基于智能手机的眼睛疲劳度数据分析方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于智能手机的眼睛疲劳度数据分析方法，其以个人健康档案数据为基础，通过智能手机的位移传感器实时采集手机的空间坐标信息和环境光亮度，计算其振动幅度和位移矩阵，并根据环境光数据和位移矩阵作为样本，计算环境阈值，分析眼睛疲劳度。该方法能有效地避免人们过量的使用智能手机，纠正不良的生活习惯，有利于保护视力，提高人们对自身健康的认知度。
【专利说明】基于智能手机的眼睛疲劳度数据分析方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及智能手机的数据分析技术，尤其涉及个人健康档案领域的数据分析计 算。
【背景技术】
[0002] 当前，我国随着社会经济水平的发展，人们对健康问题的关注度逐渐提升，而且， 随着社会老龄化以及食品安全问题的加剧，越来越多的人希望得到更为准确地了解如何能 够通过事前干预的方式来避免疾病的发生，以及非医疗的方式（如食疗）来预防和治疗疾 病。
[0003] 随着智能手机的应用普及，智能手机被人们用于工作、学习、生活和娱乐之中。但 是，手机虽然给人们带来了很多便捷，却同时也给人们带来了很多健康问题，比如因为手机 分辨率高、光线强度高以及观看距离近等，造成对眼睛的伤害急剧上升。
[0004] 另一方面，利用智能手机的多项传感器数据，比如GPS信息，又可以统计人们的活 动范围、运动距离、天气环境状况等健康档案有关数据，通过对这些数据进行计算可进一步 分析个人健康状况，以进一步得出营养补给方案。
【发明内容】
[0005] 为解决上述问题，本发明致力于通过技术手段对人们的活动范围、运动距离、天气 环境状况等健康档案有关数据进行分析，进一步得到眼睛疲劳度数据，以更好地降低人们 利用智能手机发病的几率，改善社会的医患关系，进而提高人们对自身健康的认知度。
[0006] 为此，本发明提供了一种基于智能手机的眼睛疲劳度数据分析方法。该方法以个 人健康档案数据为基础，根据智能手机的位移传感器实时采集手机的空间坐标信息和环境 光亮度，计算其振动幅度和位移矩阵，并根据环境光数据和位移矩阵作为样本，计算不同环 境下的环境阈值，再根据环境阈值参数，定义眼睛疲劳模型，统计每天的眼睛疲劳度。
[0007] 具体的，本发明的一种基于智能手机的眼睛疲劳度数据分析方法包括：
[0008] (1)连续采样η周期的手机空间坐标信息和环境光亮度，生成坐标矩阵P :
[0009] Ρ - {(ti, (xi, Yi, Zj), bj), (?2， (x2> ^2) y ^>2) j · · · (ti> (Xi> Yi> Zj), bj),..., (tm, (xm, ym，zm)，bm)};其中，心为时间，（Xi， yi，Zi)为空间相对坐标，匕为环境光亮度；
[0010] (2)以坐标矩阵P计算手机的即时位移
【权利要求】
1. 一种基于智能手机的眼睛疲劳度数据分析方法，其特征在于包括如下步骤： (1) 连续采样η周期的手机空间坐标信息和环境光亮度，生成坐标矩阵P :P = {(tp (X !，y1; ζ)，bD，（t2,（x2, y2, z2)，b2)，· · ·（t"（xi; yi; zj，bi)，· · ·，（tm，（xm，ym，zm)，bm)};其中，心 为时间，（ Xi，yi，Zi)为空间相对坐标，h为环境光亮度； (2) 以坐标矩阵P计算手机的即时位移
以及位移矩阵
(3) 以P的环境光数据和位移矩阵D作为样本，根据振幅伤害阈值函数Zt和环境光伤 害阈值函数Bt，计算不同环境下的环境阈值矩阵 Ev = {(t1； Ztl, Btl), (t2, Zt2, Bt2),..., (tn, Ztn, Btn)}； (4) 根据振幅伤害阈值函数Zt和环境光伤害阈值函数Bt，定义振幅周期t的眼睛疲劳 模型：
然后，统计每天的眼睛疲劳度：
2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，振幅伤害阈值函数Zt和环境光伤害阈值函 数Bt分别定义为下式（1)和式（2):
3. 如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，如果每日的眼睛疲劳度数值大于每天正 常的眼睛疲劳度阈值，则启动监控线程，在振幅超过振幅阈值或者环境光亮度小于环境光 阈值一或大于环境光阈值二的情况下，自动关闭手机屏幕。
4. 如权利要求3所述的方法，其特征在于，振幅阈值定义为4mm，环境光阈值一定义为 300,环境光阈值二定义为500,关闭屏幕的线程描述如下：
其中，CloseScreenO为关闭屏幕 的函数。
【文档编号】A61B3/10GK104146678SQ201410399654
【公开日】2014年11月19日 申请日期:2014年8月14日 优先权日:2014年8月14日
【发明者】周涛, 刘沛昊, 王磊, 李阳 申请人:上海亿保健康管理有限公司