(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210440220.0 (22)申请日 2022.04.25 (71)申请人 嘉兴慕思寝室用品有限公司 地址 314001 浙江省嘉兴 市南湖区余 新镇 余创路99号 (72)发明人 王炳坤　 (74)专利代理 机构 北京品源专利代理有限公司 11332 专利代理师 倪焱 (51)Int.Cl. G16H 20/60(2018.01) G06F 16/23(2019.01) G06F 16/2458(2019.01) G06F 16/9537(2019.01) G01G 19/50(2006.01) (54)发明名称 一种识别系统、 方法、 识别设备、 存储介质及 程序产品 (57)摘要 本发明公开了一种识别系统、 方法、 识别设 备、 存储介质及程序产品。 系统包括监测设备和 识别设备， 监测设备和识别设备相连； 识别设备 包括分布曲线确定模块、 标识确定模块以及识别 模块； 监测设备用于监测体重参数； 分布曲线确 定模块用于从监测设备获取每日监测到的体重 参数， 基于每日监测到的体重参数确定多个分布 曲线； 标识确定模块用于基于所述多个 分布曲线 确定每日中的每个时间段对应的预设饮食习惯 可能性标识； 识别模块用于基于在第一预设周期 内对预设饮食习惯可能性标识的第一统计结果 和评估模型， 确定预设饮食习惯的识别结果。 利 用该系统， 能够准确识别用户是否存在预设饮食 习惯。 权利要求书2页 说明书10页 附图2页 CN 114743641 A 2022.07.12 CN 114743641 A 1.一种识别系统， 其特征在于， 所述系统包括监测设备和 识别设备， 所述监测设备和所 述识别设备相连； 所述识别设备包括分布曲线确定模块、 标识确定模块以及识别模块； 所述监测设备， 用于监测体重参数， 所述体重参数在预设的每日监测时间段内监测得 到， 所述体重参数为带有时间戳的体重值； 所述分布曲线确定模块， 用于从所述监测设备获取每日监测到的体重参数， 基于每日 监测到的体重参数确定多个分布曲线， 一日监测得到的体重参数对应一个分布曲线； 所述标识确定模块， 用于基于所述多个分布曲线确定每日中的每个时间段对应的预设 饮食习惯可能性标识， 所述每 个时间段为对所述每日监测时间段分段后得到； 所述识别模块， 用于基于在第 一预设周期内对所述预设饮食习惯可能性标识的第 一统 计结果和评估 模型， 确定预设饮食习惯的识别结果。 2.根据权利要求1所述的系统， 其特征在于， 一个所述分布曲线由多个体重参数点相连 构成， 所述一个体重参数点的横坐标为一个所述体重参数 的时间戳， 所述一个体重参数点 的纵坐标为 一个所述体重参数的体重值。 3.根据权利要求1所述的系统， 其特征在于， 所述每个时间段为按照预设时间间隔将所 述预设的每日监测时间段进行分段后得到， 相 应的， 所述标识确定模块具体用于对每个分 布曲线执行确定操作， 得到每日中的所述每个时间段对应的预设饮食习惯可能性标识， 所 述确定操作包括： 针对一个分布曲线， 在所述一个分布曲线上确定出变化趋势最大的最大波峰以及最近 波谷， 所述 最近波谷为与所述 最大波峰距离最近的波谷； 确定所述一个分布曲线上的最大波峰对应的体重值与最近波谷对应的体重值的差值， 并确定所述 最大波峰对应的第一时间戳和所述 最近波谷对应的第二时间戳； 在每个分布曲线上确定出以所述第 一时间戳为起始时间， 以所述第 二时间戳为结束时 间的目标时间段内的多个 体重值； 计算所述多个 体重值的标准差； 根据所述差值以及所述标准差确定一日内的所述每个时间段对应的预设饮食习惯可 能性标识。 4.根据权利要求3所述的系统， 其特 征在于， 所述标识确定模块具体用于： 若所述差值满足预设条件， 则将所述一个分布曲线上所述目标时间段对应的预设饮食 习惯可能性标识设置为第一预设数值； 若所述差值不满足所述预设条件， 则将所述一个分布曲线上所述目标时间段对应的预 设饮食习惯可能性标识设置为第二预设数值； 将一日内除所述目标时间段以外的其他时间段对应的预设饮食习惯可能性标识确定 为第二预设数值； 其中， 所述预设条件包括所述差值大于或等于所述标准差的预设倍数， 且所述差值大 于或等于第三预设数值。 5.根据权利要求1所述的系统， 其特征在于， 所述识别模块包括输入子模块以及确定子 模块， 所述输入子模块， 用于将在第 一预设周期内统计得到的所有预设饮食习惯可能性标识 的累加和， 以及在第一预设周期内统计得到的所有分布曲线的特征参数作为所述第一统计权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114743641 A 2结果输入到评估模型中， 所述评估模型为基于第二预设周期内对所述预设饮食习惯可能性 标识的第二统计结果构建得到的模型， 所述第二预设周期与所述第一预设周期不同； 所述确定 子模块， 用于根据所述评估 模型的输出值确定预设饮食习惯的识别结果。 6.根据权利要求5所述的系统， 其特 征在于， 所述确定 子模块具体用于： 若所述评估模型的输出值为第 一数值， 则确定预设饮食习惯的识别结果为没有所述预 设饮食习惯； 若所述评估模型的输出值为第 二数值， 则确定预设饮食习惯的识别结果为有轻微的所 述预设饮食习惯； 若所述评估模型的输出值为第 三数值， 则确定预设饮食习惯的识别结果为有较明显的 所述预设饮食习惯； 若所述评估模型的输出值为第四数值， 则确定预设饮食习惯的识别结果为有较严重的 所述预设饮食习惯； 其中， 所述第 一数值、 所述第 二数值、 所述第 三数值以及所述第四数值为依次增大的数 值。 7.根据权利要求1所述的系统， 其特征在于， 所述系统还包括结果推送设备， 所述结果 推送设备与所述识别设备相连； 所述结果推送设备， 用于将所述预设饮食习惯的识别结果推送给用户， 并对用户进行 提醒。 8.一种识别方法， 其特征在于， 所述方法由如权利要求1所述的识别设备执行， 所述方 法包括： 获取监测设备每日监测到的体重参数， 基于每日监测到的体重参数确定多个分布曲 线， 一日监测得到的体重参数对应一个分布曲线； 基于所述多个分布曲线确定每日中的每个时间段对应的预设饮食习惯可能性标识， 所 述每个时间段为对所述每日监测时间段分段后得到； 基于在第一预设周期内对所述预设饮食习惯可能性标识的第 一统计结果和评估模型， 确定预设饮食习惯的识别结果。 9.一种识别设备， 其特 征在于， 所述识别设备包括： 至少一个处 理器； 以及 与所述至少一个处 理器通信连接的存 储器； 其中， 所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序， 所述计算机程序被所 述至少一个处 理器执行， 以使所述至少一个处 理器能够执 行权利要求8所述的识别方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机指 令， 所述计算机指令用于使处 理器执行时实现权利要求8所述的识别方法。 11.一种计算机程序产品， 其特征在于， 所述计算机程序产品包括计算机程序， 所述计 算机程序在被处 理器执行时实现根据权利要求8所述的识别方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114743641 A 3