CN111568398A - 一种基于体域网的生理信号采集*** - Google Patents

一种基于体域网的生理信号采集*** Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于体域网的生理信号采集***，包括：生理信号采集设备，用于采集使用者的生理信号，并将采集的生理信号通过蓝牙通信技术传输到智能终端的APP；APP，用于接收及存储生理信号，并提供与生理信号相关的应用。其中，生理信号包括表示情感状态的生理信号、表示身体状态的生理信号以及步数；表示情感状态的生理信号包括皮肤电反应信号和血容量脉冲信号，表示身体状态的生理信号包括体温信号、心率信号、血压信号、血氧信号和心电信号；生理信号采集设备与APP之间通过可信采集模式进行数据交互。本发明能够同时检测使用者的身体健康状态和情感状态，以帮助使用者及时调整自己的日常工作和生活，获得更高质量和更健康的生活。

Description

一种基于体域网的生理信号采集***
技术领域
本发明涉及智能服务及可信计算技术领域，特别涉及一种基于体域网的使用蓝牙进行数据传输的生理信号采集***。
背景技术
随着网络信息技术和传感器技术的不断发展，在互联网的普及之下，已经有越来越多的智能穿戴产品被研发出来，逐渐应用到人们的日常生活当中。智能穿戴产品已经成为智能设备中重要的发展方向。生理传感器技术已经开始在可穿戴式设备领域得到广泛应用。在“互联网+”时代背景下，各种各样智能穿戴产品如同雨后春笋般浮现出来，包括智能手环、智能手表、智能眼镜、智能服装等等。这些可穿戴式设备都使用了生理传感器，包括心率传感器、脉搏传感器和体温传感器等。在未来，随着技术的发展和人们需求的增加，可穿戴式设备将进一步呈现多样化、高需求的趋势。这些智能穿戴产品大多数采集的是心率、血氧、甚至心电等生理信号。这些生理信号对于使用者的身体健康状态有着一定的象征意义。
智能可穿戴产品的特点是易携带、智能化、做工精细、多功能等。目前大多数的智能穿戴产品具有检测用户身体健康状况的功能。比如心率检测、卡路里检测等。通过这些生理信号数值来量化使用者运动状态和身体状况等。因为其可以对使用者的身体健康状况进行检测，可以在运动者、老年人的健康检测中发挥重要的作用。但在产品越来越智能化的现在，检测使用者的情感状态，也成为一种重要的事情。然而，现有的智能可穿戴产品在使用者的情感状态检测方面关注较少。
GSR(Galvanic Skin Response，皮肤电反应)和BVP(BloodVolume Pulse，血容量脉冲)是可以表示情感状态的十分重要的生理信号。本发明致力于设计一种可以采集使用者多种生理信号的***。除了采集表示身体状况的体温、心率、血压、血氧和心电，还采集可以表示情感状况的皮肤电反应GSR和血容量脉冲BVP，并通过陀螺仪数据计算使用者步数。本***采用软硬件结合的方式，并且使用蓝牙进行通信，能够实现生理信号的采集、存储和其他应用，并且具有可信采集模式以应对干扰和外部入侵。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于体域网的生理信号采集***，实现同时检测使用者的身体健康状况和情感状态，以帮助使用者及时的调整自己的日常工作和生活，获得更高质量和更健康的生活。
为解决上述技术问题，本发明的实施例提供如下方案：
一种基于体域网的生理信号采集***，包括：
生理信号采集设备，用于采集使用者的生理信号，并将采集的生理信号通过蓝牙通信技术传输到智能终端的APP；
APP，用于接收及存储所述生理信号，并提供与所述生理信号相关的应用。
其中，所述生理信号包括表示情感状态的生理信号、表示身体状态的生理信号以及步数；所述表示情感状态的生理信号包括皮肤电反应信号和血容量脉冲信号，所述表示身体状态的生理信号包括体温信号、心率信号、血压信号、血氧信号和心电信号；所述生理信号采集设备与所述APP之间通过可信采集模式进行数据交互。
优选地，所述生理信号采集设备包括可穿戴的腕带、护肘和护踝；所述腕带用于采集皮肤电反应信号和血容量脉冲信号，所述护肘用于采集体温信号、心率信号、血压信号、血氧信号和心电信号，所述护踝用于采集步数。
优选地，所述腕带包括第一微控制器，分别与所述第一微控制器连接的第一传感器组、第一存储器、第一蓝牙模块、第一电源、第一硬件安全模块、LCD显示屏，以及配套的***电路；
