(19)國家知識產(chǎn)權(quán)局(12)發(fā)明專利(10)授權(quán)公告號CN120114012B(65)同一申請的已公布的文獻號(73)專利權(quán)人福州大學(xué)附屬省立醫(yī)院地址350000福建省福州市東街134號陳麗麗金爽(74)專利代理機構(gòu)北京易捷勝知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司11613專利代理師黃駿鵬A61B5/00(2006.01)A61B5/024(2006.01)審查員劉統(tǒng)(54)發(fā)明名稱基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的心搏驟停動態(tài)預(yù)警系統(tǒng)本發(fā)明公開了基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的心搏驟停動態(tài)預(yù)警系統(tǒng)，屬于醫(yī)療信息技術(shù)領(lǐng)域，具體包括：非接觸感知模塊，用于基于非接觸設(shè)備持續(xù)獲取用戶的生理參數(shù)；主動穿戴模塊，用于當(dāng)用戶主動觸發(fā)穿戴設(shè)備時，啟動接觸式生理參數(shù)采集；場景自適應(yīng)模塊，用于當(dāng)未觸發(fā)穿戴設(shè)備時，則僅基于非接觸式感知數(shù)據(jù)構(gòu)建生理參數(shù)基線；當(dāng)用戶觸發(fā)穿戴設(shè)備時，則將接觸式數(shù)據(jù)與非接觸式數(shù)據(jù)進行交叉驗證，并修正非接觸式數(shù)據(jù)的校準(zhǔn)參數(shù)；風(fēng)險決策模塊，用于當(dāng)非接觸式檢測到心跳頻率異常時，啟動接觸式數(shù)據(jù)強制驗證流程；若驗證失敗或未響應(yīng)，則基于連續(xù)異21.基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的心搏驟停動態(tài)預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，包括：非接觸感知模塊，用于基于非接觸設(shè)備持續(xù)獲取用戶的生理參數(shù)，包括心跳頻率、呼吸波形及體動狀態(tài)；主動穿戴模塊，用于當(dāng)用戶主動觸發(fā)穿戴設(shè)備時，啟動接觸式生理參數(shù)采集，獲取高精度心電信號、血氧飽和度及體表溫度數(shù)據(jù)；用戶通過預(yù)設(shè)手勢動作或語音指令觸發(fā)接觸式數(shù)據(jù)采集請求，系統(tǒng)接收到請求后生成動態(tài)驗證任務(wù)，通過非接觸式感知技術(shù)實時分析用戶當(dāng)前體表溫度分布，若檢測到手掌或胸口區(qū)域溫度符合人體特征，則授權(quán)啟動接觸式采集；在接觸式采集過程中，若用戶處于靜止?fàn)顟B(tài)，采用設(shè)定低頻高精度模式；若檢測到體動幅度增大，則切換為設(shè)定高頻抗干擾模式；采集完成后，根據(jù)接觸式數(shù)據(jù)與非接觸式數(shù)據(jù)的一致性生成校準(zhǔn)系數(shù)，并將該系數(shù)反饋至非接觸式感知算法中；場景自適應(yīng)模塊，用于當(dāng)用戶未觸發(fā)穿戴設(shè)備時，則僅基于非接觸式感知數(shù)據(jù)構(gòu)建生理參數(shù)基線；當(dāng)用戶觸發(fā)穿戴設(shè)備時，則將接觸式數(shù)據(jù)與非接觸式數(shù)據(jù)進行交叉驗證，當(dāng)兩類數(shù)據(jù)的時序波動差異超過預(yù)設(shè)閾值時，優(yōu)先采用接觸式數(shù)據(jù)，并修正非接觸式數(shù)據(jù)的校準(zhǔn)參數(shù)；風(fēng)險決策模塊，用于當(dāng)非接觸式數(shù)據(jù)檢測到心跳頻率異常時，啟動接觸式數(shù)據(jù)強制驗證流程；若接觸式數(shù)據(jù)驗證失敗或未響應(yīng)強制驗證請求，則基于非接觸式數(shù)據(jù)的連續(xù)異常時長與波動模式生成對應(yīng)的風(fēng)險等級，并觸發(fā)分級預(yù)警。