CN109744580A

CN109744580A - 智能吸烟控制方法及装置

Info

Publication number: CN109744580A
Application number: CN201910026598.4A
Authority: CN
Inventors: 王茂峰; 葛飞航; 吕忠
Original assignee: Dongyang Peoples Hospital
Current assignee: Dongyang Peoples Hospital
Priority date: 2019-01-11
Filing date: 2019-01-11
Publication date: 2019-05-14
Anticipated expiration: 2039-01-11
Also published as: CN109744580B

Abstract

本发明实施例提供一种智能吸烟控制方法及装置。该方法包括：检测目标热源信号的能量值；判断所述热能值是否在预设范围内，其中，所述预设范围根据香烟燃烧的热能值确定；若所述热能值在预设范围内，则进一步根据所述热能值在第一预设时间内的变化检测是否存在吸烟动作；若判定为存在所述吸烟动作，则基于智能吸烟控制公式对目标香烟的烟叶质量进行评价；若目标香烟的烟叶质量低于预设阈值，则提醒用户停止吸烟。本发明实施例起到为用户提供更好吸烟体验，同时保障用户健康的有益效果。

Description

智能吸烟控制方法及装置

技术领域

本发明实施例涉及健康管理技术领域，尤其涉及智能吸烟控制方法及装置。

背景技术

当今，烟草质量已经成为关乎吸烟者健康的一个重要指标，低质量烟草既会影响吸烟者体验，更会破坏吸烟者健康。

叶本身的品种，产地，部位，以及生长环境，气候条件等因素都会对烟叶质量产生较大的影响。目前，烟叶质量主要从感官质量，外观质量，化学成分以及物理特性四个方面进行评价。其中，感官质量和外观质量主要依靠专业人员来进行质量评价，步骤繁琐，且由于工作量大容易产生感官疲劳，评价结果可能存在主观性误差，重复性不稳定，不同评价个体之间的偏好和评价分值梯度很难一致，可能引起产品质量的较大波动等。因此，利用烟叶的化学指标数据，对烟叶的质量进行评价，可以有效地避免烟叶质量混杂而造成的成品卷烟质量不稳定等问题。

然而，现有的智能吸烟控制方法，由于不能基于烟草质量的评价结果进行控制，从而不精准也不合理。

发明内容

本发明实施例提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的智能吸烟控制方法及装置。

第一方面，本发明实施例提供一种智能吸烟控制方法，包括：检测目标热源信号的能量值；

判断所述热能值是否在预设范围内，其中，所述预设范围根据香烟燃烧的热能值确定；若所述热能值在预设范围内，则进一步根据所述热能值在第一预设时间内的变化检测是否存在吸烟动作；

若判定为存在所述吸烟动作，则基于智能吸烟控制公式对目标香烟的烟叶质量进行评价；

若目标香烟的烟叶质量低于预设阈值，则提醒用户停止吸烟；

其中，智能吸烟控制公式通过以下方式获取：获取样本烟叶的多种化学指标；根据每种所述化学指标与感官质量评价分值的相关性系数，对多种所述化学指标进行筛选，获得化学成分评价指标；对每种所述化学成分评价指标建立相应的拟合评分函数，获得相应的拟合分值；根据所述拟合分值与感官评价分值的相关性系数，对每种所述化学评价指标设定相应的权重值，通过加权求和的方式，获得智能吸烟控制公式。

