CN108109628A - 信息采集方法、装置及电子设备 - Google Patents

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CN108109628A CN201711333638.7A CN201711333638A CN108109628A CN 108109628 A CN108109628 A CN 108109628A CN 201711333638 A CN201711333638 A CN 201711333638A CN 108109628 A CN108109628 A CN 108109628A
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肖钧
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Abstract

本发明实施例涉及信息处理技术领域，具体而言，涉及一种信息采集方法、装置及电子设备。该方法包括：实时采集待监控对象的多项信息，对所述多项信息进行预处理，将经过预处理的多项信息进行压缩编码，并将经过压缩编码后的多项信息进行存储，采用触发识别方法将采集到的所述多项信息中的各项信息与所对应的预设判定阀值信息进行比较，判断所述各项信息是否超过所对应的预设判定阀值信息，若所述各项信息超过所对应的预设判定阀值信息，触发发送指令，根据所述发送指令将经过存储的经过压缩编码后的多项信息进行发送。采用该方法、装置及电子设备，能对儿童的各项信息进行全面、智能地采集。

Description

信息采集方法、装置及电子设备
技术领域
本发明实施例涉及信息处理技术领域，具体而言，涉及一种信息采集方法、装置及电子设备。
背景技术
近年来，虐童事件频繁发生，这些虐童行为对儿童的身体和心灵造成了巨大的折磨和摧残，因此采取科技手段对儿童进行必要的监控和监护显得尤为重要。
对儿童进行监控和监控需要实时获得儿童的信息，现有的对儿童的信息进行获取的方法大多不全面、不智能。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种信息采集方法、装置及电子设备，以改善现有获取信息方法不全面、不智能的问题。
为实现上述目的，本发明实施例提供了一种信息采集方法，所述方法包括：
实时采集待监控对象的多项信息；
对所述多项信息进行预处理；
将经过预处理的多项信息进行压缩编码，并将经过压缩编码后的多项信息进行存储；
采用触发识别方法将采集到的所述多项信息中的各项信息与所对应的预设判定阀值信息进行比较，判断所述各项信息是否超过所对应的预设判定阀值信息，若所述各项信息超过所对应的预设判定阀值信息，触发发送指令；
根据所述发送指令将经过存储的经过压缩编码后的多项信息进行发送。
可选地，所述多项信息包括语音信息；对所述多项信息进行预处理的步骤，包括：
将所述语音信息转化为数字信息；
对所述数字信息进行预处理，获得经过预处理的数字信息。
可选地，所述方法还包括：
获得语音信息参考模板；
根据所述语音参考模板判断所述经过预处理的数字信息是否与所述待监控对象匹配，若所述经过预处理的数字信息与所述待监控对象匹配，提取所述语音参考模板中的关键词信息；
将所述经过预处理的数字信息与所述关键词信息进行匹配，判断是否匹配成功，若匹配成功，触发发送指令。
可选地，所述方法还包括：
获得语音信息参考模板，根据所述语音参考模板分析获得所述经过预处理的数字信息反映的声纹状态，判断所述声纹状态与所述语音参考模板中预设的声纹状态是否匹配成功，若匹配成功，触发发送指令。
可选地，所述多项信息还包括生理状态参数信息；采用触发识别方法将采集到的所述多项信息中的各项信息与所对应的预设判定阀值信息进行比较，判断所述各项信息是否超过所对应的预设判定阀值信息，若所述各项信息超过所对应的预设判定阀值信息，触发发送指令的步骤，包括：
采用触发识别方法将采集到的生理状态参数信息与预设的生理状态参数区间进行比较，判断所述生理状态参数信息是否在所述生理状态参数区间内，若所述生理状态参数信息不在所述生理状态参数区间内，触发发送指令。
可选地，所述多项信息还包括运动状态信息；采用触发识别方法将采集到的所述多项信息中的各项信息与所对应的预设判定阀值信息进行比较，判断所述各项信息是否超过所对应的预设判定阀值信息，若所述各项信息超过所对应的预设判定阀值信息，触发发送指令的步骤，包括：
