【導讀】在數字化與智能化技術(shù)迅猛發(fā)展的背景下，智能手表、智能戒指等穿戴式設備已悄然改變我們的日常生活，尤其在健康管理和運動(dòng)表現優(yōu)化方面取得了顯著(zhù)的成就。借助這些智能設備，監測運動(dòng)心率成為提升個(gè)人健身和運動(dòng)性能的關(guān)鍵手段。
在數字化與智能化技術(shù)迅猛發(fā)展的背景下，智能手表、智能戒指等穿戴式設備已悄然改變我們的日常生活，尤其在健康管理和運動(dòng)表現優(yōu)化方面取得了顯著(zhù)的成就。借助這些智能設備，監測運動(dòng)心率成為提升個(gè)人健身和運動(dòng)性能的關(guān)鍵手段。
然而，在復雜多變的運動(dòng)環(huán)境中，準確測量心率數據對于傳統算法而言具有較大的技術(shù)瓶頂。本文將探討如何運用大數據和深度學(xué)習技術(shù)來(lái)開(kāi)發(fā)創(chuàng )新的穿戴式運動(dòng)心率算法，以應對其中的技術(shù)挑戰，并實(shí)現更為精準和可靠的心率監測。
運動(dòng)心率算法的測量挑戰
運動(dòng)心率，即人體在運動(dòng)時(shí)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。通常來(lái)說(shuō)，因不同的運動(dòng)強度，心率都會(huì )隨之變化，同時(shí)也與用戶(hù)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、準確和便捷，但在實(shí)際應用中，傳統的運動(dòng)心率檢測算法仍然存在一些問(wèn)題。特別是在用戶(hù)活動(dòng)狀態(tài)突變或進(jìn)行劇烈運動(dòng)時(shí)，算法可能面臨狀態(tài)轉換適應性差、難以準確監測并剔除運動(dòng)偽影，以及無(wú)法識別用戶(hù)個(gè)體差異等問(wèn)題，導致心率監測反應遲緩、心率數據失真。
■ 狀態(tài)轉換問(wèn)題：一般來(lái)說(shuō)，由于算法的優(yōu)化和數據處理通常需要一定的時(shí)間窗口來(lái)達到穩定狀態(tài)，因此在狀態(tài)轉換的瞬間，心率估計可能會(huì )出現延遲或不準確的情況。這種滯后效應不僅影響了實(shí)時(shí)心率的準確性，還可能誤導用戶(hù)進(jìn)行不適當的運動(dòng)調整。
圖1：狀態(tài)轉化問(wèn)題相關(guān)示例頻譜圖
■ 頻譜混疊問(wèn)題：在高強度運動(dòng)中，心跳頻率的顯著(zhù)增加可能導致心率信號可能與身體的運動(dòng)頻率發(fā)生重疊。傳統的心率監測算法往往基于特定的頻率范圍來(lái)檢測心率，但當心率信號與運動(dòng)頻率相近或重疊時(shí)，算法難以區分和處理這兩個(gè)信號，從而導致測量精度的下降。
圖2：頻譜重疊問(wèn)題相關(guān)示例頻譜圖
基于大數據與深度學(xué)習的全場(chǎng)景運動(dòng)心率算法
當前，在大數據與人工智能技術(shù)發(fā)展的推動(dòng)下，穿戴式健康設備的心率檢測算法實(shí)現了飛速發(fā)展。這一算法深度融合了大數據與AI深度學(xué)習技術(shù)，歷經(jīng)數據采集、預處理、大數據分析、特征提取、模型構建與訓練、模型評估與優(yōu)化，直至應用實(shí)踐等多個(gè)環(huán)節。這一復雜流程充分利用了大數據的豐富信息與AI深度學(xué)習的強大能力，顯著(zhù)提升了心率監測的精準度、實(shí)時(shí)性和個(gè)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可靠。
■ 生理模型心率估計單元：利用大數據技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對運動(dòng)強度、運動(dòng)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(shí)也能提供準確的心率估計。
■ 高精度場(chǎng)景識別單元：自動(dòng)觸發(fā)并精確識別當前的運動(dòng)場(chǎng)景，根據不同的運動(dòng)狀態(tài)調整心率測量的內置參數，從而改善心率估計的準確性。
■ 多通道數據融合：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)轉化及頻譜混疊方面展現出顯著(zhù)的性能改善。以下是改善結果的示意圖：
圖3. 狀態(tài)轉化結果圖示
圖4. 頻譜重疊結果圖示
經(jīng)過(guò)訓練與優(yōu)化的深度學(xué)習模型應用于實(shí)際場(chǎng)景中的心率監測，包括集成至可穿戴設備以實(shí)現實(shí)時(shí)心率監測與預警功能，或部署至云端服務(wù)器為用戶(hù)提供遠程心率監測與分析服務(wù)。在應用過(guò)程中，還需持續收集用戶(hù)反饋與數據，以便對模型進(jìn)行不斷的改進(jìn)與優(yōu)化。
總結
在運動(dòng)心率檢測方面，芯?？萍糃S1262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(zhù)提升了客戶(hù)的終端方案開(kāi)發(fā)效率，助力產(chǎn)品快速上市。
芯?？萍荚诮】禍y量領(lǐng)域始終堅持精益求精，構建了從高精度測量芯片到全場(chǎng)景運動(dòng)心率算法，再到OKOK云端大數據平臺的一站式整體解決方案。該方案能夠為用戶(hù)提供準確、實(shí)時(shí)的心率測量，全面評估健康狀況，帶來(lái)專(zhuān)業(yè)、智能的健康管理體驗。目前，該方案已實(shí)現了頭部客戶(hù)的旗艦終端產(chǎn)品上實(shí)現規?；慨a(chǎn)，為智能可穿戴市場(chǎng)帶來(lái)更多可能性。
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