【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據處理，尤其涉及一種基于智能內褲定位數據的用戶健康分析方法及裝置。
技術介紹
1、智能內褲是一種新型的可穿戴電子設備，其柔性材料上一般設置有傳感器，可用于監測用戶的生殖數據和進行健康情況的分析。現有的智能內褲在進行健康分析時沒有充分考慮用戶的位置信息與健康信息之間的關聯性，大部分只能進行單獨的生殖參數的監測，因此其智能化程度較低，健康監測效果較差。可見，現有技術存在缺陷，亟待解決。
技術實現思路
1、本專利技術所要解決的技術問題在于，提供一種基于智能內褲定位數據的用戶健康分析方法及裝置，能夠提高智能內褲對用戶的生殖健康進行監測的智能化程度和準確度，提高用戶體驗，為后續的健康研究提供數據。
2、為了解決上述技術問題，本專利技術第一方面公開了一種基于智能內褲定位數據的用戶健康分析方法，所述方法包括：
3、通過智能內褲設備獲取目標用戶在歷史時間段的多個生殖參數數據和對應的定位數據；
4、根據所述多個生殖參數數據和對應的定位數據，訓練得到所述目標用戶的健康預測模型；
5、將通過所述智能內褲設備獲取的所述目標用戶的實時定位數據和實時生殖參數數據輸入至所述健康預測模型，以得到所述目標用戶的健康預測參數；
6、根據所述目標用戶在歷史時間段的多個所述健康預測參數，分析得到所述目標用戶的生殖健康情況。
7、作為一個可選的實施方式，在本專利技術第一方面中，所述生殖參數數據或所述實時生殖參數數據包括生殖器官的物理參數
8、作為一個可選的實施方式，在本專利技術第一方面中，所述根據所述多個生殖參數數據和對應的定位數據，訓練得到所述目標用戶的健康預測模型，包括：
9、基于預設的參數分析規則，確定每一所述生殖參數數據對應的健康參數；
10、基于用戶調查和人工標注，確定每一所述生殖參數數據的所述定位數據對應的定位場景；
11、將每一所述定位數據對應的定位場景，輸入至第一預測模型進行訓練，以得到能夠根據定位數據預測定位場景的第一預測模型；
12、將每一所述定位場景和對應的所述生殖參數數據和對應的所述健康參數輸入至第二預測模型進行訓練，以得到能夠根據定位場景和生殖參數數據預測健康參數的第二預測模型。
13、作為一個可選的實施方式，在本專利技術第一方面中，所述定位場景為運動場景、工作場景、休息場景、通勤場景或交媾行為場景。
14、作為一個可選的實施方式，在本專利技術第一方面中，所述基于預設的參數分析規則，確定每一所述生殖參數數據對應的健康參數，包括：
15、對于每一所述生殖參數數據，對該生殖參數數據中的所有數據進行分組，以得到多個數據集合；每一所述數據集合包括有同一數據類型的多個數據；所述數據類型為物理參數、心率參數、血糖參數、溫度參數或濕度參數；
16、根據預先設定好的不同數據類型的數據區間和分數的對應關系，計算每一所述數據集合對應的數據分數；
17、計算所有所述數據分數的加權求和平均值，得到該生殖參數數據對應的健康參數。
18、作為一個可選的實施方式，在本專利技術第一方面中，所述將通過所述智能內褲設備獲取的所述目標用戶的實時定位數據和實時生殖參數數據輸入至所述健康預測模型，以得到所述目標用戶的健康預測參數，包括：
19、通過所述智能內褲設備獲取所述目標用戶的實時定位數據和實時生殖參數數據；
20、將所述實時定位數據輸入至所述第一預測模型中，以得到所述實時定位數據對應的定位場景；
21、將所述定位場景和所述實時生殖參數數據輸入至所述第二預測模型中，以得到輸出的健康預測參數。
22、作為一個可選的實施方式，在本專利技術第一方面中，所述根據所述目標用戶在歷史時間段的多個所述健康預測參數，分析得到所述目標用戶的生殖健康情況，包括：
23、計算所述目標用戶在歷史時間段的每一所述健康預測參數對應的時間權重和場景權重；
24、計算每一所述健康預測參數與所述時間權重和所述場景權重的乘積；
25、計算所有所述乘積的和，得到所述目標用戶的生殖健康分析指數；所述生殖健康分析指數用于表征目標用戶的生殖健康程度。
26、作為一個可選的實施方式，在本專利技術第一方面中，所述時間權重包括第一權重和第二權重；所述第一權重與所述健康預測參數的計算時間點與當前時間點之間的時間差成反比；所述第二權重與所述健康預測參數所對應的實時生殖參數數據的獲取時間段對應的準確性參數成正比；所述準確性參數通過一個訓練好的第一神經網絡模型對所述獲取時間段和所述實時生殖參數數據進行預測得到；所述第一神經網絡模型通過包括有多個訓練獲取時間段和對應的生殖參數數據和數據獲取準確度標注的訓練數據集訓練得到；所述場景權重與所述健康預測參數對應的所述定位場景相關；其中，所述性行為場景、所述運動場景、所述工作場景、所述通勤場景和所述休息場景對應的所述場景權重依次減小。
27、本專利技術實施例第二方面公開了一種基于智能內褲定位數據的用戶健康分析裝置，所述裝置包括：
28、獲取模塊，用于通過智能內褲設備獲取目標用戶在歷史時間段的多個生殖參數數據和對應的定位數據；
29、訓練模塊，用于根據所述多個生殖參數數據和對應的定位數據，訓練得到所述目標用戶的健康預測模型；
30、預測模塊，用于將通過所述智能內褲設備獲取的所述目標用戶的實時定位數據和實時生殖參數數據輸入至所述健康預測模型，以得到所述目標用戶的健康預測參數；
