本發(fā)明涉及醫(yī)療領(lǐng)域，具體而言，涉及一種識(shí)別目標(biāo)對(duì)象狀態(tài)的方法、裝置及系統(tǒng)和智能服飾。

背景技術(shù)：

在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域內(nèi)，對(duì)于一些狀態(tài)起伏較大，發(fā)作時(shí)需要醫(yī)護(hù)人員積極采取措施，并控制患者行為的疾病，如精神異常、賭癮或者吸毒者，發(fā)作時(shí)患者比較痛苦，并且往往給患者造成較大的創(chuàng)傷。

以毒癮患者為例，常見(jiàn)的戒毒方法有自然戒毒，藥物戒毒和非藥戒毒，還有一些非常規(guī)的戒毒方法，如催眠和神經(jīng)摘除等。上述方法都存在著一些缺點(diǎn)，常規(guī)戒毒方法戒除時(shí)間長(zhǎng)，不徹底容易復(fù)發(fā)，患者比較痛苦。神經(jīng)摘除方法尚不成熟，風(fēng)險(xiǎn)很大，大部分患者摘除神經(jīng)后會(huì)導(dǎo)致神經(jīng)異常，容易引發(fā)法律糾紛。部分機(jī)構(gòu)對(duì)毒癮發(fā)作只能通過(guò)相應(yīng)的醫(yī)療設(shè)備來(lái)進(jìn)行預(yù)判，很不方便，無(wú)法準(zhǔn)確的獲取毒癮患者的實(shí)時(shí)狀態(tài)。因而，只能在患者病情發(fā)作才采取補(bǔ)救的措施，這樣對(duì)患者造成較大的創(chuàng)傷。

針對(duì)上述無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別目標(biāo)對(duì)象實(shí)時(shí)狀態(tài)的問(wèn)題，目前尚未提出有效的解決方案。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種識(shí)別目標(biāo)對(duì)象狀態(tài)的方法、裝置及系統(tǒng)和智能服飾，以至少解決無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別目標(biāo)對(duì)象實(shí)時(shí)狀態(tài)的技術(shù)問(wèn)題。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一個(gè)方面，提供了一種識(shí)別目標(biāo)對(duì)象狀態(tài)的方法，包括：處理器對(duì)目標(biāo)對(duì)象的訓(xùn)練數(shù)據(jù)執(zhí)行分類(lèi)器算法，生成目標(biāo)對(duì)象的分類(lèi)模型，其中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括至少一種數(shù)據(jù)類(lèi)型；處理器接收采集器采集到的目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，其中，實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)包括至少一種數(shù)據(jù)類(lèi)型，訓(xùn)練數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)的具有相同的數(shù)據(jù)類(lèi)型；處理器根據(jù)分類(lèi)模型，對(duì)實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到目標(biāo)對(duì)象的特征參數(shù)；處理器根據(jù)特征參數(shù)確定目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)，其中，實(shí)時(shí)狀態(tài)至少包括如下類(lèi)型：正常、可能病發(fā)、病發(fā)。

進(jìn)一步地，在處理器接收采集器采集到的目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)之前，方法還包括：采集器按照第一預(yù)設(shè)規(guī)則對(duì)采集到的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理；采集器通過(guò)第一無(wú)線通信模塊，將經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)發(fā)送至處理器。

進(jìn)一步地，在處理器根據(jù)分類(lèi)模型，對(duì)實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到目標(biāo)對(duì)象的特征參數(shù)之前，方法包括：處理器按照第二預(yù)設(shè)規(guī)則對(duì)實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

進(jìn)一步地，采集器包括至少一個(gè)傳感器，傳感器用于采集目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)和/或訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其中傳感器為柔性織物傳感器。

進(jìn)一步地，在處理器根據(jù)特征參數(shù)確定目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)之后，方法還包括：根據(jù)目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)查找預(yù)存的推送信息；將推送信息和/或特征參數(shù)以圖形用戶(hù)界面的方式進(jìn)行顯示。

進(jìn)一步地，在實(shí)時(shí)狀態(tài)為可能病發(fā)或病發(fā)時(shí)，在處理器根據(jù)特征參數(shù)確定目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)之后，方法還包括：采集目標(biāo)對(duì)象的位置信息；將位置信息和/或?qū)崟r(shí)狀態(tài)發(fā)送至目標(biāo)終端。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的另一個(gè)方面，還提供了一種識(shí)別目標(biāo)對(duì)象狀態(tài)的裝置，該裝置包括：生成模塊，用于對(duì)目標(biāo)對(duì)象的訓(xùn)練數(shù)據(jù)執(zhí)行分類(lèi)器算法，生成目標(biāo)對(duì)象的分類(lèi)模型，其中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括至少一種數(shù)據(jù)類(lèi)型；接收模塊，用于接收采集器采集到的目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，其中，實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)包括至少一種數(shù)據(jù)類(lèi)型，訓(xùn)練數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)具有相同的數(shù)據(jù)類(lèi)型；分析模塊，用于根據(jù)分類(lèi)模型，對(duì)實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到目標(biāo)對(duì)象的特征參數(shù)；確定模塊，用于根據(jù)特征參數(shù)確定目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)，其中，實(shí)時(shí)狀態(tài)至少包括如下類(lèi)型：正常、可能病發(fā)、病發(fā)。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的又一個(gè)方面，還提供了一種識(shí)別目標(biāo)對(duì)象狀態(tài)的系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：采集器，用于采集目標(biāo)對(duì)象的訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，其中，實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)包括至少一種數(shù)據(jù)類(lèi)型，訓(xùn)練數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)具有相同的數(shù)據(jù)類(lèi)型；處理器，與采集器連接，用于根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)執(zhí)行分類(lèi)器算法，生成目標(biāo)對(duì)象的分類(lèi)模型，并根據(jù)分類(lèi)模型對(duì)實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到目標(biāo)對(duì)象的特征參數(shù)，并根據(jù)特征參數(shù)確定目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)，其中，實(shí)時(shí)狀態(tài)至少包括如下類(lèi)型：正常、可能病發(fā)、病發(fā)。

