CN119650026A - 智能理疗保健床的控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了智能理疗保健床的控制方法及系统，涉及设备控制技术领域，以降低生理体征数据的异常性作为优化目标，使用预训练的遗传算法对按摩路径进行优化，由理疗床执行优化后的按摩路径，依据用户生理体征数据的异常状态生成风险值，若风险值超过风险阈值，对当前的按摩力度和节奏进行优化，在采集用户的反馈数据后，以新的按摩模式对现有的按摩模式库进行更新，由体征反馈数据评估用户健康状态，若健康状态处于下降趋势，为用户生成健康报告并约束健康报告的推送间隔；由理疗床故障维护知识图谱为理疗床给出相应的维护方案。实现对理疗床按摩理疗有效性的验证和评价，在未能取得预期效果时可以做出针对性的处理。

Description

智能理疗保健床的控制方法及系统

技术领域

本发明涉及设备控制技术领域，具体为智能理疗保健床的控制方法及系统。

背景技术

智能理疗保健床内置的智能控制系统，可根据用户的身体状况、理疗需求以及个人偏好，进行个性化的设置与调节。无论是腰颈椎不适、关节炎等慢性疼痛问题，还是日常的身体放松与保健，它都能提供定制化的理疗方案，确保每一次使用都能达到最佳效果。

在授权公告号为CN113018064B的中国发明专利中，一种内分泌科用理疗床智能控制方法，包括对内分泌科用理疗床中的理疗灯的运行空间进行建模，构建出理疗床的传感区域；设定理疗灯的运行方向，求取各个传感区域中的中心作用点位置坐标；基于中心作用点对应患者部位的病症特点和经络伸展方向来设计运行拐点；求取理疗灯在相邻的两个中心作用点间的最优拐点，得到理疗灯本次理疗的顺序及路径规划，结合患者个人数据、温度传感器和压力传感器监测的数据，为当前患者提供智能化的理疗规划，大幅度提升理疗效果，降低运行误差，避免因为长时间照射同一位置而产生的局部烫伤，减少医护人员的手动操作流程。

结合以上申请及现有技术中的内容：

在用户当前的精神状态较差，例如较为疲惫时，可以使用按摩理疗床进行按摩放松，现有的按摩理疗床通常有几种固定的按摩模式，用户在进行按摩时可以预先选定模式，并可以通过自身对按摩效果的感知反馈，对当前按摩模式的各项控制参数进行调节，使按摩理疗效果与用户预期效果更为匹配。

现有的理疗保健床的控制方法的智能性通常存在一定的不足，这主要体现在它通常不能主动对当前的按摩过程和按摩效果进行反馈优化，而更依赖于人工控制，特别是在用户当前处于较差状态，例如较为疲惫或者健康状态不佳时，现有的控制方法中，不能实时依据用户当前的状态进行反馈调整，也难以依据用户的体征数据变化，对当前的按摩效果进行判断，这就容易导致控制方法在应用理疗保健床时，难以对用户实现针对性按摩，难以实现预期的按摩理疗改善效果，也难以保障用户的健康。

为此，本发明提供了智能理疗保健床的控制方法及系统。

发明内容

（一）解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了智能理疗保健床的控制方法及系统，通过以降低生理体征数据的异常性作为优化目标，使用预训练的遗传算法对按摩路径进行优化，由理疗床执行优化后的按摩路径，依据用户生理体征数据的异常状态生成风险值，若风险值超过风险阈值，对当前的按摩力度和节奏进行优化，在采集用户的反馈数据后，以新的按摩模式对现有的按摩模式库进行更新，由体征反馈数据评估用户健康状态，若健康状态处于下降趋势，为用户生成健康报告并约束健康报告的推送间隔；对理疗床按摩理疗有效性的进行验证和评价，在未能取得预期效果时可以做出针对性的处理，从而解决了背景中记载的技术问题。

（二）技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

智能理疗保健床的控制方法，包括，依据状态数据识别用户当前的待理疗状态，使理疗床依据待理疗状态为用户选择相应的按摩模式，对识别区域内的按摩场景条件进行控制；

实时采集用户的生理体征数据，若生理体征数据存在异常，以降低生理体征数据的异常性作为优化目标，使用预训练的遗传算法对按摩路径进行优化，由理疗床执行优化后的按摩路径；

