阅读说明：本技术 急救报警方法、装置及系统 (Emergency alarm method, device and system ) 是由 文旷瑜 吴少波 易斌 杨万波 于 2018-08-03 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种急救报警方法、装置及系统。其中,该方法包括：采集使用者的第一动作特征和/或第一声音特征；将第一动作特征和/或第一声音特征输入第一识别模型,识别使用者是否发生危及到使用者的身体健康的突发状况；在第一识别模型识别出使用者发生危及到使用者的身体健康的突发状况的情况下,进行急救报警。本发明解决了相关技术中没有对智能家居的使用者发生突发情况的解决方案,导致一旦发生突发情况使用者的生命安全受到威胁的技术问题。(The invention discloses a first-aid alarm method, device and system. Wherein, the method comprises the following steps: collecting a first action characteristic and/or a first sound characteristic of a user; inputting the first action characteristic and/or the first sound characteristic into a first identification model, and identifying whether the user has an emergency condition endangering the physical health of the user; in the case where the first recognition model recognizes that the user has an emergency situation that endangers the physical health of the user, an emergency alarm is performed. The invention solves the technical problem that the life safety of the user is threatened once an emergency occurs because no solution for the emergency of the user of the intelligent home is provided in the related technology.)

急救报警方法、装置及系统

技术领域

本发明涉及智能家居领域，具体而言，涉及一种急救报警方法、装置及系统。

背景技术

智能家居已经是如今电气化设备发展的主流方向，智能家居的优点在于可以与使用者进行互动，随着智能家居和人工智能的发展，只能间距不仅可以与使用者通过互联网进行远程交流互动，还可以对使用者在使用过程中的各种情况进行处理，中国较高的独居率也是促进智能家居发展的一个动力因素，但是就存在一种情况，使用者在使用智能家居的时候发生突发状况，例如突发疾病等，众所周知，各种疾病的发病年龄已经普遍低龄化，现代人由于缺乏运动，生病的概率大大增加，万一在使用智能家居中发生突发疾病，智能家居应该做出检测和确定并进行急救报警。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种急救报警方法、装置及系统，以至少解决相关技术中没有对智能家居的使用者发生突发情况的解决方案，导致一旦发生突发情况使用者的生命安全受到威胁的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种急救报警方法，包括：采集使用者的第一动作特征和/或第一声音特征；将所述第一动作特征和/或第一声音特征输入第一识别模型，识别使用者是否发生危及到使用者的身体健康的突发状况，其中，所述第一识别模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，所述多组数据中的每组数据包括：第一动作特征和/或第一声音特征，以及所述第一动作特征和/或第一声音特征对应的突发状况识别结果；在所述第一识别模型识别出使用者发生突发状况的情况下，进行急救报警。

可选的，在所述识别模型识别出使用者发生突发状况的情况下，进行报警之前包括：发出应答确认，所述应答确认用于向使用者确认是否需要急救报警；判断是否接收到应答所述应答确认的第二动作特征和/或第二声音特征；在未接收到应答所述应答确认的第二动作特征和/或第二声音特征的情况下，进行急救报警。

可选的，在接收到应答所述应答确认的第二动作特征和/或第二声音特征的情况下，包括：将所述第二动作特征和/或第二声音特征输入第二识别模型，识别使用者是否肯定所述应答确认进行急救报警，其中，所述第二识别模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，所述多组数据中的每组数据包括：第二动作特征和/或第二声音特征，以及所述第二动作特征和/或第二声音特征对应的应答所述应答确认的识别结果；在所述第二识别模型识别出使用者肯定所述应答确认进行报警情况下，进行急救报警。

可选的，采集使用者连续的第一动作特征和/或第一声音特征包括：采集用于提取使用者的动作特征的图像和/或用于提取使用者的声音特征的音频；从所述图像中提取所述第一动作特征，和/或，从所述音频中提取所述第一声音特征。

可选的，在所述第一识别模型识别出使用者发生突发状况的情况下，进行急救报警之后，包括：接收使用者的生理数据；将所述生理数据，以及所述图像和/或所述音频发送给进行急救工作的医疗单位。

可选的，在所述第二识别模型识别出使用者肯定所述应答确认进行报警情况下，进行急救报警包括：向医疗机构发送急救请求；发送使用者的个人信息，以及使用者的所在位置。

根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种急救报警装置，包括：采集模块，用于采集使用者的第一动作特征和/或第一声音特征；第一识别模块，用于将所述第一动作特征和/或第一声音特征输入第一识别模型，识别使用者是否发生危及到使用者的身体健康的突发状况，其中，所述第一识别模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，所述多组数据中的每组数据包括：第一动作特征和/或第一声音特征，以及所述第一动作特征和/或第一声音特征对应的突发状况识别结果；第一报警模块，用于在所述第一识别模型识别出使用者发生突发状况的情况下，进行急救报警。

可选的，所述报警装置还包括：发送模块，用于发送应答确认，所述应答确认用于向使用者确认是否需要急救报警；判断模块，用于判断是否接收到应答所述应答确认的第二动作特征和/或第二声音特征；第二报警模块，用于在未接收到应答所述应答确认的第二动作特征和/或第二声音特征的情况下，进行急救报警。