進(jìn)一步地，采集器包括至少一個(gè)傳感器，傳感器用于采集目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)和/或訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其中，傳感器為柔性織物傳感器。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的再一個(gè)方面，還提供了一種智能服飾，該智能服飾包括上述任意一個(gè)識(shí)別目標(biāo)對(duì)象狀態(tài)的系統(tǒng)。

在本發(fā)明實(shí)施例中，通過(guò)采用處理器對(duì)目標(biāo)對(duì)象的訓(xùn)練數(shù)據(jù)執(zhí)行分類(lèi)器算法，生成目標(biāo)對(duì)象的分類(lèi)模型，其中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括至少一種數(shù)據(jù)類(lèi)型；處理器接收采集器采集到的目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，其中，實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)包括至少一種數(shù)據(jù)類(lèi)型，訓(xùn)練數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)具有相同的數(shù)據(jù)類(lèi)型；處理器根據(jù)分類(lèi)模型，對(duì)實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到目標(biāo)對(duì)象的特征參數(shù)；處理器根據(jù)特征參數(shù)確定目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)，其中，實(shí)時(shí)狀態(tài)至少包括如下類(lèi)型：正常、可能病發(fā)、病發(fā)，從而達(dá)到了準(zhǔn)確識(shí)別目標(biāo)對(duì)象實(shí)時(shí)狀態(tài)的目的，進(jìn)而解決了無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別目標(biāo)對(duì)象實(shí)時(shí)狀態(tài)的技術(shù)問(wèn)題。

附圖說(shuō)明

此處所說(shuō)明的附圖用來(lái)提供對(duì)本發(fā)明的進(jìn)一步理解，構(gòu)成本申請(qǐng)的一部分，本發(fā)明的示意性實(shí)施例及其說(shuō)明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的不當(dāng)限定。在附圖中：

圖1是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例一的一種可選的識(shí)別目標(biāo)對(duì)象狀態(tài)的方法的流程圖；

圖2是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例一的一種可選的智能服飾的示意圖；

圖3是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例二的一種可選的識(shí)別目標(biāo)對(duì)象狀態(tài)的裝置的示意圖；

圖4是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例三的一種可選的識(shí)別目標(biāo)對(duì)象狀態(tài)的系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖；

圖5是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例四的一種可選的智能服飾的示意圖。

具體實(shí)施方式

為了使本技術(shù)領(lǐng)域的人員更好地理解本發(fā)明方案，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分的實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都應(yīng)當(dāng)屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

需要說(shuō)明的是，本發(fā)明的說(shuō)明書(shū)和權(quán)利要求書(shū)及上述附圖中的術(shù)語(yǔ)“第一”、“第二”等是用于區(qū)別類(lèi)似的對(duì)象，而不必用于描述特定的順序或先后次序。應(yīng)該理解這樣使用的數(shù)據(jù)在適當(dāng)情況下可以互換，以便這里描述的本發(fā)明的實(shí)施例能夠以除了在這里圖示或描述的那些以外的順序?qū)嵤４送?，術(shù)語(yǔ)“包括”和“具有”以及他們的任何變形，意圖在于覆蓋不排他的包含，例如，包含了一系列步驟或單元的過(guò)程、方法、系統(tǒng)、產(chǎn)品或設(shè)備不必限于清楚地列出的那些步驟或單元，而是可包括沒(méi)有清楚地列出的或?qū)τ谶@些過(guò)程、方法、產(chǎn)品或設(shè)備固有的其它步驟或單元。

實(shí)施例一

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種識(shí)別目標(biāo)對(duì)象狀態(tài)的方法。圖1是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例一的一種可選的識(shí)別目標(biāo)對(duì)象狀態(tài)的方法的流程圖。如圖1所示，該方法可以包括：

步驟S102，處理器對(duì)目標(biāo)對(duì)象的訓(xùn)練數(shù)據(jù)執(zhí)行分類(lèi)器算法，生成目標(biāo)對(duì)象的分類(lèi)模型，其中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括至少一種數(shù)據(jù)類(lèi)型。

具體地，訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以是由采集器采集得到的，訓(xùn)練數(shù)據(jù)中可以包括正樣本以及負(fù)樣本，以毒癮患者為例，訓(xùn)練數(shù)據(jù)中可以包含患者正常時(shí)的數(shù)據(jù)、患者病發(fā)時(shí)的數(shù)據(jù)等。在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上執(zhí)行分類(lèi)器算法，可以生成分類(lèi)模型。

需要說(shuō)明的是，訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以是經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理之后的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理，訓(xùn)練數(shù)據(jù)形成一系列的數(shù)據(jù)標(biāo)簽，不同數(shù)據(jù)類(lèi)型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)具有不同的數(shù)據(jù)標(biāo)簽，數(shù)據(jù)標(biāo)簽可以用于構(gòu)建分類(lèi)模型使用。