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的心搏驟停動態(tài)預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，所述非接觸感知模塊中，用戶的生理參數(shù)的獲取過程為：獲取用戶所處環(huán)境中固定設(shè)備反射的無線信號相位變化，提取胸腔微動特征，并分離出心跳與呼吸分量；在用戶靜止?fàn)顟B(tài)下，聚焦于胸腔區(qū)域的信號特征，構(gòu)建心跳頻率的短期趨勢曲線；在用戶運動狀態(tài)下，通過關(guān)聯(lián)體動軌跡與信號頻譜分布，剔除運動偽影干擾，重構(gòu)有效心跳信當(dāng)用戶離開非接觸式感知覆蓋區(qū)域時，基于歷史活動規(guī)律預(yù)測其生理參數(shù)，直至用戶返回覆蓋區(qū)域或觸發(fā)接觸式采集。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的心搏驟停動態(tài)預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，所述預(yù)測生理參數(shù)的過程包括：當(dāng)用戶離開感知覆蓋區(qū)域時，基于離開前的心跳頻率變化趨勢與呼吸深度關(guān)聯(lián)性，推演未來設(shè)定時長的生理參數(shù)變化區(qū)間；當(dāng)用戶脫離感知覆蓋區(qū)域超過設(shè)定時長時，根據(jù)當(dāng)日已采集數(shù)據(jù)與歷史同時間段模式生成模擬生理參數(shù)曲線；若用戶返回后實測數(shù)據(jù)與預(yù)測區(qū)間的偏離度超過動態(tài)閾值，則啟動接觸式采集優(yōu)先策略，并標(biāo)記為潛在異常事件。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的心搏驟停動態(tài)預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，所述場景自適應(yīng)模塊中，修正非接觸式數(shù)據(jù)的校準(zhǔn)參數(shù)的具體過程為：提取接觸式采集期間的心跳頻率均值作為基準(zhǔn)值，計算與非接觸式數(shù)據(jù)的平均偏差量；根據(jù)偏差量的正負(fù)方向與幅度，調(diào)整非接觸式感知算法中信號濾波的截止頻率與增益系數(shù)；若接觸式數(shù)據(jù)顯示血氧飽和度低于預(yù)設(shè)閾值，則額外增加呼吸波形的權(quán)重系數(shù)，用于3補償非接觸式數(shù)據(jù)的心跳檢測誤差；所有修正參數(shù)僅在當(dāng)前用戶時空場景下生效，當(dāng)時空場景切換時重置為默認(rèn)值并重新校準(zhǔn)。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的心搏驟停動態(tài)預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，所述風(fēng)險決策模塊中，強制驗證請求的過程為：當(dāng)非接觸式設(shè)備連續(xù)設(shè)定次數(shù)檢測到心跳間隔異常時，向用戶關(guān)聯(lián)終端發(fā)送加密驗證請求，若用戶在設(shè)定時長內(nèi)未主動觸發(fā)接觸式采集，則自動激活環(huán)境感知增強模式：通過分析用戶所處空間內(nèi)的聲波反射特性，判斷其是否處于無意識狀態(tài)；若聲波反射特征表明用戶無自主移動能力，則跳過接觸式驗證，直接提升風(fēng)險等級并聯(lián)動急救系統(tǒng)；若聲波反射特征表明用戶存在自主活動，則延長非接觸式數(shù)據(jù)的異常判定時長閾值，并標(biāo)記為低置信度預(yù)警事件。