[发明专利]基于神经网络的刷牙检测方法、装置、电动牙刷及介质

说明书

本发明提供一种基于神经网络的刷牙检测方法、装置、电动牙刷及存储介质，用于得到准确的刷牙信息。其中，方法部分包括：采集电动牙刷在口腔不同区域的运动数据和实时姿态数据；将所述运动数据和姿态数据输入神经网络进行训练，得到关于刷牙动作和刷牙区域的神经网络模型；通过所述神经网络模型检测用户的刷牙区域和刷牙动作。

技术领域

本发明涉及电动牙刷技术领域，提供了一种基于神经网络的刷牙检测方法、装置、电动牙刷及存储介质。

背景技术

随着口腔健康问题越来越受到人们的重视，电动牙刷逐渐成为更多人首选的刷牙方式。目前通过记录刷牙时的初始位置和实时位置，并根据两者的差别以及对口腔的先验知识，得到电动牙刷目前所处的刷牙区域，由于个体口腔情况具有差异性，不存在固定的口腔数据模型，导致电动牙刷对刷牙区域的识别存在误差。

因此，传统方案中，为解决对刷牙区域的识别存在误差的问题，通常对获得的位置数据，与手动输入的口腔特征和口腔区域进行一一匹配，最后根据匹配好的位置信息对刷牙时对应的实际口腔区域进行识别。

然而，由于每次刷牙时，人的头部会在前后左右方向发生运动，导致实际口腔区域的位置信息与预先匹配好的口腔区域的位置信息发生偏移，造成电动牙刷对实际口腔区域识别的误差，无法得到准确的刷牙信息。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于神经网络的刷牙检测方法、装置、电动牙刷及存储介质，以解决现有技术中造成电动牙刷对实际口腔区域识别的误差，无法得到准确的刷牙信息的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

第一方面，提供了一种基于神经网络的刷牙检测方法，该方法包括：

采集电动牙刷在口腔不同区域的运动数据和实时姿态数据；

将运动数据和姿态数据输入神经网络进行训练，得到关于刷牙动作和刷牙区域的神经网络模型；

通过神经网络模型检测用户的刷牙区域和刷牙动作。

进一步的，该神经网络模型通过如下方式获取：

获取多组电动牙刷在不同区域的运动数据和姿态数据，并对每一组运动数据和姿态数据对应进行刷牙类型标注，得到多组训练运动数据和训练姿态数据，刷牙类型标注包括刷牙区域类型标注和刷牙动作类型标注；

对每组训练运动数据和训练姿态数据进行预处理，得到多组标准训练运动数据和标准训练姿态数据；

通过多组标准训练运动数据和标准训练姿态数据，对神经网络进行训练，直至神经网络参数符合预设条件，得到神经网络模型。

进一步的，获取多组电动牙刷在不同区域的运动数据和姿态数据，并对每一组运动数据和姿态数据对应进行刷牙类型标注，得到多组训练运动数据和训练姿态数据，包括：

a、获取第一口腔位置数据；

b、获取第二口腔位置数据；

c、通过第一口腔位置数据和第二口腔位置数据，对应计算第一口腔位置到第二口腔位置的姿态数据；

d、对第一口腔位置数据、第二口腔位置数据和姿态数据，进行相应的刷牙类型标注，得到已标注运动数据和姿态数据

e、改变刷牙动作并重复上述a-e，直至获取多组已标注运动数据和姿态数据，并将多组已标注运动数据和姿态数据，作为多组训练运动数据和训练姿态数据。

进一步的，获取第一口腔位置数据，包括：

实时检测是否接收到电动牙刷贴于牙齿的第一贴面信号；

当接收到电动牙刷贴于牙齿的第一贴面信号时，采集当前的口腔位置数据作为第一口腔位置数据；