所述第一传感器组用于采集皮肤电反应信号和血容量脉冲信号；
所述第一存储器用于存储所述第一传感器组采集的数据；
所述第一蓝牙模块用于将采集的数据通过蓝牙通信技术传输到所述APP；
所述第一电源用于为所述腕带供电；
所述LCD显示屏用于对采集的数据进行显示；
所述第一硬件安全模块用于保障数据传输安全；
所述第一微控制器用于控制所述第一传感器组、所述第一存储器、所述第一蓝牙模块、所述第一电源、所述第一硬件安全模块和所述LCD显示屏进行工作。
优选地，所述护肘包括第二微控制器，分别与所述第二微控制器连接的第二传感器组、第二存储器、第二蓝牙模块、第二电源、第二硬件安全模块，以及配套的***电路；
所述第二传感器组用于采集体温信号、心率信号、血压信号、血氧信号和心电信号；
所述第二存储器用于存储所述第二传感器组采集的数据；
所述第二蓝牙模块用于将采集的数据通过蓝牙通信技术传输到所述APP；
所述第二电源用于为所述护肘供电；
所述第二硬件安全模块用于保障数据传输安全；
所述第二微控制器用于控制所述第二传感器组、所述第二存储器、所述第二蓝牙模块、所述第二电源、所述第二硬件安全模块进行工作。
优选地，所述护踝包括第三微控制器，分别与所述第三微控制器连接的陀螺仪、第三存储器、第三蓝牙模块、第三电源、第三硬件安全模块，以及配套的***电路；
所述陀螺仪用于采集步数；
所述第三存储器用于存储所述陀螺仪采集的数据；
所述第三蓝牙模块用于将采集的数据通过蓝牙通信技术传输到所述APP；
所述第三电源用于为所述护踝供电；
所述第三硬件安全模块用于保障数据传输安全；
所述第三微控制器用于控制所述陀螺仪、所述第三存储器、所述第三蓝牙模块、所述第三电源、所述第三硬件安全模块进行工作。
优选地，所述APP包括：
数据接收单元，用于接收采集的生理信号中的数据；
数据存储单元，用于存储采集的生理信号中的数据；
数据查看单元，用于将已存储的生理信号中的数据提供给用户进行分析及查看；
数据导出单元，用于将已存储的生理信号中的数据导出；
时间校准单元，用于通过互联网获取最新时间，然后通过蓝牙通信技术传输给所述生理信号采集设备，使所述生理信号采集设备更新时间值；
可信采集单元，用于通信时进行加密与解密，进行入侵检测，以保障数据传输安全。
其中，存储的生理信号中的数据包括：采集时间、皮肤电反应信号值和血容量脉冲信号值、体温信号值、心率信号值、血压信号值、血氧信号值、心电信号值、步数值。
优选地，所述可信采集模式包括：
对于所述生理信号采集设备，采用硬件安全模块来保护硬件的数据安全；
对于所述APP，采用密钥技术来保护软件的数据安全，并且使用机器学习技术设计模型进行入侵检测，以防御外部的入侵。
优选地，所述硬件安全模块包括第四微控制器，分别与所述第四微控制器连接的第四存储器、开关，以及配套的***电路；
所述第四存储器用于记录日志；
所述开关用于负责可信采集模式的开关和检测到异常后的硬件重置；
所述第四微控制器用于控制所述第四存储器和所述开关进行工作。
优选地，所述APP的可信采集模式包括：
机器人学习通信安全单元，用于采用机器学习技术设计入侵检测模型，并且通过采用三种密钥算法和一个额外数据组，进行通信时的加密与解密；
入侵检测单元，用于利用机器学习技术设计的入侵检测模型，使用支持向量机、分解机和卷积神经网络算法进行模型训练，并比较准确率指标，通过综合考虑各项准确率指标，选择合适的模型部署到所述APP中，以实时进行入侵检测。
本发明的上述方案至少包括以下有益效果：
1)本发明***采集的生理信号主要为两类，通过这两类生理信号可以很好的检测用户的情感状态和身体状态。第一类是表示情感状态的生理信号，包括皮肤电反应(GSR)信号和血容量脉冲(BVP)信号。这两种生理信号并不是表示身体状态的，而是在一定程度上反映心理上的情感状态。例如，根据GSR信号的特性，采用GSR信号的本***可以实时的反映用户的情感波动。在用户兴奋的状态下用户的GSR值会较平静状态下的GSR值更高。使用者越兴奋，GSR值提高的越高。反之，用户在沮丧的状态下，其GSR值会变低。通过本***采集这两种生理信号并生成数据集，为进一步的分析提供合适的素材。第二类是表示身体状态的五种生理信号，分别是体温、心率、血氧、血氧和心电。通过这五种信号可以通过多种角度检测用户的身体健康状态。例如：血氧是人体呼吸和循环功能的重要生理参数；血压是一种十分重要的生理信号，可以通过检测血压数值预防心脑血管疾病。
