[發明專利]一種基于穿戴設備體征數據AI智能分析管理方法及系統有效
| 申請號: | 202310035111.5 | 申請日: | 2023-01-10 |
| 公開(公告)號: | CN116150787B | 公開(公告)日: | 2023-07-28 |
| 發明(設計)人: | 戴瑞熾;程益浪 | 申請(專利權)人: | 怡康安家醫療器械科技(湖南)有限公司 |
| 主分類號: | G06F21/60 | 分類號: | G06F21/60;A61B5/00;G06F21/62;G06F21/45 |
| 代理公司: | 東莞領航匯專利代理事務所(普通合伙) 44645 | 代理人: | 劉遠 |
| 地址: | 410000 湖南省長沙市望城經*** | 國省代碼: | 湖南;43 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 穿戴 設備 體征 數據 ai 智能 分析 管理 方法 系統 | ||
1.一種基于穿戴設備體征數據AI智能分析管理方法,其體征在于,包括以下步驟:
步驟一、采集使用穿戴設備的穿戴用戶的體征數據并生成該穿戴用戶的監測體征數據,所述穿戴用戶的體征數據包括體征屬性和其對應的體征值;
步驟二、對預設T時間內該穿戴用戶所有監測體征數據中包含的所有體征屬性的體征值進行加密生成當前T時間內該穿戴用戶的加密體征數據并對其進行傳輸,所述當前T時間內該穿戴用戶的加密體征數據的具體生成規則如下:
S11:獲取一個所述T時間內該穿戴用戶所有監測體征數據中包含的一項體征屬性的采集頻率,標記為Ap1;
獲取該T時間內該穿戴用戶所有監測體征數據中該體征屬性數據的容量大小并利用加和求平均公式計算獲取其均值,標記為Ab1;
S12:按照一定的生成規則生成當前T時間內該穿戴用戶基于該體征屬性的加密輪盤,具體的生成規則如下:
S121:獲取當前該穿戴用戶的認證密碼,并參照ascii對照表獲取認證密碼從左到右每一位字符對應的ascii碼值并將其依次標記為C1、C2、...、Cc,12≤c≤16;
S122;利用公式計算獲取當前該穿戴用戶基于該體征屬性加密輪盤的最大輪訓次數D1,所述ɑ1為預設系數,所述Cmax為C1、C2、...、Cc中的最大值;
利用公式計算獲取當前該穿戴用戶基于該體征屬性加密輪盤初始字母的排序數D2,參照26個小寫字母的書寫順序將位于D2的小寫字母作為當前該穿戴用戶基于該體征屬性加密輪盤的初始字母,標記為Dp1,將D2-1的小寫字母作為當前該穿戴用戶基于該體征屬性加密輪盤的末尾字母,標記為Dp26,生成當前該穿戴用戶基于該體征屬性的加密輪盤;
S13:按照一定的加密規則對當前穿戴用戶該體征屬性進行加密,具體的加密規則如下:
S131:獲取當前穿戴用戶該體征屬性對應的所有體征值并依據采集的先后順序依次標記為E1、E2、...、Ee,e=[T/Ap1];
S132:利用公式計算獲取當前穿戴用戶該體征屬性對應的體征值E1的輪轉數f1和排序數f2;
S133:對f1進行大小判定,若f1≥D1,則將D1作為當前穿戴用戶該體征屬性對應的體征值E1的輪轉數,并將其重新標定為g1;反之則將當前穿戴用戶該體征屬性對應的體征值E1的輪轉數f1重新標定為g1;
S134:對f2進行奇偶判定,若f2為奇數,則判定當前穿戴用戶該體征屬性對應的體征值E1對應的輪轉順序為逆時針輪轉;
基于當前該穿戴用戶基于該體征屬性加密輪盤,將Dp1標記為初始輪轉位,Dp2標記為末尾輪轉位,按照Dp1、Dp26、...、Dp2逆時針的順序進行輪轉,每輪轉一次,按照Dp1、Dp26、...、Dp2的順序進行迭代更替;
輪轉g1次后,獲取當前的初始輪轉位,將其重新標記為Hp1;獲取Hp1后的第f2位在當前該穿戴用戶基于該體征屬性加密輪盤中對應的字母,并將其和f1、f2聚合生成當前該穿戴用戶基于該體征屬性的一組加密數據;
S135:若f2為偶數,則判定當前穿戴用戶該體征屬性對應的體征值E1對應的輪轉順序為順時針輪轉;
基于當前該穿戴用戶基于該體征屬性加密輪盤,將Dp1標記為初始輪轉位,Dp26標記為末尾輪轉位,按照Dp1、Dp2、...、Dp26順時針的順序進行輪轉,每輪轉一次,按照Dp1、Dp2、...、Dp26的順序進行迭代更替;
輪轉g1次后,獲取當前的初始輪轉位,將其重新標記為Hp1;獲取Hp1后的第f2位在當前該穿戴用戶基于該體征屬性加密輪盤中對應的字母,并將其和f1、f2聚合生成當前該穿戴用戶基于該體征屬性的一組加密數據;
S14:按照步驟S13依次生成當前穿戴用戶該體征屬性對應的所有體征值E1、E2、...、Ee的e組加密數據并基于其生成當前穿戴用戶基于該體征屬性的e組加密數據;
依據當前穿戴用戶基于該體征屬性的e組加密數據生成當前T時間內該穿戴用戶基于該體征屬性的加密體征數據;
S15:按照S11到S14,計算獲取當前T時間內該穿戴用戶所有監測體征數據中包含的所有體征屬性的加密體征數據;
步驟三、對當前T時間內穿戴用戶的加密體征數據進行解密還原生成當前T時間內所有監測體征數據中所有體征屬性的屬性值并依據其生成當前T時間內該穿戴用戶的解密數據并對其進行存儲。
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