CN110881987B - 一种基于可穿戴设备的老年人情绪监测系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于可穿戴设备的老年人情绪监测系统，包括：能够用于采集老年人的情绪原始数据的可穿戴设备和能够将所述情绪原始数据中的至少一个与情绪库中的警告数据进行比较计算设备，监测系统还包括至少能够用于采集老年人的生活事件的事件采集设备，事件采集设备能够将生活事件传输至计算设备，以使得计算设备至少能够基于生活事件从情绪库中筛选出与生活事件具有映射关系的警告数据，用于计算设备能够基于该与生活事件具有映射关系的警告数据判断情绪原始数据。本发明基于生活事件筛选出与之对应的警告数据，然后再进行情绪原始数据与警告数据的比对，确定老年人的情绪变化是否触发了该警告数据，从而判定老年人的情绪状态。

Description

一种基于可穿戴设备的老年人情绪监测系统

技术领域

本发明涉及老年人智能情绪监护技术领域，尤其涉及一种基于可穿戴设备的老年人情绪监测系统。

背景技术

空巢独居老年人日益增多，老年人的健康状态成为社会话题，也成为了科技工作者的主要研究课题。老年人的情绪变化是建立于需求状态上的，或者是基于对外部事物及其变化而产生的一种反应。如何通过检测老年人的情绪变化来护理老年人的情绪成为了科技工作者研究的重要课题。

例如，公开号为CN108652648A的中国专利公开的一种用于老年人抑郁症的抑郁监控装置。至少包括：移动端，用于自动采集和/或由用户输入实际情绪状态信息；探测器，用于以间接或直接地接触用户身体的方式采集身体信号，身体信号经由移动端发送给云端服务器；云端服务器，用于基于预设的数据库利用抑郁状态分析算法确定与身体信号对应的理论抑郁状态信息；其特征在于，云端服务器基于用户的实际情绪状态信息、身体信号和/或外界条件来分析抑郁状态的变化趋势，并且云端服务器在抑郁状态状态的变化趋势将在可预见的时间点超出临界值的情况下，移动端向当前用户或关联移动端发出预警提示和/或活动建议。本发明能够准确监控用户抑郁状态的变化趋势，从而进行有效提醒和引导。

例如，国际公开号为WO2016/142393的PCT专利公开的一种利用可穿戴设备远程地监测用户的健康的系统、设备和方法。该系统包括了可穿戴设备、该可穿戴设备被配置为收集与穿戴所述设备的患者相关联的身体传感器数据和语音模式数据，并且分析该数据确定患者的情绪健康是否受到损害。该可穿戴设备能够配置为向护理者设备发送指示患者的情绪健康受到损害的警告。可穿戴设备还能够配置为在发送关于动作的进程的建议以缓解该状况。

例如，国际公开号为WO2017/000456的PCT专利公开的一种可穿戴设备及其情绪监控方法。该电子设备包括：生理监测传感器，用于实时获得配戴者的当前生理状态数据；数据存储器，用于存储配戴者在预定情绪状态时的预存生理状态数据；第一比较器，用于将所述生理监测传感器所获得的所述当前生理状态数据进行比较，判断所述配戴者当前是否处于所述预定情绪状态，获得第一比较结果；指令生成器，用于根据所述第一比较结果发出情绪监控输出指令。该穿戴电子设备通过实时检测获得配戴者的当前状态数据，与预存的生理状态数据进行比较，能够判断出配戴者的当前情绪状态是够为预设状态，实时对佩戴者的情绪监控目的。

例如，公开号为CN107049280A的中国专利公开的一种移动互联网智能可穿戴设备，用于与外界终端设备实现交互响应，包括中央处理器及分别与中央处理器的触摸式显示屏、无线通信装置、数据存储装置、网速监控装置、能耗监测装置、声纹识别装置、音频输入装置、可旋转的摄像头、防摄像抖动处理装置、图像加密装置、环境数据采集装置，人体生理数据采集装置、身体健康状况分析器、人体情绪识别器、三轴加速度传感器、GPS定位装置、位于触摸式显示屏上的压力传感器、紧贴人体皮肤的温差发电装置、投影装置、音频播放器和振动器。该可穿戴设备能够主动且自动识别可穿戴者的情绪以及身体健康状况情况，并在穿戴者出现病危时及时向外发送救援请求信息。

例如，公开号为CN105726045A的中国专利公开的一种情绪监控方法及其移动终端。情绪监控方法包括：移动终端接收可穿戴设备发送的监控数据，以及获取用户的表情数据和声音数据；其中，检测数据包括体征数据和运动状态类型；根据监测数据、表情数据和声音数据确定用户的情绪状态信息，情绪状态信息包括情绪类型以及压力指数；获取并显示与所述情绪状态信息匹配的调节建议。通过上述方式，能够动态监测用户情绪并根据用户情绪提供调节建议，便于用户调节情绪以减少良情绪带来的不良影响。

例如，公开号为CN106202860B的中国专利公开的一种情绪调节业务推送方法及可穿戴协同推送系统，鉴于可穿戴终端的能力特点，利用多个不同监控类型的可穿戴终端，实现多维度、多触点的生理数据采集，并周期性将之发送到手持终端；手持终端借助数据挖掘技术，实现对采集的多维生理数据进行降维处理，并设计多维生理特征向量，分析出用户情绪的状态等级，据此推送响应的情绪调节业务。该技术方案通过手持终端和可穿戴终端的交互合作，对可穿戴终端采集的生理数据的应用方向进行重构，将其应用于用户的情绪感知，不但解决了传统情绪感知技术准确性低的问题，而且鉴于可移动设备移动性强的特点，是系统的灵活性大大提高，进而提升用户业务体验。

例如，公开号为CN106725473A的中国专利公开的一种基于智能可穿戴设备调节情绪状态的方法和装置。该方法包括：获取佩戴者的当前皮电反应数据；将当前皮电反应数据与预先建立情绪状态参数数据列表进行比对，获取佩戴者的当前情绪状态；根据当前情绪状态，通过智能可穿戴设备输出相应的情绪状态调节提示；进而使得佩戴者能够根据调节提示控制自己的情绪状态并且能够通过智能可穿戴设备将佩戴者的当前情绪状态发送至移动终端上，更好的实现对佩戴者情绪状态的监控。

