基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的穿戴式運(yùn)動心率算法

在數(shù)字化與智能化技術(shù)迅猛發(fā)展的背景下，智能手表、智能戒指等穿戴式設(shè)備已悄然改變我們的日常生活，尤其在健康管理和運(yùn)動表現(xiàn)優(yōu)化方面取得了顯著的成就。借助這些智能設(shè)備，監(jiān)測運(yùn)動心率成為提升個人健身和運(yùn)動性能的關(guān)鍵手段。

然而，在復(fù)雜多變的運(yùn)動環(huán)境中，準(zhǔn)確測量心率數(shù)據(jù)對于傳統(tǒng)算法而言具有較大的技術(shù)瓶頂。本文將探討如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)來開發(fā)創(chuàng)新的穿戴式運(yùn)動心率算法，以應(yīng)對其中的技術(shù)挑戰(zhàn)，并實(shí)現(xiàn)更為精準(zhǔn)和可靠的心率監(jiān)測。

運(yùn)動心率算法的測量挑戰(zhàn)

運(yùn)動心率，即人體在運(yùn)動時心臟每分鐘收縮和舒張的周期性變化，是科學(xué)健身的重要指標(biāo)。通常來說，因不同的運(yùn)動強(qiáng)度，心率都會隨之變化，同時也與用戶的體質(zhì)、年齡、性別等因素密切相關(guān)。 盡管穿戴式健康測量技術(shù)日益高效、準(zhǔn)確和便捷，但在實(shí)際應(yīng)用中，傳統(tǒng)的運(yùn)動心率檢測算法仍然存在一些問題。特別是在用戶活動狀態(tài)突變或進(jìn)行劇烈運(yùn)動時，算法可能面臨狀態(tài)轉(zhuǎn)換適應(yīng)性差、難以準(zhǔn)確監(jiān)測并剔除運(yùn)動偽影，以及無法識別用戶個體差異等問題，導(dǎo)致心率監(jiān)測反應(yīng)遲緩、心率數(shù)據(jù)失真。

■ 狀態(tài)轉(zhuǎn)換問題：一般來說，由于算法的優(yōu)化和數(shù)據(jù)處理通常需要一定的時間窗口來達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)，因此在狀態(tài)轉(zhuǎn)換的瞬間，心率估計(jì)可能會出現(xiàn)延遲或不準(zhǔn)確的情況。這種滯后效應(yīng)不僅影響了實(shí)時心率的準(zhǔn)確性，還可能誤導(dǎo)用戶進(jìn)行不適當(dāng)?shù)倪\(yùn)動調(diào)整。

圖1：狀態(tài)轉(zhuǎn)化問題相關(guān)示例頻譜圖

■ 頻譜混疊問題：在高強(qiáng)度運(yùn)動中，心跳頻率的顯著增加可能導(dǎo)致心率信號可能與身體的運(yùn)動頻率發(fā)生重疊。傳統(tǒng)的心率監(jiān)測算法往往基于特定的頻率范圍來檢測心率，但當(dāng)心率信號與運(yùn)動頻率相近或重疊時，算法難以區(qū)分和處理這兩個信號，從而導(dǎo)致測量精度的下降。

圖2：頻譜重疊問題相關(guān)示例頻譜圖

基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的全場景運(yùn)動心率算法

當(dāng)前，在大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)發(fā)展的推動下，穿戴式健康設(shè)備的心率檢測算法實(shí)現(xiàn)了飛速發(fā)展。這一算法深度融合了大數(shù)據(jù)與AI深度學(xué)習(xí)技術(shù)，歷經(jīng)數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、大數(shù)據(jù)分析、特征提取、模型構(gòu)建與訓(xùn)練、模型評估與優(yōu)化，直至應(yīng)用實(shí)踐等多個環(huán)節(jié)。這一復(fù)雜流程充分利用了大數(shù)據(jù)的豐富信息與AI深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大能力，顯著提升了心率監(jiān)測的精準(zhǔn)度、實(shí)時性和個性化水平。

具體而言，該算法包含以下多維度優(yōu)化措施：

■ 高精準(zhǔn)的信號質(zhì)量評估單元：對輸入信號進(jìn)行量化評估，確保每次測量都是精準(zhǔn)可靠。

■ 生理模型心率估計(jì)單元：利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對運(yùn)動強(qiáng)度、運(yùn)動狀態(tài)以及頻率與心率進(jìn)行建模，即使在信號質(zhì)量較弱時也能提供準(zhǔn)確的心率估計(jì)。

■ 高精度場景識別單元：自動觸發(fā)并精確識別當(dāng)前的運(yùn)動場景，根據(jù)不同的運(yùn)動狀態(tài)調(diào)整心率測量的內(nèi)置參數(shù)，從而改善心率估計(jì)的準(zhǔn)確性。

■ 多通道數(shù)據(jù)融合：支持多路PPG信號的選擇與融合，進(jìn)一步提升性能。

得益于上述多維度優(yōu)化，心率檢測算法在狀態(tài)轉(zhuǎn)化及頻譜混疊方面展現(xiàn)出顯著的性能改善。以下是改善結(jié)果的示意圖：

圖3. 狀態(tài)轉(zhuǎn)化結(jié)果圖示 

圖4. 頻譜重疊結(jié)果圖示

經(jīng)過訓(xùn)練與優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于實(shí)際場景中的心率監(jiān)測，包括集成至可穿戴設(shè)備以實(shí)現(xiàn)實(shí)時心率監(jiān)測與預(yù)警功能，或部署至云端服務(wù)器為用戶提供遠(yuǎn)程心率監(jiān)測與分析服務(wù)。在應(yīng)用過程中，還需持續(xù)收集用戶反饋與數(shù)據(jù)，以便對模型進(jìn)行不斷的改進(jìn)與優(yōu)化。

總結(jié)

在運(yùn)動心率檢測方面，芯?？萍?/em>CS1262作為一款穿戴式健康測量領(lǐng)域的成熟芯片，憑借高配置性、高精度測量、超強(qiáng)抗干擾能力、低功耗操作、全膚色適配、高可靠性和易用性等優(yōu)勢，以及提供完整的軟件算法集成方案，顯著提升了客戶的終端方案開發(fā)效率，助力產(chǎn)品快速上市。

芯?？萍?/em>在健康測量領(lǐng)域始終堅(jiān)持精益求精，構(gòu)建了從高精度測量芯片到全場景運(yùn)動心率算法，再到OKOK云端大數(shù)據(jù)平臺的一站式整體解決方案。該方案能夠?yàn)橛脩籼峁?zhǔn)確、實(shí)時的心率測量，全面評估健康狀況，帶來專業(yè)、智能的健康管理體驗(yàn)。目前，該方案已實(shí)現(xiàn)了頭部客戶的旗艦終端產(chǎn)品上實(shí)現(xiàn)規(guī)模化量產(chǎn)，為智能可穿戴市場帶來更多可能性。