事件的侦测方法、侦测系统及推论服务器与流程

本发明涉及一种机器学习技术，且特别是涉及一种事件的侦测方法、侦测系统及推论服务器。背景技术：1、睡眠呼吸中止(sleep apnea)是指睡眠时呼吸不自觉变弱甚至停止的症状。呼吸中止通常难以察觉，直到身体严重缺氧才可能因不舒服而清醒。然而，缺氧对身体的伤害已造成，日积月累后患者甚至可能因心血管疾病猝死。值得注意的是，睡眠呼吸中止的影响不只是白天注意力不集中和疲倦。由于正常睡眠期间心跳会减缓且血压下降，因此正常睡眠下能给心血管系统休息及复原的机会。然而，呼吸中止症患者的睡眠可能一个晚上中断好几次，从而剥夺心血管休息的机会。此外，反复呼吸中止会使血氧浓度下降，并对身体造成一定压力且导致全身性发炎反应，还可能有加重心血管疾病的风险。睡眠呼吸中止症的患者通常不知有症状。除非患者自行到医院通过特殊设备进行侦测诊断，才能发现症状。经研究人员估计，约80％的中重度睡眠呼吸中止症患者尚未被诊断出来。此外，睡眠呼吸中止所影响的层面相当广泛，例如交通事故、工安意外、心血管疾病、代谢疾病等。2、另一方面，诸如跌倒、车祸等事件是人类可能遇到的意外。若能尽早发现这些意外，则可能将伤害降到最低。技术实现思路1、有鉴于此，本发明实施例提供一种事件的侦测方法、侦测系统及推论服务器，可检测睡眠品质及意外事件。2、本发明实施例的事件的侦测系统包括(但不仅限于)一个或更多个终端装置及推论服务器。终端装置用以产生第一压缩数据。第一压缩数据相关于生理状态或运动状态的感测结果。推论服务器用以通过异常侦测模型中的解码器将第一压缩数据解码成重建数据，通过编码器将重建数据编码成第二压缩数据，并依据第一压缩数据与第二压缩数据之间的误差判定生理状态或运动状态的事件。异常侦测模型包括解码器及编码器。3、本发明实施例的事件的侦测方法包括(但不仅限于)下列步骤：接收第一压缩数据。第一压缩数据相关于生理状态或运动状态的感测结果。通过异常侦测模型中的解码器将第一压缩数据解码成重建数据。异常侦测模型包括解码器及编码器。通过编码器将重建数据编码成第二压缩数据。依据第一压缩数据与第二压缩数据之间的误差判定生理状态或运动状态的事件。4、本发明实施例的推论服务器包括(但不仅限于)通信收发器、存储器及处理器。通信收发器用以传送或接收数据。存储器用以存储程序代码。处理器用以载入程序代码以执行：通过通信收发器接收第一压缩数据，通过异常侦测模型中的解码器将第一压缩数据解码成重建数据，通过异常侦测模型中的编码器将重建数据编码成第二压缩数据，并依据第一压缩数据与第二压缩数据之间的误差判定生理状态或运动状态的事件。第一压缩数据相关于生理状态或运动状态的感测结果。异常侦测模型是基于自编码器，且异常侦测模型包括解码器及编码器。5、基于上述，依据本发明实施例的事件的侦测方法、侦测系统及推论服务器，终端装置只传送压缩数据，而推论服务器依据来自终端装置的压缩数据及通过异常侦测模型的解码器及压缩器转换的压缩数据判定事件。由此，可有效利用频宽，节省电力，并提供数据保密的事件侦测。6、为让本发明的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合所附的附图作详细说明如下。技术特征：1.一种事件的侦测系统，包括：2.如权利要求1所述的事件的侦测系统，其中该生理状态为心跳，且该终端装置还用以：3.如权利要求2所述的事件的侦测系统，其中该心跳的感测结果为心跳波形在时间序列中的r波的区间。4.如权利要求1所述的事件的侦测系统，其中该运动状态为惯性姿态，且该终端装置还用以：5.如权利要求1所述的事件的侦测系统，其中该推论服务器还用以：6.如权利要求1所述的事件的侦测系统，其中该推论服务器还用以：7.如权利要求1所述的事件的侦测系统，还包括：8.一种事件的侦测方法，包括：9.如权利要求8所述的事件的侦测方法，其中该生理状态为心跳，该第一压缩数据是通过该编码器将该心跳的感测结果编码所得出的，且该事件是睡眠呼吸中止事件。10.如权利要求9所述的事件的侦测方法，其中该心跳的感测结果为心跳波形在时间序列中的r波的区间。11.如权利要求8所述的事件的侦测方法，其中该运动状态为惯性姿态，该第一压缩数据是通过该编码器将该惯性姿态的感测结果编码所得出的，且该事件是跌倒事件。12.如权利要求8所述的事件的侦测方法，其中判定该事件的步骤包括：13.如权利要求8所述的事件的侦测方法，其中接收该第一压缩数据的步骤包括：14.如权利要求8所述的事件的侦测方法，还包括：15.一种推论服务器，包括：16.如权利要求15所述的推论服务器，其中该生理状态为心跳，该心跳的感测结果为心跳波形在时间序列中的r波的区间，该第一压缩数据是通过该编码器将该心跳的感测结果编码所得出的，且该事件是睡眠呼吸中止事件。17.如权利要求15所述的推论服务器，其中该运动状态为惯性姿态，该第一压缩数据是通过该编码器将该惯性姿态的感测结果编码所得出的，且该事件是跌倒事件。18.如权利要求15所述的推论服务器，其中该处理器还执行：19.如权利要求15所述的推论服务器，其中该处理器还执行：20.如权利要求15所述的推论服务器，其中该异常侦测模型是依据经标记为该事件的多个样本所训练的，其中该异常侦测模型是基于自编码器训练。技术总结本发明提供一种事件的侦测方法、侦测系统及推论服务器。侦测系统包终端装置及推论服务器。终端装置用以产生第一压缩数据。第一压缩数据相关于生理状态或运动状态的感测结果。推论服务器用以通过异常侦测模型中的解码器将第一压缩数据解码成重建数据，通过编码器将重建数据编码成第二压缩数据，并依据第一压缩数据与第二压缩数据之间的误差判定生理状态或运动状态的事件。异常侦测模型包括解码器及编码器。由此，可减少数据量，并提供数据保护。技术研发人员：黄源福受保护的技术使用者：纬创资通股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/16