采用触发识别方法将采集到的运动状态信息与预设的运动状态区间进行比较，判断所述运动状态信息是否在所述运动状态区间内，若所述运动状态信息不在所述运动状态区间内，触发发送指令。
可选地，所述多项信息还包括位置信息；采用触发识别方法将采集到的所述多项信息中的各项信息与所对应的预设判定阀值信息进行比较，判断所述各项信息是否超过所对应的预设判定阀值信息，若所述各项信息超过所对应的预设判定阀值信息，触发发送指令的步骤，包括：
采用触发识别方法将采集到的位置信息与预设的位置范围进行比较，判断所述位置信息是否在所述位置范围内，若所述位置信息不在所述位置范围内，触发发送指令。
可选地，所述方法还包括：
获得直接将经过压缩编码后的多项信息进行发送的直接指令；
根据所述直接指令将所述经过压缩编码后的多项信息直接进行发送。
本发明实施例还提供了一种信息采集装置，所述信息采集装置包括：
采集模块，用于实时采集待监控对象的多项信息；
预处理模块，用于对所述多项信息进行预处理；
压缩存储模块，用于将经过预处理的多项信息进行压缩编码，并将经过压缩编码后的多项信息进行存储；
决策模块，用于采用触发识别方法将采集到的所述多项信息中的各项信息与所对应的预设判定阀值信息进行比较，判断所述各项信息是否超过所对应的预设判定阀值信息，若所述各项信息超过所对应的预设判定阀值信息，触发发送指令；
发送模块，用于根据所述发送指令将经过存储的经过压缩编码后的多项信息进行发送。
本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述信息采集方法。
本发明实施例所提供的信息采集方法、装置及电子设备，能将采集到的多项信息中的各项信息与所对应的判定阀值信息进行比较，根据判定结果触发发送指令，并将进压缩编码后的信息进行发送，通将采集的信息与预设的判定阀值信息进行比较，能对采集到的儿童的信息作全面、智能地分析。
进一步地，将采集到的多项信息进行压缩编码并存储，便于及时获取没有被发送的信息，避免信息遗漏和丢失。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明实施例所提供的一种电子设备10的方框示意图。
图2为本发明实施例所提供的一种信息采集方法的流程图。
图3为一实施方式中图2所示步骤S22包括的子步骤的示意图。
图4为本发明实施例所提供的一种信息采集装置20的模块框图。
图标：10-电子设备；11-存储器；12-处理器；13-网络模块；20-信息采集装置；21-采集模块；22-预处理模块；23-压缩存储模块；24-决策模块；25-发送模块。
具体实施方式
近年来，虐童事件频繁发生，这些虐童行为对儿童的身体和心灵造成了巨大的折磨和摧残，因此采取科技手段对儿童进行必要的监控和监护显得尤为重要，对儿童进行监控和监控需要实时获得儿童的信息。
经调查发现，现有的对儿童的信息进行获取的方法大多不全面。
以上现有技术中的方案所存在的缺陷，均是发明人在经过实践并仔细研究后得出的结果，因此，上述问题的发现过程以及下文中本发明实施例针对上述问题所提出的解决方案，都应该是发明人在本发明过程中对本发明做出的贡献。
基于上述研究，本发明实施例提供了一种信息采集方法、装置及电子设备，能对儿童的各项信息进行全面地采集。
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例只是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
图1示出了本发明实施例所提供的一种电子设备10的方框示意图。本发明实施例中的电子设备10可以为具有数据存储、传输、处理功能的服务端，如图1所示，电子设备10包括：存储器11、处理器12、网络模块13和信息采集装置20。
存储器11、处理器12和网络模块13之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件互相之间可以通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。存储器11中存储有信息采集装置20，所述信息采集装置20包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式储存于所述存储器11中的软件功能模块，所述处理器12通过运行存储在存储器11内的软件程序以及模块，例如本发明实施例中的信息采集装置20，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现本发明实施例中的信息采集方法。
