摘要
本发明公开了一种基于多模态融合的智能AI眼镜健康监测方法,属于医疗健康监测技术领域。包括有以下步骤:利用AI眼镜主体上的若干传感器采集数据,数据包括使用者的心率信息、血压数据、体温数据、眼部图像和面部表情图像、语音数据;AI眼镜主体内部的处理模块对采集到的数据分别进行特征提取,包括计算心率的特征、血压的特征、体温的特征、眼部图像的特征、面部表情图像特征、语音的特征;AI眼镜主体内部的处理模块还采用基于卷积神经网络和循环神经网络的融合模型,将不同模态的特征向量进行特征映射、特征拼接和融合网络处理,得到融合后的特征向量;基于大量健康数据和临床研究,AI眼镜主体内部的处理模块采用支持向量机算法对融合后的特征向量进行分类和预测。
技术关键词
AI眼镜
健康监测方法
多模态
支持向量机算法
心率
医疗健康监测技术
图像特征提取
线性预测倒谱系数
镜腿
无线通信模块
时域特征
面部
健康监测数据
语音
频域特征
血压
生成折线图
卷积神经网络模型
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数据采集模块
多模态数据融合
分析模块
图像捕捉
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径向基神经网络
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数据分析模型
深度学习算法
序列
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