CN106510295A - 用于婴儿看护的智能婴儿床、服务器和方法 - Google Patents
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Abstract
公开了一种智能婴儿床系统，涉及设备领域。在本公开实施例中，智能婴儿床上设置采集装置，将采集到的婴儿的实时状态数据发送给服务器，服务器进行大数据分析决策，判断婴儿当前的状态，并生成提示信息，将提示信息发送给终端设备，从而看护人员能远程地看护婴儿，及时发现婴儿出现的问题。本公开同时提供一种对应的用于婴儿看护的方法。
Description
技术领域
本发明涉及设备监控领域，具体涉及一种用于婴儿看护的智能婴儿床、服务器和方法。
背景技术
本发明人在发明过程中发现，现有的婴儿看护方法不能让妈妈们实时了解婴儿的状况，尤其在发生疾病时，可能会没有及时通知到父母。因此亟待一种更加智能的看护方法，能够让妈妈们及时了解到婴儿当前的状态。
发明内容
有鉴于此，本公开实施例提供一种智能婴儿床系统和用于婴儿看护的方法，以解决需要实时了解婴儿当前的状态的需求。
根据本公开实施例的第一方面，提供一种用于婴儿看护的智能婴儿床，所述智能婴儿床包括床体、设置在床体上的采集装置和第一通信模块，所述采集装置用于采集所述床体内的婴儿的实时状态数据；所述第一通信模块将所述实时状态数据发送给服务器。
可选地，所述采集装置包括多种类型的传感器用于分别采集婴儿的体温、心跳、身高、体重、位置，摄像头用于采集婴儿的脸部图像，以及麦克风用于采集婴儿的声音信息。
可选地，在所述床体的床头分别设置两个摄像头，在两个摄像头之间设置麦克风，在所述床体的底板的不同位置分别设置有温度传感器、心率传感器、超声波测距装置、重量传感器。
可选地，所述智能婴儿床还包括：过滤模块，用于根据声音信息和/或体温和/或心跳和/或脸部图像过滤部分所述婴儿的实时状态数据。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种用于婴儿看护的服务器，所述服务器包括：第二通信单元，用于接收婴儿的实时状态数据；决策分析单元，用于根据婴儿的实时状态数据分析婴儿当前的状态；预警处理单元，用于根据婴儿当前的状态生成所述提示信息，并发送给终端设备。
可选地，所述决策分析单元根据人工神经网络将婴儿的实时状态数据分类，根据分类结果确定婴儿当前的状态。
可选地，所述决策分析单元根据预定义的向量机分析婴儿当前的状态，所述预定义的向量机将婴儿的实时状态数据分类，根据分类结果确定婴儿当前的状态。
可选地，所述婴儿当前的状态为以下几种状态之一：
婴儿饥渴；
婴儿哭闹；
婴儿生病；
婴儿处于大小便状态；
婴儿将入睡；
婴儿处于浅眠状态；
婴儿处于深度睡眠。
可选地，所述终端设备为手机、手环、IPAD的一种。
根据本公开实施例的第三方面，提供一种婴儿看护的方法，应用于智能婴儿床端，包括：采集所述床体内的婴儿的实时状态数据；将所述实时状态数据发送给服务器。
可选地，所述通过多种类型的传感器分别采集婴儿的体温、心跳、身高、体重、位置，通过摄像头采集婴儿的脸部图像，通过麦克风采集婴儿的声音信息。
可选地，根据声音信息和/或体温和/或心跳和/或脸部图像过滤部分所述婴儿的实时状态数据。
根据本公开实施例的第四方面，提供一种婴儿看护的方法，应用于服务器端，包括：接收婴儿的实时状态数据；根据婴儿的实时状态数据分析婴儿当前的状态；根据婴儿当前的状态生成所述提示信息，并发送给终端设备。
可选地，所述根据婴儿的实时状态数据分析婴儿当前的状态包括：根据人工神经网络将婴儿的实时状态数据分类，根据分类结果确定婴儿当前的状态。
可选地，所述根据婴儿的实时状态数据分析婴儿当前的状态包括：根据预定义的向量机分析婴儿当前的状态，所述预定义的向量机将婴儿的实时状态数据分类，根据分类结果确定婴儿当前的状态。