2)本发明***采用蓝牙通信技术来实现软硬件结合。数据的存储功能主要由APP实现，使得硬件部分不必受到存储芯片存储容量的限制。由于智能手机普遍拥有蓝牙通信功能，若使用Zigbee等通信技术，手机无法直接接收腕带传来的数据。在采用蓝牙通信的情况下，使用者拥有本***中的腕带、护肘和护踝后，在智能手机上安装本***的APP就可以使用。
3)本发明***有可选择的可信采集模式。在日常生活中，人们的通信设备周围通常有各种通信网络，在复杂的网络环境下就有被入侵的危险。本***通过可信采集模式可以应对外界入侵，保护硬件设备和APP。通过可信采集模式，本***可以为用户提供更有效的安全防护，不仅保护了十分重要的个人隐私数据，也能够更好地保障***可用性，增强了生理信号采集***的可信性。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于体域网的生理信号采集***的结构示意图；
图2是本发明实施例中腕带的结构示意图；
图3是本发明实施例中护肘的结构示意图；
图4是本发明实施例中护踝的结构示意图；
图5是本发明实施例中APP的结构示意图；
图6是本发明实施例中硬件安全模块的结构示意图；
图7是本发明实施例中一组数据从采集到存储再到应用的工作流程示意图；
图8是本发明实施例中腕带的主要功能示意图。
附图标记说明：1-生理信号采集设备；2-APP；3-腕带；4-护肘；5-护踝；201-数据接收单元；202-数据存储单元；203-数据查看单元；204-数据导出单元；205-时间校准单元；206-可信采集单元；301-第一微控制器；302-第一传感器组；303-第一存储器；304-第一蓝牙模块；305-第一电源；306-第一硬件安全模块；307-LCD显示屏；401-第二微控制器；402-第二传感器组；403-第二存储器；404-第二蓝牙模块；405-第二电源；406-第二硬件安全模块；501-第三微控制器；502-陀螺仪；503-第三存储器；504-第三蓝牙模块；505-第三电源；506-第三硬件安全模块；601-第四微控制器；602-第四存储器；603-开关。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
本发明的实施例提供了一种基于体域网的生理信号采集***，如图1所示，所述生理信号采集***包括：
生理信号采集设备1，用于采集使用者的生理信号，并将采集的生理信号通过蓝牙通信技术传输到智能终端的APP2；
APP2，用于接收及存储所述生理信号，并提供与所述生理信号相关的应用。
其中，所述生理信号包括表示情感状态的生理信号、表示身体状态的生理信号以及步数；所述表示情感状态的生理信号包括皮肤电反应信号和血容量脉冲信号，所述表示身体状态的生理信号包括体温信号、心率信号、血压信号、血氧信号和心电信号；所述生理信号采集设备与所述APP之间通过可信采集模式进行数据交互。
其中，可信采集模式可以保障在复杂环境下采集到可靠的数据，开启可信采集模式可以应对针对硬件和软件的入侵攻击，确保***的可信性和安全性。
本发明***采集的生理信号主要为两类，通过这两类生理信号可以很好的检测用户的情感状态和身体状态。第一类是表示情感状态的生理信号，包括皮肤电反应(GSR)信号和血容量脉冲(BVP)信号。这两种生理信号并不是表示身体状态的，而是在一定程度上反映心理上的情感状态。例如，根据GSR信号的特性，采用GSR信号的本***可以实时的反映用户的情感波动。在用户兴奋的状态下用户的GSR值会较平静状态下的GSR值更高。使用者越兴奋，GSR值提高的越高。反之，用户在沮丧的状态下，其GSR值会变低。通过本***采集这两种生理信号并生成数据集，为进一步的分析提供合适的素材。第二类是表示身体状态的五种生理信号，分别是体温、心率、血氧、血氧和心电。通过这五种信号可以通过多种角度检测用户的身体健康状态。例如：血氧是人体呼吸和循环功能的重要生理参数；血压是一种十分重要的生理信号，可以通过检测血压数值预防心脑血管疾病。
本发明***采用蓝牙通信技术来实现软硬件结合。数据的存储功能主要由APP实现，使得硬件部分不必受到存储芯片存储容量的限制。由于智能手机普遍拥有蓝牙通信功能，在采用蓝牙通信的情况下，在智能手机上安装本***的APP就可以方便地使用。