6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的心搏驟停動態(tài)預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，所述自動激活環(huán)境感知增強模式包括：若用戶在設(shè)定時間內(nèi)未響應(yīng)驗證請求，則通過用戶移動終端發(fā)射定向低頻聲波，并接收反射信號，獲取聲波在用戶體表反射的能量衰減梯度，反射信號中周期性微動分量的頻率分布，聲波傳播路徑中障礙物分布，判斷用戶狀態(tài)并與非接觸式感知數(shù)據(jù)進行時空對齊；若聲波檢測到平躺體位且反射能量衰減符合倒地特征，同時非接觸式數(shù)據(jù)顯示呼吸節(jié)律消失，則判定用戶為無意識狀態(tài)，向急救系統(tǒng)發(fā)送用戶體位坐標(biāo)及環(huán)境障礙物拓?fù)鋱D；若聲波檢測到周期性微動分量的頻率集中于四肢抽搐頻段，且與非接觸式數(shù)據(jù)中的體動爆發(fā)事件同步，則判定用戶為痙攣狀態(tài)，激活移動終端的閃光警報并播放語音指導(dǎo)，若設(shè)定時長內(nèi)無生理參數(shù)改善則升級預(yù)警等級；若聲波路徑中存在移動障礙物反射信號，則啟動移動終端的近距離存在檢測，判定是否存在第三方介入，若存在第三方介入，向介入者播報簡化版生理異常報告，并請求協(xié)助確認(rèn)用戶狀態(tài)。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的心搏驟停動態(tài)預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，所述風(fēng)險等級的生成過程為：建立用戶個性化生理參數(shù)基線，所述基線包括不同活動狀態(tài)下心跳間隔的正常波動范圍和呼吸波形特征模式；實時獲取非接觸式監(jiān)測數(shù)據(jù)，對心跳間隔序列進行動態(tài)分析，計算當(dāng)前心跳間隔相對于基線的偏離度，同時對呼吸波形進行形態(tài)學(xué)分析，提取呼吸節(jié)律特征；當(dāng)檢測到心跳間隔偏離度超過第一閾值時，記錄異常持續(xù)時間和波動幅度；若呼吸節(jié)律保持穩(wěn)定，則標(biāo)記為孤立性異常；若呼吸節(jié)律同步紊亂，則標(biāo)記為系統(tǒng)性異常；根據(jù)異常性質(zhì)、持續(xù)時間和波動幅度的組合特征，通過預(yù)設(shè)的映射關(guān)系生成對應(yīng)的風(fēng)險等級信號。4基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的心搏驟停動態(tài)預(yù)警系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域[0001]本發(fā)明涉及醫(yī)療信息技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的心搏驟停動態(tài)預(yù)警系統(tǒng)。背景技術(shù)[0002]心搏驟停作為威脅人類生命健康的危急狀況，具有發(fā)病突然、致死率高的特點，及時有效地預(yù)警對挽救生命至關(guān)重要。隨著醫(yī)療技術(shù)與傳感器技術(shù)的發(fā)展，基于生理參數(shù)監(jiān)測的心搏驟停預(yù)警系統(tǒng)逐漸成為研究重點，為早期干預(yù)提供了新可能。[0003]目前，可穿戴設(shè)備在健康監(jiān)測領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，其通過接觸式采集高精度心電信號、血氧飽和度等生理數(shù)據(jù)，為心搏驟停預(yù)警提供關(guān)鍵信息。同時，非接觸式感知技術(shù)也在不斷發(fā)展，能夠基于無線信號實現(xiàn)對心跳頻率、呼吸波形等生理參數(shù)的無干擾持續(xù)監(jiān)測，在公共場所及居家場景中發(fā)揮重要作用。