[發(fā)明專利]一種人體組分檢測和分析的智能機器人系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910180497.2
• 申請日: 2019-03-11
• 公開（公告）號: CN109893095A
• 公開（公告）日: 2019-06-18
• 發(fā)明（設計）人: 董超;錢揚;舒慶;王志洋
• 申請（專利權）人: 常州市貝葉斯智能科技有限公司
• 主分類號: A61B5/00
• 分類號: A61B5/00;A61B5/053;A61B5/107;G01G19/50
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明公開一種人體組分檢測和分析的智能機器人系統(tǒng)。其中所述系統(tǒng)包括，人體體征檢測模塊和生物阻抗測量模塊用于人體組分數(shù)據(jù)采集；語音交互模塊用于智能語音交互；視覺交互模塊用于人臉識別等；用戶交互模塊用于個人信息采集、分析結果展示等；呼吸燈模塊用于語音喚醒、場景切換等提示；控制中心模塊用于數(shù)據(jù)轉發(fā)，各模塊狀態(tài)控制；智能云端分析引擎用于智能分析。本發(fā)明提供的智能機器人系統(tǒng)采用多種傳感器獲取多維人體組分信息，利用大數(shù)據(jù)和深度學習算法進行智能分析和計算，提高了人體組分測量的準確性，并且具有友好的交互性，方便快捷，智能化程度高。

技術領域

本發(fā)明涉及機器人領域，具體是涉及一種人體組分檢測和分析的智能機器人系統(tǒng)。

背景技術

當下社會節(jié)奏越來越快，工作強度越來越高，亞健康的問題越來越困擾著人們，年輕人的比例也在逐年上升，如果每個人對自身的身體狀況數(shù)據(jù)詳細了解，就可以及時針對性地補充相應的營養(yǎng)和鍛煉。相關研究中已有能夠檢測人體組分的檢測儀器，能夠幫助用戶了解自身情況。國際巨頭Inbody（見專利公開號為US20160089082A1的美國專利）和百利達（見專利公開號為EP1479341A1的歐洲專利）都推出了非常專業(yè)的人體組分測量儀器，測量精度在99.8%左右,但作為專業(yè)性檢測儀器存在智能化程度低，交互性差的問題。國內如斐訊（見專利公開號為CN109029672A的中國專利）推出過簡化版的體脂稱，但是精度不高，難以滿足真實體脂測量需求。

隨著人工智能技術和機器人技術的不斷發(fā)展，智能機器人發(fā)展迅猛，應用領域也越來越廣泛，智能化水平及擬人化程度也不斷提高，涌現(xiàn)出一批智能化程度高的機器人，如送菜機器人、物流機器人、酒店機器人等。與此同時人們對檢測儀器的要求越來越高，因此一款測量精準，交互友好并且實時分析的人體組分智能檢測機器人的需求也越來越迫切。

發(fā)明內容

本發(fā)明針對當前人體組分檢測儀器智能化程度低、交互性差的問題，提供了一種人體組分檢測和分析的智能機器人系統(tǒng)，能夠通過語音和視覺圖像進行人機交互，并在采集人體組分數(shù)據(jù)實時數(shù)據(jù)分析給出健康建議。

為了解決上述技術問題，本發(fā)明通過以下的技術方案予以實現(xiàn)：

一種人體組分檢測和分析的智能機器人系統(tǒng)，其特征在于，包括人體體征檢測模塊，用于檢測如體重血壓等人體組分數(shù)據(jù)；生物阻抗測量模塊，用于檢測人體體脂數(shù)據(jù)；語音交互模塊，用于語音指令識別和播報；視覺交互模塊，用于人臉識別、性別識別、年齡識別等；用戶交互模塊，用于個人信息采集、分析數(shù)據(jù)展示等；呼吸燈模塊，用于語音喚醒、場景切換等提示；控制中心模塊，用于接收各模塊獲取的環(huán)境數(shù)據(jù)、操作數(shù)據(jù)和用戶數(shù)據(jù)，結合智能云端分析引擎進行多維度分析，并將分析結果反饋至各模塊；智能云端分析引擎，用于語音交互、視覺交互、生物阻抗測量等模塊的數(shù)據(jù)分析，利用大數(shù)據(jù)和深度學習算法智能分析得到結果。

優(yōu)選地，人體體征檢測模塊包含以下至少之一：體重測量傳感器等，用于獲取人體身高等常見健身效果衡量指標，并轉化為電信號傳輸給控制中心模塊。

優(yōu)選地，生物阻抗測量模塊包含以下至少之一：八個電極片，用于檢測流過人體的電流信息，采用多頻段多模式BIA測量方法分別測出人體5個部位的阻抗信息，5個部位分別是兩個手臂，軀干和兩個腿，并轉化為電信號傳輸給控制中心模塊，再由控制中心模塊上傳智能云端分析引擎，使用大數(shù)據(jù)和深度學習算法進行體脂計算，計算完成后將結果反饋給交互模塊顯示和播報。

優(yōu)選地，語音交互模塊包含以下至少之一：抗干擾的麥克風線陣，陣列數(shù)目至少2個及以上，用于用戶語音錄入，將相關信息傳輸給控制中心模塊，再由控制中心模塊上傳智能云端分析引擎，使用基于意圖網(wǎng)絡的深度學習模型進行語音識別、語義理解以及語音合同，可以準確識別用戶發(fā)出的問候、測量或者天氣問詢指令等不同的意圖，根據(jù)不同的意圖給出相應的回答和反饋，給予用戶更好的體驗。