本申请提出一种驾驶员健康监测方法、装置、车辆及存储介质,属于汽车技术领域,其中,驾驶员健康监测方法包括：获取驾驶员的生理特征信号；基于生理特征信号判断驾驶员的健康状态；基于驾驶员的健康状态对车辆进行控制。采用上述方案的本申请通过对驾驶员的健康状态进行实时监测并根据不同的健康状态对车辆进行相应的控制,有效化解驾驶过程中驾驶员突发健康问题的危机,提升汽车的安全性。

本发明涉及一种听诊器,具体地说,涉及一种折叠卡接式心内科用听诊器。其包括橡胶Y形管,橡胶Y形管一端的两侧固定连接有耳管,橡胶Y形管的一端固定连接有橡胶软管,橡胶Y形管的一侧两端设置有弹性调节装置,橡胶Y形管的另一侧设置有旋转拉动装置；旋转拉动装置包括固定外壳,固定外壳的内部设置有用于拉拽橡胶软管的绞线装置,绞线装置的上侧设置有用于对绞线装置卡位的卡位旋转装置。本发明主要解决当医生在不使用听诊器时,挂在脖颈上的听诊器会摆动,影响医生的工作,同时在病人带耳管时,耳管间的距离无法根据医生的头颅大小调整,耳管不能很好的和耳朵固定,导致医生无法清楚的听到声音的问题。

一种声学感测装置和方法被公开用于声学地调查对象的胸部区并且特别是胸腔。在使用中,所述装置被放置在胸部上,并且其包括用于感测从胸部内部接收的声学信号的一个或多个声音传感器的布置。基于在跨所述胸部的多个不同位置处拾取的信号强度,不同位置各自由控制器分类为肋骨对准的或肋间空间对准的。所述控制器还适于将信号强度分布内的用于定位胸部内的一个或多个感兴趣解剖物体或区域(诸如心脏二尖瓣、心脏三尖瓣、心脏主动脉瓣和肺动脉瓣)识别为一个或多个声音强度热点(42)。

本发明提出了基于卷积神经网络的肺病听诊系统、信号处理方法及设备,系统包括：预处理模块,被配置为对获取的呼吸音信号依次进行归一化处理；数据转换模块,被配置为对归一化后的数据提取音频特征,生成梅尔频谱数据；数据增强模块,被配置为利用数据增强模型对生成的梅尔频谱数据进行数据的扩增；卷积神经网络模块,被配置为利用训练后的深度学习模型对扩增后的梅尔频谱数据进行特征提取；特征分类模块,被配置为对提取的特征利用训练后的低差异度森林分类器进行分类,得到分类结果。能针对小样本实现准确的特征分类,系统运算量小,可以实现在嵌入式电脑设备上部署,可以实现远程诊疗。

本申请提供一种智能穿戴设备、健康监测方法及系统,其中智能穿戴设备,包括口罩本体；口罩本体上装置有信息采集模块、信号处理模块、数据传输模块和用于给各个模块供电的电池；信息采集模块包括夹在耳垂处的心率传感模块和设置在口罩本体内侧的CO2传感器；信号处理模块包括微控制器,微控制器配置用于：接收CO2传感器检测的CO2浓度信号,并根据CO2浓度信号的变化频率确定穿戴人员的呼吸频率,接收心率传感模块的心率信号；本申请为穿戴人员的健康数据提供一个长期常时的监测和存储,对于穿戴人员后续疾病的诊疗提供指导依据,也便于穿戴人员实时了解自己的身体状况。

本发明提供了一种通过穿戴设备采集数据监测胎心的方法,包括通过穿戴设备获取穿戴者的胎心声音数据信号；对胎心声音数据信号进行初步处理,得到第一胎心数据信号；对第一胎心数据信号进行信号处理,得到第二胎心数据；第二胎心数据进行异常检测标记,得到第三胎心数据；对第三胎心数据进行异常标记检测,若第三胎心数据存在异常标记,通过穿戴设备中预设的报警模块对穿戴者进行报警；若第三胎心数据不存在异常标记,正常显示第三胎心数据。

本发明提供了一种混合深度学习和低差异度森林的心音诊断系统,包括预处理模块,被配置为对获取的心音信号进行预处理,对心音信号依次进行归一化、滤波和下采样处理；数据转换模块,被配置为对下采样后的数据提取音频特征,生成二阶谱数据；深度学习模块,被配置为利用训练后的深度学习模型对二阶谱数据进行特征提取；特征分类模块,被配置为对提取的特征利用训练后的低差异度森林分类器进行分类,得到分类后的诊断结果。本发明对于专业器材、人员专业性上要求较低,具有便携性和普适性。