兩種技術(shù)各有優(yōu)勢，部分研究嘗試將二者結(jié)合，以提升預(yù)警系統(tǒng)的性能。[0004]然而，由于可穿戴設(shè)備需要用戶長期佩戴以獲取連續(xù)的生理數(shù)據(jù)，但設(shè)備的舒適性欠佳，如材質(zhì)不透氣、佩戴方式不便等，以及用戶對隱私數(shù)據(jù)采集存在顧慮，常導(dǎo)致用戶中斷設(shè)備使用，進而造成關(guān)鍵生理數(shù)據(jù)缺失、不連續(xù)。數(shù)據(jù)的不完整性嚴(yán)重影響了心搏驟停預(yù)警的準(zhǔn)確性和及時性，使得現(xiàn)有預(yù)警系統(tǒng)難以滿足實際需求，亟待更完善的解決方案。發(fā)明內(nèi)容[0005]本發(fā)明的目的在于提供基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的心搏驟停動態(tài)預(yù)警系統(tǒng)，解決以下技術(shù)問題：[0006]由于可穿戴設(shè)備需要用戶長期佩戴以獲取連續(xù)的生理數(shù)據(jù)，當(dāng)用戶中斷設(shè)備使[0007]本發(fā)明的目的可以通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)：[0008]基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的心搏驟停動態(tài)預(yù)警系統(tǒng)，包括：[0009]非接觸感知模塊，用于基于非接觸設(shè)備持續(xù)獲取用戶的生理參數(shù)，包括心跳頻率、呼吸波形及體動狀態(tài)；[0010]主動穿戴模塊，用于當(dāng)用戶主動觸發(fā)穿戴設(shè)備時，啟動接觸式生理參數(shù)采集，獲取高精度心電信號、血氧飽和度及體表溫度數(shù)據(jù)；[0011]場景自適應(yīng)模塊，用于當(dāng)用戶未觸發(fā)穿戴設(shè)備時，則僅基于非接觸式感知數(shù)據(jù)構(gòu)建生理參數(shù)基線；當(dāng)用戶觸發(fā)穿戴設(shè)備時，則將接觸式數(shù)據(jù)與非接觸式數(shù)據(jù)進行交叉驗證，當(dāng)兩類數(shù)據(jù)的時序波動差異超過預(yù)設(shè)閾值時，優(yōu)先采用接觸式數(shù)據(jù)，并修正非接觸式數(shù)據(jù)的校準(zhǔn)參數(shù)；[0012]風(fēng)險決策模塊，用于當(dāng)非接觸式數(shù)據(jù)檢測到心跳頻率異常時，啟動接觸式數(shù)據(jù)強制驗證流程；若接觸式數(shù)據(jù)驗證失敗或未響應(yīng)強制驗證請求，則基于非接觸式數(shù)據(jù)的連續(xù)異常時長與波動模式生成對應(yīng)的風(fēng)險等級，并觸發(fā)分級預(yù)警。5[0013]作為本發(fā)明進一步的方案：所述非接觸感知模塊中，用戶的生理參數(shù)的獲取過程[0014]獲取用戶所處環(huán)境中固定設(shè)備反射的無線信號相位變化，提取胸腔微動特征，并分離出心跳與呼吸分量；[0015]在用戶靜止?fàn)顟B(tài)下，聚焦于胸腔區(qū)域的信號特征，構(gòu)建心跳頻率的短期趨勢曲線；在用戶運動狀態(tài)下，通過關(guān)聯(lián)體動軌跡與信號頻譜分布，剔除運動偽影干擾，重構(gòu)有效心跳[0016]當(dāng)用戶離開非接觸式感知覆蓋區(qū)域時，基于歷史活動規(guī)律預(yù)測其生理參數(shù)，直至用戶返回覆蓋區(qū)域或觸發(fā)接觸式采集。[0017]作為本發(fā)明進一步的方案：所述預(yù)測生理參數(shù)的過程包括：[0018]當(dāng)用戶離開感知覆蓋區(qū)域時，基于離開前的心跳頻率變化趨勢與呼吸深度關(guān)聯(lián)性，推演未來設(shè)定時長的生理參數(shù)變化區(qū)間；[0019]當(dāng)用戶脫離感知覆蓋區(qū)域超過設(shè)定時長時，根據(jù)當(dāng)日已采集數(shù)據(jù)與歷史同時間段模式生成模擬生理參數(shù)曲線；若用戶返回后實測數(shù)據(jù)與預(yù)測區(qū)間的偏離度超過動態(tài)閾值，則啟動接觸式采集優(yōu)先策略，并標(biāo)記為潛在異常事件。