基于深度学习的智能手表心率异常预警方法及系统

本发明涉及身体检测的技术领域，公开了一种基于深度学习的智能手表心率异常预警方法及系统，本发明通过数据采集模块获取用户心率、步数和摆臂数据，形成监控特征序列，通过预训练的监控特征评估模型得到初步评估标签，将初步评估标签按时间排序并存入标签库，生成初步评估标签序列，对比分析当前时间的初步评估标签，生成深度评估标签，结合用户历史记录评估心率异常程度，根据预设标准对初步评估标签和深度评估标签进行分析处理，决定是否触发异常预警，通过深度学习模型，结合历史记录评估心率异常，提高准确性，根据预设标准智能触发异常预警，减少误报率，提升用户体验，解决了现有技术中对用户的心率监测不够全面导致误判风险的问题。