31、分析模塊，用于根據所述目標用戶在歷史時間段的多個所述健康預測參數，分析得到所述目標用戶的生殖健康情況。
32、作為一個可選的實施方式，在本專利技術第二方面中，所述生殖參數數據或所述實時生殖參數數據包括生殖器官的物理參數、心率參數、血糖參數、溫度參數和濕度參數；所述物理參數包括體積、長度、延伸方向和直徑中的至少一種。
33、作為一個可選的實施方式，在本專利技術第二方面中，所述訓練模塊根據所述多個生殖參數數據和對應的定位數據，訓練得到所述目標用戶的健康預測模型的具體方式，包括：
34、基于預設的參數分析規則，確定每一所述生殖參數數據對應的健康參數；
35、基于用戶調查和人工標注，確定每一所述生殖參數數據的所述定位數據對應的定位場景；
36、將每一所述定位數據對應的定位場景，輸入至第一預測模型進行訓練，以得到能夠根據定位數據預測定位場景的第一預測模型；
37、將每一所述定位場景和對應的所述生殖參數數據和對應的所述健康參數輸入至第二預測模型進行訓練，以得到能夠根據定位場景和生殖參數數據預測健康參數的第二預測模型。
38、作為一個可選的實施方式，在本專利技術第二方面中，所述定位場景為運動場景、工作場景、休息場景、通勤場景或本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于智能內褲定位數據的用戶健康分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的基于智能內褲定位數據的用戶健康分析方法，其特征在于，所述生殖參數數據或所述實時生殖參數數據包括生殖器官的物理參數、心率參數、血糖參數、溫度參數和濕度參數；所述物理參數包括體積、長度、延伸方向和直徑中的至少一種。
3.根據權利要求1所述的基于智能內褲定位數據的用戶健康分析方法，其特征在于，所述根據所述多個生殖參數數據和對應的定位數據，訓練得到所述目標用戶的健康預測模型，包括：
4.根據權利要求3所述的基于智能內褲定位數據的用戶健康分析方法，其特征在于，所述定位場景為運動場景、工作場景、休息場景、通勤場景或交媾行為場景。
5.根據權利要求3所述的基于智能內褲定位數據的用戶健康分析方法，其特征在于，所述基于預設的參數分析規則，確定每一所述生殖參數數據對應的健康參數，包括：
6.根據權利要求3所述的基于智能內褲定位數據的用戶健康分析方法，其特征在于，所述將通過所述智能內褲設備獲取的所述目標用戶的實時定位數據和實時生殖參數數據輸入至
7.根據權利要求4所述的基于智能內褲定位數據的用戶健康分析方法，其特征在于，所述根據所述目標用戶在歷史時間段的多個所述健康預測參數，分析得到所述目標用戶的生殖健康情況，包括：
8.根據權利要求7所述的基于智能內褲定位數據的用戶健康分析方法，其特征在于，所述時間權重包括第一權重和第二權重；所述第一權重與所述健康預測參數的計算時間點與當前時間點之間的時間差成反比；所述第二權重與所述健康預測參數所對應的實時生殖參數數據的獲取時間段對應的準確性參數成正比；所述準確性參數通過一個訓練好的第一神經網絡模型對所述獲取時間段和所述實時生殖參數數據進行預測得到；所述第一神經網絡模型通過包括有多個訓練獲取時間段和對應的生殖參數數據和數據獲取準確度標注的訓練數據集訓練得到；所述場景權重與所述健康預測參數對應的所述定位場景相關；其中，所述性行為場景、所述運動場景、所述工作場景、所述通勤場景和所述休息場景對應的所述場景權重依次減小。
9.一種基于智能內褲定位數據的用戶健康分析裝置，其特征在于，所述裝置包括：
10.一種基于智能內褲定位數據的用戶健康分析裝置，其特征在于，所述裝置包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于智能內褲定位數據的用戶健康分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的基于智能內褲定位數據的用戶健康分析方法，其特征在于，所述生殖參數數據或所述實時生殖參數數據包括生殖器官的物理參數、心率參數、血糖參數、溫度參數和濕度參數；所述物理參數包括體積、長度、延伸方向和直徑中的至少一種。
3.根據權利要求1所述的基于智能內褲定位數據的用戶健康分析方法，其特征在于，所述根據所述多個生殖參數數據和對應的定位數據，訓練得到所述目標用戶的健康預測模型，包括：
4.根據權利要求3所述的基于智能內褲定位數據的用戶健康分析方法，其特征在于，所述定位場景為運動場景、工作場景、休息場景、通勤場景或交媾行為場景。
5.根據權利要求3所述的基于智能內褲定位數據的用戶健康分析方法，其特征在于，所述基于預設的參數分析規則，確定每一所述生殖參數數據對應的健康參數，包括：
6.根據權利要求3所述的基于智能內褲定位數據的用戶健康分析方法，其特征在于，所述將通過所述智能內褲設備獲取的所述目標用戶的實時定位數據和實時生殖參數數據輸入至所述健康預測模型，以得到所述目標用戶的健康預...
【專利技術屬性】
技術研發人員：皮濤濤，陳彬，高健倫，
申請(專利權)人：廣東壹健康健康產業集團股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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