本发明***有可选择的可信采集模式。在日常生活中，人们的通信设备周围通常有各种通信网络，在复杂的网络环境下就有被入侵的危险。本***通过可信采集模式可以应对外界入侵，保护硬件设备和APP。通过可信采集模式，本***可以为用户提供更有效的安全防护，不仅保护了十分重要的个人隐私数据，也能够更好地保障***可用性，增强了生理信号采集***的可信性。
进一步地，生理信号采集设备1包括可穿戴的腕带、护肘和护踝；腕带用于采集皮肤电反应信号和血容量脉冲信号，护肘用于采集体温信号、心率信号、血压信号、血氧信号和心电信号，护踝用于采集步数。
本发明提出的生理信号采集***由可穿戴的腕带、护肘和护踝，以及智能手机组成一个体域网。其中，使用腕带采集能够表示情感状态的生理信号；使用护肘采集各能够表示身体状态的生理信号；使用护踝计算使用者的步数；并且采用蓝牙通信的方式将这些生理信号数据传输到智能手机中的APP中；并对这些数据进行存储和其他应用；设计可信采集模式保障数据的安全。本发明的可信采集模式是可选的，可以在具有外界干扰或安全隐患的情况下，安全地进行各种生理信号的采集。通过采集到的这些信号可以初步观察到一些情感状态的变化以及身体状态的变化。
进一步地，如图2所示，腕带3包括第一微控制器301，分别与第一微控制器301连接的第一传感器组302、第一存储器303、第一蓝牙模块304、第一电源305、第一硬件安全模块306、LCD显示屏307，以及配套的***电路；
第一传感器组302用于采集皮肤电反应信号和血容量脉冲信号；
第一存储器303用于存储第一传感器组302采集的数据；
第一蓝牙模块304用于将采集的数据通过蓝牙通信技术传输到APP2；
第一电源305用于为腕带3供电；
LCD显示屏307用于对采集的数据进行显示；
第一硬件安全模块306用于保障数据传输安全；
第一微控制器301用于控制第一传感器组302、第一存储器303、第一蓝牙模块304、第一电源305、第一硬件安全模块306和LCD显示屏307进行工作。
其中，腕带3采用硬性外壳，第一传感器组302包括GSR模块和BVP模块；GSR模块用来采集GSR生理信号，采用ADC和第一微控制器301连接；BVP模块用来采集BVP生理信号，采用ADC和第一微控制器301连接。
第一电源305为可充电电池，提供整个腕带运行所需的电能；第一存储器303是腕带中暂时存储生理信号的模块，可选用Flash存储器，Flash存储器能在断电情况下长时间保存数据，具有非易失性，能够较为可靠的存储采集到的生理信号数据。
LCD显示屏307是腕带的显示部分，配合微型按钮一起工作；第一蓝牙模块304负责将腕带中Flash存储器中的生理信号数据传输到智能手机的APP中，所选蓝牙模块应当采用Bluetooth 4版本以上的模块；***电路包括导线、电阻和微型按钮等。
第一硬件安全模块306是进行可信采集的重要部分，该模块主要负责保障硬件部分的数据安全。
第一微控制器301为整个腕带的控制部分，可以采用STM32F103ZET6芯片，但不限于这种芯片。第一微控制器301是嵌入式设备的核心，必须有足够的性能以支持其他模块的运行。对于接口类型及数量方面，所选的微控制器应当具有两个以上的ADC通道，并且具有足够的I/O口以控制其他模块。
进一步地，如图3所示，护肘4包括第二微控制器401，分别与第二微控制器401连接的第二传感器组402、第二存储器403、第二蓝牙模块404、第二电源405、第二硬件安全模块406，以及配套的***电路；
第二传感器组402用于采集体温信号、心率信号、血压信号、血氧信号和心电信号；
第二存储器403用于存储第二传感器组402采集的数据；
第二蓝牙模块404用于将采集的数据通过蓝牙通信技术传输到APP2；
第二电源405用于为护肘4供电；
第二硬件安全模块406用于保障数据传输安全；
第二微控制器401用于控制第二传感器组402、第二存储器403、第二蓝牙模块404、第二电源405、第二硬件安全模块406进行工作。
其中，护肘4采用柔性材料制作的外壳，第二传感器组402包括体温传感器、心率传感器、血压传感器、血氧传感器和心电传感器，分别用于采集体温信号、心率信号、血压信号、血氧信号和心电信号。
第二电源405为可充电电池，提供整个护肘运行所需的电能；第二存储器403是护肘中暂时存储生理信号的模块，可选用Flash存储器，Flash存储器能在断电情况下长时间保存数据，具有非易失性，能够较为可靠的存储采集到的生理信号数据。