[0020]作為本發(fā)明進一步的方案：所述主動穿戴模塊中，接觸式生理參數(shù)采集的具體過[0021]用戶通過預(yù)設(shè)手勢動作或語音指令觸發(fā)接觸式數(shù)據(jù)采集請求，系統(tǒng)接收到請求后生成動態(tài)驗證任務(wù)，通過非接觸式感知技術(shù)實時分析用戶當(dāng)前體表溫度分布，若檢測到手掌或胸口區(qū)域溫度符合人體特征，則授權(quán)啟動接觸式采集；在接觸式采集過程中，若用戶處于靜止?fàn)顟B(tài)，采用設(shè)定低頻高精度模式；若檢測到體動幅度增大，則切換為設(shè)定高頻抗干擾模式；采集完成后，根據(jù)接觸式數(shù)據(jù)與非接觸式數(shù)據(jù)的一致性生成校準(zhǔn)系數(shù)，并將該系數(shù)反饋至非接觸式感知算法中。[0022]作為本發(fā)明進一步的方案：所述場景自適應(yīng)模塊中，修正非接觸式數(shù)據(jù)的校準(zhǔn)參數(shù)的具體過程為：[0023]提取接觸式采集期間的心跳頻率均值作為基準(zhǔn)值，計算與非接觸式數(shù)據(jù)的平均偏差量；根據(jù)偏差量的正負(fù)方向與幅度，調(diào)整非接觸式感知算法中信號濾波的截止頻率與增益系數(shù)；若接觸式數(shù)據(jù)顯示血氧飽和度低于預(yù)設(shè)閾值，則額外增加呼吸波形的權(quán)重系數(shù)，用于補償非接觸式數(shù)據(jù)的心跳檢測誤差；所有修正參數(shù)僅在當(dāng)前用戶時空場景下生效，當(dāng)時空場景切換時重置為默認(rèn)值并重新校準(zhǔn)。[0025]當(dāng)非接觸式設(shè)備連續(xù)設(shè)定次數(shù)檢測到心跳間隔異常時，向用戶關(guān)聯(lián)終端發(fā)送加密驗證請求，若用戶在設(shè)定時長內(nèi)未主動觸發(fā)接觸式采集，則自動激活環(huán)境感知增強模式：通過分析用戶所處空間內(nèi)的聲波反射特性，判斷其是否處于無意識狀態(tài)；若聲波反射特征表明用戶無自主移動能力，則跳過接觸式驗證，直接提升風(fēng)險等級并聯(lián)動急救系統(tǒng)；若聲波反射特征表明用戶存在自主活動，則延長非接觸式數(shù)據(jù)的異常判定時長閾值，并標(biāo)記為低置信度預(yù)警事件。[0026]作為本發(fā)明進一步的方案：所述自動激活環(huán)境感知增強模式包括：[0027]若用戶在設(shè)定時間內(nèi)未響應(yīng)驗證請求，則通過用戶移動終端發(fā)射定向低頻聲波，6并接收反射信號，獲取聲波在用戶體表反射的能量衰減梯度，反射信號中周期性微動分量的頻率分布，聲波傳播路徑中障礙物分布，判斷用戶狀態(tài)并與非接觸式感知數(shù)據(jù)進行時空[0028]若聲波檢測到平躺體位且反射能量衰減符合倒地特征，同時非接觸式數(shù)據(jù)顯示呼吸節(jié)律消失，則判定用戶為無意識狀態(tài)，向急救系統(tǒng)發(fā)送用戶體位坐標(biāo)及環(huán)境障礙物拓?fù)鋱D；若聲波檢測到周期性微動分量的頻率集中于四肢抽搐頻段，且與非接觸式數(shù)據(jù)中的體動爆發(fā)事件同步，則判定用戶為痙攣狀態(tài)，激活移動終端的閃光警報并播放語音指導(dǎo)，若設(shè)定時長內(nèi)無生理參數(shù)改善則升級預(yù)警等級；[0029]若聲波路徑中存在移動障礙物反射信號，則啟動移動終端的近距離存在檢測，判定是否存在第三方介入，若存在第三方介入，向介入者播報簡化版生理異常報告，并請求協(xié)助確認(rèn)用戶狀態(tài)。