依据用户生理体征数据的异常状态生成风险值，若风险值超过风险阈值，对当前的按摩力度和节奏进行优化，在采集用户的反馈数据后，以新的按摩模式对现有的按摩模式库进行更新；

由体征反馈数据评估用户健康状态，若健康状态处于下降趋势，为用户生成健康报告并约束健康报告的推送间隔；其中，推送间隔的约束方式如下：

；

其中，n为接收到一级报警指令的次数，是第i次一级报警指令到第j次的时间间隔，为时间间隔的均值；权重系数，，，且；

依据用户体征反馈数据的变化构建改善度，若获取的改善度不超过预期，对理疗床进行故障检测，并由理疗床故障维护知识图谱为理疗床给出相应的维护方案。

进一步的，在用户进入识别区域后，采集用户的图像数据、体温数据、姿态数据及表情数据，汇总生成用户状态数据集合；以用户状态数据作为输入，使用训练后的状态识别模型识别用户当前的待理疗状态。

进一步的，依据用户当前的待理疗状态和历史偏好数据，在现有按摩模式库中为用户匹配出相应的按摩模式；采用面部识别及语音识别对用户的身份进行验证，用户身份验证无误后，启动理疗床并使其进入按摩状态，由理疗床执行匹配的按摩模式，包括按摩路径、力度及节奏，并由用户预设按摩周期。

进一步的，由布置于理疗床周身的传感器网络，采集按摩场景条件数据，包括温度、湿度、光照及声音；以识别区域内的按摩场景条件数据作为输入，结合用户偏好数据，使用训练后的条件自动控制模型对识别区域内的按摩场景条件进行控制。

进一步的，由与理疗床相关联的健康穿戴设备，实时采集用户实时生理体征数据，汇总后生成生理体征数据集合；

以用户的生理体征数据作为输入，使用训练后的异常数据识别模型进行异常识别及评估，若存在异常数据并且相应的异常度超过预期，使用分布于理疗床各关键部位的压力传感器监测用户与床垫的接触压力。

进一步的，在预先设置的按摩观察周期内，若接收到异常提醒发出的次数超过预期，依据异常提醒的发出时间节点及每次的异常程度生成风险值，若风险值超过风险阈值，向外部发出一级报警指令。

进一步的，依据异常提醒的发出时间节点及每次的异常程度生成风险值的方式如下：

；

式中：为时间t上的用户体征数据的异常度，为相应的异常阈值，为异常度是高于异常阈值的指示函数，其中，，及为权重系数，为时间到的时间节点；为常数修正系数。

进一步的，接收到一级报警指令后，以历史数据作为反馈，以降低风险值作为优化目标，由预训练的多目标优化算法对当前的按摩力度和节奏进行优化，获取优化后的按摩方式；

对用户执行优化后的按摩方式，通过语音控制实时调节按摩参数和采集用户的反馈数据，实时记录调整后的按摩模式的按摩路径、按摩力度及节奏，生成新的按摩模式后对现有的按摩模式库进行更新。

进一步的，在理疗床结束对用户的按摩理疗过程后，将用户的体征反馈数据上传至云端，以用户体征反馈数据作为输入，使用训练后的健康评价模型进行健康评估，获取相应的健康评分；

将连续获取的若干个健康评分沿着时间排列，若健康评分处于下降趋势，向外部发出报告生成指令。

进一步的，接收到报告生成指令后，依据用户状态数据及体征反馈数据为用户生成健康报告，并为用户提供饮食、运动和生活方式调整建议，约束健康报告的推送间隔，在经过符合约束条件的推送间隔后，向用户发送健康报告。

进一步的，重新获取用户的健康评分，连续的健康评分依据时间轴排序，依据健康评分的变化构建改善度，若获取的改善度不超过改善阈值，向外部发出二级报警指令；依照如下方式构建改善度：

；

其中，为第i个时间节点上的健康评分，为相应的均值，为其合格标准值；

为第i个改善中间值，为其均值，，为时间节点的个数，权重系数：，且。

进一步的，接收到二级报警指令后，持续监测和采集理疗床的运行数据；以运行数据作为输入，使用训练后的故障识别模型进行故障检测，在产生故障时获取相应的故障特征，并向外部发出故障报警指令；

