一种智能护理床及护理方法与流程

本申请涉及医疗护理，特别涉及一种智能护理床及护理方法。

背景技术：

1、近年来，随着人口老龄化的加剧和医疗水平的提高，对护理服务的需求日益增加。传统的护理方法主要依赖于护理人员的经验和判断，但由于人的情绪状态复杂多变，传统的护理方法往往难以满足患者的个性化需求。因此，开发一种能够实时监测和识别用户情绪状态的智能护理床成为了迫切的需求。

2、随着人工智能技术的快速发展，尤其是深度学习、机器学习等领域的突破，使得情绪识别技术得到了广泛应用。通过结合生物传感器、大数据分析等技术，可以实现对用户情绪状态的实时监测和识别。这种技术的应用不仅可以提高护理的精准度和个性化水平，还可以为患者提供更加舒适和人性化的护理体验。

3、目前，市场上已有一些与本发明相类似的实现方案，它们主要基于生物传感器和人工智能技术来实现情绪识别。以下是其中最具代表性的两种实现方案：

4、基于生理参数监测的情绪识别系统：这种系统通过监测用户的生理参数(如心率、血压、呼吸等)来推断用户的情绪状态。系统内置了传感器，可以实时采集用户的生理数据，并通过算法进行分析和处理。然而，这种方案主要依赖于生理参数与情绪之间的相关性，对于某些复杂情绪或个体差异较大的情况，可能存在一定的误差。

5、基于面部表情识别的情绪识别系统：这种系统通过捕捉用户的面部表情来识别其情绪状态。系统通常配备有摄像头，可以实时拍摄用户的面部图像，并通过图像识别技术进行分析。虽然这种方法在某些场景下能够取得较好的效果，但对于一些面部表情不明显或存在遮挡的情况，识别准确率可能会受到影响。

6、尽管上述方案在一定程度上实现了情绪识别的功能，但它们仍然存在一些局限性。例如，基于生理参数监测的方案可能受到个体差异和生理状态变化的影响；而基于面部表情识别的方案则可能受到光照、角度和遮挡等因素的干扰。此外，这些方案往往只关注单一的情绪识别维度，缺乏对患者整体情绪状态的全面监测和分析。

技术实现思路

1、鉴于此，有必要针对当前的智能护理床中存在的往往只关注单一的情绪识别维度，缺乏对患者整体情绪状态的全面监测和分析的问题提供一种能够更准确地捕捉用户的情绪变化的智能护理床及护理方法。

2、为解决上述问题，本申请采用下述技术方案：

3、本申请目的之一，提供了一种智能护理床，包括：

4、生物传感模块，所述生物传感模块用于实时监测用户的生理参数数据；

5、数据采集与处理模块，所述数据采集与处理模块用于接收来自所述生物传感模块的生理参数数据，并对所述生理参数进行预处理和特征提取；

6、情绪识别算法模块，所述情绪识别算法模块用于根据所述数据采集与处理模块处理的生理参数数据识别用户的情绪状态；

7、反馈与调控模块，所述反馈与调控模块用于根据所述情绪识别算法模块的输出结果，自动生成相应的反馈和调控措施。

8、在其中一些实施例中，所述生物传感模块包括心率传感器、血压传感器、呼吸传感器以及皮肤电反应传感器，所述心率传感器用于采集用户的心率数据，所述血压传感器用于采集用户的血压数据，所述呼吸传感器用于采集用户的呼吸数据，所述皮肤电反应传感器用于采集用户的皮肤电阻数据。

9、在其中一些实施例中，所述数据采集与处理模块通过滤波、去噪对所述生理参数进行预处理，同时利用特征提取算法，从原始数据中提取出与情绪相关的关键特征。

10、在其中一些实施例中，所述情绪识别算法模块用于基于深度学习或机器学习构建情绪识别模型，并通过所述情绪识别模型通过对大量标注数据进行训练，使模型能够准确识别用户的情绪状态，所述情绪识别模型还用于根据所述数据采集与处理模块处理的生理参数数据识别用户的情绪状态。

11、在其中一些实施例中，当识别到用户处于紧张或焦虑状态时，所述反馈与调控模块可自动调整护理床的角度、播放舒缓音乐或发送提醒信息给护理人员。

12、本申请目的之二，提供了一种智能护理床的护理方法，包括下述步骤：

13、实时监测用户的生理参数数据；

14、对所述生理参数进行预处理和特征提取；

15、根据预处理和特征提取的生理参数数据识别用户的情绪状态；

16、根据用户的情绪状态自动生成相应的反馈和调控措施。

17、在其中一些实施例中，在实时监测用户的生理参数数据的步骤中，所述生理参数数据包括心率数据、血压数据、及皮肤电阻数据。

18、在其中一些实施例中，在对所述生理参数进行预处理和特征提取的步骤中，具体包括：通过滤波、去噪对所述生理参数进行预处理，同时利用特征提取算法，从原始数据中提取出与情绪相关的关键特征。

