[发明专利]参赛者的体征预警方法及系统

权利要求书

1.一种参赛者的体征预警方法，其特征在于，包括：

云端服务器预先获取参赛者的体征参数历史数据和标识信息；所述体征参数历史数据包括所述参赛者的静态体征数据、所述参赛者过往的个人运动强度与动态体征数据的对应关系，以及，所述参赛者的运动习惯；所述静态体征数据包括所述参赛者的年龄、体重、体脂含量，以及，非运动状态时的心率、体温、血压和血氧值中的一种及其任意组合；所述动态体征数据包括所述参赛者的运动状态时的心率、呼吸频率、体温、血压和血氧值中的一种及其任意组合；所述运动习惯包括所述参赛者过往的运动类型及其运动频率；所述标识信息包括所述参赛者的参赛编号；

所述云端服务器包括体征安全阈值算法模型；所述体征安全阈值算法模型包括：以过往获取的海量参赛者的体征参数历史数据为基础数据，通过大数据运算的模式，获取每个参赛者对应的动态体征数据的安全阈值；

可穿戴设备获取所述参赛者参赛过程中的实时动态体征数据；并将包括所述实时动态体征数据的实时监测数据上传至所述云端服务器；

所述云端服务器根据所述参赛者的动态体征数据的安全阈值和所述时动态体征数据，生成所述参赛者的猝死风险评判结果。

2.根据权利要求1所述参赛者的体征预警方法，其特征在于，还包括：

所述可穿戴设备获取对应的猝死风险评判结果；

所述可穿戴设备根据所述猝死风险评判结果输出对应的提示信息。

3.根据权利要求1所述参赛者的体征预警方法，其特征在于，所述实时监测数据还包括所述可穿戴设备的位置数据；

所述云端服务器还根据所述参赛者的猝死风险评判结果，生成包括所述参赛者参赛编号和/或实时位置数据的实时监测结果。

4.根据权利要求3所述参赛者的体征预警方法，其特征在于，所述猝死风险评判结果包括多个风险级别。

5.根据权利要求4所述参赛者的体征预警方法，其特征在于，还包括：

保障人员通过监测终端获取所述实时监测结果；以便根据所述实时监测结果采用对应的保障措施。

6.根据权利要求5所述参赛者的体征预警方法，其特征在于，还包括：

所述监测终端分别获取多个参赛者的实时监控结果，根据所述实时监测结果中每个参赛者的位置数据和猝死风险评判结果，构建预警热力图。

7.一种参赛者的体征预警系统，其特征在于，包括云端服务器和可穿戴设备；所述云端服务器包括信息采集模块、模型生成模块和结果生成模块；所述可穿戴设备包括采集模块和无线通信模块；

所述信息采集模块用于预先获取参赛者的体征参数历史数据和标识信息；所述体征参数历史数据包括所述参赛者的静态体征数据、所述参赛者过往的个人运动强度与动态体征数据对应关系，以及，所述参赛者的运动习惯；所述静态体征数据包括所述参赛者的年龄、体重、体脂含量和非运动状态时的心率、体温、血压和血氧值；所述动态体征数据包括所述参赛者的运动状态时的心率、体温、血压和血氧值；所述运动习惯包括所述参赛者过往的运动类型及其运动频率；所述标识信息包括所述参赛者的参赛编号；

所述模型生成模块包括体征安全阈值算法模型；所述体征安全阈值算法模型包括：以过往获取的海量参赛者的体征参数历史数据为基础数据，通过大数据运算的模式，获取每个参赛者对应的动态体征数据的安全阈值；

所述采集模块用于获取所述参赛者参赛过程中的实时动态体征数据；

所述无线通讯模块将包括所述实时动态体征数据的实时监测数据上传至所述云端服务器；

所述结果生成模块用于根据所述参赛者的动态体征数据的安全阈值和所述时动态体征数据，生成所述参赛者的猝死风险评判结果。

8.根据权利要求6所述参赛者的体征预警系统，其特征在于，所述可穿戴设备还包括GPS定位模块：

所述实时监测数据还包括所述可穿戴设备的位置数据。

9.根据权利要求8所述参赛者的体征预警系统，其特征在于，还包括警报模块：

所述警报模块用于当所述猝死风险评判结果大于预设值时生成警报，所述警报包括触发所述可穿戴设备的震动模块、声音报警或是向预设设备发送警报信息中的一种及其任意组合。

10.根据权利要求7所述参赛者的体征预警系统，其特征在于，还包括监测终端；

所述监测终端用于获取所述实时监测结果；以便根据所述实时监测结果采用对应的保障措施。