可选地，所述婴儿当前的状态为以下几种状态之一：
婴儿饥渴；
婴儿哭闹；
婴儿生病；
婴儿处于大小便状态；
婴儿将入睡；
婴儿处于浅眠状态；
婴儿处于深度睡眠。
在本公开实施例中，智能婴儿床上设置采集装置，将采集到的婴儿的实时状态数据发送给服务器，服务器进行大数据分析决策，判断婴儿当前的状态，并生成提示信息，将提示信息发送给终端设备，从而看护人员能远程地看护婴儿，及时发现婴儿出现的问题。
附图说明
通过参照以下附图对本公开实施例的描述，本公开实施例的上述以及其它目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：
图1是根据本公开实施例的用于婴儿看护的智能婴儿床和服务器的部署示意图；
图2是根据本公开实施例的智能婴儿床；
图3是根据本公开实施例的用于婴儿看护的方法的智能婴儿床端的流程图；
图4是根据本公开实施例的用于婴儿看护的方法的服务器的流程图；
图5是根据本公开另一实施例的用于婴儿看护的方法的智能婴儿床端的流程图；
图6是根据本公开实施例的智能婴儿床和服务器的功能结构示意图；
图7是根据本公开另一实施例的智能婴儿床和服务器的功能结构示意图；
图8是根据本公开实施例的用于婴儿看护的方法的计算机程序产品的结构示意图。
具体实施方式
以下基于实施例对本公开实施例进行描述，但是本公开实施例并不仅仅限于这些实施例。在下文对本公开实施例的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本公开实施例。为了避免混淆本公开实施例的实质，公知的方法、过程、流程没有详细叙述。另外附图不一定是按比例绘制的。
附图中的流程图、框图图示了本公开实施例的系统、方法、装置的可能的体系框架、功能和操作，流程图和框图上的方框可以代表一个、程序段或仅仅是一段代码，所述、程序段和代码都是用来实现规定逻辑功能的可执行指令。也应当注意，所述实现规定逻辑功能的可执行指令可以重新组合，从而生成新的和程序段。因此附图的方框以及方框顺序只是用来更好的图示实施例的过程和步骤，而不应以此作为对发明本身的限制。
如图1所示，本发明提供的智能婴儿车系统涉及智能婴儿床、服务器和终端设备三方，智能婴儿床101作为数据采集方，采集婴儿的各种数据。例如，通过设置在婴儿床上的温度床传感器采集婴儿的体温，重量传感器采集婴儿的体重，摄像头拍摄婴儿照片，麦克风录取婴儿的声音，心率传感器获取婴儿的心跳信息。或者，直接将多个传感器功能都集成到一个集成芯片上，通过该集成芯片采集所需的婴儿的实时状态数据，并将集成芯片设置在婴儿床的床体上。智能婴儿床101将采集到的婴儿的实时状态数据发送和智能婴儿床有线或无线连接的服务器102，服务器102接收到婴儿的实时状态数据后，对数据进行大数据综合分析决策，形成提示信息，并将该提示信息发送给终端设备103，提示信息可以包括婴儿当前的状态说明、婴儿问题的预警和进一步行动建议等内容，终端设备的持有人读取提示信息后，可以据此采取进一步的行动。终端设备103可以是手机、PC机、笔记本，也可以是IPAD，PDA、手环、各类智能穿戴，以用户能时时查看为佳。
图2是根据本公开实施例的智能婴儿床。智能婴儿床包括床体，在床体上设置有各种类型的传感器、摄像头和麦克风。例如，在202所示的位置设置摄像头以拍摄婴儿面部图像，在203所示的位置设置麦克风以录取声音，在204所示的位置设置多个传感器，例如，温度传感器、心率传感器、超声波测距装置、重量传感器，以分别获得婴儿的温度、心跳、身高、位置和体重。在可选的示例中，也可以采用图像分析技术分析婴儿的面部图像获得婴儿的心跳和脉搏。
图3是根据本公开实施例的用于婴儿看护的方法的智能婴儿床端的流程图，包括以下步骤。