[0030]作為本發(fā)明進一步的方案：所述風(fēng)險等級的生成過程為：[0031]建立用戶個性化生理參數(shù)基線，所述基線包括不同活動狀態(tài)下心跳間隔的正常波動范圍和呼吸波形特征模式；實時獲取非接觸式監(jiān)測數(shù)據(jù)，對心跳間隔序列進行動態(tài)分析，計算當(dāng)前心跳間隔相對于基線的偏離度，同時對呼吸波形進行形態(tài)學(xué)分析，提取呼吸節(jié)律[0032]當(dāng)檢測到心跳間隔偏離度超過第一閾值時，記錄異常持續(xù)時間和波動幅度；若呼吸節(jié)律保持穩(wěn)定，則標(biāo)記為孤立性異常；若呼吸節(jié)律同步紊亂，則標(biāo)記為系統(tǒng)性異常；根據(jù)異常性質(zhì)、持續(xù)時間和波動幅度的組合特征，通過預(yù)設(shè)的映射關(guān)系生成對應(yīng)的風(fēng)險等級信[0034]本發(fā)明在用戶未觸發(fā)穿戴設(shè)備時，場景自適應(yīng)模塊基于非接觸式感知數(shù)據(jù)構(gòu)建生理參數(shù)基線；觸發(fā)穿戴設(shè)備后，將接觸式與非接觸式數(shù)據(jù)交叉驗證，兩類數(shù)據(jù)時序波動差異超預(yù)設(shè)閾值時優(yōu)先采用接觸式數(shù)據(jù)并修正非接觸式數(shù)據(jù)校準(zhǔn)參數(shù)，保證了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與可靠性。當(dāng)非接觸式數(shù)據(jù)檢測到心跳頻率異常，風(fēng)險決策模塊啟動接觸式數(shù)據(jù)強制驗證流程，若驗證失敗或未響應(yīng)請求，則基于非接觸式數(shù)據(jù)連續(xù)異常時長與波動模式生成風(fēng)險等級并觸發(fā)分級預(yù)警，實現(xiàn)了動態(tài)預(yù)警。同時，主動穿戴模塊通過預(yù)設(shè)手勢或語音指令觸發(fā)接觸式數(shù)據(jù)采集請求，基于非接觸式感知技術(shù)分析體表溫度分布授權(quán)啟動采集，還可根據(jù)用戶狀態(tài)切換采集模式，提升了用戶體驗并降低隱私顧慮。附圖說明[0035]下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進一步的說明。[0036]圖1是本發(fā)明的模塊示意圖。具體實施方式[0037]下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其它7[0038]請參閱圖1所示，本發(fā)明為基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的心搏驟停動態(tài)預(yù)警系統(tǒng)，包括：[0039]非接觸感知模塊利用非接觸設(shè)備持續(xù)獲取用戶生理參數(shù)，包括心跳頻率、呼吸波形及體動狀態(tài)。非接觸設(shè)備可采用毫米波雷達、激光傳感器等，在用戶日?；顒訒r，無需用[0040]主動穿戴模塊在用戶主動觸發(fā)穿戴設(shè)備時啟動接觸式生理參數(shù)采集。用戶可通過預(yù)設(shè)手勢動作或語音指令觸發(fā)，穿戴設(shè)備如智能手環(huán)、智能胸帶等，能獲取高精度心電信號、血氧飽和度及體表溫度數(shù)據(jù)。例如，用戶在運動前觸發(fā)穿戴設(shè)備，模塊在運動過程中進行數(shù)據(jù)采集。[0041]場景自適應(yīng)模塊在用戶未觸發(fā)穿戴設(shè)備時，僅基于非接觸式感知數(shù)據(jù)構(gòu)建生理參數(shù)基線，為后續(xù)判斷提供參考。當(dāng)用戶觸發(fā)穿戴設(shè)備后，該模塊對接觸式與非接觸式數(shù)據(jù)進行交叉驗證。若兩類數(shù)據(jù)的時序波動差異超過預(yù)設(shè)閾值，優(yōu)先采用接觸式數(shù)據(jù)，并修正非接觸式數(shù)據(jù)的校準(zhǔn)參數(shù)，保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確一致。[0042]風(fēng)險決策模塊在非接觸式數(shù)據(jù)檢測到心跳頻率異常時，啟動接觸式數(shù)據(jù)強制驗證流程。