19、在其中一些实施例中，在根据预处理和特征提取的生理参数数据识别用户的情绪状态的步骤中，具体包括：

20、基于深度学习或机器学习构建情绪识别模型，并通过所述情绪识别模型通过对大量标注数据进行训练，使模型能够准确识别用户的情绪状态，所述情绪识别模型还用于根据生理参数数据识别用户的情绪状态。

21、在其中一些实施例中，在根据用户的情绪状态自动生成相应的反馈和调控措施的步骤中，具体包括下述步骤：

22、当识别到用户处于紧张或焦虑状态时，所述反馈与调控模块可自动调整护理床的角度、播放舒缓音乐或发送提醒信息给护理人员。

23、本申请采用上述技术方案，其有益效果如下：

24、本申请提供的智能护理床及护理方法，首先需要对生物传感模块进行校准和配置，确保其能够准确采集用户的生理参数。然后，通过数据采集与处理模块对采集到的数据进行预处理和特征提取。接着，利用情绪识别算法模块对提取出的特征进行情绪识别。最后，根据识别结果，通过反馈与调控模块采取相应的措施，本申请提供的智能护理床及护理方法，能够实现对用户情绪状态的全面、实时监测和识别。相较于仅依赖单一传感器或简单算法的现有技术，本发明在数据处理和情绪识别方面更加精准和可靠，能够更准确地捕捉用户的情绪变化。

25、其次，本发明提供的智能护理床及护理方法，通过持续监测和分析用户的情绪状态，本发明能够为用户制定个性化的护理方案，满足不同用户的实际需求。同时，本发明还能根据用户的情绪变化自动调整护理措施，提供更加贴心和人性化的护理体验，具备更强的个性化和适应性。

26、此外，本发明提供的智能护理床及护理方法，通过优化系统架构和界面设计，本发明使得用户能够更加方便地使用和操作。同时，本发明还提供了丰富的反馈和调控措施，使得护理人员能够更加方便地管理和调整护理方案，提高了工作效率和护理质量，具备更高的实用性和易用性。

27、最后，本发明提供的智能护理床及护理方法，在情绪识别过程中，本发明采取了严格的数据加密和隐私保护措施，确保用户数据的安全性和隐私性。这为用户提供了更加安心和放心的使用体验。

技术特征：

1.一种智能护理床，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的智能护理床，其特征在于，所述生物传感模块包括心率传感器、血压传感器、呼吸传感器以及皮肤电反应传感器，所述心率传感器用于采集用户的心率数据，所述血压传感器用于采集用户的血压数据，所述呼吸传感器用于采集用户的呼吸数据，所述皮肤电反应传感器用于采集用户的皮肤电阻数据。

3.如权利要求1所述的智能护理床，其特征在于，所述数据采集与处理模块通过滤波、去噪对所述生理参数进行预处理，同时利用特征提取算法，从原始数据中提取出与情绪相关的关键特征。

4.如权利要求1所述的智能护理床，其特征在于，所述情绪识别算法模块用于基于深度学习或机器学习构建情绪识别模型，并通过所述情绪识别模型通过对大量标注数据进行训练，使模型能够准确识别用户的情绪状态，所述情绪识别模型还用于根据所述数据采集与处理模块处理的生理参数数据识别用户的情绪状态。

5.如权利要求1所述的智能护理床，其特征在于，当识别到用户处于紧张或焦虑状态时，所述反馈与调控模块可自动调整护理床的角度、播放舒缓音乐或发送提醒信息给护理人员。

6.一种智能护理床的护理方法，其特征在于，包括下述步骤：

7.如权利要求6所述的智能护理床的护理方法，其特征在于，在实时监测用户的生理参数数据的步骤中，所述生理参数数据包括心率数据、血压数据、及皮肤电阻数据。

8.如权利要求6所述的智能护理床的护理方法，其特征在于，在对所述生理参数进行预处理和特征提取的步骤中，具体包括：通过滤波、去噪对所述生理参数进行预处理，同时利用特征提取算法，从原始数据中提取出与情绪相关的关键特征。

9.如权利要求6所述的智能护理床的护理方法，其特征在于，在根据预处理和特征提取的生理参数数据识别用户的情绪状态的步骤中，具体包括：

10.如权利要求6所述的智能护理床的护理方法，其特征在于，在根据用户的情绪状态自动生成相应的反馈和调控措施的步骤中，具体包括下述步骤：

技术总结本申请提供的智能护理床及护理方法，首先需要对生物传感模块进行校准和配置，确保其能够准确采集用户的生理参数。然后，通过数据采集与处理模块对采集到的数据进行预处理和特征提取。接着，利用情绪识别算法模块对提取出的特征进行情绪识别。最后，根据识别结果，通过反馈与调控模块采取相应的措施，本申请提供的智能护理床及护理方法，能够实现对用户情绪状态的全面、实时监测和识别。相较于仅依赖单一传感器或简单算法的现有技术，本发明在数据处理和情绪识别方面更加精准和可靠，能够更准确地捕捉用户的情绪变化。技术研发人员：夏久胜受保护的技术使用者：苏州中科先进技术研究院有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/1