一种人体感知穿戴式设备的制作方法

本发明涉及智能穿戴设备与健康监测，具体涉及一种人体感知穿戴式设备。

背景技术：

1、随着户外运动（如登山、远足、马拉松、骑行）及高温/高寒环境作业的普及，参与者的生命安全保障问题日益受到关注。在剧烈运动或极端环境中，人体可能因热射病、脱水、心血管应激等因素突发危险，而传统的安全判断方式主要依赖个人主观感受，往往存在预警滞后、判断依据单一等缺陷。

2、目前，市场上主流的健康监测设备（如智能手环、智能手表）已具备心率、血氧饱和度及部分体温监测功能，为日常健康管理提供了一定便利。然而，该类现有设备在应用于户外运动和特殊环境作业时，仍存在以下显著不足：

3、第一，监测维度不全，存在安全盲区。现有便携式穿戴设备大多仅能监测心率和血氧，少数产品集成了体温传感，但几乎无法实现连续、无创的血压监测和身体水分状态监测。在户外运动中，脱水、电解质紊乱与体温过高、心率异常同样危及生命，但现有设备对此缺乏感知能力，导致对热射病、循环衰竭等复合型风险难以早期识别。

4、第二，预警阈值固定，缺乏个性化适应能力。现有设备的报警阈值多基于人群统计平均值设定（例如统一设定心率＞180次/分钟为报警条件），无法适应个体间因年龄、体能、训练水平等差异造成的生理基线差异。固定阈值可能导致对特殊人群（如运动员或体弱者）的漏报，或对普通健康人群的频繁误报，严重削弱了预警的实用性和可信度。

5、第三，复杂计算依赖云端，实时性和可靠性受限。部分设备采用的多参数融合评估模型需将数据传输至手机或云服务器进行处理，在户外无网络信号或弱网络环境下，评估和预警过程可能产生延迟甚至无法工作，无法满足实时安全预警的根本需求。

6、针对上述问题，本发明提供一种人体感知穿戴式设备，通过在同一穿戴设备上集成体温、心率、血压、血氧和身体水分五项关键指标的连续无创传感，并结合边缘计算实现本地化实时融合分析，同时采用双模式自适应学习机制为每位用户构建个性化安全阈值模型，从而有效克服现有设备的监测盲区、阈值僵化和实时性差等缺陷，实现从“事后报警”到“事前预警”的转变。

技术实现思路

1、为实现本发明目的，本技术提供了一种人体感知穿戴式设备，包括：

2、腕带式或臂带式的主体壳体，所述主体壳体上集成有传感器阵列，所述传感器阵列包括体温传感器、光电容积脉搏波传感器和生物电阻抗分析电极组，所述生物电阻抗分析电极组包括至少一对激励电极和至少一对测量电极，所述激励电极和所述测量电极分别设置于所述主体壳体的内侧表面并与人体体表直接接触，通过向人体施加多个频率的交流安全电流并测量相应电压以获取多频生物电阻抗谱，用于分析身体水分状态；

3、所述光电容积脉搏波传感器包括led光源和光电探测器，用于采集脉搏波信号以提取心率、血氧饱和度，并通过脉搏波波形特征估算连续血压；

4、所述体温传感器贴合于桡动脉对应位置，用于监测核心温度趋势；

5、中央处理单元，设置于所述主体壳体内，连接所述传感器阵列，用于接收所述传感器阵列采集的多维度生理参数，所述中央处理单元配置为：根据用户个体生理特征建立个性化安全阈值模型，并对所述多维度生理参数进行实时融合分析，输出预警决策信号；以及

6、本地报警单元，设置于所述主体壳体内，连接所述中央处理单元，用于根据所述预警决策信号发出报警。

7、在其中一些具体实施例中，所述中央处理单元建立个性化安全阈值模型包括双模式自适应学习：

8、模式a：响应于用户输入的主观体感标记或外部设备测量的基准数据，将当前时刻采集的多维度生理参数标记为对应生理状态下的个性化基准值或阈值；

9、模式b：在连续监测过程中，根据内置运动传感器判断的活动强度，自动聚类识别不同活动强度下的生理参数范围，并动态更新各状态的正常范围。

10、在其中一些具体实施例中，所述中央处理单元对所述多维度生理参数进行实时融合分析包括：

11、提取每个生理参数的瞬时值、变化趋势斜率和相对于所述个性化安全阈值模型的偏离度；

12、将各参数的偏离度分别输入对应的风险映射函数，得到各参数的风险分值；

13、对所述各参数的风险分值进行加权求和，计算综合风险分数；

14、当所述综合风险分数超过预设的第一阈值时，输出预警决策信号。

15、在其中一些具体实施例中，所述中央处理单元根据所述综合风险分数所处的不同阈值区间，输出与预警级别相对应的预警决策信号，包括：

16、当所述综合风险分数超过第一阈值且不超过第二阈值时，输出二级预警决策信号，控制所述本地报警单元发出振动和/或声音警报；

17、当所述综合风险分数超过第二阈值时，输出三级预警决策信号，控制所述本地报警单元发出持续警报和/或语音警告；

18、其中，所述第二阈值高于所述第一阈值。

19、在其中一些具体实施例中，所述主体壳体内还设置有无线通信模块，所述中央处理单元在所述综合风险分数超过第二阈值时，通过所述无线通信模块向预设联系人发送求助信息。