其次，在学术成果上，华南理工大学硕士研究生刘迪兆在其硕士论文中提供了一种基于深度学习的老年人情绪关怀系统，其利用深度学习技术和采用不同的数据集实现深度学习网络模型，在情绪识别准确率和检测速度上达到了系统需求。另外，电子科技大学硕士研究生王建伟在其硕士论文中提出了一种基于深度学习的情绪感知系统，其在对传统语音情绪感知的研究理论上应用深度学习方法提高情感感知的准确率，其还在TensorFlow平台上建立了深度学习模型并且设计基于C/S的iOS移动端的语音情绪感知系统。

基于对现有技术的调研，目前情绪感知或识别技术在识别算法上已经得到了长足的发展和进步，基本已经满足了利用计算机技术对情绪的识别准确率和检测速度等方面的需求。然而，针对于老年人这一特殊群体，上述研究成果至少还存在以下不足：老年人的情绪变化大多是因为对某种事物的变化或而产生的，目前的情绪识别仅仅是孤立地依靠算法来推断出其处于怎样的情绪状态而脱离外部事件对情绪状态的影响，从而导致情绪状态与实际的情绪具有差异。例如，对于儿孙的想念可能会导致其产生漫长的失落；而如果是儿孙在年后返回城可能会导致其突然的失落，这两种失落在目前的情绪检测系统中均会认定为同一情绪状态，但是这两种失落状态是完全不同程度的情绪状态。

此外，一方面由于对本领域技术人员的理解存在差异；另一方面由于发明人做出本发明时研究了大量文献和专利，但篇幅所限并未详细罗列所有的细节与内容，然而这绝非本发明不具备这些现有技术的特征，相反本发明已经具备现有技术的所有特征，而且申请人保留在背景技术中增加相关现有技术之权利。

发明内容

针对现有技术之不足，本发明提供了一种基于可穿戴设备的老年人情绪监测系统，其能够基于所述可穿戴设备反馈的情绪原始数据并结合所述老年人的生活事件，以能够匹配出能够维持所述老年人情绪健康的情绪护理措施，至少包括：可穿戴设备，其按照能够采集所述老年人的情绪原始数据的方式穿戴于所述老年人的身体；事件采集设备，其能够用于采集所述老年人的生活事件，并且按照将所述生活事件的发生时刻与所述生活事件相互映射的方式存储于事件存储设备中，计算设备，与所述可穿戴设备通过无线通信连接，其能够基于所述情绪原始数据生成至少一个能够用于表征所述老年人情绪状态的情绪特征数据，并且能够将所述情绪特征数据中的至少一个与情绪库中的与之对应的警告数据进行比较；云端，与所述计算设备无线通信连接，以能够实现所述情绪特征数据的传输交互，以使得所述云端能够以情绪历史数据生成与之对应的情绪特征数据的相对其变化的情绪相对值，并基于所述情绪相对值匹配情绪护理措施；用户终端，其能够用于显示所述情绪护理措施，供所述老年人和/或监护人查阅；所述计算设备响应于其接收到所述情绪原始数据与所述事件采集设备建立通信连接，以使得所述计算设备至少能够基于所述生活事件从所述情绪库中筛选出与所述生活事件具有映射关系的与所述情绪原始数据对应的警告数据，用于所述计算设备能够基于该与所述生活事件具有映射关系的警告数据判断所述情绪特征数据，从而所述计算设备能够在所述情绪特征数据超过其对应的警告数据的情况下向情绪警示终端发出警示信号，以便于监护人能够针对所述生活事件对所述老年人进行一级情绪护理；所述计算设备能够在所述情绪特征数据未超出其对应的警告数据的情况下将所述情绪特征数据发送至所述云端，以使得在所述情绪相对值的触发其对应的触发条件的情况下，所述云端能够匹配出与触发所述触发条件的情绪相对值彼此对应的情绪护理措施，用以所述监护人对所述老年人进行二级情绪监护，其中，所述云端能够基于所述情绪特征数据动态更新与之对应的情绪历史数据。

根据一种优选的实施方式，所述云端按照能够将所述情绪相对值处于同一计量区间的方式基于所述情绪历史数据和所述情绪特征数据生成所述情绪相对值，以使得在所述云端与所述用户终端通过第五代移动通信技术通信连接的情况下，所述用户终端能够以非数字化且促使用户倾向于产生积极心理状态的方式呈现所述情绪相对值，从而所述老年人能够以非量化且促使其潜意识满足的方式读取其第一情绪状态报告；所述用户终端包括触碰屏幕装置，以使得在所述云端将所述第一健康状态报告和/或所述情绪护理措施推送至所述用户终端的情况下，所述用户终端能够响应于所述老年人的触碰和/或声音通过所述第五代移动通信技术将所述第一情绪状态报告以不同的非量化方式显示和/或能够将所述情绪护理措施至少以视频的方式显示。

根据一种优选的实施方式，所述系统包括与所述计算设备通信连接的报警终端，其配置为：在所述情绪特征数据中的至少一个触发了其相应的报警阈值的情况下，所述计算设备生成报警信号并将触发了所述报警阈值的异常数据推送至所述报警终端，所述报警终端基于所述报警信号向预设的医疗机构终端发送包括异常数据的紧急求救信息；所述医疗机构终端基于所述紧急求救信息与视频监控器建立第五代移动通信技术通信连接，以实时获取所述老年人的视频信息；其中，所述报警阈值与所述生活事件相互关联或者相互无关联；在所述报警阈值与所述生活事件相互关联的情况下，所述计算设备至少能够基于所述生活事件从所述情绪库中筛选出与所述生活事件具有映射关系的与所述情绪原始数据对应的报警阈值，所述报警阈值大于所述警告数据。

根据一种优选的实施方式，所述计算设备中在获取到所述生活事件的情况下能够基于所述生活事件从所述情绪库匹配出所述生活事件的针对同一情绪的第一警告数据组，用于确定所述老年人针对所述生活事件产生特定情绪类型的程度；和/或，所述计算设备在获取到所述生活事件的情况下能够基于所述生活事件从所述情绪库匹配出所述生活事件的针对不同情绪的第二警告数据组，用于确定所述老年人针对所述生活事件是否产生至少两种不同的情绪类型。

