[发明专利]异常状态的检测方法、装置、电子设备及计算机存储介质

权利要求书

1.一种异常状态的检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测用户的心电信号和脑电信号；其中，所述心电信号和所述脑电信号由用户穿戴设备对所述待检测用户进行检测得到；

将所述待检测用户的心电信号和脑电信号分别进行处理，分别得到所述心电信号对应的特征向量、和所述脑电信号对应的特征向量；

利用预先建立的预测模型对所述心电信号对应的特征向量和所述脑电信号对应的特征向量进行处理，得到所述待检测用户的状态预测值；

判断所述待检测用户的状态预测值对应的目标状态是否为异常状态；

若判断出所述待检测用户对应的目标状态为异常状态，则执行所述异常状态对应的处理操作；

所述若判断出所述待检测用户的目标状态为异常状态，则执行所述异常状态对应的处理操作，包括：若判断出所述待检测用户的目标状态为第一种异常状态，则生成并输出提醒信息；其中，第一种异常状态用于说明所述待检测用户身体处于异常状态；所述提醒信息用于提醒所述待检测用户当前处于所述第一种异常状态；若判断出所述待检测用户的目标状态为第二种异常状态，则向目标客户端发送报警信息，并检测是否收到所述目标客户端的反馈信息；若在预设时间段内未检测到所述反馈信息，则向目标服务器发送所述报警信息；其中，所述第二种异常状态用于说明所述待检测用户处于危险状态；所述报警信息用于说明所述待检测用户当前处于所述第二异常状态。

2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述预测模型的构建方法，包括：

获取初始GA-BP预测模型的多个训练样本；其中，每一个所述训练样本中的心电信号和脑电信号均对处于异常状态下的用户进行检测得到；

计算得到每一个所述训练样本中心电信号对应的特征向量和脑电信号对应的特征向量；

将所述每一个训练样本中的心电信号对应的特征向量和脑电信号对应的特征向量，分别输入初始GA-BP神经网络模型，结合遗传算法训练所述初始GA-BP神经网络模型直至收敛，得到所述预测模型。

3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述判断所述待检测用户的状态预测值对应的目标状态是否为异常状态，包括：

依据所述状态预测值对对照表进行查询，得到所述状态预测值所在的状态区间；其中，所述对照表包括：状态区间和目标状态的对应关系；

确定所述状态区间对应的目标状态；

识别所述目标状态是否属于异常状态。

4.一种异常状态的检测装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取待检测用户的心电信号和脑电信号；其中，所述心电信号和所述脑电信号由用户穿戴设备对所述待检测用户进行检测得到；

第一处理单元，用于将所述待检测用户的心电信号和脑电信号分别进行处理，分别得到所述心电信号对应的特征向量、和所述脑电信号对应的特征向量；

第二处理单元，用于利用预先建立的预测模型对所述心电信号对应的特征向量和所述脑电信号对应的特征向量进行处理，得到所述待检测用户的状态预测值；

判断单元，用于判断所述待检测用户的状态预测值对应的目标状态是否为异常状态；

执行单元，用于若所述判断单元判断出所述待检测用户的状态为异常状态，则执行所述异常状态对应的处理操作；

所述执行单元，包括：

生成单元，用于若所述判断单元判断出所述待检测用户的目标状态为第一种异常状态，则生成提醒信息；

输出单元，用于输出提醒信息；其中，第一种异常状态用于说明所述待检测用户身体处于异常状态；所述提醒信息用于提醒所述待检测用户当前处于所述第一种异常状态；

发送单元，用于若所述判断单元判断出所述待检测用户的目标状态为第二种异常状态，则向目标客户端发送报警信息；其中，所述第二种异常状态用于说明所述待检测用户处于危险状态；所述报警信息用于说明所述待检测用户当前处于所述第二异常状态；

检测单元，用于所述发送单元发送所述报警信息之后，检测是否收到所述目标客户端的反馈信息；

且所述发送单元还用于若所述检测单元在预设时间段内未检测到所述反馈信息，向目标服务器发送所述报警信息。