第二方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现第一方面的智能吸烟控制方法的步骤。

第三方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面的智能吸烟控制方法的步骤。

本发明实施例通过检测目标热源信号的能量值；判断所述热能值是否在预设范围内，其中，所述预设范围根据香烟燃烧的热能值确定；若所述热能值在预设范围内，则进一步根据所述热能值在第一预设时间内的变化检测是否存在吸烟动作；若判定为存在所述吸烟动作，则基于智能吸烟控制公式对目标香烟的烟叶质量进行评价；若目标香烟的烟叶质量低于预设阈值，则提醒用户停止吸烟；其中，智能吸烟控制公式通过以下方式获取：获取样本烟叶的多种化学指标；根据每种所述化学指标与感官质量评价分值的相关性系数，对多种所述化学指标进行筛选，获得化学成分评价指标；对每种所述化学成分评价指标建立相应的拟合评分函数，获得相应的拟合分值；根据所述拟合分值与感官评价分值的相关性系数，对每种所述化学评价指标设定相应的权重值，通过加权求和的方式，获得智能吸烟控制公式。本发明实施例起到为用户提供更好吸烟体验，同时保障用户健康的有益效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的智能吸烟控制方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种电子设备的实体结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例提供的智能吸烟控制方法的流程示意图。如图1所示，该智能吸烟控制方法包括：

S1,目标热源信号的能量值；

S2,述热能值是否在预设范围内，其中，所述预设范围根据香烟燃烧的热能值确定；若所述热能值在预设范围内，则进一步根据所述热能值在第一预设时间内的变化检测是否存在吸烟动作；

S3,为存在所述吸烟动作，则基于智能吸烟控制公式对目标香烟的烟叶质量进行评价；

S4,目标香烟的烟叶质量低于预设阈值，则提醒用户停止吸烟；

其中，智能吸烟控制公式通过以下方式获取：步骤101，获取样本烟叶的多种化学指标；步骤102，根据每种所述化学指标与感官质量评价分值的相关性系数，对多种所述化学指标进行筛选，获得化学成分评价指标；步骤103,每种所述化学成分评价指标建立相应的拟合评分函数，获得相应的拟合分值；步骤104，根据所述拟合分值与感官评价分值的相关性系数，对每种所述化学评价指标设定相应的权重值，通过加权求和的方式，获得智能吸烟控制公式。

具体地，步骤101，选择待测的产区或者类型的烟叶样本，从烟叶样本中提取每种烟叶原料的多种化学指标。上述化学指标能够用于评价烟叶的质量。

步骤102，根据每种化学指标与感官质量评价分值的相关性系数，对步骤101中所选的多种化学指标进行筛选，将筛选出的化学指标作为化学成分评价指标。例如，筛选出与感官质量评价分值的相关性系数大于预设值的化学指标，作为化学成分评价指标。

步骤103，对步骤102中所筛选出的每种化学成分评价指标建立相应的拟合评分函数，并得到相应的拟合评分函数所对应的拟合分值。例如，所筛选的化学成分评价指标分别为糖氮比、氮碱比、烟碱和钾氯比。对于糖氮比，依据其与感官质量评价分值的散点图分布趋势设定拟合函数类型，采用对勾函数，得到的糖氮比的拟合评分函数，如下：

其中，y₁为糖氮比的拟合分值，x₁为糖氮比的数值。

对于氮碱比，依据其与感官质量评价分值的拟合图形分布趋势设定拟合函数类型，采用对勾函数，得到的氮碱比的拟合评分函数，如下：

其中，y₂为氮碱比的拟合分值，x₂为氮碱比的数值。

对于烟碱，依据其与感官质量评价分值的拟合图形分布趋势设定拟合函数类型，采用二次函数，得到烟碱的拟合评分函数，如下：

y₃＝-15x₃ ²+90x₃-40， (3)

其中，y₃为烟碱的拟合分值，x₃为烟碱的数值。

对于钾氯比，依据其与感官质量评价分值的拟合图形分布趋势设定拟合函数类型，采用分段线性函数，得到钾氯比的拟合评分函数，如下：

其中，y₄为钾氯比的拟合分值，x₄为钾氯比的数值。

将所选每种样品的每种化学评价指标代入到相应的拟合评分函数，得到相应的拟合分值。例如，所选的样品的数目为100，那么将每种样品的每种化学评价指标代入到相应的拟合评分函数中，得到每种化学评价指标都会得到100个相应的拟合分值。

步骤104，将步骤103中所得到的拟合分值和感官评价分值进行相关度分析，根据相应的相关性系数，根据相关性系数的大小对每种化学评价指标设定相应的权重值，对步骤103中所得到的每种化学成分评价指标所对应的拟合评分函数进行加权求和，获得评价烟叶质量的公式。例如：依据拟合分值和感官评价分值的相关性系数，通过人为或者软件计算等方式，设置糖氮比、氮碱比、烟碱和钾氯比的权重值分别为0.4、0.3、0.2、0.1，那么通过加权求和的方式，获得评价烟叶质量的公式，如下：