以理疗床的故障维护作为目标词，预先搭建理疗床故障维护知识图谱；依据故障特征与维护方案间的对应性，由理疗床故障维护知识图谱为理疗床给出相应的维护方案，执行维护方案对理疗床的关键部件进行维护。

智能理疗保健床的控制系统，包括，场景控制单元，依据状态数据识别用户当前的待理疗状态，使理疗床依据待理疗状态为用户选择相应的按摩模式，并对识别区域内的按摩场景条件进行控制；

按摩路径优化单元，实时采集用户的生理体征数据，若生理体征数据存在异常，以降低生理体征数据的异常性作为优化目标，使用预训练的遗传算法对按摩路径进行优化，由理疗床执行优化后的按摩路径；

反馈更新单元，依据用户生理体征数据的异常状态生成风险值，若风险值超过风险阈值，对当前的按摩力度和节奏进行优化，在采集用户的反馈数据后，以新的按摩模式对现有的按摩模式库进行更新；

健康报告生成单元，由体征反馈数据评估用户健康状态，若健康状态处于下降趋势，为用户生成健康报告并约束健康报告的推送间隔；

检修维护单元，依据用户体征反馈数据的变化构建改善度，若获取的改善度不超过预期，对理疗床进行故障检测，并由理疗床故障维护知识图谱为理疗床给出相应的维护方案。

（三）有益效果

本发明提供了智能理疗保健床的控制方法及系统，具备以下有益效果：

1、在用户需要进行按摩和理疗时，可以为用户匹配出更适应的按摩模式，使输出的按摩方法与用户之间更匹配，改善用户的体验和反馈。

2、通过预先布置的传感器网络在识别区域内进行按摩场景条件数据采集，在使用理疗床对用户进行按摩时，可以对识别区域内的按摩场景条件进行调整和控制，为用户选择和执行个性化的按摩环境。

3、通过对用户的体征数据进行异常检测，在用户健康状态可能存在异常时可以及时进行处理，对用户健康状态形成保障；对按摩路径进行优化，实现对当前的按摩方式实现初步优化和改善。

4、监测和采集用户的体征数据并进而构建风险值，依据风险值超对用户的健康状态做进一步的评价，对当前的按摩反馈效果进行评价，使当前按摩方式与用户更匹配，改善用户的疲惫状态；对当前匹配的按摩模式进行优化后，将优化后的按摩模式加入模式库中，可以实现对按摩模式的扩增。

5、实时或者周期性地对用户的健康状态进行评价，实现对用户的健康分析，在此基础上生成健康报告和参考建议，实现对用户健康状态的描述和表征；约束健康报告的推送间隔可以实现对推送频率的调整，在用户健康状态变差时提高报告频率，使用户能够及时关注到自身的健康变化，间接性地提供健康报警机制。

6、通过用户的体征反馈数据变化构建改善度，实现对理疗床按摩理疗有效性的验证和评价，在未能取得预期效果时，可以做出针对性的处理，使其按摩理疗效果更好。

7、通过对理疗床的运行故障进行检测，在获取的故障特征的基础上由知识图谱匹配对应的检修和维护方案，实现对理疗床的检修维护，在使用理疗床对用户进行按摩理疗时，配合用户的体征反馈数据时可以取得更好的效果。

附图说明

图1为本发明智能理疗保健床的控制方法流程示意图；

图2为本发明智能理疗保健床的控制系统结构示意图。

具体实施方式

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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明提供智能理疗保健床的控制方法，包括，

步骤一、依据状态数据识别用户当前的待理疗状态，使理疗床依据待理疗状态为用户选择相应的按摩模式，并对识别区域内的按摩场景条件进行控制；

所述步骤一包括如下内容：

步骤101、预先以理疗床为中心设置识别区域，在用户进入识别区域后，由数据采集装置，例如成像装置及温度监测装置等，采集用户的图像数据、体温数据、姿态数据及表情数据等，汇总生成用户状态数据集合；