根据一种优选的实施方式，所述计算设备按照如下方式生成至少配置为：将所述生活事件匹配出的老年人针对该生活事件的所述第二警告数据组与情绪原始数据进行比较，生成包括至少一个特定情绪类型的情绪类型集；从情绪库中读取所述情绪类型集中的至少一个特定情绪类型的第一警告数据组，并将所述情绪原始数据与所述第一警告数据组进行比较，生成所述至少一个特定情绪类型的程度。

根据一种优选的实施方式，所述用户终端包括具有触碰显示装置的第一监护终端，用于监护人查阅所述老年人的情绪状态，所述第一监护终端与所述云端通信连接，以使得在所述云端将所述情绪相对值以量化的方式生成第二健康状态报告并推送至所述第一监护终端的情况下，监护人能够以量化的方式从所述第一监护终端读取所述第二情绪状态报告；和/或在所述云端将所述情绪特征数据以量化的方式生成第三健康状态报告并推送至第一监护终端的情况下，监护人能够以量化的方式从所述第一监护终端读取所述第三情绪状态报告；其中，所述第一监护终端至少能够基于所述情绪相对值和/或情绪特征数据以图像化的方式将所述老年人的不同的情绪状态呈现于同一情绪状态图像报告中；其中，所述第一监护终端能够响应于监护人的请求在所述监护人认为所述第二情绪状态报告和/或所述第三情绪状态报告存在异常的情况下与用于老年人查阅的第二监护终端通过第五代移动通信协议建立通信连接，以便于所述第一监护终端能够向所述第二监护终端至少以视频、语音和/或文字中的至少一种方式推送情绪安抚措施。

根据一种优选的实施方式，所述监测系统包括写入设备，监护方能够通过所述写入设备以将生活事件、情绪类型和警告数据三者关联的方式写入所述情绪库，以使得所述情绪库能够更新所述生活事件、所述情绪原始数据和所述警告数据；和/或所述计算设备能够在监护方请求的情况下和/或自动地基于记录的情绪原始数据和记录的生活事件更新所述警告数据。

根据一种优选的实施方式，所述计算设备能够基于所述情绪原始数据从所述情绪库中匹配出与所述情绪原始数据具有关联性的历史事件，以使得所述计算设备至少能够基于所述历史事件将所述事件采集设备采集到的与所述情绪原始数据无关的生活事件排除；和/或所述监测系统包括事件存储设备，其配置为能够存储所述事件采集设备采集到的生活事件，以使得所述计算设备能够于所述可穿戴设备采集到老年人的情绪原始数据且所述事件采集设备在特定时间间隔内没有记录到与所述情绪原始数据相互契合的生活事件启动，用于所述计算设备能够回溯在所述可穿戴设备采集到老年人的情绪原始数据之前发生的生活事件，从而使得所述计算设备能够分析所述情绪原始数据是否具有相应的生活事件。

根据一种优选的实施方式，本发明还公开了一种基于可穿戴设备的老年人情绪监测方法，其能够基于所述可穿戴设备反馈的情绪原始数据并结合所述老年人的生活事件，以能够匹配出能够维持所述老年人情绪健康的情绪护理措施，至少包括：将可穿戴设备其按照能够采集所述老年人的情绪原始数据的方式穿戴于所述老年人的身体；设置事件采集设备，其能够用于采集所述老年人的生活事件，并且按照将所述生活事件的发生时刻与所述生活事件相互映射的方式存储于事件存储设备中，设置计算设备，与所述可穿戴设备通过无线通信连接，其能够基于所述情绪原始数据生成至少一个能够用于表征所述老年人情绪状态的情绪特征数据，并且能够将所述情绪特征数据中的至少一个与情绪库中的与之对应的警告数据进行比较；设置云端，与所述计算设备无线通信连接，以能够实现所述情绪特征数据的传输交互，以使得所述云端能够以情绪历史数据生成与之对应的情绪特征数据的相对其变化的情绪相对值，并基于所述情绪相对值匹配情绪护理措施；设置用户终端，其能够用于显示所述情绪护理措施，供所述老年人和/或监护人查阅；所述计算设备响应于其接收到所述情绪原始数据与所述事件采集设备建立通信连接，以使得所述计算设备至少能够基于所述生活事件从所述情绪库中筛选出与所述生活事件具有映射关系的与所述情绪原始数据对应的警告数据，用于所述计算设备能够基于该与所述生活事件具有映射关系的警告数据判断所述情绪特征数据，从而所述计算设备能够在所述情绪特征数据超过其对应的警告数据的情况下向情绪警示终端发出警示信号，以便于监护人能够对所述老年人进行一级情绪护理；所述计算设备能够在所述情绪特征数据未好处其对应的警告数据的情况下将所述情绪特征数据发送至所述云端，以使得在所述情绪相对值的触发其对应的触发条件的情况下，所述云端能够匹配出与触发所述触发条件的情绪相对值彼此对应的情绪护理措施，用以所述监护人对所述老年人进行二级情绪监护，其中，所述云端能够基于所述情绪特征数据动态更新所述触发条件。

根据一种优选的实施方式，所述云端按照能够将所述情绪相对值处于同一计量区间的方式基于所述情绪历史数据和所述情绪特征数据生成所述情绪相对值，以使得在所述云端与所述用户终端通过第五代移动通信技术通信连接的情况下，所述用户终端能够以非数字化且促使用户倾向于产生积极心理状态的方式呈现所述情绪相对值，从而所述老年人能够以非量化且促使其潜意识满足的方式读取其第一情绪状态报告；所述用户终端包括触碰屏幕装置，以使得在所述云端将所述第一健康状态报告和/或情绪护理措施推送至所述用户终端的情况下，所述用户终端能够响应于所述老年人的触碰和/或声音通过所述第五代移动通信技术将所述第一情绪状态报告以不同的非量化方式显示和/或能够将所述情绪护理措施至少以视频的方式显示。

