人体便携式疲劳监控装置及方法与流程

1.本发明属于人体疲劳监控技术领域，具体为人体便携式疲劳监控装置及方法。


背景技术：

2.一定量的运动过后，一方面由于机体的氧消耗增大，机体得不到充分的能量而使肌肉乏力，另一方面，由于缺氧，机体产生大量的乳酸，使体内酸的积累，这样在细胞膜的氢钾交换泵的作用下细胞中的钾离子大量的外流，由于钾离子是细胞代谢不可或缺的，此时肌细胞的功能将会有一定的影响，肌纤维可表现为收缩力下降。
3.现有的人体疲劳监控多采用疲劳量表和基于生理信号如脑电、肌电、核磁共振等相关仪器测试，其中量表测评影响因素相对较多，评价的客观性较差，而佩戴相应仪器检测的过程中大多会影响作业过程，有时会引起受试者的不适，无法真实反映作业过程中的疲劳度，同时使用仪器检测对操作者的要求较高、且数据的信息分析和综合评价不能实时完成。


技术实现要素：

4.本发明的目的是为了解决现有的人体疲劳监控多采用疲劳量表和基于生理信号如脑电、肌电、核磁共振等相关仪器测试，其中量表测评影响因素相对较多，评价的客观性较差，而佩戴相应仪器检测的过程中大多会影响作业过程，有时会引起受试者的不适，无法真实反映作业过程中的疲劳度，同时使用仪器检测对操作者的要求较高、且数据的信息分析和综合评价不能实时完成的缺点，而提出的人体便携式疲劳监控装置及方法。
5.为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：人体便携式疲劳监控装置，包括安装在第一连接带表面的第二连接带、安装在第一连接带两侧的连接条、安装在第二连接带底端的腰带、安装在腰带一端的魔术子贴、安装在腰带另一端的魔术母贴，所述腰带的表面安装有安装盒；
6.所述安装盒的内部安装有控制器，且安装盒的内部安装有语音提取模块，所述安装盒的内部安装有语音处理模块，且安装盒的内部安装有数据储存模块，所述安装盒的内部安装有数据解析模块，且安装盒的内部安装有显示模块，所述安装盒的内部安装有语音模块，且安装盒的内部安装有光电警报模块；
7.所述第一连接带的顶端安装有布条，且布条的表面连接有活动板，所述活动板的前端面开设有放置槽，且放置槽的内部底端连接有第一弹簧，所述第一弹簧的顶端连接有移动板，且移动板的顶端安装有骨传导麦克风；
8.所述第一连接带的后端面安装有放置盒，且放置盒的内部连接有固定杆，所述固定杆的表面安装有扭簧，且扭簧的表面连接有套筒，所述套筒的一侧嵌合连接有卡槽，所述放置盒的一侧活动套接有t型杆，且t型杆穿过放置盒连接有固定板，所述固定板的另一侧连接有卡块，所述t型杆的一侧连接有限位板；
9.所述第一连接带的后端面安装有盒体，且盒体的一侧安装有转环，所述盒体的顶
端嵌合连接有限位槽，且盒体的内部内壁转动连接有转动杆，所述转动杆的表面固定连接有收卷辊，所述盒体的顶端连接有隔板，且隔板的底端连接有限位块，所述隔板的底端连接有安装杆，且安装杆的底端连接有峰型板，所述盒体的顶端连接有第二弹簧；
10.所述安装盒通过连接线连接有脉搏传感器，且安装盒通过连接线连接有呼吸传感器，所述安装盒通过连接线连接有心率传感器，且安装盒通过连接线连接有氧气电池。
11.作为上述技术方案的进一步描述：
12.所述移动板与放置槽的内壁之间为滑动连接，所述套筒与连接条的表面之间相连接。
13.作为上述技术方案的进一步描述：
14.所述卡块与卡槽的内部之间为卡合连接，所述限位板与放置盒的表面之间为滑动连接。
15.作为上述技术方案的进一步描述：
16.所述限位块与限位槽的内部之间为卡合连接，所述第二弹簧与隔板的底端之间相连接。
17.作为上述技术方案的进一步描述：
18.所述转动杆穿过盒体与转环的一侧之间相连接，所述收卷辊与第二连接带的表面之间相连接。
19.作为上述技术方案的进一步描述：