在步骤301中，采集床体上的婴儿的实时状态数据。
在婴儿床上安装有各种检测仪器、传感器，通过这些检测仪器、传感器采集婴儿的实时状态数据或者通过婴儿床上安装的集成芯片采集所需的婴儿的实时状态数据。
在步骤302中，发送婴儿的实时状态数据。
在婴儿车和服务器之间建立通信链路，通过该通信链路将采集到的婴儿的实时状态数据发送到服务器。通信链路可以是无线或有线形式，无线形式例如Wi-Fi、蓝牙、红外连接等。
图4是根据本公开实施例的用于婴儿看护的方法的服务器的流程图，包括以下步骤。
在步骤401中，接收婴儿的实时状态数据。
通过婴儿车和服务器之间建立的通信链路，接收婴儿的实时状态数据。
在步骤402中，根据婴儿的实时状态数据分析婴儿当前的状态。
对接收到的婴儿的实时状态数据进行综合分析决策，并判断婴儿当前的状态，婴儿当前的状态包括例如婴儿饥渴、哭闹、生病、大小便、正在入睡、浅眠、深度睡眠、极度异常等。例如，婴儿在饥渴、生病、大小便、睡眠等状态下采集到的实时状态数据是不同的，如饥渴和饿时，可能会吧唧嘴，大小便可能是哼哼唧唧，同时伴随着不同的表情。在本步骤中，可以建立实时状态数据分析库，实时状态数据分析库包含历史的婴儿的实时状态数据和状态的对应关系，从而根据实时状态数据分析库内的数据可以获知婴儿当前的状态。
在步骤403中，根据婴儿当前的状态向终端设备发送提示信息。
根据婴儿当前的状态生成提示信息，提示信息可以包括婴儿当前的状态说明、婴儿问题的预警和进一步行动建议等内容，将提示信息发送给终端设备，然后通过邮件、短消息、微信、QQ等方式向特定的终端设备发送提示信息。
在上述实施例中，提供了一种看护婴儿的方法，应用于智能婴儿床端和服务器端，智能婴儿床端采集婴儿实时状态数据，服务器端针对采集到的实时状态数据进行分析决策，并将根据由此产生的提示信息发送到终端设备，以便于手持终端设备的用户及时了解婴儿的状态。
在一个可选的实施例中，上述的步骤302采用根据预定义的支持向量机(SupportVector Machine，SVM)分析婴儿当前的状态，将采集到的婴儿的实时状态数据通过向量机分类，将分类后的实时状态数据和婴儿状态对应，并通过不断学习修正婴儿实时状态数据和状态的对应关系，从而完成更好地判断婴儿处于何种状态。婴儿当前的状态包括例如婴儿饥渴、婴儿哭闹、婴儿生病、婴儿处于大小便状态、婴儿将入睡、婴儿处于浅眠状态、婴儿处于深度睡眠、极度异常等。向量机是一种可以自学习的算法技术，可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。
另外，上述的步骤402采用现有的人工神经网络(Artificial Neural Network)进行婴儿的状态分类，并将实时状态数据和每类状态进行匹配，从而了解婴儿处于何种状态。人工神经网络为现有技术，这里就不再赘述。
图5是根据本公开另一实施例的用于婴儿看护的方法的智能婴儿床端的流程图，包括步骤501-503。
在步骤501中，通过多种类型的传感器分别采集婴儿的体温、心跳、身高、体重、位置，通过摄像头采集婴儿的脸部图像，通过麦克风采集婴儿的声音信息。
在步骤502中，根据声音信息和/或体温和/或心跳和/或脸部图像过滤部分婴儿的实时状态数据。
在步骤503中，发送婴儿的实时状态数据。
本实施例中增加了过滤实时状态数据的步骤，在智能婴儿床端根据预定策略过滤掉部分无关的状态数据，以减轻服务器的通信压力和计算压力，例如，如果几次的声音信息和脸部图像都变化不大，可以只发送一次。或者，如果温度、心跳值都在正常的范畴内，可以不发送给服务器。
图6是根据本公开实施例的智能婴儿床和服务器的功能结构示意图。该智能婴儿床系统包括智能婴儿床601以及和智能婴儿床通信的服务器602。