本发明提供一种基于可穿戴设备的老年人情绪监控系统，至少具有根据下优势：

1)生活事件容易触发老年人的情绪变化，而现有技术中脱离生活事件而直接地采用各类数据采集和分析生成一种情绪状态，容易导致情绪状态分析的误判，基于此，本发明基于生活事件筛选出与之对应的警告数据，能够将出现生活事件后老年人会做出怎样的情绪进行筛选，然后再进行情绪原始数据与警告数据的比对，确定老年人的情绪变化是否触发了该警告数据，从而判定老年人的情绪状态。

2)本发明还能够记录老年人出现情绪变化对应的生活事件，便于监护方对该情绪变化做出相应的决策。比如，老年人在陷入长期的失落时，该系统能够通过生活事件的记录追溯到该失落的原因，例如儿孙离家，从而将该失落情绪及其对应的生活事件传输至置于儿孙方的客户端，便于儿孙方及时地知道从而可以采用电话视频、探望等方式进行以安抚该情绪。

3)生活事件可能会产生相同的但不同程度的情绪，这类情绪状态的程度在一段事件内可能会逐渐地加深或者逐渐地减弱，本发明能够基于生活事件匹配出与之对应的第一警告数据组，该第一警告数据组是针对同一情绪的不同程度的组合。

4)同一生活事件可能触发不同类型的情绪，例如地震可能会让其产生恐惧、失落、伤心甚至绝望的情绪，而老年人是否会出现这一类的情绪，计算设备需要基于地震这一特定事件匹配出地震会出现的不同类型的情绪对应的第二警告数据组，第二警告数据组是用于确定老年人针对生活事件是否产生至少两种不同的情绪类型的，然后计算设备再将采集到的情绪原始数据与该第二警告数据组进行对比，确认老年人是否会具有不同情绪类型的复杂情绪。

附图说明

图1是本发明提供的一种优选的情绪监控系统的示意图。

附图标记列表

100：可穿戴设备 400：情绪库

200：事件采集设备 500：报警终端

300：计算设备 600：事件存储设备

700：云端 800：用户终端

900：情绪警示终端 1000：医疗机构终端

800a：第一监护终端 800b：第二监护终端

具体实施方式

下面结合附图1进行详细说明。

实施例1

本实施例公开一种基于可穿戴设备的老年人情绪监测系统，其能够基于可穿戴设备反馈的情绪原始数据并结合老年人的生活事件，以能够匹配出能够维持老年人情绪健康的情绪护理措施，至少包括：

可穿戴设备100，其按照能够采集老年人的情绪原始数据的方式穿戴于老年人的身体。本实施例提供了一种基于可穿戴设备的老年情绪监控系统。该系统的可穿戴设备100包括了语音采集设备，用于采集老年人的声音。通过采集到的声音，该系统能够感知出老年人的至少一种情感状态(在本发明中，通过声音识别出的情感状态，命名为第一情感状态，以语音数据表征)。语音情绪感知技术目前广泛地应用于情感识别中，其是通过让计算机通过接受语音信号进而识别出人类不同的情感状态。人类在不同的情感状态下的语音具有明显的特征，如音质特征、韵律特征、频谱特征和其他特征，这些特征都可以帮助计算更好地区分不同的情感状态。现有的情感感知或识别过程中，主要是对声音进行预处理，然后提取声音特征，输入到分类器中进行训练，待训练号后对输入的语音进行识别。在提取声音特征的过程中主要包括如下的一种或多种技术手段：基于基音频率的特征、共振峰特征、基于能量的特征、时间特征、发音清晰度、短时傅里叶变换、线性预测系数(LPC，Linear PredictorCoefficients)，梅尔倒谱系数MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)，线谱对参数LSP(Line Spectrum Pair)、基于统计学的特征或TEO(Tegear-Energy-Operator)。分类器包括：支持向量机SVM(Support Vector Model)、最近邻算法KNN、隐马可夫模型HMM、高斯混合模型GMM、人工神经网络ANN、多层神经网络模型DNN、贝叶斯分类器等等。

事件采集设备200，其能够用于采集老年人的生活事件。并且按照将生活事件的发生时刻与生活事件相互映射的方式存储于事件存储设备600中。事件采集设备200用于采集老年人的生活事件。生活事件包括了日常事件和环境事件。日常事件，例如可以是跳舞、唱歌、跑步、儿孙回家、儿孙离开、搬家、旅游等等。环境事件，例如可以是时间、地震、暴雨、雷电、PM2.5、PM10、光线、阳光高照、阴天等等。例如，事件采集设备200可以是视频采集装置、温度传感器、湿度传感器、天气监测APP等等。事件采集设备200能够将生活事件传输至计算设备300。

计算设备300，与可穿戴设备100通过无线通信连接，其能够基于情绪原始数据生成至少一个能够用于表征老年人情绪状态的情绪特征数据，并且能够将情绪特征数据中的至少一个与情绪库400中的与之对应的警告数据进行比较。如图1所示，该检测系统还包括了计算设备300。计算设备300能够将情绪原始数据中的至少一个与情绪库400中的警告数据进行比较。例如，计算设备300可以将语音数据与其对应的警告数据进行比较。计算设备300可以将语音数据与其对应的警告数据进行比较，以及将表情数据与其对应的警告数据进行比较。情绪原始数据与警告数据的对比结果，可以输出至用户终端800。计算设备300可以是已知的计算机，服务器或数据处理设备。计算设备300例如包括处理器、RAM\ROM、网络接口、I/O接口。I/O接口包括各种接口单元和驱动器，用于读取、写入、显示和/或打印数据、文件等。情绪原始数据，可以是语音数据、表情数据和动作数据中的一种或者多种。情绪库中400对应了各种情绪状态及该情绪状态对应的警告数据。

云端700，与计算设备300无线通信连接。优选地，云端700与计算设备300通过长距离无线通信方式连接，例如第五代移动通信技术、第四代移动通信技术等。计算设备300将情绪特征数据传输至云端700，以使得云端700能够以情绪历史数据生成与之对应的情绪特征数据的相对其变化的情绪相对值，并基于情绪相对值匹配情绪护理措施。情绪历史数据，可以包括由若干语音特征数据演化而成的语音历史数据、由若干表情数据演化而成的表情历史数据和由若干动作特征数据演化而成的动作历史数据。本实施例提供如下至少两种方式来计算能够用于评价老年人情绪相对值的方法：