其中，Y为烟叶质量的拟合分值；x₁为糖氮比的数值；x₂为氮碱比的数值；x₃为烟碱的数值；x₄为钾氯比的数值。

本发明实施例通过获取烟叶原料的多种化学指标，并根据每种化学指标与感官质量评价分值的相关性系数对化学指标进行筛选，合理全面地设定化学成分评价指标；并对每种化学成分评价指标建立相应的拟合评分函数，获取相应的拟合分值，再根据拟合分值与感官评价分值的相关性系数，合理设定每种化学评价指标的相应的权重值，最后通过加权求和的方式，获得评价烟叶质量的公式。所获取的评价烟叶质量的公式更加准确，能够有效地评价烟叶的质量，从而促进烟叶产品质量的长期可持续的稳定发展。

在上述实施例的基础上，作为一种可选的实施例，化学指标包括：化学成分指标和化学成分衍生指标；相应地，获取烟叶的多种化学指标，包括：获取烟叶的近红外光谱数据，构建近红外光谱数据的近红外定量数学模型；通过近红外定量数学模型，计算获得多种化学成分指标；根据化学成分指标，计算获得多种化学衍生指标。

具体地，烟叶的化学指标包括化学成分指标和化学成分衍生指标。作为一种可选的实施例，化学成分指标，包括：总糖、总氮、烟碱、总钾和总氯。作为一种可选的实施例，化学衍生指标，包括：糖氮比、氮碱比、钾氯比。

选定待测的产区或者类型的烟叶样本，使用近红外仪器对所有的样本进行扫描，获取烟叶原料的近红外光谱数据，并构建近红外光谱数据的近红外定量数学模型。作为一种可选的实施例，获取烟叶原料的近红外光谱数据后，还包括：使用求导和平滑处理对近红外光谱数据进行预处理。作为一种可选的实施例，近红外光谱数据的光谱范围，包括：4000～8000cm。

例如，采集2014和2015年度四川省凉山、攀枝花、泸州、宜宾、广元地区的烟叶共465份样品的近红外光谱数据；并建立总糖、总氮、烟碱、有机钾、总氯成分含量的近红外定量数学模型，建模时近红外光谱范围限定为4000～8000cm，并使用一阶导数和15点平滑对光谱进行预处理。应用所构建的近红外定量数学模型，分析出2016和2017年度凉山、攀枝花、泸州、宜宾、广元地区共计200份烟叶样品的总糖、总氮、烟碱、有机钾、总氯含量；并计算出烟叶样品的糖氮比、氮碱比、钾氯比数值。

本发明实施例通过选定待测产区或者类型的烟叶样本，并获取烟叶原料的近红外光谱数据，构建近红外光谱数据的近红外定量数学模型。只要将相同产区或者类型烟叶样本的近红外光谱数据直接输入到近红外定量数学模型，就可以方便和快捷的得到相应的化学成分指标和化学衍生指标。

在上述各实施例的基础上，作为一种可选的实施例，根据每种化学指标与感官质量评价分值的相关性系数，对多种化学指标进行筛选，获得化学成分评价指标，包括：通过线性函数拟合方法对感官质量评价分值和化学指标进行拟合，获得相应的相关性系数，根据相关性系数对化学指标进行筛选，选出其中相关性系数达到设定阈值的化学指标作为化学成分评价指标。

具体地，由于烟叶有多种化学指标，每种化学指标对烟叶质量的影响的大小不同，需要对烟叶的多种化学指标进行筛选。通过线性函数拟合的方法，对已经存在的感官质量评价分值和烟叶的多种化学指标的相关性进行拟合，通过拟合得到相关系数，并综合考虑各指标之间的共相关等情况，从烟叶的多种化学指标中筛选出相关性系数达到设定阈值的化学指标，作为化学成分评价指标。例如，通过线性函数拟合方法，对2016年感官质量评价分值和烟叶的多种化学指标，进行拟合，并拟合得到两者之间的相关系数，依据相关系数的大小，并综合考虑各指标之间的共相关等情况，筛选出糖氮比、氮碱比、烟碱、钾氯比作为化学成分评价指标。