若接觸式數(shù)據(jù)驗證失敗或未響應(yīng)強制驗證請求，該模塊基于非接觸式數(shù)據(jù)的連續(xù)異常時長與波動模式生成風(fēng)險等級，并觸發(fā)分級預(yù)警。例如，檢測到心跳頻率嚴(yán)重異常且持續(xù)時間較長時，系統(tǒng)向用戶關(guān)聯(lián)的手機、家人設(shè)備等發(fā)送預(yù)警信息。[0043]在本發(fā)明的另一種優(yōu)選的實施例中，所述非接觸感知模塊中，用戶的生理參數(shù)的獲取過程為：[0044]非接觸感知模塊通過獲取用戶所處環(huán)境中固定設(shè)備反射的無線信號相位變化來開展工作。這些固定設(shè)備可以是室內(nèi)的路由器、無線接入點等。當(dāng)用戶處于該環(huán)境中，身體的微動會引起無線信號相位的改變，模塊利用這一特性，提取胸腔微動特征。通過特定的信號處理算法，進一步從這些特征中分離出心跳與呼吸分量，從而得到用戶的心跳頻率和呼吸波形數(shù)據(jù)。[0045]對于用戶不同的狀態(tài)，模塊采用不同的處理方式。在用戶靜止?fàn)顟B(tài)下，模塊聚焦于胸腔區(qū)域的信號特征。通過對胸腔區(qū)域信號的持續(xù)監(jiān)測和分析，構(gòu)建心跳頻率的短期趨勢曲線。這條曲線可以直觀地反映出用戶在短時間內(nèi)心跳頻率的變化情況，為后續(xù)的健康分析提供基礎(chǔ)。而在用戶運動狀態(tài)下，由于身體的運動可能會產(chǎn)生運動偽影干擾信號，模塊通過關(guān)聯(lián)體動軌跡與信號頻譜分布來解決這一問題。通過分析體動軌跡和信號頻譜的關(guān)系，準(zhǔn)確地識別并剔除運動偽影干擾，進而重構(gòu)有效心跳信號，確保在運動狀態(tài)下也能獲取到準(zhǔn)確的心跳數(shù)據(jù)。[0046]當(dāng)用戶離開非接觸式感知覆蓋區(qū)域時，為了保證生理參數(shù)監(jiān)測的連續(xù)性，模塊基于歷史活動規(guī)律預(yù)測其生理參數(shù)。系統(tǒng)會持續(xù)記錄用戶的歷史活動數(shù)據(jù)，包括心跳頻率、呼吸波形等生理參數(shù)以及活動時間、活動范圍等信息。利用這些歷史數(shù)據(jù)，模塊可以對用戶離開覆蓋區(qū)域后的生理參數(shù)進行預(yù)測，直到用戶返回覆蓋區(qū)域或者觸發(fā)接觸式采集。[0047]在本實施例的一種優(yōu)選的情況中，所述預(yù)測生理參數(shù)的過程包括：[0048]預(yù)測生理參數(shù)的過程分為兩個階段。當(dāng)用戶離開感知覆蓋區(qū)域時，模塊基于離開前的心跳頻率變化趨勢與呼吸深度關(guān)聯(lián)性，推演未來設(shè)定時長的生理參數(shù)變化區(qū)間。例如，如果用戶離開前心跳頻率呈上升趨勢且呼吸深度變淺，模塊會根據(jù)歷史數(shù)據(jù)中類似情況的變化規(guī)律，推算出未來一段時間內(nèi)心跳頻率和呼吸深度可能的變化范圍。8[0049]當(dāng)用戶脫離感知覆蓋區(qū)域超過設(shè)定時長時，模塊根據(jù)當(dāng)日已采集數(shù)據(jù)與歷史同時間段模式生成模擬生理參數(shù)曲線。系統(tǒng)會對比當(dāng)日已采集的數(shù)據(jù)和歷史上同一時間段的數(shù)據(jù)模式，找出相似之處，然后生成一條模擬的生理參數(shù)曲線。若用戶返回后實測數(shù)據(jù)與預(yù)測區(qū)間的偏離度超過動態(tài)閾值，模塊會啟動接觸式采集優(yōu)先策略，并標(biāo)記為潛在異常事件。動態(tài)閾值會根據(jù)用戶的歷史數(shù)據(jù)和實時情況進行調(diào)整，以確保能夠準(zhǔn)確地識別異常情況。一旦觸發(fā)該策略，系統(tǒng)會優(yōu)先采用接觸式采集設(shè)備獲取用戶的生理參數(shù)，以便更準(zhǔn)確地評估用戶的健康狀況。[0050]在本發(fā)明的另一種優(yōu)選的實施例中，所述主動穿戴模塊中，接觸式生理參數(shù)采集的具體過程為：[0051]主動穿戴模塊進行接觸式生理參數(shù)采集的過程如下。