智能婴儿床601包括床体，用于采集位于床体内的婴儿的实时状态数据。
服务器602和智能婴儿床601进行通信，接收婴儿的实时状态数据，并根据婴儿的实时状态数据分析婴儿当前的状态，并根据婴儿当前的状态向所述终端设备发送提示信息。
智能婴儿床601进一步包括采集装置6011和第一通信单元6012。采集装置6011用于通过床体上设置的多种传感器、摄像头和麦克风采集婴儿的实时状态数据。第一通信单元6012用于将婴儿的实时状态数据发送给服务器，其中婴儿的实时状态数据包括婴儿的体温、心跳、身高、体重、位置、脸部图像和声音信息。
服务器602进一步包括：第二通信单元6021、决策分析单元6022和预警处理单元6023。
第二通信单元6021用于接收婴儿的实时状态数据。决策分析单元6022用于根据婴儿的实时状态数据分析婴儿当前的状态。预警处理单元6023用于根据婴儿当前的状态生成提示信息，并发送给终端设备。
在可选的实施例中，决策分析单元6022根据人工神经网络分析婴儿当前的状态。
在可选的实施例中，决策分析单元6022根据预定义的向量机分析婴儿当前的状态，通过预定义的向量机将婴儿的实时状态数据分类，建立和婴儿当前的状态的对应关系。
其中，婴儿当前的状态包括以下一种状态：
婴儿饥渴；
婴儿哭闹；
婴儿生病；
婴儿处于大小便状态；
所述第二状态为以下几种状态之一：
婴儿将入睡；
婴儿处于浅眠状态；
婴儿处于深度睡眠。
图7是根据本公开另一实施例的智能婴儿床和服务器的功能结构示意图。图7所示的实施例和图6的实施例的区别之处在于图7的实施例中增加了过滤模块6013用于根据声音信息和/或体温和/或心跳和/或脸部图像过滤部分婴儿的实时状态数据，即预定策略过滤掉部分状态数据，以减轻服务器端的通信和计算压力。
图8是根据本公开实施例的用于婴儿看护的方法的计算机程序产品的结构示意图。如图8所示，本公开实施例的计算机程序产品80，可以包括信号承载介质801。信号承载介质801为指令载体，可以包括多个指令8011。例如，指令8010被执行以完成以下的功能：采集床体上的婴儿的实时状态数据；发送婴儿的实时状态数据。指令8011被执行以完成以下的功能：接收婴儿的实时状态数据；根据婴儿的实时状态数据分析婴儿当前的状态；以及根据婴儿当前的状态向终端设备发送提示信息。指令8010和指令8011可以部署在一起，或者部署在不同位置，例如，一个部署在智能婴儿床上，一个部署在服务器上。
在一些实现中，信号承载介质801可以包括计算机可读介质812，诸如但不限于硬盘驱动器、压缩盘(CD)、数字通用盘(DVD)、数字带、存储器等。在一些实现中，信号承载介质801可以包括可记录介质813，诸如但不限于存储器、读/写(R/W)CD、R/W DVD等。在一些实现中，信号承载介质801可以包括通信介质814，诸如但不限于数字和/或模拟通信介质(例如，光纤线缆、波导、有线通信链路、无线通信链路等)。
本公开实施例的计算机程序产品，将采集到的婴儿的实时状态数据发送给服务器，在服务器上进行大数据分析决策，判断婴儿当前的状态，并生成提示信息，将提示信息发送给终端设备，从而看护人员能远程地看护婴儿，及时发现婴儿出现的问题。本公开同时提供一种对应的用于婴儿看护的方法。
本公开实施例结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开实施例的范围。
根据本公开实施例的系统和方法可以部署在单个或多个服务器上。例如，可以将不同的模块分别部署在不同的服务器上，形成专用服务器。或者，可以在多个服务器上分布式部署相同的功能单元、或系统，以减轻负载压力。所述服务器包括但不限于在同一个局域网以及通过Internet连接的多个PC机、PC服务器、刀片机、超级计算机等。