(1)例如，将情绪特征数据F_11i的与之对应的情绪历史数据F_12i进行相对计算：

P_1i＝1-|(F_11i-F_12i)|/F_12i*100％

P_1i为用于表征第i个情绪状态相对趋势的情绪相对值。P_1i越大，表明表征老年人第i个的情绪状态的变化趋势越小。

(2)例如，将情绪特征数据F_11i与情绪历史数据中的与之对应的情绪状态的概率密度函数进行相对计算：

P_1i＝F(F_11i)＝∫f(x_i)dx_i

其中，f(x_i)是表征第i个情绪状态的特征数据的概率密度函数，其是对采集周期之前的情绪特征数据F_12i基于卷积神经网络得出的。P_1i越大，表明表征老年人第i个的情绪状态的变化趋势越小。

用户终端800，其能够用于显示情绪护理措施，供老年人和/或监护人查阅。其可以是现成的智能终端，如智能手机、IPAD、VR眼镜等。

上述可穿戴设备100、事件采集设备200、计算设备300、情绪库400、云端700和用户终端800皆可以采用与之对应功能的现有电子产品，再此不一一赘述。

老年人情绪分类分级照护虽然是护理领域的良好愿望。可是，发明人认真检索了当前文献库，没有发现脱离“量表”，单纯地利用技术措施来实现对老年人的情绪状态、情绪变化进行客观分类的可行方式。做出本发明的动机就起源于如何“脱离量表”来客观分级并相应采取措施来应对老年人的情绪管控，这无疑是面对一项公认的医学、家庭及社会难题。本发明中，警告数据主要对应的是家庭安抚措施。报警阈值主要对应的是医疗安抚措施。而触发条件主要是根据情绪变化而需要进行的社会安抚措施。

在本发明中，计算设备300响应于其接收到情绪原始数据与事件采集设备200建立通信连接。优选地，事件采集设备200和计算设备300可以采短距离的通信技术实现通信连接，例如蓝牙、NB-lot、EnOcean等。计算设备300至少能够基于生活事件从情绪库400中筛选出与生活事件具有映射关系的与情绪原始数据对应的警告数据。计算设备300在接收到生活事件后，会从情绪库400中筛选出与生活事件具有映射关系的警告数据。基于此，本发明至少能够具有如下的技术优势：1)老年人对生活事件的敏感程度高，生活事件容易触发老年人的情绪变化，而现有技术中脱离生活事件而直接地采用各类数据采集和分析生成一种情绪状态，本发明基于生活事件筛选出与之对应的警告数据，至少能够将出现该生活事件后老年人会做出怎样的情绪进行筛选，然后在进行情绪原始数据与警告数据的比对，确定老年人的情绪变化是否触发了该警告数据，从而判定老年人的情绪状态。2)本发明还能够记录老年人出现情绪变化对应的生活事件，便于监护方对该情绪变化做出相应的决策。比如，老年人在陷入长期的失落时，该系统能够通过生活事件的记录追溯到该失落的原因，例如儿孙离家，从而将该失落情绪及其对应的生活事件传输至置于儿孙方的用户终端800，便于儿孙方及时地知道从而可以采用电话视频、探望等方式进行以安抚该情绪。3)生活事件可能会产生相同的但不同程度的情绪，这类情绪状态的程度在一段事件内可能会逐渐地加深或者逐渐地减弱，本发明能够基于生活事件匹配出与之对应的第一警告数据组，该第一警告数据组是针对同一情绪的不同程度的组合。4)同一生活事件可能触发不同类型的情绪，例如地震可能会让其产生恐惧、失落、伤心甚至绝望的情绪，而老年人是否会出现这一类的情绪，计算设备300需要基于地震这一特定事件匹配出地震会出现的不同类型的情绪对应的第二警告数据组，第二警告数据组是用于确定老年人针对生活事件是否产生至少两种不同的情绪类型的，然后计算设备300再将采集到的情绪原始数据与该第二警告数据组进行对比，确认老年人是否会具有不同情绪类型的复杂情绪。计算设备300能够基于该与生活事件具有映射关系的警告数据判断情绪特征数据，从而计算设备300能够在情绪特征数据超过其对应的警告数据的情况下向情绪警示终端900发出警示信号，以便于监护人能够针对生活事件对老年人进行一级情绪护理。计算设备300能够在情绪特征数据未超出其对应的警告数据的情况下将情绪特征数据发送至云端700，以使得在情绪相对值的触发其对应的触发条件的情况下，云端700能够匹配出与触发条件的情绪相对值彼此对应的情绪护理措施，用以监护人对老年人进行二级情绪监护。

在本发明中，按照采集的情绪原始数据能够输出不同的情绪监护措施：一级情绪监护、二级情绪监护(和三级情绪监护，在本发明的优选实施方式)。随着年龄的增长，老年人的情绪管控能力减弱，呈现出易怒、易燥、易抑郁等趋势。因此老年人需要进行全方位的情绪照护，以能够使得老年人处于相对情绪健康的状态，但是时时刻刻地对其进行高强度的情绪梳理会耗尽亲友的耐心，以致于最终失去提供简单情绪监护的耐心，进而导致老年人身心受损以及生活质量恶化。本发明不仅仅利用云端的知识库来更新情绪照护方案，更可以利用现有情绪照护情况来更新情绪历史数据，使得“对老年人的情绪状态进行客观分级”终于成为可能。通过至少两级划分(本发明的一种优选方案，可以实现三级划分)，即一级情绪监护、二级情绪监护(和三级情绪监护)，分别对应家庭、护理与医疗情绪监控措施，符合绝大多数老人主要由家庭实现照护的现实状况。划分两级(三级)之后，监护人员的工作负担得以明显降低，也显著减轻照护人员以及被照护人员的心理负担，因为实践证明更高强度的照护会给照护人员带来压力，这种压力又必然从心理明示和暗示两个角度对被照护人员产生不良影响，最终导致照护关系破裂，使得老年人家庭往往陷入泥潭，无法自拔。而在本发明中，对应的常规(二级)照护措施是根据情绪特征数据未超出警告数据的情况下，结合情绪相对值的触发条件来确定的，从而不会错误地大量触发监护需求，减少了对待照护对象的监护强度。这种照护方案在实践中不仅显著降低照护人员的劳动强度，而且在减少干预的情况下，反而使得被照护的老年人具备更多自主能动性，更有助于其情绪往健康状态发展。