其中，所述存储器11可以是，但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-OnlyMemory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。其中，存储器11用于存储程序，所述处理器12在接收到执行指令后，执行所述程序。
所述处理器12可能是一种集成电路芯片，具有数据的处理能力。上述的处理器12可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等。可以实现或者执行本发明实施例中公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
网络模块13用于通过网络建立电子设备10与其他通信终端设备之间的通信连接，实现网络信号及数据的收发操作。上述网络信号可包括无线信号或者有线信号。
可以理解，图1所示的结构仅为示意，电子设备10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。图1中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质包括计算机程序。所述计算机程序运行时控制所述可读存储介质所在电子设备10执行下面的信息采集方法。
应当理解，待监控对象可以为多种不同的人群，在本实施例中，待监控对象可以选择但不限于儿童，例如，可以将待监控对象视作儿童C。执行该采集方法的主体可以为采集端，采集端可以为很多种装置中的其中一种，在本实施例中，采集端可以选取为但不限于儿童C穿戴的手表W。采集端将多项信息进行发送的对象可以是服务端或监控端，其中，监控端可以为很多种装置中的其中一种，在本实施例中，监控端可以选取为但不限于家长的手机M。
图2示出了本发明实施例所提供的一种信息采集方法的流程图。所述方法有关的流程所定义的方法步骤应用于电子设备10，可以由所述处理器12实现。下面将对图2所示的具体流程进行详细阐述：
步骤S21，实时采集待监控对象的多项信息。
例如，手表W实时采集儿童C的多项信息，其中，多项信息包括但不限于语音信息、生理参数信息、运动状态信息和位置信息。
又例如，语音信息可以通过手表W上设置的话筒进行采集，生理参数信息、运动状态信息和位置信息可以通过相应的传感器进行采集。
步骤S22，对所述多项信息进行预处理。
例如，手表W会对采集到的语音信息、生理参数信息、运动状态信息和位置信息进行预处理，以获得更加准确的信息。
又例如，可以对语音信息通过以下方式进行预处理。
请结合参阅图3，本实施例中通过步骤S221和步骤S222列举了步骤S22的其中一种实现方式。
步骤S221，将语音信息转化为数字信息。
例如，手表W可以将话筒采集到的语音信息转化为数字信息。
步骤S222，将所述数字信息进行预处理。
例如，手表W可以对所述数字信息进行端点检测，将连续的数字信息按句式分为小段，并进行滤波，去除噪声和声门等影响。
步骤S23，将经过预处理的多项信息进行压缩编码，并将经过压缩编码后的多项信息进行存储。
例如，将经过预处理的数字信息进行压缩编码，并进行存储，便于之后的发送。
应当理解，本实施例仅示出了语音信息的预处理方式，针对其他信息例如生理状态信息、运动状态信息等，可以采用类似的方式进行预处理，因此在此不作更多说明。实时采集的某一时间段的多项信息可以打包进行压缩编码并存储。可以理解，在发送多项信息时，是将某一时段的所有信息全部进行发送。
步骤S24，采用触发识别方法将采集到的所述多项信息中的各项信息与所对应的预设判定阀值信息进行比较获得比较结果，根据比较结果决策是否触发发送指令。
以语音信息为例，手表W可以对数字信息进行语音识别处理。可选地，语音识别处理包括声学识别和语义识别。又例如，可以对数字信信息进行特征提取，将提取出来的特征与手表W预先存储的语音信息参考模板进行测度估计识别。其中，语音参考信息模板可以由服务端的触发模板库生成，并由服务端发送给手表W。语音信息参考模板主要用于对声纹进行判断，即判断数字信号的主体是否为儿童C，又例如，手表W采集到一段语音信息，经过相应处理之后，会通过语音参考模板对语音信息的声纹特征进行识别，判断该段语音信息是否由儿童C发出的。若为儿童C发出的，则将提取语音信息里面的关键字信息，并与语音参考模板的专家知识进行匹配，其中，专家知识为根据长期数据的统计或输入的知识建立的模型库，用于判断儿童C所说的话里面是否包含一些特定的关键词，若匹配成功，则触发发送指令。
又例如，手表W若判断出儿童C的语音信息中包含“害怕”、“别打我”等关键词，则触发发送指令。
又例如，手表W若判断出儿童C的语音信息中存在哭声、笑声等，则触发发送指令。
可以理解，针对生理参数信息、运动状态信息和位置信息，通过判断采集到的信息是否在正常区间内，从而决定是否将信息进行发送。
应当理解，对上述各项信息的判断决策电路互相独立。若有其中一项触发决策电路，都会触发发送指令，如此设置能提高对儿童C监控的全面性，对儿童C的言行状态进行全方位分析。
又例如，生理参数信息可以包括血压信息。手表W预设的血压判定区间可以根据儿童C的实际情况进行调整，又例如，可以将血压判定区间设置为[a，b]，若某一时段采集到儿童C的血压信息低于a或高于b则触发发送指令，手表W触发发送指令。
步骤S25，根据所述发送指令将经过压缩编码后的多项信息进行发送。
手表W触发了发送指令后，会将经过压缩编码后的多项信息进行发送。发送的对象可以是服务端。
可选地，手表W可以获得手机M发送的直接指令，并根据该直接指令将压缩编码后的多项信息直接发送给手机M。
可选地，手表W可以与手机M和服务端组成监控系统，该监控系统可以对儿童进行实时监控和监护。
应当理解，在本实施例中，手表W、手机M和服务端仅仅是监控系统的一种，手表W还可以与其他设备进行配合。
下面以一具体场景为实施例对该信息采集方法和监控系统的运作进行说明。
儿童C穿戴着手表W去学校上学，在上午上课期间，手表W获取了老师和儿童C的语音信息，通过声纹判别过滤掉了老师的语音信息，然后将儿童C的语音信息进行测度估计，提取出了“学习”、“题目”、“答案”等关键词，触发了发射指令，手表W将上午这段时间的多项信息发送至服务端，服务端对多项信息进行分析，将监控结果发送至手机M，家长通过手机M了解到儿童C上午的学习状态，手机M在发送了相关信息之后，会显示提示信息，例如“儿童C在某课堂上未能回答上随堂问题，请随后与儿童C沟通”，家长可根据类似的信息判断出儿童C的学习状态，并根据手机W给出的建议进行决策。
可选地，若家长想进一步了解儿童C的学习情况，可以通过手机M筛选上午这段时间的相应信息，通过向服务端发送指令，服务端将相应信息发送至手机M。
中午吃饭期间，手表W、服务端和手机M通过上述类似的方式对儿童进行监控。
下午学校开展运动会，儿童C参加了短跑，在比赛期间，儿童C的速度和加速度触发手表W的发送指令，手表W将该时间段的信息发送至服务端，服务端进行分析之后将监控结果发送给手机M，例如，关键词信息可以为“比赛”、“跑步”等，家长可以了解到这段时间儿童C的运动状态变化是因为参加运动会，也可以了解到这段时间儿童C的情绪状态是高兴和兴奋。
然而在运动会之后，儿童C和别的同学发生了争执，被别的同学推倒在地，此时的儿童C由于猛烈摔倒，其速度和加速度升高异常，触发手表W的发送指令，手表W将该时间段内的运动状态信息和语音信息发送至服务端。服务端在进行分析之后得出儿童C的运动状态异常以及检测到儿童C声纹为哭声的监控结果，将这些结果发送至手机M，手机M显示运动状态异常并播放儿童C哭声的语音信息，并显示提示信息例如“儿童C情绪状态为悲伤，可能摔倒或遭遇撞击，请及时和老师联系”，家长可根据提示信息采取相应措施。
可选地，儿童C在学校没吃晚饭，血压下降到低于正常血压区间，服务端在进行分析之后得出生理状态监控结果，将该结果发送至手机M，手机M判断出生理状态异常，可以直接和手表W进行实时连接，家长可以知晓此时儿童C的情况，例如，获得儿童C心情不好，不开心等情况。
可选地，儿童C在上学期间被言语暴力恐吓，产生恐惧心理，收到惊吓，导致体内皮质醇激素分泌增多，进而导致血压升高，超出正常范围，通过上述类似的分析方法，手机M可以和手表W进行实时连接，家长可以通过语音信息、生理参数信息获得当时儿童C的言行状态，推断出当时的情况。
放学之后，儿童C回到家里，家长根据监控系统获得的信息和儿童C进行交流，以便获得儿童C在学校的生活情况。
在得知儿童C在学校的生活情况后，在儿童C第二天上学时，家长可以直接触发手机M和手表W的实时连接指令，对儿童C在上学期间进行实时监控和监护。这样能对儿童C进行更加全面的监控。
在上述基础上，如图4所示，本发明实施例提供了一种信息采集装置20，所述信息采集装置20包括：采集模块21、预处理模块22、压缩存储模块23、决策模块24、发送模块25。
采集模块21，用于实时采集待监控对象的多项信息。
由于采集模块21和图2中步骤S21的实现原理类似，因此在此不作更多说明。
预处理模块22，用于对所述多项信息进行预处理。
由于预处理模块22和图2中步骤S22的实现原理类似，因此在此不作更多说明。
压缩存储模块23，用于将经过预处理的多项信息进行压缩编码，并将经过压缩编码后的多项信息进行存储。
由于压缩存储模块23和图2中步骤S23的实现原理类似，因此在此不作更多说明。
决策模块24，用于采用触发识别方法将采集到的所述多项信息中的各项信息与所对应的预设判定阀值信息进行比较，判断所述各项信息是否超过所对应的预设判定阀值信息，若所述各项信息超过所对应的预设判定阀值信息，触发发送指令
由于决策模块24和图2中步骤S24的实现原理类似，因此在此不作更多说明。
发送模块25，用于根据所述发送指令将经过存储的经过压缩编码后的多项信息进行发送。
由于发送模块25和图2中步骤S25的实现原理类似，因此在此不作更多说明。
综上，本发明实施例所提供的信息采集方法、装置及电子设备，能实时采集儿童的各项信息并与预设的判断阀值信息进行比较获得是否触发发送指令的判断结果，能对儿童的各项信息进行全面、智能地采集。
进一步地，通过对儿童的各项信息进行全面地采集，能有利于后续的分析，提高对儿童的监控和监护质量。
在本发明实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置和方法实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块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(可以是个人计算机，电子设备10，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、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种信息采集方法，其特征在于，所述方法包括：
实时采集待监控对象的多项信息；
对所述多项信息进行预处理；
将经过预处理的多项信息进行压缩编码，并将经过压缩编码后的多项信息进行存储；
采用触发识别方法将采集到的所述多项信息中的各项信息与所对应的预设判定阀值信息进行比较，判断所述各项信息是否超过所对应的预设判定阀值信息，若所述各项信息超过所对应的预设判定阀值信息，触发发送指令；
根据所述发送指令将经过存储的经过压缩编码后的多项信息进行发送。
2.根据权利要求1所述的信息采集方法，其特征在于，所述多项信息包括语音信息；对所述多项信息进行预处理的步骤，包括：
将所述语音信息转化为数字信息；
对所述数字信息进行预处理，获得经过预处理的数字信息。
3.根据权利要求2所述的信息采集方法，其特征在于，所述方法还包括：
获得语音信息参考模板；
根据所述语音参考模板判断所述经过预处理的数字信息是否与所述待监控对象匹配，若所述经过预处理的数字信息与所述待监控对象匹配，提取所述语音参考模板中的关键词信息；
将所述经过预处理的数字信息与所述关键词信息进行匹配，判断是否匹配成功，若匹配成功，触发发送指令。
4.根据权利要求2所述的信息采集方法，其特征在于，所述方法还包括：
获得语音信息参考模板，根据所述语音参考模板分析获得所述经过预处理的数字信息反映的声纹状态，判断所述声纹状态与所述语音参考模板中预设的声纹状态是否匹配成功，若匹配成功，触发发送指令。
5.根据权利要求2所述的信息采集方法，其特征在于，所述多项信息还包括生理状态参数信息；采用触发识别方法将采集到的所述多项信息中的各项信息与所对应的预设判定阀值信息进行比较，判断所述各项信息是否超过所对应的预设判定阀值信息，若所述各项信息超过所对应的预设判定阀值信息，触发发送指令的步骤，包括：
采用触发识别方法将采集到的生理状态参数信息与预设的生理状态参数区间进行比较，判断所述生理状态参数信息是否在所述生理状态参数区间内，若所述生理状态参数信息不在所述生理状态参数区间内，触发发送指令。
6.根据权利要求2所述的信息采集方法，其特征在于，所述多项信息还包括运动状态信息；采用触发识别方法将采集到的所述多项信息中的各项信息与所对应的预设判定阀值信息进行比较，判断所述各项信息是否超过所对应的预设判定阀值信息，若所述各项信息超过所对应的预设判定阀值信息，触发发送指令的步骤，包括：
采用触发识别方法将采集到的运动状态信息与预设的运动状态区间进行比较，判断所述运动状态信息是否在所述运动状态区间内，若所述运动状态信息不在所述运动状态区间内，触发发送指令。
7.根据权利要求2所述的信息采集方法，其特征在于，所述多项信息还包括位置信息；采用触发识别方法将采集到的所述多项信息中的各项信息与所对应的预设判定阀值信息进行比较，判断所述各项信息是否超过所对应的预设判定阀值信息，若所述各项信息超过所对应的预设判定阀值信息，触发发送指令的步骤，包括：
采用触发识别方法将采集到的位置信息与预设的位置范围进行比较，判断所述位置信息是否在所述位置范围内，若所述位置信息不在所述位置范围内，触发发送指令。
8.根据权利要求1所述的信息采集方法，其特征在于，所述方法还包括：
获得直接将经过压缩编码后的多项信息进行发送的直接指令；
根据所述直接指令将所述经过压缩编码后的多项信息直接进行发送。
9.一种信息采集装置，其特征在于，所述信息采集装置包括：
采集模块，用于实时采集待监控对象的多项信息；
预处理模块，用于对所述多项信息进行预处理；
压缩存储模块，用于将经过预处理的多项信息进行压缩编码，并将经过压缩编码后的多项信息进行存储；
决策模块，用于采用触发识别方法将采集到的所述多项信息中的各项信息与所对应的预设判定阀值信息进行比较，判断所述各项信息是否超过所对应的预设判定阀值信息，若所述各项信息超过所对应的预设判定阀值信息，触发发送指令；
发送模块，用于根据所述发送指令将经过存储的经过压缩编码后的多项信息进行发送。
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～8任一项所述的信息采集方法。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110164016A (zh) * 2019-06-04 2019-08-23 哈尔滨工程大学 一种基于WiFi通信的绿色健康校园智能管理系统
CN111355777A (zh) * 2020-02-14 2020-06-30 西安奥卡云数据科技有限公司 一种分布式文件系统的管理方法装置及服务器

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105596016A (zh) * 2015-12-23 2016-05-25 王嘉宇 一种人体心理、生理健康监测和管理装置及方法
WO2017085743A2 (en) * 2015-11-17 2017-05-26 Rudrappa Dhuler Vijayakumar Wearable personal safety device with image and voice processing capabilities
CN107086042A (zh) * 2017-04-25 2017-08-22 黄石德龙自动化科技有限公司 一种基于语音情绪预防青少年心理问题的控制方法
CN107277164A (zh) * 2017-07-21 2017-10-20 重庆市端峰科技有限公司 一种儿童远程智能监护系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017085743A2 (en) * 2015-11-17 2017-05-26 Rudrappa Dhuler Vijayakumar Wearable personal safety device with image and voice processing capabilities
CN105596016A (zh) * 2015-12-23 2016-05-25 王嘉宇 一种人体心理、生理健康监测和管理装置及方法
CN107086042A (zh) * 2017-04-25 2017-08-22 黄石德龙自动化科技有限公司 一种基于语音情绪预防青少年心理问题的控制方法
CN107277164A (zh) * 2017-07-21 2017-10-20 重庆市端峰科技有限公司 一种儿童远程智能监护系统

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110164016A (zh) * 2019-06-04 2019-08-23 哈尔滨工程大学 一种基于WiFi通信的绿色健康校园智能管理系统
CN111355777A (zh) * 2020-02-14 2020-06-30 西安奥卡云数据科技有限公司 一种分布式文件系统的管理方法装置及服务器

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