[发明专利]一种基于多生理参数的人体运动性疲劳检测系统

摘要

本发明公开了一种基于多生理参数的人体运动性疲劳检测系统，包括通过互联网相连的图像采集模块、运动状态采集模块、生命体征数据采集模块、监控终端；图像采集模块通过摄像头进行人体面部图像数据的采集；运动状态采集模块用于采集人体在训练时的运动状态数据；生命体征数据采集模块用于进行人体体温数据、脉搏数据和汗水成分数据的采集。本发明基于运动姿态参数、体温数据、脉搏数据、面部表情数据、汗水成分数据实现了人体运动疲劳情况的监测，以便于及时采取措施消除疲劳，使身体各器官机能恢复到原有水平，不仅能防止机体疲劳过度，还有助于机体运动能力的不断提高。

主权项

1.基于多生理参数的人体运动性疲劳检测系统，其特征在于，包括通过互联网相连的图像采集模块、运动状态采集模块、生命体征数据采集模块、监控终端；所述图像采集模块通过摄像头进行人体面部图像数据的采集，并将采集到的数据通过无线通讯模块发送到监控终端；所述运动状态采集模块通过3M透明敷料黏贴设置在大臂和/或小臂和/或手腕和/或手背和/或脚腕和/或腰部的姿态采集贴采集人体在训练时的运动状态数据，并将采集到的数据通过无线通讯模块发送到监控终端；所述生命体征数据采集模块通过3M透明敷料黏贴设置在手腕内侧，用于进行人体体温数据、脉搏数据和汗水成分数据的采集，并将采集到的数据通过无线通讯模块发送到监控终端；所述监控终端内设有：运动状态数据显示模块，用于进行当前运动状态数据的显示；生命体征数据显示模块，用于进行当前生命体征数据的显示；运动动作状态判断模块，用于将接收到的运动状态数据输入对应的运动疲劳判断模型进行当前运动动作疲劳程度的判断；面部表情识别模块，用于将人脸图像划分不重叠子区域，提取各个子区域对称不变LBP特征，形成区域直方图，再将各区域直方图串联形成增强特征向量，利用卡方距离度量直方图相似度，最后采用BP神经网络模型进行面部表情疲劳程度的识别；生命体征数据评估模块，用于将接收到的人体体温数据、脉搏数据和汗水成分数据输入对应的运动疲劳评估模型进行当前运动疲劳程度的判断；报警模块，用于在运动动作状态判断模块、面部表情识别模块、生命体征数据评估模块中任一项评估结果录入报警门限时启动蜂鸣报警器进行报警；人机操作模块，用于用户登录，输入各种控制命令以及待储存数据；中央处理器，用于协调上述模块工作，用于接收人机操作模块输入的各种控制命令，并按照预设的算法发送到指定模块；还用于用户注册、权限管理以及密码修改。