此處還需要說(shuō)明的是，數(shù)據(jù)類(lèi)型、某一種數(shù)據(jù)類(lèi)型下的訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多得到的分析模型越精確。

步驟S104，處理器接收采集器采集到的目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，其中，實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)包括至少一種數(shù)據(jù)類(lèi)型，訓(xùn)練數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)具有相同的數(shù)據(jù)類(lèi)型。

具體地，采集器可以包含一個(gè)或者多個(gè)傳感器，用于采集一種數(shù)據(jù)類(lèi)型或者多個(gè)數(shù)據(jù)類(lèi)型的數(shù)據(jù)。傳感器采集實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)可以是實(shí)時(shí)采集，也可以是按照預(yù)設(shè)的時(shí)間間隔采集，預(yù)設(shè)的時(shí)間間隔可以是5分鐘、10分鐘等。數(shù)據(jù)類(lèi)型可以是目標(biāo)對(duì)象的體表溫度、心率、呼吸頻率或者運(yùn)動(dòng)狀態(tài)等，數(shù)據(jù)類(lèi)型可以是一種也可以是多種，其中，傳感器可以是柔性織物傳感器，可以置于服飾內(nèi)。

此處需要說(shuō)明的是，采集器可以包含第一無(wú)線通信模塊，處理器中可以包含第二無(wú)線通信模塊，處理器接收采集器采集到的至少三種實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，可以通過(guò)上述第一無(wú)線通訊模塊與第二無(wú)線通信模塊進(jìn)行傳輸，避免了以有線方式進(jìn)行傳輸時(shí)需要布線的繁瑣工作，節(jié)約了人力、空間資源，并且在處理器、采集器與其他設(shè)備相連接時(shí)，具有更好的系統(tǒng)擴(kuò)展性。

此處還需要說(shuō)明的是處理器可以設(shè)置于移動(dòng)終端或者PC終端。

步驟S106，處理器根據(jù)分類(lèi)模型，對(duì)實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到目標(biāo)對(duì)象的特征參數(shù)。

具體地，處理器將上述步驟S102獲得的分類(lèi)模型進(jìn)行保存，通過(guò)將實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入分類(lèi)模型，從而得到目標(biāo)對(duì)象的特征參數(shù)。特征參數(shù)可以是病發(fā)的時(shí)間、頻率，對(duì)于毒癮患者來(lái)說(shuō)，特征參數(shù)還可以是發(fā)作過(guò)程中的特定特征，或者毒癮發(fā)作之后患者的特定特征等。

例如，目標(biāo)對(duì)象的體表溫度通過(guò)溫度傳感器來(lái)進(jìn)行測(cè)量，通過(guò)分類(lèi)模型可以區(qū)分患者體溫正常與否?？梢酝ㄟ^(guò)柔性織物傳感器采集的目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，可以得到患者的呼吸頻率，心率等數(shù)據(jù)，然后通過(guò)分類(lèi)模型，可以將異常的呼吸頻率和心率篩選出來(lái)?？梢酝ㄟ^(guò)三軸加速度傳感器來(lái)檢測(cè)患者的運(yùn)動(dòng)特征，通過(guò)分類(lèi)模型，區(qū)分正常的運(yùn)動(dòng)特征與異常的運(yùn)動(dòng)特征。針對(duì)上述體表溫度、呼吸頻率、心率、運(yùn)動(dòng)特征等狀態(tài)參數(shù)，可以分別或者結(jié)合進(jìn)行考量，得到目標(biāo)對(duì)象的特征參數(shù)。

步驟S108，處理器根據(jù)特征參數(shù)確定目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)，其中，實(shí)時(shí)狀態(tài)至少包括如下類(lèi)型：正常、可能病發(fā)、病發(fā)。

具體地，實(shí)時(shí)狀態(tài)可以根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行設(shè)置，如實(shí)時(shí)狀態(tài)還可以包括病發(fā)結(jié)束觀察期等。通過(guò)上述步驟S106生成的特征參數(shù)，與目標(biāo)對(duì)象的不同實(shí)時(shí)狀態(tài)具有對(duì)應(yīng)關(guān)系，通過(guò)特征參數(shù)可以確定目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)。

本發(fā)明實(shí)施例中，通過(guò)上述步驟S102至步驟S108，采用處理器對(duì)目標(biāo)對(duì)象的訓(xùn)練數(shù)據(jù)執(zhí)行分類(lèi)器算法，生成目標(biāo)對(duì)象的分類(lèi)模型，其中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括至少一種數(shù)據(jù)類(lèi)型；處理器接收采集器采集到的目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，其中，實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)包括至少一種數(shù)據(jù)類(lèi)型，訓(xùn)練數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)具有相同的數(shù)據(jù)類(lèi)型；處理器根據(jù)分類(lèi)模型，對(duì)實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到目標(biāo)對(duì)象的特征參數(shù)；處理器根據(jù)特征參數(shù)確定目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)，其中，實(shí)時(shí)狀態(tài)至少包括如下類(lèi)型：正常、可能病發(fā)、病發(fā)的方法，解決了無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別目標(biāo)對(duì)象實(shí)時(shí)狀態(tài)的問(wèn)題。

可選地，在步驟S104，處理器接收采集器采集到的目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)之前，該方法還可以包括：