20、在其中一些具体实施例中，所述生物电阻抗分析电极组中的所述激励电极和所述测量电极均集成于同一所述主体壳体内，用于测量前臂局部阻抗。

21、在其中一些具体实施例中，所述激励电极和所述测量电极中的一个设置于所述主体壳体上，另一个设置于独立的脚环设备或手环设备上，两者通过无线通信同步工作，用于测量全身阻抗。

22、在其中一些具体实施例中，所述加权求和中各参数的权重根据运动场景自适应调整，所述运动场景由所述设备内置的gps模块、气压计和加速度计自动识别。

23、在其中一些具体实施例中，所述本地报警单元包括振动马达、蜂鸣器和语音合成单元。

24、在其中一些具体实施例中，所述主体壳体内还设置有数据存储模块，连接所述中央处理单元，用于存储所述个性化安全阈值模型和多维度生理参数的历史记录；

25、所述主体壳体内还设置有电源管理模块，为所述传感器阵列、中央处理单元和本地报警单元供电。

26、上述技术方案的有益效果：

27、与现有智能手表、智能手环等健康监测设备相比，本发明具有以下显著的有益效果：

28、（1）监测维度全面，从根本上消除户外安全盲区。

29、本发明首次在单一穿戴式设备中同时集成了体温、心率、血压、血氧饱和度和身体水分状态五项关键生理指标的连续无创监测能力。特别是通过将多频生物电阻抗分析电极组集成于腕带或臂带式主体壳体内，并配合特定的电极排布方式向人体施加多频率交流安全电流以获取阻抗谱，实现了对身体水分状态和脱水风险的无创连续感知；同时，通过光电容积脉搏波传感器采集脉搏波波形特征并结合嵌入式机器学习模型估算连续血压，突破了传统穿戴设备无法同时覆盖水分监测和无创连续血压监测的技术瓶颈。五项参数的协同感知，使得设备能够对热射病、脱水、电解质紊乱、心血管应激等复合型运动风险实现早期、全面的识别，有效消除了现有设备在户外安全监测中的关键盲区。

30、（2）个性化预警机制显著提升准确率，有效减少误报和漏报。

31、本发明通过中央处理单元配置的双模式自适应学习——即响应于用户主动标记的人工干预学习模式，以及基于运动传感器自动识别活动强度并进行聚类分析的自动学习模式——两者协同工作，为每位用户动态建立贴合其个体生理特征的个性化安全阈值模型，从而彻底取代了现有设备基于人群统计数据的固定报警阈值。该机制使得设备能够区分运动员与普通人群、不同年龄和体能水平的个体差异，在实际测试中实现了96%的提醒准确率，显著降低了因阈值失配导致的误报和漏报，使设备从通用工具真正转变为贴合用户个体的专属安全保障装置。

32、（3）边缘计算架构确保实时性和高可靠性，适用于无网络环境。

33、本发明的中央处理单元在设备本地完成所有传感器数据的接收、个性化阈值模型推理、多参数融合分析以及预警决策信号的输出，整个预警链路均在穿戴设备内部闭环完成，完全不依赖手机、基站或云服务器。无论在深山、荒漠、高原还是其他网络盲区，设备均能提供不间断的实时安全监测与预警，从根本上解决了现有设备在户外无信号环境下预警延迟甚至失效的可靠性问题，满足了户外运动和特殊环境作业对安全装备实时性、独立性的严苛要求。

34、（4）多级预警机制与智能交互体验良好。

35、本发明通过中央处理单元对综合风险分数所处阈值区间的判定，输出与风险等级相匹配的多级预警决策信号，本地报警单元相应发出差异化警报——从轻微振动提示关注，到强烈振动与声音预警，再到持续警报与语音警告并自动向外求助。多级机制使得用户无需频繁查看屏幕即可感知自身状态变化，同时在低风险时避免了过度惊扰。此外，双模式自适应学习的过程融入用户日常佩戴的自然交互中，用户仅需在少数典型时刻进行简单确认，设备即可随着使用时间的增长越来越“了解”用户的生理特征，交互成本极低而智能化水平持续提升。

36、综上所述，本发明在监测维度、预警精准度、实时可靠性、交互智能性等方面均取得了显著的技术进步，为户外运动及特殊环境作业人员提供了科学、精准、及时的安全保障。