20.所述安装杆与盒体的顶端之间为活动套接，所述峰型板与第二连接带的表面之间为相对连接。
21.作为上述技术方案的进一步描述：
22.所述固定杆与放置盒的内壁一侧之间为固定连接，且放置盒关于第一连接带的中轴线呈对称。
23.人体便携式疲劳监控装置使用方法，包括如下步骤：
24.s1、通过拉动连接条，使其从套筒的表面进行收缩，收缩到指定的位置按压t型杆，使卡块与卡槽连接对套筒进行限位，转动转环，使其带动着收卷辊对第二连接带进行收放，收放到一定的长度时按压隔板，使限位块与限位槽相连接，并使峰型板对第二连接带挤压限位，根据实际人员的使用情况调节第一连接带与第二连接带之间的距离，并将其通过魔术子贴与魔术母贴穿戴在人员的身上；
25.s2、分别将脉搏传感器、呼吸传感器、心率传感器以及氧气电池贴附在指定的位置，将移动板在放置槽的内部移动，将移动板顶端的骨传导麦克风移动到指定的位置，并对其进行穿戴；
26.s3、通过氧气电池的技术设计探测人体汗液中乳酸、氨和酒精含量，通过脉搏传感器、呼吸传感器以及心率传感器能够有效的对人体的心血特征信息、生物电信号以及多体征数据进行实时同步采集，并对应给出数据分析和报警，通过骨传导麦克风可对声音进行读取，并用语音提取模块以及语音处理模块对语音提取精度较高的数据，并将提取到的语音数据与数据储存模块储存的数据进行对比，通过数据解析模块对其之间进行解析处理，判断出人员是否处于疲劳状态，通过显示模块与语音模块对人员进行提示，通过光电警报模块可对人员进行警示。
27.综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
28.1、本发明中，通过脉搏传感器、心率传感器、呼吸传感器以及氧气电池能够有效的对人体的心血特征信息、生物电信号以及多体征数据进行实时同步采集，并对应给出数据分析和报警，能够有效进行各项身体体征数据的监控，通过传感器的采集到的人体生理信息，判断被采集者的该人体生理信息数据是否为疲劳的数据，若是则发出语音等对其进行警报。
29.2、本发明中，通过骨传导买解封对语音信息的特征快速提取，可对训练人员的疲劳进行实时监控，有效降低由于人员疲劳给训练安全带来隐患，可保障训练人员的身心健康以及提升作业能力。
30.3、本发明中，通过套筒对连接条的收放，以及收卷辊对第二连接带的收放，可对第一连接带与第二连接带之间进行调节，便于根据不同人员的身高进行调节，方便将不同的传感器贴附在指定的位置，便于对人体的生理信息进行监控。
31.4、本发明中，通过移动板在放置槽的内部移动，可使其带动着骨传导麦克风进行移动，可将骨传导麦克风移动到指定的位置，便于人员的穿戴，同时通过活动板、第一弹簧以及移动板可防止人员在训练时，骨传导麦克风出现脱落的现象，影响对训练人员身体的监控。
附图说明
32.图1为本发明中人体便携式疲劳监控装置结构示意图；
33.图2为本发明中腰带部分俯视结构示意图；
34.图3为本发明中安装盒内部部分结构示意图；
35.图4为图1中a处放大结构示意图；
36.图5为本发明中第一连接带部分后视结构示意图；
37.图6为本发明中放置盒部分内部结构示意图；
38.图7为本发明中盒体部分内部结构示意图；
39.图8为本发明中人体便携式疲劳监控装置模块结构示意图；
40.图9为本发明中实施例三示意图；
41.图10为本发明中实施例三示意图；
42.图11为本发明中实施例三示意图。
43.图例说明：