可选的，所述报警装置还包括：第二识别模块，用于将所述第二动作特征和/或第二声音特征输入第二识别模型，识别使用者是否肯定所述应答确认进行急救报警，其中，所述第二识别模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，所述多组数据中的每组数据包括：第二动作特征和/或第二声音特征，以及所述第二动作特征和/或第二声音特征对应的应答所述应答确认的识别结果；第三报警模块，用于在所述第二识别模型识别出使用者肯定所述应答确认进行报警情况下，进行急救报警。

根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种急救报警系统，其特征在于，包括：采集装置和急救报警装置，其中，所述急救报警装置为上述中任意一项所述的装置。

在本发明实施例中，采用对使用者的动作和/或声音进行识别，确定使用者是否发生突发状况的方式，采集使用者的第一动作特征和/或第一声音特征；将所述第一动作特征和/或第一声音特征输入第一识别模型，识别使用者是否发生危及到使用者的身体健康的突发状况；在所述第一识别模型识别出使用者发生危及到使用者的身体健康的突发状况的情况下，进行急救报警，通过第一识别模型，达到了识别使用者是否发生危及到使用者的身体健康的突发状况的目的，从而实现了对使用者发生的突发状况进行有效识别的技术效果，进而解决了相关技术中没有对智能家居的使用者发生突发情况的解决方案，导致一旦发生突发情况使用者的生命安全受到威胁的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的一种急救报警方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的一种急救报警装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

根据本发明实施例，提供了一种急救报警方法的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图1是根据本发明实施例的一种急救报警方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤S102，采集使用者的第一动作特征和/或第一声音特征；

步骤S104，将第一动作特征和/或第一声音特征输入第一识别模型，识别使用者是否发生危及到使用者的身体健康的突发状况，其中，第一识别模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，多组数据中的每组数据包括：第一动作特征和/或第一声音特征，以及第一动作特征和/或第一声音特征对应的突发状况识别结果；

步骤S106，在第一识别模型识别出使用者发生突发状况的情况下，进行急救报警。

在本发明实施例中，采用对使用者的动作和/或声音进行识别，确定使用者是否发生突发状况的方式，采集使用者的第一动作特征和/或第一声音特征；将所述第一动作特征和/或第一声音特征输入第一识别模型，识别使用者是否发生危及到使用者的身体健康的突发状况；在所述第一识别模型识别出使用者发生危及到使用者的身体健康的突发状况的情况下，进行急救报警，通过第一识别模型，达到了识别使用者是否发生危及到使用者的身体健康的突发状况的目的，从而实现了对使用者发生的突发状况进行有效识别的技术效果，进而解决了相关技术中没有对智能家居的使用者发生突发情况的解决方案，导致一旦发生突发情况使用者的生命安全受到威胁的技术问题。

上述第一动作特征和/或第一声音特征用于识别模型对使用者是否发生突发状况进行识别。在识别过程中，可以是根据动作进行识别；例如，使用者绊倒，滑倒的情况。可以是根据声音识别；例如，使用者被掉下的天花板吓到，或者砸到，会发出声音的情况。还可以是结合声音和动作进行识别，例如，上述使用者被天花板砸到的情况下，使用者也会倒地或者蹲下。

通过采集装置采集使用者的第一动作特征和/或第一声音特征，通过图像采集装置，或者红外采集装置，可以获取包含使用者的动作特征的图片，从上述图片中可以提取获得上述第一动作特征。通过声音采集装置，或者振动采集装置，可以采集包含使用者的声音信息的音频，可以从上述采集的声音信息中提取使用者的声音特征。采集装置还可以采集使用者的生命体征，例如，体征检测器等。

上述第一识别模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，例如，卷积神经网络识别模型，等能够进行机器学习的识别模型，例如，通过多组数据进行训练，直至模型收敛，拥有输入数据与输出数据之间的识别能力。该多组数据中的每组数据包括：第一动作特征和/或第一声音特征，以及第一动作特征和/或第一声音特征对应的突发状况识别结果；例如，跌倒的动作特征对应的是摔倒这个突发情况，也即发生突发情况；蹲下的动作特征对应的没有发生突发情况，或者发生突发情况；使用者大声叫痛的声音对应的是发生突发情况。需要说明的是，输入特征和输出的结果，也即是是否发生突发情况必须是确定的，例如，在某个摔倒的动作的情况，使用者没有受伤，也没有疼痛。也即是虽然摔倒了，但是没有受伤。但是，在进行模型训练时，必须确定是否发生突发情况。

上述在第一识别模型识别出使用者发生危及到使用者的身体健康的突发状况的情况下，进行急救报警。上述使用者发生危及到使用者的身体健康的突发状况，也即是上述对模型进行训练时，认为使用者发生危及到使用者的身体健康才属于突发状况。上述实施例中，虽然摔倒，但是没有受伤的情况，就可以认定为没有发生使用者发生危及到使用者的身体健康的突发状况。在确认使用者发生危及到使用者的身体健康的突发状况的情况下，自动拨打急救电话，并向急救中心发送使用者的地址，生命体征，现场图片、视频等，对抢救使用者有利的行为和/或资料。

