一种老人居家安全监测方法及装置制造方法及图纸

本申请提供的一种老人居家安全监测方法及装置，该方法包括：获取间隔预设时间的至少两个监测图像，以及预设时间段内的语音数据，其中，监测图像包括人体特征和/或面部表情特征；根据至少两个监测图像中的人体特征和/或面部表情特征，判断监测对象是否发生了突发事件，和/或，根据预设时间段内的语音数据，判断监测对象是否发出了呼救信息；当确定监测对象的发生了突发事件，和/或，监测对象发出了呼救信息时，生成安全报警信息。通过根据预设时间段内的监测图像和语音数据，确定监测对象的当前行为和发出的语音信息，当确定监测对象存在安全风险时进行报警，以提醒监护人及时采取相应的安全措施，从而保障了监测对象的人身安全。全。全。

【技术实现步骤摘要】
一种老人居家安全监测方法及装置


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，具体涉及一种老人居家安全监测方法及装置。

技术介绍

[0002]目前，由于人口老龄化趋势日益严重，中低收入家庭的养老看护问题异常严峻，绝大多数老人选择居家养老。其中，为了避免老人在家中发生突发疾病等危险，老人的居家安全已成为研究的重点。
[0003]在现有技术中，通常是给老人佩戴移动终端，以对老人的血压、血糖和心跳等身体特征进行监测，以判断老人是否出现突发性疾病。
[0004]但是，由于有些老人不习惯佩戴类似的移动终端，导致移动终端的佩戴方法不正确，导致其监测结果的可靠性较低，不利于保证老人的居家安全。因此，急需一种可以对老人的居家安全进行实时监测的老人居家安全监测方法，对保证老人的人身安全具有重要意义。