44.1、第一连接带；2、第二连接带；3、连接条；4、腰带；5、魔术子贴；6、魔术母贴；7、安装盒；8、控制器；9、语音提取模块；10、语音处理模块；11、数据储存模块；12、数据解析模块；13、显示模块；14、语音模块；15、光电警报模块；16、布条；17、活动板；18、放置槽；19、第一弹簧；20、移动板；21、骨传导麦克风；22、放置盒；23、固定杆；24、扭簧；25、套筒；26、卡槽；27、t型杆；28、固定板；29、卡块；30、限位板；31、盒体；32、转环；33、限位槽；34、转动杆；35、收卷辊；36、隔板；37、限位块；38、安装杆；39、峰型板；40、第二弹簧；41、脉搏传感器；42、呼吸传感器；43、心率传感器；44、氧气电池。
具体实施方式
45.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
46.实施例一
47.如图1-图7所示，人体便携式疲劳监控装置，包括安装在第一连接带1表面的第二连接带2、安装在第一连接带1两侧的连接条3、安装在第二连接带2底端的腰带4、安装在腰带4一端的魔术子贴5、安装在腰带4另一端的魔术母贴6，腰带4的表面安装有安装盒7；
48.安装盒7的内部安装有控制器8，且安装盒7的内部安装有语音提取模块9，安装盒7的内部安装有语音处理模块10，且安装盒7的内部安装有数据储存模块11，安装盒7的内部安装有数据解析模块12，且安装盒7的内部安装有显示模块13，安装盒7的内部安装有语音模块14，且安装盒7的内部安装有光电警报模块15；
49.第一连接带1的顶端安装有布条16，且布条16的表面连接有活动板17，活动板17的前端面开设有放置槽18，且放置槽18的内部底端连接有第一弹簧19，第一弹簧19的顶端连接有移动板20，且移动板20的顶端安装有骨传导麦克风21；
50.第一连接带1的后端面安装有放置盒22，且放置盒22的内部连接有固定杆23，固定杆23的表面安装有扭簧24，且扭簧24的表面连接有套筒25，套筒25的一侧嵌合连接有卡槽26，放置盒22的一侧活动套接有t型杆27，且t型杆27穿过放置盒22连接有固定板28，固定板28的另一侧连接有卡块29，t型杆27的一侧连接有限位板30；
51.第一连接带1的后端面安装有盒体31，且盒体31的一侧安装有转环32，盒体31的顶端嵌合连接有限位槽33，且盒体31的内部内壁转动连接有转动杆34，转动杆34的表面固定连接有收卷辊35，盒体31的顶端连接有隔板36，且隔板36的底端连接有限位块37，隔板36的底端连接有安装杆38，且安装杆38的底端连接有峰型板39，盒体31的顶端连接有第二弹簧40；
52.安装盒7通过连接线连接有脉搏传感器41，且安装盒7通过连接线连接有呼吸传感器42，安装盒7通过连接线连接有心率传感器43，且安装盒7通过连接线连接有氧气电池44，通过静电纺丝的贴附的手段，制备成柔性纳米纤维功能层，使用导电高分子材料或者碳纳米管在限位功能层涂覆，从而获得完整的传感器建，并与小型的氧气电池44电极相结合，通过氧气电池44技术设计探测人体汗液中乳酸、氨和酒精含量。
53.如图1-图7所示，移动板20与放置槽18的内壁之间为滑动连接，套筒25与连接条3的表面之间相连接，脉搏传感器41的型号为bh1792glc-e2，呼吸传感器42为压阻式，心率传感器43的型号为pah8002ep-2p。
54.如图1-图7所示，卡块29与卡槽26的内部之间为卡合连接，限位板30与放置盒22的表面之间为滑动连接，通过卡块29与卡槽26的连接，可对套筒25进行限位，从而便于对连接条3进行限位，便于人员的穿戴，限位板30是便于对t型杆27、固定板28以及卡块29等进行限位的。
55.如图1-图7所示，限位块37与限位槽33的内部之间为卡合连接，第二弹簧40与隔板36的底端之间相连接，限位块37与限位槽33的连接，可对隔板36、安装杆38以及峰型板39进
行限位，第二弹簧40便于对隔板36、安装杆38以及峰型板39进行复位。
