[发明专利]人体生理参数检测方法、装置、存储介质及系统

权利要求书

1.一种人体生理参数检测方法，其特征在于，包括：

获取用于对检测模型进行构建的训练数据；所述训练数据包括N个被测个体的随环境参数变化的生理测量参数、所述N个被测个体的随个体特征参数变化的生理测量参数和所述N个被测个体的随测量方法变化的生理测量参数；N1；其中，所述检测模型包括M层检测模型，M≥1；其中，每一层所述检测模型包括一种生理测量参数变化模型；所述生理测量参数变化模型包括随测量方法变化的生理测量参数变化模型、随被测个体患病历史变化的生理测量参数变化模型、随被测个体的身体特征变化的生理测量参数变化模型、随所述环境参数变化的生理测量参数变化模型或随被测个体的生活状态变化的生理测量参数变化模型；

根据每一个检测模型的参数属性，从所述训练数据中提取与所述参数属性对应的生理测量参数，对该检测模型进行训练，完成每一个检测模型的构建；

对于提取出来的任一生理测量参数，判断所述生理测量参数是否超出生理测量参数范围；所述生理测量参数范围为[X-kσ，X+kσ]，X为所有测量方法测量获得的所有生理测量参数的均值，σ为所有测量方法测量获得的所有生理测量参数的方差，k为预设系数；

当所述生理测量参数超出所述生理测量参数范围，则将所述生理测量参数从所述提取到的生理测量参数中移除；

当接收到对待测个体进行测量获得生理测量参数、测量环境的环境参数和所述待测个体的个体特征参数时，根据每一个检测模型的参数属性，均将接收到的且与该参数属性对应的参数输入到该检测模型中，获得每一个检测模型输出的生理估算参数；其中，所述测量环境的环境参数包括被测部位的温度和被测部位的表皮湿度；所述测量方法包括由光电容积脉搏波测量所述生理测量参数的方法、阻抗谱测量所述生理测量参数的方法和近红外光谱测量所述生理测量参数的方法；所述个体特征参数包括被测个体的身体特征、患病历史和生活状态；

根据融合算法对每一个检测模型输出的生理估算参数进行计算，获得待测人员的生理实际参数。

2.如权利要求1所述的人体生理参数检测方法，其特征在于，所述根据融合算法对每一个检测模型输出的生理估算参数进行计算，获待测人员的生理实际参数，具体包括：

根据Bayesian Model Averaging方法，计算得出每一个检测模型的Bayesian后验概率；

根据每一个检测模型的Bayesian后验概率，对每一个检测模型输出的生理估算参数进行加权平均值计算，获得所述待测人员的生理实际参数。

3.一种人体生理参数检测装置，其特征在于，包括：

训练数据获取模块，用于获取用于对检测模型进行构建的训练数据；所述训练数据包括N个被测个体的随环境参数变化的生理测量参数、所述N个被测个体的随个体特征参数变化的生理测量参数和所述N个被测个体的随测量方法变化的生理测量参数；N1；

检测模型构建模块，用于根据每一个检测模型的参数属性，从所述训练数据中提取与所述参数属性对应的生理测量参数，对该检测模型进行训练，完成每一个检测模型的构建；

生理参数估算模块，用于当接收到对待测个体进行测量获得生理测量参数、测量环境的环境参数和所述待测个体的个体特征参数时，根据每一个检测模型的参数属性，均将接收到的且与该参数属性对应的参数输入到该检测模型中，获得每一个检测模型输出的生理估算参数；

生理参数获得模块，用于根据融合算法对每一个检测模型输出的生理估算参数进行计算，获得待测人员的生理实际参数；

测量参数判断模块，用于在所述根据每一个检测模型的参数属性，从所述训练数据中提取与所述参数属性对应的生理测量参数之后，对于提取出来的任一生理测量参数，判断所述生理测量参数是否超出生理测量参数范围；所述生理测量参数范围为[X-kσ，X+kσ]，X为所有测量方法测量获得的所有生理测量参数的均值，σ为所有测量方法测量获得的所有生理测量参数的方差，k为预设系数；

测量参数移除模块，用于当所述生理测量参数超出所述生理测量参数范围，则将所述生理测量参数从所述提取到的生理测量参数中移除。