由标注后的样本数据训练机器学习算法，获取训练后的状态识别模型；以用户状态数据作为输入，使用训练后的状态识别模型识别用户当前的待理疗状态；

使用时，在用户使用理疗床进行按摩时，通过对用户当前的状态进行识别，例如疲惫或者松弛等，在用户需要进行按摩和理疗时，可以为用户匹配出更适应的按摩模式，使输出的按摩方法与用户之间更匹配，改善用户的体验和反馈；

步骤102、依据用户当前的待理疗状态和历史偏好数据，在现有按摩模式库中为用户匹配出相应的按摩模式；采用面部识别及语音识别对用户的身份进行验证，在用户身份验证无误后，向外部发出按摩启动指令；

接收到按摩启动指令后，启动理疗床并使其进入按摩状态，由理疗床执行匹配的按摩模式，包括按摩路径、力度及节奏，并由用户预设按摩周期；

步骤103、由布置于理疗床周身的传感器网络，例如温湿度传感器、光线传感器及声音传感器等；采集按摩场景条件数据，包括温度、湿度、光照及声音等，由标注后的样本数据训练模糊控制算法，获取训练后的条件自动控制模型；

以识别区域内的按摩场景条件数据作为输入，结合用户偏好数据，使用训练后的条件自动控制模型对识别区域内的按摩场景条件进行控制，例如调节灯光或者加湿控温等，作为进一步的内容，还可以依据用户的偏好信息，播放用户喜欢的音乐等；

使用时，结合步骤101至103中的内容：

在作为进一步的内容，通过预先布置的传感器网络在识别区域内进行按摩场景条件数据采集，在使用理疗床对用户进行按摩时，可以对识别区域内的按摩场景条件进行调整和控制，为用户选择和执行个性化的按摩环境。

现有的理疗保健床的控制方法的智能性通常存在一定的不足，这主要体现在它通常不能主动对当前的按摩过程和按摩效果进行反馈优化，而更依赖于人工控制，特别是在用户当前处于较差状态，例如较为疲惫或者健康状态不佳时，现有的控制方法中，不能实时依据用户当前的状态进行反馈调整，也难以依据用户的体征数据变化，对当前的按摩效果进行判断，这就容易导致控制方法在应用理疗保健床时，难以对用户实现针对性按摩，难以实现预期的按摩理疗改善效果，也难以保障用户的健康。

步骤二、实时采集用户的生理体征数据，若生理体征数据存在异常，以降低生理体征数据的异常性作为优化目标，使用预训练的遗传算法对按摩路径进行优化，由理疗床执行优化后的按摩路径；

所述步骤二包括如下内容：

步骤201、在用户进入按摩理疗状态后，由与理疗床相关联的健康穿戴设备，例如穿戴设备及血糖仪等，实时采集用户实时生理体征数据，例如心率、心电、肌电、呼吸、血氧及血压等，将获取的生理体征数据汇总后生成生理体征数据集合；

步骤202、由标注后的样本数据训练卷积网络，获取训练后的异常数据识别模型；以用户的生理体征数据作为输入，使用训练后的异常数据识别模型进行异常识别及评估，若存在异常数据并且相应的异常度超过预期，说明用户的当前的健康状态可能存在一定的异常，向外部发出异常提醒指令；

使用时，在用户进入按摩状态后，由与理疗床关联的健康采集设备监测和采集用户各项体征数据，通过对用户的体征数据进行异常检测，对用户当前的健康状态进行判断和验证，在用户健康状态可能存在异常时，可以及时进行处理，对用户健康状态形成保障；

步骤203、接收到异常提醒后，使用分布于理疗床各关键部位的压力传感器监测用户与床垫的接触压力，并结合相关历史数据，以降低异常体征数据的作为优化目标，由预训练的遗传算法对按摩路径进行优化，由理疗床执行优化后的按摩路径，对按摩路径进行迭代优化；

使用时，结合步骤201至203中的内容：

作为进一步的反馈内容，在用户的健康状态产生异常时对按摩路径进行优化，实现对当前的按摩方式实现初步优化和改善，对当前的按摩理疗效果形成改善。

步骤三、依据用户生理体征数据的异常状态生成风险值，若风险值超过风险阈值，对当前的按摩力度和节奏进行优化，在采集用户的反馈数据后，以新的按摩模式对现有的按摩模式库进行更新；