步驟S1031，采集器按照第一預(yù)設(shè)規(guī)則對(duì)采集到的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

具體地，第一預(yù)設(shè)規(guī)則可以是預(yù)先設(shè)定的，可以是對(duì)采集器采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的步驟，數(shù)據(jù)處理的方法可以是如下任意一種或者多種：數(shù)據(jù)清理，數(shù)據(jù)集成，數(shù)據(jù)變換，數(shù)據(jù)歸約等。數(shù)據(jù)清理包括填寫(xiě)缺失數(shù)據(jù)，刪除重復(fù)數(shù)據(jù)，清除異常數(shù)據(jù)點(diǎn)等；數(shù)據(jù)集成包括將相同的數(shù)據(jù)源統(tǒng)一起來(lái)，建立相應(yīng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)；數(shù)據(jù)變換對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理，規(guī)范化等；數(shù)據(jù)歸約可以用來(lái)得到數(shù)據(jù)集的歸約表示，它小得多，但仍然接近于保持原數(shù)據(jù)的完整性，并且歸約后結(jié)果與歸約前結(jié)果相同或幾乎相同。

其中，數(shù)據(jù)規(guī)約可以通過(guò)sigmoid函數(shù)進(jìn)行：y＝k/(1+e^-x)，y為數(shù)據(jù)規(guī)約后的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)的值，x為原始數(shù)據(jù)的值，e為常數(shù)，k為自然數(shù)，將原始數(shù)據(jù)歸一到(0，k)來(lái)進(jìn)行處理。

步驟S1033，采集器通過(guò)第一無(wú)線通信模塊，將經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)發(fā)送至處理器。

具體地，通過(guò)上述步驟S1031和步驟S1033，采集器可以對(duì)傳感器采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，提高了實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，提高了識(shí)別目標(biāo)對(duì)象實(shí)時(shí)狀態(tài)的準(zhǔn)確率，也可以減少采集器與處理器之間數(shù)據(jù)傳輸量，達(dá)到提高數(shù)據(jù)傳輸效率、節(jié)約資源的目的。同時(shí)也可以為后續(xù)數(shù)據(jù)分析等過(guò)程做好準(zhǔn)備，提高識(shí)別目標(biāo)對(duì)象實(shí)時(shí)狀態(tài)的效率。

可選地，在步驟S106，處理器根據(jù)分類(lèi)模型，對(duì)實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到目標(biāo)對(duì)象的特征參數(shù)之前，該方法還可以包括：

步驟S105，處理器按照第二預(yù)設(shè)規(guī)則對(duì)實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

具體地，實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)可以包括多種類(lèi)型的數(shù)據(jù)，按照第二預(yù)設(shè)規(guī)則對(duì)實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，可以是對(duì)實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，例如，溫度傳感器采集到的目標(biāo)對(duì)象的體表溫度，其數(shù)據(jù)格式可以包括采集時(shí)間，數(shù)據(jù)標(biāo)簽，體表溫度等。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi),可以采用貝葉斯算法、鄰近算法(KNN)以及支持向量機(jī)算法(SVM)等，以貝葉斯算法為例，具體公式如下：

其中，A為先驗(yàn)事件，B_i為第i個(gè)影響事件A發(fā)生的因素，n為影響A事件的因素的個(gè)數(shù)。

可選地，采集器包括至少一個(gè)傳感器，傳感器用于采集目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)和/或訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其中傳感器為柔性織物傳感器。

具體地，采集器可以包括一個(gè)或者多個(gè)傳感器。以采集器包括三個(gè)傳感器為例，三個(gè)傳感器可以采集到目標(biāo)對(duì)象的3種類(lèi)型的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，可以是一個(gè)用于測(cè)量目標(biāo)對(duì)象運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的三軸加速度傳感器，一個(gè)用于測(cè)量目標(biāo)對(duì)象心率的第一柔性織物傳感器，以及一個(gè)用于測(cè)量目標(biāo)對(duì)象體表溫度的第二柔性織物傳感器。

需要說(shuō)明的是，本實(shí)施例中可以選擇增加柔性織物傳感器的個(gè)數(shù)，可以擴(kuò)大數(shù)據(jù)采集的區(qū)域，同時(shí)增加數(shù)據(jù)采集的數(shù)量，數(shù)據(jù)量越大，得到目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量也會(huì)增加，精度也會(huì)提高。

可選地，在步驟S108，處理器根據(jù)特征參數(shù)確定目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)之后，該方法還可以包括：

步驟S1091，根據(jù)目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)查找預(yù)存的推送信息。

具體地，推送信息可以是預(yù)先設(shè)置的信息，針對(duì)目標(biāo)對(duì)象的不同的實(shí)時(shí)狀態(tài)，具有不同的推送信息，不同的實(shí)時(shí)狀態(tài)與推送信息之間具有相應(yīng)的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

步驟S1093，將推送信息和/或特征參數(shù)以圖形用戶(hù)界面的方式進(jìn)行顯示。

具體地，將推送信息和/或特征參數(shù)以GUI的形式直觀的呈現(xiàn)出來(lái)。

以毒癮患者為例，推送信息為針對(duì)目標(biāo)對(duì)象的不同實(shí)時(shí)狀態(tài)，預(yù)先設(shè)置的應(yīng)對(duì)的方法，在實(shí)時(shí)狀態(tài)為可能病發(fā)時(shí)，推送信息可以是為毒癮患者制定的心理放松訓(xùn)練方法?；蛘咴趯?shí)時(shí)狀態(tài)為可能病發(fā)時(shí)，推送信息可以是提醒毒癮患者服用某種藥物的提示信息等。

