一种疲劳度指标筛选系统及其在LoRa监测终端中的集成方法

本发明公开了一种疲劳度指标筛选系统及其在LoRa监测终端中的集成方法。本发明中，通过构建多维度指标体系与科学筛选方法，实现了对作业人员疲劳状态的全面精准评估。系统整合心电、心率、呼吸频率、皮温、三轴姿态、运动强度得分及体能状态6分钟步行测试等多维度指标，结合五步删减筛选法可实时监测、高空无创、个体差异校正、同步性验证、场景自适应调整与Spearman相关性分析，剔除干扰性强或滞后指标，保留与疲劳发展趋势高度相关的核心指标，确保评估覆盖作业人员生理反应、心理感知及行为表现的全维度特征，显著提升了疲劳状态判断的准确性，依托LoRa技术与抗干扰设计，在强电磁场环境下仍能稳定运行，有效保障了数据传输的可靠性。