所述步骤三包括如下内容：

步骤301、在预先设置的按摩观察周期内，若接收到异常提醒发出的次数超过预期，在无量纲条件下，依据异常提醒的发出时间节点及每次的异常程度生成风险值，方式如下：

；

式中：为时间t上的用户体征数据的异常度，为相应的异常阈值，为异常度是高于异常阈值的指示函数，其中，，及为权重系数，取值落入0到1之间；为时间到的时间节点；为常数修正系数，其取值落入0到1之间；

依据历史数据及对按摩理疗的管理预期，预先设置风险阈值；若获取的风险值超过风险阈值，说明当前的按摩理疗未能起到预期的效果，在对按摩路径进行优化的基础上，还需要做出进一步的调整，此时，向外部发出一级报警指令；

使用时，作为进一步的内容，在对当前的按摩方式做出初步优化并未起到预期的效果时，继续监测和采集用户的体征数据并进而构建风险值，依据风险值可以对用户的健康状态做进一步的评价，也可以实现对当前的按摩反馈效果进行评价，在当前的按摩效果不能达到预期效果时，可以做出进一步的优化。

步骤302、接收到一级报警指令后，以相关历史数据作为反馈，例如，历史按摩控制参数及用户体征反馈数据等，以降低风险值作为优化目标，由预训练的多目标优化算法对当前的按摩力度和节奏进行优化，获取优化后的按摩方式；

使用时，作为进一步的内容，对按摩方式做进一步的优化，使当前按摩方式与用户更匹配，实现对用户当前的状态形成改善，例如，调节用户的体征数据，改善用户的体验，改善用户的疲惫状态等；

步骤303、对用户执行优化后的按摩方式，通过语音控制实时调节按摩参数和采集用户的反馈数据，实时记录调整后的按摩模式的按摩路径、按摩力度及节奏，生成新的按摩模式后对现有的按摩模式库进行更新；

使用时，结合步骤301至303中的内容：

作为进一步的内容，在以用户的各项体征数据及其他数据作为反馈，对当前匹配出按摩模式进行优化后，可以将优化后的按摩模式加入模式库中，实现对按摩模式的扩增。

步骤四、由体征反馈数据评估用户健康状态，若健康状态处于下降趋势，为用户生成健康报告并约束健康报告的推送间隔；

所述步骤四包括如下内容：

步骤401、由标注后的样本数据训练卷积神经网络，获取训练后的健康评价模型；在理疗床结束对用户的按摩理疗过程后，将用户的体征反馈数据上传至云端，以用户体征反馈数据作为输入，使用训练后的健康评价模型进行健康评估，获取相应的健康评分；

将连续获取的若干个健康评分沿着时间排列，若健康评分处于下降趋势，说明用户的健康状态在逐渐下降，需要及时地进行关注，此时，向外部发出报告生成指令；

使用时，在对用户的体征指标进行采集和检测的基础上，实时或者周期性地对用户的健康状态进行评价，实现对用户的健康分析，在此基础上生成健康报告和参考建议，由用户接收后，作为对按摩理疗的一种反馈方式，也可以实现对用户健康状态的描述和表征。

步骤402、接收到报告生成指令后，依据用户状态数据及体征反馈数据为用户生成健康报告，并为用户提供饮食、运动和生活方式调整建议，约束健康报告的推送间隔，在经过符合约束条件的推送间隔后，向用户发送健康报告，推送间隔的约束方式如下：

；

其中，n为接收到一级报警指令的次数，是第i次一级报警指令到第j次的时间间隔，为时间间隔的均值；权重系数，，，且；

使用时，结合步骤401及402中的内容：

作为进一步的内容，考虑到用户的健康状态不会在短期内产生较大的变动，并不需要每次产生微小变动时就重新生成健康报告，因此可以约束健康报告的推送间隔，实现对推送频率的调整，在用户健康状态变差时提高报告频率，使用户能够及时关注到自身的健康变化，间接性地提供健康报警机制。

步骤五、依据用户体征反馈数据的变化构建改善度，若改善度不超过预期，对理疗床进行故障检测，并由理疗床故障维护知识图谱为理疗床给出相应的维护方案；

所述步骤五包括如下内容：

步骤501、在理疗床结束对用户的按摩理疗过程后，采集用户的体征反馈数据，包括心率、心电、肌电、血氧、血压等，使用训练后的健康评价模型进行健康评估，重新获取用户的健康评分，以改善度分析当前的按摩理疗的改善程度，将连续的健康评分依据时间轴排序，依据健康评分的变化构建改善度，再依照如下方式：