可選地，在實(shí)時(shí)狀態(tài)為可能病發(fā)或病發(fā)時(shí)，在步驟S108，處理器根據(jù)特征參數(shù)確定目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)之后，該方法還可以包括：

步驟S1101，采集目標(biāo)對(duì)象的位置信息。

具體地，系統(tǒng)中還可以包括定位模塊，在目標(biāo)對(duì)象可能病發(fā)或者病發(fā)時(shí)，采集目標(biāo)對(duì)象的位置信息，其中，位置信息可以是GPS定位信息。

步驟S1103，將位置信息和/或?qū)崟r(shí)狀態(tài)發(fā)送至目標(biāo)終端。

具體地，目標(biāo)終端可以是移動(dòng)終端或者PC端，以毒癮患者為例，在毒癮患者病發(fā)或者可能病發(fā)的情況下，將毒癮患者的位置信息發(fā)送給目標(biāo)終端，目標(biāo)終端可以是毒癮患者家屬或者醫(yī)護(hù)人員的手機(jī)，可以是醫(yī)院的某臺(tái)計(jì)算機(jī)。在目標(biāo)對(duì)象病發(fā)或者可能病發(fā)的情況，目標(biāo)對(duì)象的位置信息發(fā)送給目標(biāo)終端，可以使相關(guān)人員第一時(shí)間了解目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)，提前做好應(yīng)對(duì)措施，對(duì)于醫(yī)護(hù)人員來(lái)說(shuō)，也可以第一時(shí)間準(zhǔn)備相應(yīng)的治療預(yù)案。了解目標(biāo)對(duì)象的位置信息，也可以在患者無(wú)法自行就醫(yī)的情況下，為相關(guān)人員提供信息，避免延誤救治的時(shí)機(jī)。

下面以毒癮患者為例，結(jié)合上述實(shí)施例一對(duì)本申請(qǐng)?zhí)峁┑姆桨高M(jìn)行詳細(xì)描述，具體的實(shí)施方式可以包括以下內(nèi)容。

制作智能服飾，圖2是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例一的一種可選的智能服飾的示意圖，如圖2所示，該智能服飾包括，第一柔性織物傳感器1，第二柔性織物傳感器2，數(shù)據(jù)采集模塊3，電池4，柔性電連線5，第一柔性織物傳感器1、第二柔性織物傳感器2按照?qǐng)D2的位置植入服飾中，同時(shí)將數(shù)據(jù)采集模塊3按照?qǐng)D2的位置布置，上述元器件之間的連接導(dǎo)線可以是柔性織物可拉升電聯(lián)器件，選取的服飾的材料的勁度系數(shù)要高于柔性織物傳感器的勁度系數(shù)，第一柔性織物傳感器1可以分布在智能服飾的胸部位置，第二柔性織物傳感器2可以分布在智能服飾腹部的位置。

數(shù)據(jù)采集模塊3含有PCB板，包含的主要器件有三軸加速度傳感器，數(shù)據(jù)采集卡，無(wú)線傳輸模塊和柔性織物傳感器接入件等，當(dāng)?shù)谝蝗嵝钥椢飩鞲衅?，第二柔性織物傳感器2發(fā)生彈性形變時(shí)，進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，同時(shí)采集三軸加速度傳感器的數(shù)據(jù)，還可以通過(guò)MCU中的固件程序完成數(shù)據(jù)的初步處理，再通過(guò)無(wú)線傳輸設(shè)備傳輸，傳輸?shù)教幚砥魃稀?/p>

處理器(可以位于移動(dòng)端和/或PC端)可以包括具有數(shù)據(jù)處理功能的APP軟件、無(wú)線傳輸模塊，可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，統(tǒng)計(jì)和分析，通過(guò)相應(yīng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，挖掘有效信息，得到患者的毒癮發(fā)作特征，時(shí)間，環(huán)境等，根據(jù)這些信息能夠預(yù)測(cè)患者發(fā)作時(shí)間特征，提前采取相應(yīng)措施；患者也能夠自己了解自己的病情，并自己進(jìn)行相應(yīng)的個(gè)性化訓(xùn)練達(dá)到戒毒的目的。

實(shí)施例二

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例，還提供了一種用于識(shí)別目標(biāo)對(duì)象狀態(tài)的裝置實(shí)施例，如圖2所示，該裝置包括：

生成模塊40，用于對(duì)目標(biāo)對(duì)象的訓(xùn)練數(shù)據(jù)執(zhí)行分類(lèi)器算法，生成目標(biāo)對(duì)象的分類(lèi)模型，其中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括至少一種數(shù)據(jù)類(lèi)型。

具體地，訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以是由采集器采集得到的，訓(xùn)練數(shù)據(jù)中可以包括正樣本以及負(fù)樣本，以毒癮患者為例，訓(xùn)練數(shù)據(jù)中可以包含患者正常時(shí)的數(shù)據(jù)、患者病發(fā)時(shí)的數(shù)據(jù)等。在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上執(zhí)行分類(lèi)器算法，可以生成分類(lèi)模型。