优选地，云端700能够基于情绪特征数据动态更新与之对应的情绪历史数据。按照此方式，云端700能够对老年人的情绪原始数据进行全面维护。比如，云端700能够基于情绪特征数据能够采用深度学习算法对情绪历史数据进行动态更新。例如，深度学习算法可以是卷积网络算法、循环神经网络、递归神经网络、深度神经网络和深度堆叠网络。

优选地，云端700按照能够将情绪相对值处于同一计量区间的方式基于情绪历史数据和情绪特征数据生成情绪相对值，以使得在云端700与用户终端800通过第五代移动通信技术通信连接的情况下，用户终端800能够以非数字化的方式呈现情绪相对值，从而老年人能够以非量化且促使其潜意识满足的方式读取其第一情绪状态报告。基于云端700的计算原理，情绪相对值P_1i的取值范围为[0，1]。用户终端800能够以非数字化的方式将情绪相对值呈现。例如，一近似圆环(实线)将相对情值显示于老年用户终端800。例如，用户终端800至少能够基于情绪相对值以图像化的方式将老年人的情绪状态以情绪相对值的方式的呈现于同一健康状态图像报告中。即：在本发明中，i可以代表老年人的不同情绪状态等。例如，用户终端在接收到数据计算中心200输出的第一趋势变化集时可以按照如下的方式生成圆环，将半径为1的圆分成8等分，并刻画出4条直径，将P₁₁、P₁₂、P₁₃、P₁₄、P₁₅、P₁₆、P₁₇、P₁₈按照其数值刻画在每条半径上，然后依次收尾圆弧连接形成一近似圆环，这种近似圆环可以采用Matlab进行构造。从而，老年人能够以非量化的方式读取其健康状态报告。圆形在中国传统文化中本就有圆满之意。而现代心理学专著中也有大量报告表明：大多数人尤其是老年人都有追求圆满的潜意识，潜意识会促使人自发、无需思考地执行特定操作。故用圆形+颜色(特别是红色)的方式来促使使用者保持健康生活状态，这对于老年人情绪护理而言，有着积极的心理学和护理方面的理论基础。与之相比，日渐衰老或病痛所带来的理化数据恶化往往给病人带来反面的心理暗示，例如癌症术后病人或慢性病人因看不到希望而情绪低落自暴自弃，如血糖持续处于高位有时反而促使糖尿病病人采取更极端的饮食方式来满足短暂生理需求。而本发明巧妙地结合了传统文化的(红色与)圆形来培养用户形成良好情绪管控，更有助于从心理层面促使用户自行采取更佳的生活方式，大大减轻护理工作负担，可有效延长如癌症术后的病人存活期。本发明所体现出的“圆形”背后有着复杂生理与心理干预方案，是本发明之发明人在长期护理研究的经验总结，有着明显的临床效果。

优选地，用户终端800包括触碰屏幕装置。在云端700将第一健康状态报告和/或情绪护理措施推送至用户终端800的情况下，用户终端800能够响应于老年人的触碰和/或声音通过第五代移动通信技术将第一情绪状态报告以不同的非量化方式显示和/或能够将情绪护理措施至少以视频的方式显示。例如老年人可以通过对查阅终端说“显示健康报告”的方式以不同的非量化方式显示出来。不同的非量化方式还可以是以颜色变化的方式，例如颜色对比度的变化显示出来，如将圆盘i等分，颜色是红色，对比度与相对健康值一致，即如相对健康值为98％，其对应圆形区域的对比度为98％。通过这种方式，一方面该系统为老年人提供了不同的读取健康状态的方式，可以方便其选择其喜爱的读取方式；另一方面，能够提高老年人与该系统之间的交互感，增加老年人智能体验，丰富其感知体验，提升其感知能力。

优选地，系统包括与计算设备200通信连接的报警终端500。报警终端500对应三级情绪监护，其主要是能够在情绪特征数据超过报警阈值时，向医疗机构发送紧急求助信息，用以通过医学方式来控制老年人的情绪。其配置为：在情绪特征数据中的至少一个触发了其相应的报警阈值的情况下，计算设备200生成报警信号并将触发了报警阈值的异常数据推送至报警终端500。报警终端500基于报警信号向预设的医疗机构终端1000发送包括异常数据的紧急求救信息。医疗机构终端1000基于紧急求救信息与视频监控器建立第五代移动通信技术通信连接，以实时获取老年人的视频信息。医疗机构终端1000与用户终端800通过第五代移动通信技术通信连接，以使得医方能够与老年人进行在线交流，以尽快安抚老年人的情绪。报警阈值与生活事件相互关联或者相互无关联。在报警阈值与生活事件相互关联的情况下，计算设备300至少能够基于生活事件从情绪库400中筛选出与生活事件具有映射关系的与情绪原始数据对应的报警阈值，报警阈值大于警告数据。

优选地，用户终端800包括具有触碰显示装置的第一监护终端800a，用于监护人查阅老年人的情绪状态。第一监护终端800a与云端700通信连接，以使得在云端700将情绪相对值以量化的方式生成第二健康状态报告并推送至第一监护终端800a的情况下，监护人能够以量化的方式从第一监护终端800a读取第二情绪状态报告。和/或在云端700将情绪特征数据以量化的方式生成第三健康状态报告并推送至第一监护终端800a的情况下，监护人能够以量化的方式从第一监护终端800a读取第三情绪状态报告。按照这种方式，本发明还具有如下的优势：在老年人仅能够定性读取其情绪状态变化的情况下，监护人能够同时定量读取老年人的情绪相对值和老年人的情绪特征数据，从而监护人能够了解老年人的健康状态和健康状态变化，便于监护人能够做出相应的干预决策。比如，第一监护终端800a至少能够基于情绪相对值和/或情绪特征数据以图像化的方式将老年人的不同的情绪状态呈现于同一情绪状态图像报告中。第一监护终端800a能够响应于监护人的请求在监护人认为第二情绪状态报告和/或第三情绪状态报告存在异常的情况下与用于老年人查阅的第二监护终端800b通过第五代移动通信协议建立通信连接，以便于第一监护终端800a能够向第二监护终端800b至少以视频、语音和/或文字中的至少一种方式推送情绪安抚措施。