第二蓝牙模块404负责将护肘中Flash存储器中的生理信号数据传输到智能手机的APP中，所选蓝牙模块应当采用Bluetooth 4版本以上的模块；***电路包括导线、电阻和微型按钮等。
第二硬件安全模块406是进行可信采集的重要部分，该模块主要负责保障硬件部分的数据安全。
第二微控制器401为整个护肘的控制部分，可以采用STM32F103ZET6芯片，但不限于这种芯片。第二微控制器401是嵌入式设备的核心，必须有足够的性能以支持其他模块的运行。对于接口类型及数量方面，所选的微控制器应当具有两个以上的ADC通道，并且具有足够的I/O口以控制其他模块。
进一步地，如图4所示，护踝5包括第三微控制器501，分别与第三微控制器501连接的陀螺仪502、第三存储器503、第三蓝牙模块504、第三电源505、第三硬件安全模块506，以及配套的***电路；
陀螺仪502用于采集步数；
第三存储器503用于存储陀螺仪502采集的数据；
第三蓝牙模块504用于将采集的数据通过蓝牙通信技术传输到APP2；
第三电源505用于为护踝5供电；
第三硬件安全模块506用于保障数据传输安全；
第三微控制器501用于控制陀螺仪502、第三存储器503、第三蓝牙模块504、第三电源505、第三硬件安全模块506进行工作。
其中，护踝5采用柔性材料制作的外壳，陀螺仪502采集使用者小腿部分的角度等信息，为计算步数提供依据。
第三电源505为可充电电池，提供整个护踝运行所需的电能；第三存储器503是护踝中暂时存储生理信号的模块，可选用Flash存储器，Flash存储器能在断电情况下长时间保存数据，具有非易失性，能够较为可靠的存储采集到的生理信号数据。
第三蓝牙模块504负责将护踝中Flash存储器中的生理信号数据传输到智能手机的APP中，所选蓝牙模块应当采用Bluetooth 4版本以上的模块；***电路包括导线、电阻和微型按钮等。
第三硬件安全模块506是进行可信采集的重要部分，该模块主要负责保障硬件部分的数据安全。
第三微控制器501为整个护踝的控制部分，可以采用STM32F103ZET6芯片，但不限于这种芯片。第三微控制器501是嵌入式设备的核心，必须有足够的性能以支持其他模块的运行。对于接口类型及数量方面，所选的微控制器应当具有两个以上的ADC通道，并且具有足够的I/O口以控制其他模块。
腕带部分采用硬性材料制作，例如可以采用塑料或者金属制作。由于护肘和护踝部分需要具有保护身体的作用，所以在采集电路的外部需要使用柔性材料制作，这样可以使用户佩戴舒适。在护肘和护踝部分中，所选的各种器件要尽可能小。在采集电路是硬性的情况下，使用聚氨酯等不导电的柔性材料制作外壳，再将具有柔性外壳的采集设备集成到护腕或者护踝之中，以此尽量让护腕和护踝穿戴舒适。
由于智能手机的普及，智能手机普遍拥有蓝牙通信模块，只需要在智能手机上安装本***的APP，就可以通过蓝牙接收腕带、护肘、护踝传来的数据，并且进行数据的存储与查看等操作。
进一步地，如图5所示，APP包括：
数据接收单元201，用于接收采集的生理信号中的数据；
数据存储单元202，用于存储采集的生理信号中的数据；
数据查看单元203，用于将已存储的生理信号中的数据提供给用户进行分析及查看；
数据导出单元204，用于将已存储的生理信号中的数据导出；
时间校准单元205，用于通过互联网获取最新时间，然后通过蓝牙通信技术传输给所述生理信号采集设备，使所述生理信号采集设备更新时间值；
可信采集单元206，用于通信时进行加密与解密，进行入侵检测，以保障数据传输安全。
其中，存储的生理信号中的数据包括：采集时间、皮肤电反应(GSR)信号值和血容量脉冲(BVP)信号值、体温信号值、心率信号值、血压信号值、血氧信号值、心电信号值、步数值。
具体地，本***APP软件中数据存储单元202的数据库采用SQLite数据库。采用APP的方式进行数据存储，可以将数据存储以及其他工作集中到智能手机的软件中进行，硬件部分专注于信号的采集。与此同时，这样可以使得可存储的数据量不受腕带等可穿戴设备存储容量的限制。
数据查看单元203在于用户可以对已存储生理信号数据进行一定的分析及查看。该项功能不仅可以通过时间查找生理信号数据还可以将经过初步分析的各种生理信号数据可视化。例如可以通过曲线图可视化GSR信号值，使用户的情感状态变化更为直观。
例如，本***可以对GSR信号值和BVP信号值有初步的分析，包括但不限于如下分析方式：