需要說(shuō)明的是，訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以是經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理之后的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理，訓(xùn)練數(shù)據(jù)形成一系列的數(shù)據(jù)標(biāo)簽，不同數(shù)據(jù)類(lèi)型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)具有不同的數(shù)據(jù)標(biāo)簽，數(shù)據(jù)標(biāo)簽用于構(gòu)建分類(lèi)模型使用。

此處還需要說(shuō)明的是，數(shù)據(jù)類(lèi)型、某一種數(shù)據(jù)類(lèi)型下的訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多得到的分析模型越精確。

接收模塊42，用于接收采集器采集到的目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，其中，實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)包括至少一種數(shù)據(jù)類(lèi)型，訓(xùn)練數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)具有相同的數(shù)據(jù)類(lèi)型。

具體地，采集器可以包含一個(gè)或者多個(gè)傳感器，用于采集一種數(shù)據(jù)類(lèi)型或者多個(gè)數(shù)據(jù)類(lèi)型的數(shù)據(jù)。傳感器采集實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)可以是實(shí)時(shí)采集，也可以是按照預(yù)設(shè)的時(shí)間間隔采集，預(yù)設(shè)的時(shí)間間隔可以是5分鐘、10分鐘等。數(shù)據(jù)類(lèi)型可以是目標(biāo)對(duì)象的體表溫度、心率、呼吸頻率或者運(yùn)動(dòng)狀態(tài)等，數(shù)據(jù)類(lèi)型可以是一種也可以是多種，其中，傳感器可以是柔性織物傳感器，可以置于服飾內(nèi)。

此處需要說(shuō)明的是，采集器可以包含第一無(wú)線通信模塊，處理器中可以包含第二無(wú)線通信模塊，處理器接收采集器采集到的至少三種實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，可以通過(guò)上述第一無(wú)線通訊模塊與第二無(wú)線通信模塊進(jìn)行傳輸，避免了以有線方式進(jìn)行傳輸時(shí)需要布線的繁瑣工作，節(jié)約了人力、空間資源，并且在處理器、采集器與其他設(shè)備相連接時(shí)，具有更好的系統(tǒng)擴(kuò)展性。

此處還需要說(shuō)明的是處理器可以設(shè)置于移動(dòng)終端或者PC終端。

分析模塊44，用于根據(jù)分類(lèi)模型，對(duì)實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到目標(biāo)對(duì)象的特征參數(shù)。

具體地，將分類(lèi)模型進(jìn)行保存，通過(guò)將實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入分類(lèi)模型，從而得到目標(biāo)對(duì)象的特征參數(shù)。特征參數(shù)可以是病發(fā)的時(shí)間、頻率，對(duì)于毒癮患者來(lái)說(shuō)，特征參數(shù)還可以是發(fā)作過(guò)程中的特定特征，或者毒癮發(fā)作之后患者的特定特征等。

例如，目標(biāo)對(duì)象的體表溫度通過(guò)溫度傳感器來(lái)進(jìn)行測(cè)量，通過(guò)分類(lèi)模型可以區(qū)分患者體溫正常與否。可以通過(guò)柔性織物傳感器采集的目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，可以得到患者的呼吸頻率，心率等數(shù)據(jù)，然后通過(guò)分類(lèi)模型，可以將異常的呼吸頻率和心率篩選出來(lái)。可以通過(guò)三軸加速度傳感器來(lái)檢測(cè)患者的運(yùn)動(dòng)特征，通過(guò)分類(lèi)模型，區(qū)分正常的運(yùn)動(dòng)特征與異常的運(yùn)動(dòng)特征。針對(duì)上述體表溫度、呼吸頻率、心率、運(yùn)動(dòng)特征等狀態(tài)參數(shù)，可以分別或者結(jié)合進(jìn)行考量，得到目標(biāo)對(duì)象的特征參數(shù)。

確定模塊46，用于根據(jù)特征參數(shù)確定目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)，其中，實(shí)時(shí)狀態(tài)至少包括如下類(lèi)型：正常、可能病發(fā)、病發(fā)。

具體地，實(shí)時(shí)狀態(tài)可以根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行設(shè)置，如實(shí)時(shí)狀態(tài)還可以包括病發(fā)結(jié)束觀察期等。特征參數(shù)與目標(biāo)對(duì)象的不同實(shí)時(shí)狀態(tài)具有對(duì)應(yīng)關(guān)系，通過(guò)特征參數(shù)可以確定目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)。

本發(fā)明實(shí)施例中，通過(guò)生成模塊40，用于對(duì)目標(biāo)對(duì)象的訓(xùn)練數(shù)據(jù)執(zhí)行分類(lèi)器算法，生成目標(biāo)對(duì)象的分類(lèi)模型，其中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括至少一種數(shù)據(jù)類(lèi)型；接收模塊42，用于接收采集器采集到的目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，其中，實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)包括至少一種數(shù)據(jù)類(lèi)型，訓(xùn)練數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)具有相同的數(shù)據(jù)類(lèi)型；分析模塊44，用于根據(jù)分類(lèi)模型，對(duì)實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到目標(biāo)對(duì)象的特征參數(shù)；確定模塊46，用于根據(jù)特征參數(shù)確定目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)，其中，實(shí)時(shí)狀態(tài)至少包括如下類(lèi)型：正常、可能病發(fā)、病發(fā)，解決了無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別目標(biāo)對(duì)象實(shí)時(shí)狀態(tài)的問(wèn)題。

可選地，裝置還可以包括：

第一處理模塊，用于按照第一預(yù)設(shè)規(guī)則對(duì)采集到的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理；