；

其中，为第i个时间节点上的健康评分，为相应的均值，为其合格标准值；

为第i个改善中间值，为其均值，，为时间节点的个数，权重系数：，且；权重系数和前值取值保持一致；

依据历史数据及对按摩理疗效果的管理预期，预先设置改善阈值；若获取的改善度不超过改善阈值，说明当前的按摩理疗未能起到预期效果，这可能是当前的按摩方式不对，或者部分关键部件不能有效使用，此时，向外部发出二级报警指令；

使用时，作为进一步的反馈内容，通过用户的体征反馈数据变化构建改善度，实现对理疗床按摩理疗有效性的验证和评价，在未能取得预期效果时，可以做出针对性的处理，使其按摩理疗效果更好；

步骤502、接收到二级报警指令后，若用户还需要继续按摩，则可以在切换按摩模式后重新进行按摩，或者持续监测和采集理疗床的运行数据；

由标注后的样本数据训练机器学习算法，获取训练后的故障识别模型；以运行数据作为输入，使用训练后的故障识别模型进行故障检测，在产生故障时获取相应的故障特征，并向外部发出故障报警指令；

步骤503、以理疗床的故障维护作为目标词，在经过深度检索和实体关系构建后，预先搭建理疗床故障维护知识图谱；依据故障特征与维护方案间的对应性，由理疗床故障维护知识图谱为理疗床给出相应的维护方案，执行维护方案对理疗床的关键部件，例如对可调节按摩头、热敷与冷敷模块及气压按摩系统等部件进行维护；

使用时，结合步骤501至503中的内容：

作为进一步的反馈内容，在考虑到对理疗床的按摩模式和按摩方法进行调整后，仍不能取得有效的改善，因此通过对理疗床的运行故障进行检测，确认是否存在故障，导致预期的按摩效果不能有效实现，因此，作为进一步的内容，可以在获取的故障特征的基础上由知识图谱匹配对应的检修和维护方案，实现对理疗床的检修维护，在使用理疗床对用户进行按摩理疗时，配合用户的体征反馈数据时可以取得更好的效果。

理疗床故障维护知识图谱的构建方法可以参考如下内容：

明确构建目标—首先，需要明确理疗床故障维护知识图谱的构建目标，即实现理疗床故障的高效诊断与维护。这要求知识图谱能够涵盖理疗床的常见故障、故障原因、维修方法以及相关的维护保养知识。

收集与整理数据—故障案例收集：从专业维修记录、用户反馈、售后服务报告等渠道收集理疗床的故障案例，包括故障现象、故障原因、维修步骤等信息。

知识整理：对收集到的故障案例进行整理，提取关键信息，如故障名称、故障部位、故障现象、故障原因、维修方法等，形成结构化的知识库。

选择构建方式—知识图谱的构建方式主要有自底向上、自顶向下和二者混合的方法。对于理疗床故障维护知识图谱，可以采用以下方式：

自底向上法：从收集到的故障案例中提取实体（如故障名称、故障部位等）、属性和关系（如故障原因、维修方法等），然后逐步归纳组织，形成知识图谱的底层数据。

自顶向下法：先定义理疗床故障维护领域的顶层概念（如故障类型、维修方法等），然后逐步细化概念和关系，形成结构良好的概念层次树。

混合方法：结合自底向上和自顶向下的方法，先通过自底向上法提取底层数据，再通过自顶向下法构建顶层概念，最后进行知识融合和加工。

构建知识图谱—实体抽取：利用自然语言处理技术，从文本中自动提取与理疗床故障维护相关的实体，如故障名称、故障部位等。关系抽取：利用语言学、统计学等方法，从文本中发现实体间的语义关系，如故障原因与故障名称之间的关系、维修方法与故障部位之间的关系等。知识融合：对提取到的实体和关系进行融合，消除重复和歧义，形成统一的知识表示。知识加工：对已构建好的数据进行概念抽象和模式层构建，形成结构化的知识图谱。