本发明实施例通过，通过根据感官质量评价分值和化学指标相关性系数，来对化学指标进行筛选，获得相应的化学成分评价指标。能够更加全面和合理地设定评价烟叶质量的化学成分评价指标。

图2本发明实施例提供的一种电子设备的实体结构示意图。如图2示，该电子设备包括：处理器(processor)310、通信接口(Communications Interface)320、存储器(memory)330和通信总线340，其中，处理器310，通信接口320，存储器330通过通信总线340完成相互间的通信。处理器310可以调用存储器330中的逻辑指令，以执行如下方法：检测目标热源信号的能量值；判断所述热能值是否在预设范围内，其中，所述预设范围根据香烟燃烧的热能值确定；若所述热能值在预设范围内，则进一步根据所述热能值在第一预设时间内的变化检测是否存在吸烟动作；若判定为存在所述吸烟动作，则基于智能吸烟控制公式对目标香烟的烟叶质量进行评价；若目标香烟的烟叶质量低于预设阈值，则提醒用户停止吸烟；其中，智能吸烟控制公式通过以下方式获取：获取样本烟叶的多种化学指标；根据每种所述化学指标与感官质量评价分值的相关性系数，对多种所述化学指标进行筛选，获得化学成分评价指标；对每种所述化学成分评价指标建立相应的拟合评分函数，获得相应的拟合分值；根据所述拟合分值与感官评价分值的相关性系数，对每种所述化学评价指标设定相应的权重值，通过加权求和的方式，获得智能吸烟控制公式。

此外，上述的存储器330中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令使计算机执行上述实施例所提供的智能吸烟控制方法，例如包括：检测目标热源信号的能量值；判断所述热能值是否在预设范围内，其中，所述预设范围根据香烟燃烧的热能值确定；若所述热能值在预设范围内，则进一步根据所述热能值在第一预设时间内的变化检测是否存在吸烟动作；若判定为存在所述吸烟动作，则基于智能吸烟控制公式对目标香烟的烟叶质量进行评价；若目标香烟的烟叶质量低于预设阈值，则提醒用户停止吸烟；其中，智能吸烟控制公式通过以下方式获取：获取样本烟叶的多种化学指标；根据每种所述化学指标与感官质量评价分值的相关性系数，对多种所述化学指标进行筛选，获得化学成分评价指标；对每种所述化学成分评价指标建立相应的拟合评分函数，获得相应的拟合分值；根据所述拟合分值与感官评价分值的相关性系数，对每种所述化学评价指标设定相应的权重值，通过加权求和的方式，获得智能吸烟控制公式。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims

1.一种智能吸烟控制方法，其特征在于，包括：

检测目标热源信号的能量值；

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述化学指标包括：化学成分指标和化学成分衍生指标；

相应地，所述获取烟叶的多种化学指标，包括：

获取烟叶的近红外光谱数据，构建所述近红外光谱数据的近红外定量数学模型；

通过所述近红外定量数学模型，计算获得多种所述化学成分指标；

根据所述化学成分指标，计算获得多种所述化学衍生指标。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取烟叶的近红外光谱数据后，还包括：

使用求导和平滑处理对所述近红外光谱数据进行预处理。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述近红外光谱数据的光谱范围为4000～8000cm。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述化学成分指标，包括：总糖、总氮、烟碱、总钾和总氯。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述化学衍生指标，包括：糖氮比、氮碱比、钾氯比。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每种所述化学指标与感官质量评价分值的相关性系数，对多种所述化学指标进行筛选，获得化学成分评价指标，包括：

通过线性函数拟合方法对感官质量评价分值和所述化学指标进行拟合，获得相应的相关性系数，根据所述相关性系数对所述化学指标进行筛选，选出其中相关性系数达到设定阈值的化学指标作为化学成分评价指标。

8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。