1)分析使用者在平静状态下的GSR值。
2)分析相对于平静状态下的GSR数值各个时刻GSR信号值的状态。
3)针对BVP信号，可以通过算法计算出其他生理信号，例如心率。
4)根据信号采集时间及其数值，绘制生理信号曲线。
本***也可以对体温和心率等信号值有初步的分析。例如，针对心电信号，以合适的频率采集心电信号，并以心电图的方式展现出来。
用户可以根据时间查看已存储的数据，可以查看生理信号曲线，并且可以查看本***经过初步分析后的结果。
数据导出单元204可以将存储在数据库中的生理信号数据导出为为xlsx或csv等文件格式。然后根据具体需要，将数据文件拷贝出去。这些数据文件可以为情感计算等技术提供数据集，方便进一步的分析。
时间校准单元205具体表现为APP通过互联网获取最新时间，然后通过蓝牙传输给生理信号采集设备，让生理信号采集设备更新时间值。每日更新一次时间，以此来消除生理信号采集设备可能会引入的计时误差问题。
可信采集单元206包括建立通信时的加密与解密，在软件运行时对软件运行状态的特征提取与入侵检测。本功能为可选模式，并且必须先开启硬件安全模块才可以使用此功能。
进一步地，所述可信采集模式包括：
对于生理信号采集设备，采用硬件安全模块来保护硬件的数据安全；
对于APP，采用密钥技术来保护软件的数据安全，并且使用机器学习技术设计模型进行入侵检测，以防御外部的入侵。
可信采集模式通过这些方法能够增强***的可信性与安全性。在可信采集模式中，主要保障硬件的安全和APP的安全。为了增强整个采集***的可信性，根据采集部分使用硬件加软件的实现形式，可信采集模式也分别对这两个部分进行检测与保护。***中的可信采集模式为可选模式，即在有外界安全隐患的情况下，可开启此模式进行生理信号的数据采集。
进一步地，如图6所示，硬件安全模块包括第四微控制器601，分别与第四微控制器601连接的第四存储器602、开关603，以及配套的***电路；
第四存储器602用于记录日志；
开关603用于负责可信采集模式的开关和检测到异常后的硬件重置；
第四微控制器601用于控制第四存储器602和开关603进行工作。
需要说明的，腕带中的第一硬件安全模块306、护肘中的第二硬件安全模块406、护踝中的第三硬件安全模块506均可以采用上述硬件安全模块的结构。
在应用过程中，短按开关603可进行可信采集模式的开启与关闭，长按5秒可以在硬件设备面临安全问题时，让硬件设备停止生理信号采集和蓝牙通信。当因安全问题终止通信后，需要与原来的配对设备(即智能手机)重新建立通信。若短时间内两次因安全问题终止通信，硬件安全模块会发送指令，让采集部分明确存储芯片中的生理信号数据并明确当前的蓝牙配对信息。硬件安全模块可以进行通信身份验证还可以发送清除采集部分生理数据的控制指令。通过使用中断优先级，使可信采集模式开启后，由硬件安全模块发送到各个微控制器的指令为最高优先级。通过使用中断优先级的方式，确保采集设备在遇到安全问题时可以进行重置等操作，以此来保障采集设备的安全。
每隔一定时间，硬件安全模块获取当前的通信信息并验证通信另一方的身份。当发现异常时，由硬件安全模块计算是否停止对生理信号数据的发送。
硬件安全模块的开启与关闭仅受本模块的开关控制。在采集设备蓝牙已配对的情况下，硬件安全模块应当阻止其他通信，即当采集设备已配对时，采集设备仅与当前通信设备进行通信，不接受其他设备的通信请求。
进一步地，所述APP的可信采集模式包括：
机器人学习通信安全单元，用于采用机器学习技术设计入侵检测模型，并且通过采用三种密钥算法和一个额外数据组，进行通信时的加密与解密；
入侵检测单元，用于利用机器学习技术设计的入侵检测模型，使用支持向量机、分解机和卷积神经网络等算法进行模型训练，并比较准确率指标，通过综合考虑各项准确率指标，选择合适的模型部署到所述APP中，以实时进行入侵检测。
在本发明中，硬件安全模块和APP的加密与解密采用对称加密算法。硬件安全模块与APP中存储三种加密算法，这三种算法为AES，DES和3DES。当硬件安全模块开启后，通过采集设备向APP发送硬件安全模块已经开启的信息。只有接受到硬件安全模块已经开启的信息，APP才会发起与硬件设备的加密与解密通信。在硬件安全模块关闭时，APP发起的关于加密与解密的通信会被硬件设备视为无效信息。