第一發(fā)送模塊，用于采集器通過(guò)第一無(wú)線通信模塊，將經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)發(fā)送至處理器。

可選地，裝置還可以包括：

第二處理模塊，用于第二預(yù)設(shè)規(guī)則對(duì)實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

可選地，采集器可以包括至少一個(gè)傳感器，傳感器用于采集目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)和/或訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其中傳感器為柔性織物傳感器。

可選地，裝置還可以包括：

查找模塊，用于根據(jù)目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)查找預(yù)存的推送信息。

第一推送模塊，用于將推送信息和/或特征參數(shù)以圖形用戶(hù)界面的方式進(jìn)行顯示。

可選地，在實(shí)時(shí)狀態(tài)為可能病發(fā)或病發(fā)時(shí)，裝置還可以包括：

定位模塊，用于采集目標(biāo)對(duì)象的位置信息。

第二推送模塊，用于將位置信息和/或?qū)崟r(shí)狀態(tài)發(fā)送至目標(biāo)終端。

實(shí)施例三

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種識(shí)別目標(biāo)對(duì)象狀態(tài)的系統(tǒng)實(shí)施例，如圖4所示，該系統(tǒng)包括：

采集器20，用于采集目標(biāo)對(duì)象的訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，其中，實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)包括至少一種數(shù)據(jù)類(lèi)型，訓(xùn)練數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)具有相同的數(shù)據(jù)類(lèi)型。

具體地，訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以是由采集器采集得到的，訓(xùn)練數(shù)據(jù)中可以包括正樣本以及負(fù)樣本，以毒癮患者為例，訓(xùn)練數(shù)據(jù)中可以包含患者正常時(shí)的數(shù)據(jù)、患者病發(fā)時(shí)的數(shù)據(jù)等。訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以是經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理之后的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理，訓(xùn)練數(shù)據(jù)形成一系列的數(shù)據(jù)標(biāo)簽，不同數(shù)據(jù)類(lèi)型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)具有不同的數(shù)據(jù)標(biāo)簽，數(shù)據(jù)標(biāo)簽可以用于構(gòu)建分類(lèi)模型使用。

此處需要說(shuō)明的是，數(shù)據(jù)類(lèi)型、某一種數(shù)據(jù)類(lèi)型下的訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多得到的分析模型越精確。

具體地，采集器可以包含一個(gè)或者多個(gè)傳感器，用于采集一種數(shù)據(jù)類(lèi)型或者多個(gè)數(shù)據(jù)類(lèi)型的數(shù)據(jù)。傳感器采集實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)可以是實(shí)時(shí)采集，也可以是按照預(yù)設(shè)的時(shí)間間隔采集，預(yù)設(shè)的時(shí)間間隔可以是5分鐘、10分鐘等。數(shù)據(jù)類(lèi)型可以是目標(biāo)對(duì)象的體表溫度、心率、呼吸頻率或者運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。

處理器30，與采集器20連接，用于根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)執(zhí)行分類(lèi)器算法，生成目標(biāo)對(duì)象的分類(lèi)模型，并根據(jù)分類(lèi)模型對(duì)實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到目標(biāo)對(duì)象的特征參數(shù)，并根據(jù)特征參數(shù)確定目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)，其中，實(shí)時(shí)狀態(tài)至少包括如下類(lèi)型：正常、可能病發(fā)、病發(fā)。

具體地，采集器可以包含第一無(wú)線通信模塊，處理器中可以包含第二無(wú)線通信模塊，處理器接收采集器采集到的至少三種實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，可以通過(guò)上述第一無(wú)線通訊模塊與第二無(wú)線通信模塊進(jìn)行傳輸，避免了以有線方式進(jìn)行傳輸時(shí)需要布線的繁瑣工作，節(jié)約了人力、空間資源，并且在處理器、采集器與其他設(shè)備相連接時(shí)，具有更好的系統(tǒng)擴(kuò)展性。

需要說(shuō)明的是，處理器可以設(shè)置于移動(dòng)終端或者PC終端，處理器可以將獲得的分類(lèi)模型進(jìn)行保存，通過(guò)將實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入分類(lèi)模型，從而得到目標(biāo)對(duì)象的特征參數(shù)。特征參數(shù)可以是病發(fā)的時(shí)間、頻率，對(duì)于毒癮患者來(lái)說(shuō)，特征參數(shù)還可以是發(fā)作過(guò)程中的特定特征，或者毒癮發(fā)作之后患者的特定特征等。

例如，目標(biāo)對(duì)象的體表溫度通過(guò)溫度傳感器來(lái)進(jìn)行測(cè)量，通過(guò)分類(lèi)模型可以區(qū)分患者體溫正常與否?？梢酝ㄟ^(guò)柔性織物傳感器采集的目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，可以得到患者的呼吸頻率，心率等數(shù)據(jù)，然后通過(guò)分類(lèi)模型，可以將異常的呼吸頻率和心率篩選出來(lái)?？梢酝ㄟ^(guò)三軸加速度傳感器來(lái)檢測(cè)患者的運(yùn)動(dòng)特征，通過(guò)分類(lèi)模型，區(qū)分正常的運(yùn)動(dòng)特征與異常的運(yùn)動(dòng)特征。針對(duì)上述體表溫度、呼吸頻率、心率、運(yùn)動(dòng)特征等狀態(tài)參數(shù)，可以分別或者結(jié)合進(jìn)行考量，得到目標(biāo)對(duì)象的特征參數(shù)。

