块基础信息和设备运行信息至移动端；
[0035]体温检测阶段：主控模块向对应传感器发送请求温湿度传感器测量初始规则，各传感器均返回温湿度传感器测量初始规则后，主控模块向对应传感器下发配置信息，各传感器开始测量温湿度，将测量温湿度数据发送至主控模块进行分析；
[0036]体温验证阶段：主控模块将体温分析结果传输至外部网关模块，通过无线局域网传输模块将体温分析结果传输至移动端。
[0037]本专利技术具有以下有益效果：
[0038]本专利技术通过在内裤的内外侧设置多个带有传感器的防水柔性内贴，穿戴方便且可以实时检测分析阴囊处的温湿度；通过对多模态异构数据进行模态内和模态间两个阶段的学习，可以将不同形式的数据进行统一规则下的表达，通过消除异构数据之间的隔阂，融合各种数据源进行相关性分析，可以使数据涌现出更多有价值的新信息；并且多模态数据的融合可以弥补单一数据源数据不完整的缺点，使目标信息更加充分。
附图说明
[0039]图1为男性阴囊温湿度监测和预警设备结构图；
[0040]101
‑
内裤主体，201
‑
主控模块，301
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种男性阴囊温湿度监测和预警设备，其特征在于，包括：内裤主体、主控模块、一个防水柔性内贴和移动端；主控模块位于内裤主体的外侧，防水柔性内贴设置在内裤主体内侧的阴囊前部；主控模块与防水柔性内贴电性连接，移动端与主控模块通信连接；所述主控模块包括：主控芯片、温度传感器、湿度传感器、振动传感器、第一电源管理模块和蓝牙模块；主控芯片与温度传感器、湿度传感器、振动传感器、电源管理模块和蓝牙模块均电性连接，蓝牙模块与移动端通信连接；在防水柔性内贴的表面设置温度传感器和湿度传感器，温度传感器和湿度传感器均与主控模块电性连接。2.根据权利要求1所述的男性阴囊温湿度监测和预警设备，其特征在于，还包括其他防水柔性内贴；其他防水柔性内贴设置在：内裤主体内侧除阴囊前部的其他位置。3.根据权利要求1所述的男性阴囊温湿度监测和预警设备，其特征在于，还包括外部网关模块，外部网关模块设置在内裤主体的外侧；外部网关模块包括：边缘控制模块、温度传感器、湿度传感器、传输中继模块、无线局域网传输模块、第二电源管理模块和边缘计算模块；边缘控制模块、温度传感器、湿度传感器、传输中继模块、无线局域网传输模块、第二电源管理模块和边缘计算模块均与主控模块电性连接。4.一种男性阴囊温湿度监测和预警方法，基于如权利要求1
‑
3任一项所述的男性阴囊温湿度监测和预警设备实现，其特征在于，包括步骤：S1：建立通信链接，各模块通过预定义方式进行数据交互，获得样本数据集和状态数据；S2：对样本数据集进行多模态异构数据融合处理，获得多模态融合后的样本数据集；S3：构建判断神经网络模型，通过训练集对判断神经网络模型进行训练并进行测试，获得训练好的判断神经网络模型；S4：通过训练好的判断神经网络模型对用户的阴囊健康状态数据进行分析，输出判断结果。5.根据权利要求4所述的男性阴囊温湿度监测和预警方法，其特征在于，建立通信链接的过程具体为：主控模块与移动端之间不断进行监听周期，在一个监听周期中，首先进入握手过程，移动端向主控模块发送接入请求，主控模块收到接入请求后向移动端发出确认请求，开始进行数据传输；数据传输结束后进入挥手过程，移动端向主控模块发送关闭请求，主控模块收到关闭请求后向移动端发出确认请求，结束此次监听周期。6.根据权利要求4所述的男性阴囊温湿度监测和预警方法，其特征在于，多模态异构数据融合处理采用第一处理过程，...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨竣，张渝，谢莉，梁承超，
申请(专利权)人：华中科技大学同济医学院附属同济医院，
类型：发明
国别省市：