验证与优化—验证知识图谱：通过专家审核、实际案例验证等方式，确保知识图谱的准确性和完整性。优化知识图谱：根据验证结果，对知识图谱进行修正和优化，提高其实用性和可靠性。

应用与维护—应用开发：基于构建好的知识图谱，开发理疗床故障维护的智能化应用，如故障诊断系统、维修指导系统等。持续维护：随着理疗床技术的不断发展和故障案例的不断积累，需要定期对知识图谱进行更新和维护，以保持其时效性和准确性。

请参阅图2，本发明提供智能理疗保健床的控制方法，包括，

场景控制单元，依据状态数据识别用户当前的待理疗状态，使理疗床依据待理疗状态为用户选择相应的按摩模式，并对识别区域内的按摩场景条件进行控制；

按摩路径优化单元，实时采集用户的生理体征数据，若生理体征数据存在异常，以降低生理体征数据的异常性作为优化目标，使用预训练的遗传算法对按摩路径进行优化，由理疗床执行优化后的按摩路径；

反馈更新单元，依据用户生理体征数据的异常状态生成风险值，若风险值超过风险阈值，对当前的按摩力度和节奏进行优化，在采集用户的反馈数据后，以新的按摩模式对现有的按摩模式库进行更新；

健康报告生成单元，由体征反馈数据评估用户健康状态，若健康状态处于下降趋势，为用户生成健康报告并约束健康报告的推送间隔；

检修维护单元，依据用户体征反馈数据的变化构建改善度，若获取的改善度不超过预期，对理疗床进行故障检测，并由理疗床故障维护知识图谱为理疗床给出相应的维护方案；

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一些逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请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申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (13)

1.智能理疗保健床的控制方法，其特征在于：包括，

依据状态数据识别用户当前的待理疗状态，使理疗床依据待理疗状态为用户选择相应的按摩模式，并对识别区域内的按摩场景条件进行控制；

实时采集用户的生理体征数据，若生理体征数据存在异常，以降低生理体征数据的异常性作为优化目标，使用预训练的遗传算法对按摩路径进行优化，由理疗床执行优化后的按摩路径；

依据用户生理体征数据的异常状态生成风险值，若风险值超过风险阈值，对当前的按摩力度和节奏进行优化，在采集用户的反馈数据后，以新的按摩模式对现有的按摩模式库进行更新；

由体征反馈数据评估用户健康状态，若健康状态处于下降趋势，为用户生成健康报告并约束健康报告的推送间隔；其中，推送间隔的约束方式如下：

；

其中，n为接收到一级报警指令的次数，是第i次一级报警指令到第j次的时间间隔，为时间间隔的均值；权重系数，，，且；

依据用户体征反馈数据的变化构建改善度，若获取的改善度不超过预期，对理疗床进行故障检测，并由理疗床故障维护知识图谱为理疗床给出相应的维护方案。

2.根据权利要求1所述的智能理疗保健床的控制方法，其特征在于：

在用户进入识别区域后，采集用户的图像数据、体温数据、姿态数据及表情数据，汇总生成用户状态数据集合；以用户状态数据作为输入，使用训练后的状态识别模型识别用户当前的待理疗状态。

3.根据权利要求2所述的智能理疗保健床的控制方法，其特征在于：

依据用户当前的待理疗状态和历史偏好数据，在现有按摩模式库中为用户匹配出相应的按摩模式，包括按摩路径、力度及节奏；

采用面部识别及语音识别对用户的身份进行验证，用户身份验证无误后，启动理疗床并使其进入按摩状态，由理疗床执行匹配的按摩模式并由用户预设按摩周期。

4.根据权利要求3所述的智能理疗保健床的控制方法，其特征在于：

由布置于理疗床周身的传感器网络，采集按摩场景条件数据，包括温度、湿度、光照及声音；以识别区域内的按摩场景条件数据作为输入，结合用户偏好数据，使用训练后的条件自动控制模型对识别区域内的按摩场景条件进行控制。

5.根据权利要求4所述的智能理疗保健床的控制方法，其特征在于：

由与理疗床相关联的健康穿戴设备实时采集用户实时生理体征数据，汇总后生成生理体征数据集合；

以用户的生理体征数据作为输入，使用训练后的异常数据识别模型进行异常识别及评估，若存在异常数据并且相应的异常度超过预期，使用分布于理疗床各关键部位的压力传感器监测用户与床垫的接触压力。