技术实现思路

[0005]因此，本专利技术要解决的技术问题在于克服现有技术中的老人居家安全监测方法的可靠性较低的缺陷，从而提供一种老人居家安全监测方法及装置。
[0006]本申请第一个方面提供一种老人居家安全监测方法，包括：获取间隔预设时间的至少两个监测图像，以及预设时间段内的语音数据，其中，所述监测图像包括人体特征和/或面部表情特征；
[0007]根据所述至少两个监测图像中的人体特征和/或面部表情特征，判断监测对象是否发生了突发事件，和/或，根据预设时间段内的语音数据，判断所述监测对象是否发出了呼救信息；
[0008]当确定所述监测对象的发生了突发事件，和/或，所述监测对象发出了呼救信息时，生成安全报警信息。
[0009]可选的，所述根据所述至少两个监测图像中的人体特征和/或面部表情特征，判断监测对象是否发生了突发事件，包括：
[0010]根据所述至少两个监测图像中的人体特征和/或面部表情特征，确定所述监测对象的当前行为和/或当前表情；
[0011]根据预设的突发事件识别模型和所述监测对象的当前行为和/或当前表情，确定所述监测对象的当前行为和/或当前表情与各突发事件样本的相似度；
[0012]当所述监测对象的当前行为和/或当前表情与任一突发事件样本的相似度大于预设的行为阈值时，确定所述监测对象的发生了突发事件。
[0013]可选的，所述根据预设时间段内的语音数据，判断所述监测对象是否发出了呼救信息，包括：
[0014]根据所述根据预设时间段内的语音数据，确定所述监测对象当前发出的语音信
息；
[0015]根据预设的语音类别识别模型和所述监测对象当前发出的语音信息，判断所述语音信息是否属于呼救语音类型；
[0016]当所述语音信息属于任一呼救语音类型时，确定所述监测对象发出了呼救信息。
[0017]可选的，所述获取间隔预设时间的至少两个监测图像，包括：
[0018]获取所述预设时间段内的监测视频；
[0019]按照预设时间间隔对所述监测视频进行分帧处理，以获得间隔预设时间的至少两个监测图像。
[0020]可选的，在根据所述至少两个监测图像中的人体特征和/或面部表情特征，判断监测对象是否发生了突发事件，和/或，根据预设时间段内的语音数据，判断所述监测对象是否发出了呼救信息之前，所述方法还包括：
[0021]根据所述至少两个监测图像和预设的人体运动识别模型，确定所述至少两个监测图像中是否包括人体特征和/或面部表情特征；
[0022]当确定所述至少两个监测图像中包括人体特征和/或面部表情特征时，执行所述根据所述至少两个监测图像中的人体特征和/或面部表情特征，判断监测对象是否发生了突发事件，和/或，根据预设时间段内的语音数据，判断所述监测对象是否发出了呼救信息的步骤。
[0023]可选的，还包括：当确定所述至少两个监测图像中不包括人体特征和/或面部表情特征时，返回所述获取预设时间段内的监测视频的步骤。
[0024]可选的，还包括：当确定所述监测对象未发生突发事件，且所述监测对象未发出呼救信息时，根据预设的行为类别分析模型，确定所述监测对象的当前行为所属的行为类别；其中，所述行为类别包括睡眠行为、娱乐行为和日常行为。
[0025]本申请第二个方面提供一种老人居家安全监测装置，包括：获取模块、判断模块和报警模块；
[0026]所述获取模块，用于获取间隔预设时间的至少两个监测图像，以及预设时间段内的语音数据，其中，所述监测图像包括人体特征和面部表情特征；
[0027]所述判断模块，用于根据所述至少两个监测图像中的人体特征和/或面部表情特征，判断监测对象是否发生了突发事件，和/或，根据预设时间段内的语音数据，判断所述监测对象是否发出了呼救信息；
[0028]所述报警模块，用于当确定所述监测对象的发生了突发事件，和/或，所述监测对象发出了呼救信息时，生成安全报警信息。
[0029]可选的，判断模块具体用于：根据所述至少两个监测图像中的人体特征和/或面部表情特征，确定所述监测对象的当前行为和/或当前表情；
[0030]根据预设的突发事件识别模型和所述监测对象的当前行为和/或当前表情，确定所述监测对象的当前行为和/或当前表情与各突发事件样本的相似度；
[0031]当所述监测对象的当前行为和/或当前表情与任一突发事件样本的相似度大于预设的行为阈值时，确定所述监测对象的发生了突发事件。
[0032]可选的，判断模块具体用于：根据所述根据预设时间段内的语音数据，确定所述监测对象当前发出的语音信息；
[0033]根据预设的语音类别识别模型和所述监测对象当前发出的语音信息，判断所述语音信息是否属于呼救语音类型；
[0034]当所述语音信息属于任一呼救语音类型时，确定所述监测对象发出了呼救信息。
[0035]可选的，获取模块具体用于：获取所述预设时间段内的监测视频；
[0036]按照预设时间间隔对所述监测视频进行分帧处理，以获得间隔预设时间的至少两个监测图像。
[0037]可选的，判断模块还用于：根据所述至少两个监测图像和预设的人体运动识别模型，确定所述至少两个监测图像中是否包括人体特征和/或面部表情特征；
[0038]当确定所述至少两个监测图像中包括人体特征和/或面部表情特征时，执行所述根据所述至少两个监测图像中的人体特征和/或面部表情特征，判断监测对象是否发生了突发事件，和/或，根据预设时间段内的语音数据，判断所述监测对象是否发出了呼救信息的步骤。
[0039]可选的，判断模块还用于：当确定所述至少两个监测图像中不包括人体特征和/或面部表情特征时，返回所述获取预设时间段内的监测视频的步骤。
[0040]可选的，判断模块还用于：当确定所述监测对象未发生突发事件，且所述监测对象未发出呼救信息时，根据预设的行为类别分析模型，确定所述监测对象的当前行为所属的行为类别；其中，所述行为类别包括睡眠行为、娱乐行为和日常行为。
[0041]本申请第三个方面提供一种电子设备，包括：至少一个处理器和存储器；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种老人居家安全监测方法，其特征在于，包括：获取间隔预设时间的至少两个监测图像，以及预设时间段内的语音数据，其中，所述监测图像包括人体特征和/或面部表情特征；根据所述至少两个监测图像中的人体特征和/或面部表情特征，判断监测对象是否发生了突发事件，和/或，根据预设时间段内的语音数据，判断所述监测对象是否发出了呼救信息；当确定所述监测对象的发生了突发事件，和/或，所述监测对象发出了呼救信息时，生成安全报警信息。2.根据权利要求1所述的老人居家安全监测方法，其特征在于，所述根据所述至少两个监测图像中的人体特征和/或面部表情特征，判断监测对象是否发生了突发事件，包括：根据所述至少两个监测图像中的人体特征和/或面部表情特征，确定所述监测对象的当前行为和/或当前表情；根据预设的突发事件识别模型和所述监测对象的当前行为和/或当前表情，确定所述监测对象的当前行为和/或当前表情与各突发事件样本的相似度；当所述监测对象的当前行为和/或当前表情与任一突发事件样本的相似度大于预设的行为阈值时，确定所述监测对象的发生了突发事件。3.根据权利要求1所述的老人居家安全监测方法，其特征在于，所述根据预设时间段内的语音数据，判断所述监测对象是否发出了呼救信息，包括：根据所述根据预设时间段内的语音数据，确定所述监测对象当前发出的语音信息；根据预设的语音类别识别模型和所述监测对象当前发出的语音信息，判断所述语音信息是否属于呼救语音类型；当所述语音信息属于任一呼救语音类型时，确定所述监测对象发出了呼救信息。4.根据权利要求1所述的老人居家安全监测方法，其特征在于，所述获取间隔预设时间的至少两个监测图像，包括：获取所述预设时间段内的监测视频；按照预设时间间隔对所述监测视频进行分帧处理，以获得间隔预设时间的至少两个监测图像。5.根据权利要求4所述的老人居家安全监测方法，其特征在于，在根据所述至少两个监测图像中的人体特征和/或面部表情特征，判断监测对象是否发生了突发事件，和/或，根据预设时间段内的语音数据，...

【专利技术属性】
技术研发人员：呼延斌，邱朋，马晓磊，
申请(专利权)人：易程融创信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：