实施例2

本实施例是对实施例1的进一步改进、技术方案的替换和/或补充。

该系统的数据采集还可以包括了人脸识别设备，用于采集老年人的面部变化，以感知老年人的至少一种情感状态(本发明中，通过人脸识别出的情感状态，命名为第二情感状态，以表情数据表征)。该人脸识别设备可以不穿戴于老人的身体上，而是安置在房间内。

该系统的可穿戴设备100包括了动作采集设备，用于采集老年人的动作变化，以感知老年人的至少一种情感状态(本发明中，通过动作识别出的情感状态，命名为第三情感状态，以动作数据表征)。例如，动作采集设备可以包括三轴陀螺仪、肌电传感器、脉搏传感器等

现有技术中仅仅能够分析出老年人的情绪状态，至少不能够得知老年人情绪状态发生变化的原因，即对于是怎么样的事件触发老年人情绪发生变化，现有技术提供的技术方案是不能够得出的，如果需要安抚老年人的情绪或者平稳老年人的情绪，则需要通过监护方询问和交流的方式进行，一方面这对于有言语障碍、不便告知、内向等方面的老年人来说是非常不利的，另一方面这有可能会导致情绪状态分析结果与实际具有偏差。例如，对于儿孙的想念可能会导致其产生漫长的失落；而如果是儿孙在年后返回城可能会导致其突然的失落，这两种失落在目前的情绪检测系统中均会认定为同一情绪状态，但是这两种失落状态是完全不同程度的情绪状态。为此，本发明为了克服现有技术的不足，提供了如下的技术方案。

该监测系统还包括事件采集设备200。计算设备300与事件采集设备200优选采用短距离的通信协议进行数据传输。例如蓝牙、NB-lot、EnOcean等通信协议。

针对某一件生活事件事情可能会导致老年人出现的情绪程度的不同的技术问题。优选地，计算设备300在获取到生活事件的情况下能够基于生活事件从情绪库400匹配出生活事件的针对同一情绪的第一警告数据组。第一警告数据组用于确定老年人针对生活事件产生特定情绪类型的程度。情绪库400按照生活事件、情绪类型及其该情绪类型的不同类型的情绪原始数据对应的警告数据彼此映射的方式存储，如下表所示。

其中，A表示一种情绪原始数据(例如语音数据)对应的警告数据，则其对应的第一警告数据组为(A₀、A₁、A₂)。B表示另一种情绪原始数据(例如表情数据)对应的警告数据，则其对应的第一警告数据组为(B₀、B₁、B₂)。其中，A₀表示特别失落对应的警告数据，如果其对应的情绪原始数据超过了A_O，则计算设备300可以向用户终端800输出“儿孙离家-特别失落”的提示语。其中，A₁表示失落对应的警告数据，如果其对应的情绪原始数据超过了A₁但不超过A₀，则计算设备300可以向用户终端800输出“儿孙离家-失落”的提示语。其中，A₂表示一般失落对应的警告数据，如果其对应的情绪原始数据超过了A₂但不超过A₁，则计算设备300可以向用户终端800输出“儿孙离家-一般失落”的提示语。如果，其对应的情绪原始数据小于A₂，则计算设备300可以不向用户终端800输出提示语。对于B组警告数据，同理于A组警告数据。

针对某一件生活事件事情可能会导致老年人出现两种及两种以上的情绪状态的技术问题以及有效辨别该情绪状态是否发生。优选地，计算设备300在获取到生活事件的情况下能够基于生活事件从情绪库400匹配出生活事件的针对不同情绪的第二警告数据组。第二警告数据组能够用于确定老年人针对生活事件是否产生至少两种不同的情绪类型。例如针对某一特定事件老年人可能会出现多种情绪状态。例如，针对地震事件，老年人可能会出现恐惧、担心、悲伤等情绪。情绪库400按照生活事件、情绪类型及其该情绪类型的不同类型的情绪原始数据对应的警告数据彼此映射的方式存储，如下表所示。

计算设备300可以筛选出针对生活事件可能会出现的情绪状态的集合，然后以该情绪状态的以最低限度值为集合的第二数据警告组。例如，为了能够有效地识别出针对地震事件，老年人是不是出现了恐惧、担心、悲伤的情绪。计算设备300可以筛选出针对地震事件可能会出现的情绪状态，然后以该情绪状态的以最低限度值为集合的第二数据警告组。例如，计算设备300可以针对地震事件分别以各情绪状态对应的最低限度值生成第二数据警告组(C₂、D₂、E₂)。然后使用情绪原始数据(例如语音数据)一一与C₂、D₂、E₂进行比对，确定老年是否已经恐惧、担心或者悲伤情绪。

优选地，计算设备300能够在接收到生活事件和情绪原始数据的情况下，首先基于生活事件和情绪原始数据匹配出老年人针对该生活事件的不同的情绪类型，然后再逐一地生成每一个针对该生活事件的特定情绪类型的程度。计算设备300按照如下方式配置：

F1：从事件采集设备200获取到生活事件和从可穿戴设备100获取到情绪原始数据。例如，某一天，老年人收到儿子的祝福，此时穿戴设备100采集到了通话声音。计算设备300获取到“接到儿子的电话”的生活事件以及“通话声音”的情绪原始数据。

F2：基于生活事件从情绪库400匹配出与该生活事件有映射关系的若干情绪类型，并且读取这些若干情绪类型的最低限值，形成第二警告数据组。第二数据警告组中的警告数据均是触发情绪类型的最低限值。“接到儿子的电话”在情绪库400中对应的情绪类型有：开心、激动和愤怒。这三个情绪类型对应有触发其情绪状态的最低限值，例如触发开心、激动和愤怒分别对应的声音频率为Vf_h1、Vf_e1、Vf_a1。则第二警告数据组为(Vf_h1、Vf_e1、Vf_a1)。