6.根据权利要求5所述的智能理疗保健床的控制方法，其特征在于：

在预先设置的按摩观察周期内，若接收到异常提醒发出的次数超过预期，依据异常提醒的发出时间节点及每次的异常程度生成风险值，若风险值超过风险阈值，向外部发出一级报警指令。

7.根据权利要求6所述的智能理疗保健床的控制方法，其特征在于：

依据异常提醒的发出时间节点，及每次的异常程度生成风险值的方式如下：

；

式中：为时间t上的用户体征数据的异常度，为相应的异常阈值，为异常度是高于异常阈值的指示函数，其中，，及为权重系数，为时间到的时间节点；为常数修正系数。

8.根据权利要求7所述的智能理疗保健床的控制方法，其特征在于：

接收到一级报警指令后，以降低风险值作为优化目标，由预训练的多目标优化算法对当前的按摩力度和节奏进行优化，获取优化后的按摩方式；

对用户执行优化后的按摩方式，通过语音控制实时调节按摩参数和采集用户的反馈数据，实时记录调整后的按摩模式的按摩路径、按摩力度及节奏，生成新的按摩模式后对现有的按摩模式库进行更新。

9.根据权利要求8所述的智能理疗保健床的控制方法，其特征在于：

在理疗床结束对用户的按摩理疗过程后，将用户的体征反馈数据上传至云端，以用户体征反馈数据作为输入，使用训练后的健康评价模型进行健康评估，获取相应的健康评分；

将连续获取的若干个健康评分沿着时间排列，若健康评分处于下降趋势，向外部发出报告生成指令。

10.根据权利要求9所述的智能理疗保健床的控制方法，其特征在于：

接收到报告生成指令后，依据用户状态数据及体征反馈数据为用户生成健康报告，并为用户提供饮食、运动和生活方式调整建议；约束健康报告的推送间隔，在经过符合约束条件的推送间隔后，向用户发送健康报告。

11.根据权利要求10所述的智能理疗保健床的控制方法，其特征在于：

重新获取用户的健康评分，连续的健康评分依据时间轴排序，依据健康评分的变化构建改善度，若获取的改善度不超过改善阈值，向外部发出二级报警指令；依照如下方式构建改善度：

；

其中，为第i个时间节点上的健康评分，为相应的均值，为其合格标准值；

为第i个改善中间值，为其均值，，为时间节点的个数，权重系数：，且。

12.根据权利要求11所述的智能理疗保健床的控制方法，其特征在于：

接收到二级报警指令后，持续监测和采集理疗床的运行数据，以运行数据作为输入，使用训练后的故障识别模型进行故障检测，在产生故障时获取相应的故障特征，并向外部发出故障报警指令；

以理疗床的故障维护作为目标词，预先搭建理疗床故障维护知识图谱；依据故障特征与维护方案间的对应性，由理疗床故障维护知识图谱为理疗床给出相应的维护方案，执行维护方案对理疗床的关键部件进行维护。

13.智能理疗保健床的控制系统，其特征在于：包括，

场景控制单元，依据状态数据识别用户当前的待理疗状态，使理疗床依据待理疗状态为用户选择相应的按摩模式，并对识别区域内的按摩场景条件进行控制；

按摩路径优化单元，实时采集用户的生理体征数据，若生理体征数据存在异常，以降低生理体征数据的异常性作为优化目标，使用预训练的遗传算法对按摩路径进行优化，由理疗床执行优化后的按摩路径；

反馈更新单元，依据用户生理体征数据的异常状态生成风险值，若风险值超过风险阈值，对当前的按摩力度和节奏进行优化，在采集用户的反馈数据后，以新的按摩模式对现有的按摩模式库进行更新；

健康报告生成单元，由体征反馈数据评估用户健康状态，若健康状态处于下降趋势，为用户生成健康报告并约束健康报告的推送间隔；

检修维护单元，依据用户体征反馈数据的变化构建改善度，若获取的改善度不超过预期，对理疗床进行故障检测，并由理疗床故障维护知识图谱为理疗床给出相应的维护方案。