以上所述仅为本公开实施例的优选实施例，并不用于限制本公开实施例，对于本领域技术人员而言，本公开实施例可以有各种改动和变化。凡在本公开实施例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开实施例的保护范围之内。
Claims (15)
1.一种用于婴儿看护的智能婴儿床，所述智能婴儿床包括床体、设置在床体上的采集装置和第一通信模块，
所述采集装置用于采集所述床体内的婴儿的实时状态数据；
所述第一通信模块将所述实时状态数据发送给服务器。
2.根据权利要求1所述的智能婴儿床，其中，所述采集装置包括多种类型的传感器用于分别采集婴儿的体温、心跳、身高、体重、位置，摄像头用于采集婴儿的脸部图像，以及麦克风用于采集婴儿的声音信息。
3.根据权利要求2所述的智能婴儿床，在所述床体的床头分别设置两个摄像头，在两个摄像头之间设置麦克风，在所述床体的底板的不同位置分别设置有温度传感器、心率传感器、超声波测距装置、重量传感器。
4.根据权利要求2所述的智能婴儿床，还包括：过滤模块，用于根据声音信息和/或体温和/或心跳和/或脸部图像过滤部分所述婴儿的实时状态数据。
5.一种用于婴儿看护的服务器，所述服务器包括：
第二通信单元，用于接收婴儿的实时状态数据；
决策分析单元，用于根据婴儿的实时状态数据分析婴儿当前的状态；
预警处理单元，用于根据婴儿当前的状态生成所述提示信息，并发送给终端设备。
6.根据权利要求5所述的服务器，其中，所述决策分析单元根据人工神经网络将婴儿的实时状态数据分类，根据分类结果确定婴儿当前的状态。
7.根据权利要求5所述的服务器，其中，所述决策分析单元根据预定义的向量机分析婴儿当前的状态，所述预定义的向量机将婴儿的实时状态数据分类，根据分类结果确定婴儿当前的状态。
8.根据权利要求5所述的服务器，其中，所述婴儿当前的状态为以下几种状态之一：
婴儿饥渴；
婴儿哭闹；
婴儿生病；
婴儿处于大小便状态；
婴儿将入睡；
婴儿处于浅眠状态；
婴儿处于深度睡眠。
9.根据权利要求5所述的服务器，其中，所述终端设备为手机、手环、IPAD的一种。
10.一种婴儿看护的方法，应用于智能婴儿床端，包括：
采集所述床体内的婴儿的实时状态数据；
将所述实时状态数据发送给服务器。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述采集所述床体内的婴儿的实时状态数据包括：所述通过多种类型的传感器分别采集婴儿的体温、心跳、身高、体重、位置，通过摄像头采集婴儿的脸部图像，以及通过麦克风采集婴儿的声音信息。
12.根据权利要求10所述的方法，还包括：根据声音信息和/或体温和/或心跳和/或脸部图像过滤部分所述婴儿的实时状态数据。
13.一种婴儿看护的方法，应用于服务器端，包括：
接收婴儿的实时状态数据；
根据婴儿的实时状态数据分析婴儿当前的状态；
根据婴儿当前的状态生成所述提示信息，并发送给终端设备。
14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述根据婴儿的实时状态数据分析婴儿当前的状态包括：根据人工神经网络将婴儿的实时状态数据分类，根据分类结果确定婴儿当前的状态。
15.根据权利要求13所述的服务器，其中，所述婴儿当前的状态为以下几种状态之一：
婴儿饥渴；
婴儿哭闹；
婴儿生病；
婴儿处于大小便状态；
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20170322 |
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| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |