[发明专利]佩戴检测系统、方法、电子终端、及计算机可读存储介质

说明书

本发明提供佩戴检测系统、方法、电子终端、及计算机可读存储介质，其包括，一或多个佩戴检测模块，用于根据检测参数的阈值判断所述可穿戴设备是否佩戴于预设位置；处理模块，通信连接各所述佩戴检测模块，以基于机器学习算法自学习所述检测参数的阈值并建立阈值分类模型，据以优化调整所述阈值。本发明在有效控制设备硬件成本的情况下，通过多个检测参数和机器学习等软件算法和逻辑优化最大限度地实现佩戴检测的正确判断，并通过自学习使佩戴检测系统更加适用于使用者本人，且最大程度地排除非人体或非使用者本人之外的情况，使系统收集的数据更有价值地用于分析使用者的生理状态和健康情况。

技术领域

本发明涉及一种可穿戴智能设备领域，特别是涉及佩戴检测系统、方法、电子终端、及计算机可读存储介质。

背景技术

现今，可穿戴设备变得越来越普及，但人们在使用过程中也不断发现其存在的问题。问题之一就是，可穿戴设备无法准确判断是否的确佩戴于人体指定位置。例如：将可穿戴设备放置于桌面或者绑于桌腿等情况下，可穿戴设备依然能够测出心率值，这就使数据的准确性下降，导致其记录的心率值无法用于正确分析用户的生理状态以及健康情况。

针对上述棘手问题，现有技术也做了相应的尝试，例如：增设一红外传感器以检测该传感器一定距离内是否有物体遮挡，从而判断可穿戴设备是否佩戴于人体上。但是，该现有技术的缺陷在于，其无法正确区分遮挡红外传感器的是人体还是其他物体。现有技术也尝试结合心率传感器进行二次光学检测，但仍然无法解决上述技术问题，其主要面临如何设置合适阈值的问题。例如：若设置较宽的光学检测阈值，则会导致传感器无法排除其他物体的干扰；而若设置较窄的光学检测阈值，又会因人体不同的光学特性而导致无法囊括所有人，进而导致部分人可测，而有些用户即使正确佩戴设备亦被误认为未佩戴。当然，还有的现有技术增设电容传感器或者温度传感器，通过检测人体体表的静电流或者体表温度的方式检测设备是否被正确穿戴。

众所周知的是，传感器越多，判断条件则会相应越多，故可判断地越精准。但是，设备无法无限扩大，特别是对于可穿戴设备而言，因可穿戴设备贴近人体，因而更讲究人体佩戴的舒适性和便携性。此外，考虑到设备的成本问题，也不适宜增设过多的传感器。

因此，如何利用尽可能少的传感器实现尽可能高的识别率，成为本技术领域亟需解决的一个技术问题。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供佩戴检测系统、方法、电子终端、及计算机可读存储介质，用于解决现有技术中佩戴检测不够准确的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种佩戴检测系统，应用于可穿戴设备，所述系统包括，一或多个佩戴检测模块，用于根据检测参数的阈值判断所述可穿戴设备是否佩戴于预设位置；处理模块，通信连接各所述佩戴检测模块，以基于机器学习算法自学习所述检测参数的阈值并建立阈值分类模型，据以优化调整所述阈值。

于本发明的一实施例中，所述佩戴检测模块包括电容检测模块、红外检测模块、及绿光检测模块中的任一种或多种组合。

于本发明的一实施例中，所述佩戴检测模块包括红外检测模块和绿光检测模块；其中，所述红外检测模块和绿光检测模块共用一光接收模块。

于本发明的一实施例中，所述可穿戴设备包括可穿戴式心率测量设备，所述系统还包括：心率计算模块，用于计算心率数据；存储模块，用于存储心率数据；传输模块，用于将心率数据传输至外部设备。

于本发明的一实施例中，所述处理模块基于机器学习算法，建立所述阈值分类模型，以提升佩戴检测模块的检测准确率；其中，所述机器学习算法包括监督学习算法。