可选的，在识别模型识别出使用者发生危及到使用者的身体健康的突发状况的情况下，进行报警之前包括：发出应答确认，应答确认用于向使用者确认是否需要急救报警；判断是否接收到应答上述应答确认的第二动作特征和/或第二声音特征；在未接收到应答上述应答确认的第二动作特征和/或第二声音特征的情况下，进行急救报警。

在识别到使用者发生突发情况的情况下，为了减小识别模型的识别误差，和误报警的机率，在报警之前对使用者进行应答确认。发出应答确认，例如，发出询问语音，想使用者进行语音询问，或者通过显示屏显示文字或者多媒体的方式进行对使用者的询问。询问使用者是否需要急救报警。若并未接受到使用者的答复的情况下，处于对使用者的生命健康考虑，默认为使用者的生命健康已经严重受损到无法应答的地步。

在上述实施例中，若使用者进行语音答复，或者动作答复。在答复中确认需要急救报警，则进行急救报警。若在答复中确认不需要进行急救，则不进行急救报警。上述根据使用者的语音答复和/或动作答复的情况下，接收到应答上述应答确认的第二动作特征和/或第二声音特征，将第二动作特征和/或第二声音特征输入第二识别模型，识别使用者是否肯定应答确认进行急救报警，其中，第二识别模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，多组数据中的每组数据包括：第二动作特征和/或第二声音特征，以及第二动作特征和/或第二声音特征对应的应答上述应答确认的识别结果；在第二识别模型识别出使用者肯定应答确认进行报警情况下，进行急救报警。

可选的，采集使用者连续的第一动作特征和/或第一声音特征包括：采集用于提取使用者的动作特征的图像和/或用于提取使用者的声音特征的音频；从图像中提取第一动作特征，和/或，从音频中提取第一声音特征。

由于使用者在发生突发状况时，无论是声音和/或动作均处于变化状态中，而且就识别过程来讲，也是根据一系列的动作或者声音识别出的结果更为准确和稳定。在本实施例中，上述声音特征和动作特征，均采用在一段时间内连续变化的特征。

可选的，在第一识别模型识别出使用者发生危及到使用者的身体健康的突发状况的情况下，进行急救报警之后，包括：接收使用者的生理数据；将生理数据，以及图像和/或音频发送给进行急救工作的医疗单位。

上述生理数据，即使用者的生命体征参数，例如，心跳频率，脉搏，血压，等等。在接收上述生理数据之前，由生命检测装置对使用者的生理数据进行检测，上述生命监测数据可以为一个仪器，也可以是多个监测仪器组合而成的生命检测组件，例如，是红外传感器可以监测使用者的体温等。

可选的，在第二识别模型识别出使用者肯定应答确认进行报警情况下，进行急救报警包括：向医疗机构发送急救请求；发送使用者的个人信息，以及使用者的所在位置。

发送使用者的个人信息，有利于医疗机构了解该使用中的病例，对此次突发情况产生有可能的并发症进行合理的预测和预防。所在位置便于医疗机构的急救人员快速赶到。

图2是根据本发明实施例的一种急救报警装置的结构示意图；如图2所示，该急救报警装置20，包括：采集模块22，第一识别模块24和第一报警模块26。下面对该急救报警装置20进行详细说明。

采集模块22，用于采集使用者的第一动作特征和/或第一声音特征；第一识别模块24，与上述采集模块22相连，用于将第一动作特征和/或第一声音特征输入第一识别模型，识别使用者是否发生危及到使用者的身体健康的突发状况，其中，第一识别模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，多组数据中的每组数据包括：第一动作特征和/或第一声音特征，以及第一动作特征和/或第一声音特征对应的突发状况识别结果；第一报警模块26，与上述第一识别模块24相连，用于在第一识别模型识别出使用者发生危及到使用者的身体健康的突发状况的情况下，进行急救报警。

可选的，急救报警装置20还包括：发送模块，用于发送应答确认，应答确认用于向使用者确认是否需要急救报警；判断模块，用于判断是否接收到应答上述应答确认的第二动作特征和/或第二声音特征；第二报警模块，用于在未接收到应答上述应答确认的第二动作特征和/或第二声音特征的情况下，进行急救报警。

可选的，急救报警装置20还包括：第二识别模块，用于将第二动作特征和/或第二声音特征输入第二识别模型，识别使用者是否肯定应答确认进行急救报警，其中，第二识别模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，多组数据中的每组数据包括：第二动作特征和/或第二声音特征，以及第二动作特征和/或第二声音特征对应的应答上述应答确认的识别结果；第三报警模块，用于在第二识别模型识别出使用者肯定应答确认进行报警情况下，进行急救报警。

根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种急救报警系统，其特征在于，包括：采集装置和急救报警装置，其中，急救报警装置为上述中任意一项的装置。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅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。