[发明专利]一种智能的刷牙过程评价方法

摘要

本发明涉及一种智能的刷牙过程评价方法，包括步骤：1)对标准巴氏刷牙法刷牙的过程进行追踪，采集置于电动牙刷中的GY‑521陀螺仪输出的降噪信号；2)检查经过步骤1)预处理并标注的数据间隔，若数据的间隔时间小于t秒,按照t秒的时间间隔求出该段时间内的均值；3)训练基于随机森林的评价模型；4)将刷牙者数据按照步骤1)对传感器数据处理的方法进行预处理，使用训练好的随机森林模型对刷牙者在不同时刻的牙刷状态进行分类。本发明的有益效果是：采用机器学习的方法对用户刷牙过程中每个时间片段中牙刷所处的牙齿状态进行分类，可以预测出在刷牙过程中不同时刻用户的刷牙状态，准确的判断用户在不同时刻对牙齿的清洁状况与力度大小。

主权项

1.一种智能的刷牙过程评价方法，其特征在于：包括如下步骤：1)对标准巴氏刷牙法刷牙的过程进行追踪，采集置于电动牙刷中的GY‑521陀螺仪输出的降噪信号，其中包括时间信息与四元数q＝[w x y z]T，通过四元数q解算牙刷姿态θ＝arcsin(2wy‑2zx),Ψ＝atan2(2wz+2xy,1‑2y2‑2z2),φ＝Ψ＝atan2(2wx+2zy,1‑2x2‑2y2)，θ,Ψ,φ分别表示电动牙刷陀螺仪的俯仰角(Y轴)、偏航角(Z轴)与翻滚角(X轴)；三轴旋转角度θx、θy、θz对应于牙刷在空间中的姿态，根据传感器输出信号中的时间信息对牙刷姿态角按照牙齿编号进行标注；2)检查经过步骤1)预处理并标注的数据间隔，若数据的间隔时间小于t秒,按照t秒的时间间隔求出该段时间内的均值；按照<θ,Ψ,φ,labeln>的格式处理成随机森林模型的训练数据集，其中θ,Ψ,φ分别表示电动牙刷陀螺仪的俯仰角(Y轴)、偏航角(Z轴)与翻滚角(X轴)，训练样本中数据包含了每t秒的细粒度时间信息，并且按照步骤1)所述的方法进行多次试验以收集数据；3)训练基于随机森林的评价模型，从数据集中使用Bootstraping方法选择样本并训练多颗决策树，在训练决策树时，随机选择k个特征按照信息增益比Gain(S,A)＝Entropy(S|A)‑∑v∈Values(A)Sv/S*Entropy(Sv)进行分裂，其中S当前分类节点中所有数据的集合，A为某个待选特征，Sv为按照特征A对集合S进行划分后属于特征A的新集合；若特征具有相同的表现，则在具有最好表现的特征中随机选取一个特征；在预测时使用多数投票机制输出状态结果；4)将刷牙者数据按照步骤1)对传感器数据处理的方法进行预处理，使用训练好的随机森林模型对刷牙者在不同时刻的牙刷状态进行分类，按照公式对用户刷牙过程进行评价，其中用户刷牙过程中牙刷的第n种姿态出现次数C_n，按照标准巴氏刷牙法进行刷牙并收集到的基准数据中，第n种姿态状态的出现次数为S_n；按照x_n＝x‑x_min/x_max‑x_min处压力传感器数据序列(x₁,x₂…x_n)，并对或的位置进行反馈。