56.如图1-图7所示，转动杆34穿过盒体31与转环32的一侧之间相连接，收卷辊35与第二连接带2的表面之间相连接，通过转环32的转动，可使其连接的转动杆34带动着收卷辊35进行转动，从而对第二连接带2进行收放，便于调节第二连接带2与第一连接带1之间的距离。
57.如图1-图7所示，安装杆38与盒体31的顶端之间为活动套接，峰型板39与第二连接带2的表面之间为相对连接，通过对隔板36的挤压，可使其对安装杆38以及峰型板39挤压，便于通过峰型板39对第二连接带2挤压限位，从而对其进行固定。
58.如图1-图7所示，固定杆23与放置盒22的内壁一侧之间为固定连接，且放置盒22关于第一连接带1的中轴线呈对称，第一连接带1的后端安装有两个放置盒22，放置盒22分别对应着两个连接条3，便于对连接条3进行调节，连接条3与第二连接带2的表面之间相连接的。
59.实施例二
60.如图1-图8所示，人体便携式疲劳监控装置使用方法，包括如下步骤：
61.s1、通过拉动连接条3，使其从套筒25的表面进行收缩，收缩到指定的位置按压t型杆27，使卡块29与卡槽26连接对套筒25进行限位，转动转环32，使其带动着收卷辊35对第二连接带2进行收放，收放到一定的长度时按压隔板36，使限位块37与限位槽33相连接，并使峰型板39对第二连接带2挤压限位，根据实际人员的使用情况调节第一连接带1与第二连接带2之间的距离，并将其通过魔术子贴5与魔术母贴6穿戴在人员的身上；
62.s2、分别将脉搏传感器41、呼吸传感器42、心率传感器43以及氧气电池44贴附在指定的位置，将移动板20在放置槽18的内部移动，将移动板20顶端的骨传导麦克风21移动到指定的位置，并对其进行穿戴；
63.s3、通过氧气电池44的技术设计探测人体汗液中乳酸、氨和酒精含量，通过脉搏传感器41、呼吸传感器42以及心率传感器43能够有效的对人体的心血特征信息、生物电信号以及多体征数据进行实时同步采集，并对应给出数据分析和报警，通过骨传导麦克风21可对声音进行读取，并用语音提取模块9以及语音处理模块10对语音提取精度较高的数据，并将提取到的语音数据与数据储存模块11储存的数据进行对比，通过数据解析模块12对其之间进行解析处理，判断出人员是否处于疲劳状态，通过显示模块13与语音模块14对人员进行提示，通过光电警报模块15可对人员进行警示。
64.实施例三
65.如图9-图11所示，如图9所示，在训练环境下，采集不同疲劳程度的受试人员的语音声纹信息及相应的生理指标信息，构建训练人员信息数据库；
66.如图10所示，通过结合语音信号分析系统及相应的模块，涉及并调试语音特征快速提取算法，提取和筛选敏感声纹特征，结合受试者的疲劳程度，初步筛选与疲劳度相关性强的特征参数；
67.如图11所示，对特征提取模块和疲劳度匹配模型的核心函数进行封装，初步实现对声波信息特征参数的快速提取和疲劳度的快速检测；
68.基于语音特征提取算法和语音疲劳度检测模型分析获取的疲劳度水平，整合人体心率、血氧、汗液中乳酸、氨和酒精含量等机体实时监测参数，开发设计人员训练中体能状
态以及疲劳度实时监测系统；
69.采用语音分析技术和软件，进行预处理，去除背景噪声、排除掉冗余数据和质量不高的语音数据，筛选出精度较高的语音数据；
70.通过语音信号分析系统及相应模块，结合多项语音参数，如短时平均能量、短时平均过零率、语速、基频、共振峰等参数，对筛选出的语音信息进行分类和处理；
71.结合计算机人工神经网络技术，根据样本量需求，构造时延神经网络和模糊时延神经网络两种基本神经网络类型，开发语音特征提取模块，实现语音信息中的数据特征的快速提取；
72.参照同步检测到的受试者的疲劳程度，分析所选参数的变化率及显著性，探讨语音参数与疲劳程度的量效关系，初步筛选匹配与脑力负荷相关性强的特征参数。
73.以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。