AES采用128位的密钥，DES采用56位的密钥，3DES采用112位的密钥。每次硬件安全模块开启时，除了加密与解密所包含的信息，还包括一个5位的数据段。第一位和第二位表示发起通信的硬件设备编号，其中腕带编号为00，护肘编号为01，护踝编号为10。第三位和第四位表示此次加密与解密通信所采取的密钥算法。00表示采用AES算法，01表示采用DES算法，10表示采用3DES算法。由于三种算法所用的密钥位数不同。该数据段第5位是用来解决这个问题的。第5位上的0表示在硬件和APP中存储的密钥中从第1位开始正向取该算法所需要的位数。第5位上的1表示在硬件和APP中存储的密钥中从第128位开始反向取该算法所需要的位数。例如：该数据段为01100，这表示护肘发起的加密与解密计算，采用DES算法进行计算，采用原密钥中从第1位开始正向取56位数据作为DES算法的密钥；该数据段为10011，这表示护踝发起的加密与解密计算，采用3DES算法进行计算，采用原密钥中从第128位反向取112位数据作为3DES算法的密钥。加密计算只在硬件安全模块开启时进行，以确保即将进行通信的设备是可信的。硬件安全模块中还应当记录安全日志并向手机发送异常警告。
目前有很多软件使用基于签名的方法识别安全威胁。基于签名的方法涉及为每个先前已知的恶意软件生成唯一的签名，而检测涉及扫描应用程序以匹配恶意软件数据库中的现有签名。还有基于启发式的方法依靠明确的区分规则来区分恶意软件，从而导致人为偏见引起的错误。实际上，如果恶意软件数据库或区分规则的开发无法跟上新恶意软件的出现和发展速度，这两种方法都将无效。
为了克服以上两种问题，可以使用基于机器学习的入侵检测技术。基于机器学习的入侵检测技术可发现以前未检测到的恶意样本。
现有的用于入侵检测的机器学习技术产生的误报率很高，准确性有限。这可能是由于使用了一阶模型或线性分类器等较为简单的模型。这些模型在处理较多特征维度和非线性关系时效果并不乐观。考虑特征之间的交互和潜在关系，有必要把非线性引入入侵检测。例如，同时请求GPS和SEND_SMS权限的应用可能正在尝试执行位置泄漏，而仅其中一个请求的存在并不表示任何恶意行为。而且请求GPS位置也可能是在为打开蓝牙与无线局域网做准备。
为了保护用户的数据安全，保护采集***的安全，有必要对APP部分进行保护。本***采用机器学习计术中的支持向量机、分解机和卷积神经网络等算法进行模型训练，这些模型可以处理非线性的情况。
为了评估性能，使用的指标包括准确性，误报率，召回率，F1分数，AUC，ROC。综合考虑这些指标，选择最合适的模型进行部署。本***将训练好的模型部署到智能手机，由APP提取进行检测所需要的特征，进行针对APP的入侵检测。在APP正常运行时，所提取的特征无需保存过太久。当APP可能面临安全问题时，APP记录下这种情况下的各种特征。检测时提取到的特征又可以为进一步提升入侵检测的性能提供数据。
图7是本发明实施例中一组数据从采集到存储再到应用的工作流程示意图。从通过相应传感器获取生理信号数据开始，将生理信号数据存储到腕带的Flash存储器中，然后通过蓝牙通信的方式传输到智能手机的APP中，生理信号数据再被存储到数据库SQLite中。通常情况下，一组数据从采集到被存储到APP中为一个必需的流程。然后根据用户需要，判断是否有控制指令的输入。如果没有，则完成了一次数据的存储。如果有控制指令输入，接下来判断是什么类型的控制指令，再根据控制指令的类型，提供相应的功能。
以腕带为例，图8是本发明实施例中腕带的主要功能示意图。LCD显示和按键输入实现输入输出功能，***控制为腕带提供功能的配置以及时间校准，数据采集、数据存储和蓝牙通信是对生理信号进行采集并存储的相关功能。护肘和护踝的功能与图8大致相同，区别在于护肘和护踝没有LCD显示功能，此处不再赘述。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于体域网的生理信号采集***，其特征在于，包括：
生理信号采集设备，用于采集使用者的生理信号，并将采集的生理信号通过蓝牙通信技术传输到智能终端的APP；
APP，用于接收及存储所述生理信号，并提供与所述生理信号相关的应用。
其中，所述生理信号包括表示情感状态的生理信号、表示身体状态的生理信号以及步数；所述表示情感状态的生理信号包括皮肤电反应信号和血容量脉冲信号，所述表示身体状态的生理信号包括体温信号、心率信号、血压信号、血氧信号和心电信号；所述生理信号采集设备与所述APP之间通过可信采集模式进行数据交互。