具體地，實(shí)時(shí)狀態(tài)可以根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行設(shè)置，如實(shí)時(shí)狀態(tài)還可以包括病發(fā)結(jié)束觀察期等。特征參數(shù)與目標(biāo)對(duì)象的不同實(shí)時(shí)狀態(tài)具有對(duì)應(yīng)關(guān)系，通過(guò)特征參數(shù)可以確定目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)。

本發(fā)明實(shí)施例通過(guò)上述采集器20，用于采集目標(biāo)對(duì)象的訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，其中，實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)包括至少一種數(shù)據(jù)類(lèi)型，訓(xùn)練數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)具有相同的數(shù)據(jù)類(lèi)型；處理器30，與采集器20連接，用于根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)執(zhí)行分類(lèi)器算法，生成目標(biāo)對(duì)象的分類(lèi)模型，并根據(jù)分類(lèi)模型對(duì)實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到目標(biāo)對(duì)象的特征參數(shù)，并根據(jù)特征參數(shù)確定目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)，其中，實(shí)時(shí)狀態(tài)至少包括如下類(lèi)型：正常、可能病發(fā)、病發(fā)，解決了無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別目標(biāo)對(duì)象實(shí)時(shí)狀態(tài)的問(wèn)題。

可選地，采集器20可以包括至少一個(gè)傳感器，傳感器用于采集目標(biāo)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)和/或訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其中，該傳感器為柔性織物傳感器。

具體地，傳感器可以是柔性織物傳感器，可以置于服飾內(nèi)。

實(shí)施例四

本發(fā)明還提供了一種智能服飾，該智能服飾包括上述實(shí)施例三中任一個(gè)識(shí)別目標(biāo)對(duì)象狀態(tài)的系統(tǒng)。

圖5是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例四的一種可選的智能服飾的示意圖。如圖5所示，該智能服飾包括：第三柔性織物傳感器A,第四柔性織物傳感器B,第五柔性織物傳感器C,第六柔性織物傳感器D,溫度傳感器E,三軸加速度傳感器F,數(shù)據(jù)采集器G,柔性電連線H。

具體地，數(shù)據(jù)采集器G可以是采集器，圖5在圖2的基礎(chǔ)上進(jìn)行了擴(kuò)展，增加了柔性織物傳感器的個(gè)數(shù)，增加柔性織物傳感器的個(gè)數(shù)可以擴(kuò)大數(shù)據(jù)采集的區(qū)域，同時(shí)增加數(shù)據(jù)采集的數(shù)量，數(shù)據(jù)量越大，得到患者的特征數(shù)也會(huì)增加，精度也會(huì)提高。

上述本發(fā)明實(shí)施例序號(hào)僅僅為了描述，不代表實(shí)施例的優(yōu)劣。

在本發(fā)明的上述實(shí)施例中，對(duì)各個(gè)實(shí)施例的描述都各有側(cè)重，某個(gè)實(shí)施例中沒(méi)有詳述的部分，可以參見(jiàn)其他實(shí)施例的相關(guān)描述。

在本申請(qǐng)所提供的幾個(gè)實(shí)施例中，應(yīng)該理解到，所揭露的技術(shù)內(nèi)容，可通過(guò)其它的方式實(shí)現(xiàn)。其中，以上所描述的裝置實(shí)施例僅僅是示意性的，例如所述單元的劃分，可以為一種邏輯功能劃分，實(shí)際實(shí)現(xiàn)時(shí)可以有另外的劃分方式，例如多個(gè)單元或組件可以結(jié)合或者可以集成到另一個(gè)系統(tǒng)，或一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。另一點(diǎn)，所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信連接可以是通過(guò)一些接口，單元或模塊的間接耦合或通信連接，可以是電性或其它的形式。

所述作為分離部件說(shuō)明的單元可以是或者也可以不是物理上分開(kāi)的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個(gè)地方，或者也可以分布到多個(gè)單元上?？梢愿鶕?jù)實(shí)際的需要選擇其中的部分或者全部單元來(lái)實(shí)現(xiàn)本實(shí)施例方案的目的。

另外，在本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例中的各功能單元可以集成在一個(gè)處理單元中，也可以是各個(gè)單元單獨(dú)物理存在，也可以?xún)蓚€(gè)或兩個(gè)以上單元集成在一個(gè)單元中。上述集成的單元既可以采用硬件的形式實(shí)現(xiàn)，也可以采用軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)。

所述集成的單元如果以軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)并作為獨(dú)立的產(chǎn)品銷(xiāo)售或使用時(shí)，可以存儲(chǔ)在一個(gè)計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說(shuō)對(duì)現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分或者該技術(shù)方案的全部或部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來(lái)，該計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)品存儲(chǔ)在一個(gè)存儲(chǔ)介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺(tái)計(jì)算機(jī)設(shè)備(可為個(gè)人計(jì)算機(jī)、服務(wù)器或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲(chǔ)介質(zhì)包括：U盤(pán)、只讀存儲(chǔ)器(ROM，Read-Only Memory)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM，Random Access Memory)、移動(dòng)硬盤(pán)、磁碟或者光盤(pán)等各種可以存儲(chǔ)程序代碼的介質(zhì)。

以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和潤(rùn)飾，這些改進(jìn)和潤(rùn)飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。