用戶可通過預(yù)設(shè)的手勢動集請求。當(dāng)系統(tǒng)接收到該請求后，會立即生成一個動態(tài)驗證任務(wù)。[0052]此動態(tài)驗證任務(wù)借助非接觸式感知技術(shù)，對用戶當(dāng)前的體表溫度分布進行實時分析。系統(tǒng)會重點關(guān)注手掌和胸口區(qū)域的溫度情況，因為這些部位的溫度能較好地反映人體的生理狀態(tài)。若檢測到手掌或胸口區(qū)域的溫度處于符合人體正常特征的范圍內(nèi)，系統(tǒng)便會授權(quán)啟動接觸式采集。[0053]在接觸式采集過程中，系統(tǒng)會根據(jù)用戶的狀態(tài)調(diào)整采集模式。若檢測到用戶處于靜止?fàn)顟B(tài)，系統(tǒng)會采用設(shè)定的低頻高精度模式。在這種模式下，采集頻率相對較低，但能保證采集到的數(shù)據(jù)具有較高的精度，適用于對數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性要求較高的場景。若檢測到用戶的體動幅度增大，系統(tǒng)會自動切換為設(shè)定的高頻抗干擾模式。在該模式下，采集頻率提高，能夠更好地應(yīng)對因用戶運動而產(chǎn)生的干擾，確保采集到的數(shù)據(jù)的有效性。[0054]當(dāng)采集完成后，系統(tǒng)會對接觸式數(shù)據(jù)與非接觸式數(shù)據(jù)進行對比分析。根據(jù)這兩類數(shù)據(jù)的一致性情況，生成一個校準(zhǔn)系數(shù)。這個校準(zhǔn)系數(shù)會被反饋至非接觸式感知算法中，用于調(diào)整非接觸式感知的精度，使非接觸式數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確可靠。[0055]在本發(fā)明的另一種優(yōu)選的實施例中，所述場景自適應(yīng)模塊中，修正非接觸式數(shù)據(jù)的校準(zhǔn)參數(shù)的具體過程為：[0056]首先，系統(tǒng)會提取接觸式采集期間的心跳頻率均值，將其作該基準(zhǔn)值與非接觸式數(shù)據(jù)中心跳頻率的平均偏差量。[0057]根據(jù)這個偏差量的正負(fù)方向和幅度，系統(tǒng)會對非接觸式感知算法中信號濾波的截止頻率與增益系數(shù)進行調(diào)整。如果偏差為正且幅度較大，可能會適當(dāng)提高截止頻率和增益系數(shù)；反之，則降低相應(yīng)系數(shù)。這樣可以使非接觸式感知算法更好地適應(yīng)實際情況，提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。[0058]若接觸式數(shù)據(jù)顯示血氧飽和度低于預(yù)設(shè)閾值，說明此時可能存在心跳檢測誤差。為了補償這一誤差，系統(tǒng)會額外增加呼吸波形的權(quán)重系數(shù)。呼吸波形與心跳之間存在一定的關(guān)聯(lián)，增加其權(quán)重系數(shù)可以在一定程度上提高非接觸式數(shù)據(jù)中心跳檢測的準(zhǔn)確性。[0059]需要注意的是，所有這些修正參數(shù)僅在當(dāng)前用戶所處的時空場景下生效。當(dāng)時空場景發(fā)生切換，例如用戶從室內(nèi)移動到室外，或者從白天進入夜晚，系統(tǒng)會將這些參數(shù)重置為默認(rèn)值，并重新進行校準(zhǔn)，以確保系統(tǒng)能夠始終準(zhǔn)確地適應(yīng)不同的場景。[0060]在本發(fā)明的另一種優(yōu)選的實施例中，所述風(fēng)險決策模塊中，強制驗證請求的過程9[0061]當(dāng)非接觸式設(shè)備連續(xù)設(shè)定次數(shù)檢測到心跳間隔異常時，向用戶關(guān)聯(lián)終端發(fā)送加密驗證請求，若用戶在設(shè)定時長內(nèi)未主動觸發(fā)接觸式采集，則自動激活環(huán)境感知增強模