2.根据权利要求1所述的生理信号采集***，其特征在于，所述生理信号采集设备包括可穿戴的腕带、护肘和护踝；所述腕带用于采集皮肤电反应信号和血容量脉冲信号，所述护肘用于采集体温信号、心率信号、血压信号、血氧信号和心电信号，所述护踝用于采集步数。
3.根据权利要求2所述的生理信号采集***，其特征在于，所述腕带包括第一微控制器，分别与所述第一微控制器连接的第一传感器组、第一存储器、第一蓝牙模块、第一电源、第一硬件安全模块、LCD显示屏，以及配套的***电路；
所述第一传感器组用于采集皮肤电反应信号和血容量脉冲信号；
所述第一存储器用于存储所述第一传感器组采集的数据；
所述第一蓝牙模块用于将采集的数据通过蓝牙通信技术传输到所述APP；
所述第一电源用于为所述腕带供电；
所述LCD显示屏用于对采集的数据进行显示；
所述第一硬件安全模块用于保障数据传输安全；
所述第一微控制器用于控制所述第一传感器组、所述第一存储器、所述第一蓝牙模块、所述第一电源、所述第一硬件安全模块和所述LCD显示屏进行工作。
4.根据权利要求2所述的生理信号采集***，其特征在于，所述护肘包括第二微控制器，分别与所述第二微控制器连接的第二传感器组、第二存储器、第二蓝牙模块、第二电源、第二硬件安全模块，以及配套的***电路；
所述第二传感器组用于采集体温信号、心率信号、血压信号、血氧信号和心电信号；
所述第二存储器用于存储所述第二传感器组采集的数据；
所述第二蓝牙模块用于将采集的数据通过蓝牙通信技术传输到所述APP；
所述第二电源用于为所述护肘供电；
所述第二硬件安全模块用于保障数据传输安全；
所述第二微控制器用于控制所述第二传感器组、所述第二存储器、所述第二蓝牙模块、所述第二电源、所述第二硬件安全模块进行工作。
5.根据权利要求2所述的生理信号采集***，其特征在于，所述护踝包括第三微控制器，分别与所述第三微控制器连接的陀螺仪、第三存储器、第三蓝牙模块、第三电源、第三硬件安全模块，以及配套的***电路；
所述陀螺仪用于采集步数；
所述第三存储器用于存储所述陀螺仪采集的数据；
所述第三蓝牙模块用于将采集的数据通过蓝牙通信技术传输到所述APP；
所述第三电源用于为所述护踝供电；
所述第三硬件安全模块用于保障数据传输安全；
所述第三微控制器用于控制所述陀螺仪、所述第三存储器、所述第三蓝牙模块、所述第三电源、所述第三硬件安全模块进行工作。
6.根据权利要求1所述的生理信号采集***，其特征在于，所述APP包括：
数据接收单元，用于接收采集的生理信号中的数据；
数据存储单元，用于存储采集的生理信号中的数据；
数据查看单元，用于将已存储的生理信号中的数据提供给用户进行分析及查看；
数据导出单元，用于将已存储的生理信号中的数据导出；
时间校准单元，用于通过互联网获取最新时间，然后通过蓝牙通信技术传输给所述生理信号采集设备，使所述生理信号采集设备更新时间值；
可信采集单元，用于通信时进行加密与解密，进行入侵检测，以保障数据传输安全。
其中，存储的生理信号中的数据包括：采集时间、皮肤电反应信号值和血容量脉冲信号值、体温信号值、心率信号值、血压信号值、血氧信号值、心电信号值、步数值。
7.根据权利要求1所述的生理信号采集***，其特征在于，所述可信采集模式包括：
对于所述生理信号采集设备，采用硬件安全模块来保护硬件的数据安全；
对于所述APP，采用密钥技术来保护软件的数据安全，并且使用机器学习技术设计模型进行入侵检测，以防御外部的入侵。
8.根据权利要求7所述的生理信号采集***，其特征在于，所述硬件安全模块包括第四微控制器，分别与所述第四微控制器连接的第四存储器、开关，以及配套的***电路；
所述第四存储器用于记录日志；
所述开关用于负责可信采集模式的开关和检测到异常后的硬件重置；
所述第四微控制器用于控制所述第四存储器和所述开关进行工作。
9.根据权利要求7所述的生理信号采集***，其特征在于，所述APP的可信采集模式包括：
机器人学习通信安全单元，用于采用机器学习技术设计入侵检测模型，并且通过采用三种密钥算法和一个额外数据组，进行通信时的加密与解密；
入侵检测单元，用于利用机器学习技术设计的入侵检测模型，使用支持向量机、分解机和卷积神经网络算法进行模型训练，并比较准确率指标，通过综合考虑各项准确率指标，选择合适的模型部署到所述APP中，以实时进行入侵检测。
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