F3：将情绪原始数据与第二数据警告组中的警告数据进行比对。如果情绪原始数据超过或等于警告数据，则说明该生活事件触发老年人的该情绪类型对应的情绪，将计算设备300该警告数据对应的情绪类型形成组合，形成特定情绪类型的情绪类型集；如果情绪原始数据不超过警告数据，则说明该生活事件未触发老年人的情绪变化。一个生活事件可能触发一种或多种情绪，因此，情绪类型集的特定情绪类型可以是一个或者多个。情绪原始数据V_f与第二警告数据组中的(Vf_h1、Vf_e1、Vf_a1)一一比对。如果V_f超过Vf_h1，则说明老年人是开心的。如果V_f超过Vf_e1，则说明老年人是激动的。如果V_f超过Vf_a1，则说明老年人是愤怒的。如果V_f超过Vf_h1并且超过Vf_e1，则说明老年人是开心的且激动的。

F4：从情绪库400中读取特定情绪类型的第一警告数据组。第一数据警告组是针对特定情绪类型的不同程度的阈值。计算设备300将情绪原始数据与第一警告数据组进行比较，如果情绪原始数据落入了某一阈值区间，则计算设备300将该特定情绪类型对应的程度输出至用户终端800。以“老年人是开心”的情绪状态进行说明，即V_f超过Vf_h1。则计算设备300从开心的特定情绪类型中读取其第一警告数据组(Vf_h1、Vf_h2、Vf_h3)。其中，V_f超过Vf_h1但不超过Vf_h2，是一般开心。V_f超过Vf_h2但不超过Vf_h3，是较开心。如果V_f超过超过Vf_h3，是非常开心。在数据对比中，V_f超过Vf_h3，计算设备300可以将“接到儿子电话”和“非常开心”传输至用户终端800。

优选地，监测系统包括写入设备。监护方能够通过写入设备以将生活事件、情绪类型和警告数据三者关联的方式写入情绪库400，以使得情绪库400能够更新生活事件、情绪原始数据和警告数据。例如，监护方可以是系统的供应商、研发人员或者老年人的监护人。例如，在老年人65岁时，环境事件“出太阳”对应的情绪类型为“平静”，其对应的警告数据为肌电频率的三个频率限值；而在老年人75岁时，环境事件“出太阳”对应的情绪类型为“开心”，其对应的警告数据为声音频率的三个频率限值。基于此，监护方可以将这一变化写入情绪库400中。和/或，优选地，计算设备300能够在监护方请求的情况下和/或自动地基于记录的情绪原始数据和记录的生活事件更新警告数据。例如，在新购入该监控系统时，情绪库400中存储的数据都是基于大数据生成的，这与实际被监护人有个体差异，因此，计算设备300能够基于采集的情绪原始数据和生活事件对情绪库中的警告数据进行修正，以个性化地对被监护人进行监护。比如，计算设备300能够采用深度学习算法进行修正。例如，深度学习算法可以是卷积网络算法、循环神经网络、递归神经网络、深度神经网络和深度堆叠网络。

实施例3

本实施例可以是对实施例1、2的进一步改进和/或补充，重复的内容不再赘述。在不造成冲突或者矛盾的情况下，其他实施例的优选实施方式的整体和/或部分内容可以作为本实施例的补充。

一个情绪状态的变化的同时，事件采集设备200采集到了若干的生活事件。因此，这些若干生活事件是否与该情绪状态变化相关，是本系统需要解决的技术问题。优选地，情绪库400中按照彼此映射的方式存储有情绪原始数据与历史事件。例如，声音频率在超过Vf₁时对应的历史事件有(X₁、X₂……X_n)。声音频率在低于Vf₁时对应的历史事件有(Y₁、Y₂……Y_m)。计算设备300在接收情绪原始数据时，基于情绪原始数据从情绪库400中匹配出与情绪原始数据具有关联性的历史事件。计算设备300将该历史事件形成一个历史事件的集合。该历史事件的集合能够用于计算设备300将事件采集设备200采集到的与情绪原始数据无关的生活事件排除。例如，在老年人的声音频率超过Vf₁时，计算设备300从情绪库400中读取了与之对应的历史事件有(X₁、X₂……X_n)。然后事件采集设备200采集到生活事件有(Z₁、Z₂……Z_n)。计算设备300将(X₁、X₂……X_n)和生活事件有(Z₁、Z₂……Z_n)进行逻辑“与”运算，求出的结果便是可能影响到老年人情绪状态(声音频率超过Vf₁)的生活事件。例如，X₁＝“游泳”、X₂＝“跑步”、X₃＝“出太阳”。Z₁＝“游泳”、Z₂＝“网络不佳”、Z₃＝“出太阳”。则计算设备300将日常事件“游泳”、环境事件“出太阳”与情绪原始数据“声音频率超过Vf₁”进行二次分析，便于更准确的分析老年人的情绪状态。例如，计算设备300会将“游泳”对应的情绪状态包括了开心和兴奋，则计算设备300会将情绪原始数据“声音频率超过Vf₁”的具体声音频率与开心对应的声音频率的第一警告数据组的关系，以及会将情绪原始数据“声音频率超过Vf₁”的具体声音频率与兴奋对应的声音频率的第一警告数据组的关系，用于确定情绪原始数据“声音频率超过Vf₁”对应的情绪状态和情绪状态程度。按照这种方式，本发明还具有如下技术优势：1、排除与情绪原始数据无关的生活事件，以使得计算设备300能够用与情绪原始数据相关的生活事件对情绪状态做出判断，能够提高对情绪状态及其程度的分析结果的准确形。2、计算设备300如果逐一地去以生活事件为筛选条件，将其可能对应的警告数据一一筛选出来，会极大地增大计算设备的运算量，因此排出部分无关事件，能够游有利于提高计算设备300的计算效率。3、有利于克服情绪状态滞后于生活事件带来的技术问题，如果一个情绪变化时，其当前记录的生活事件与历史事件输出的集合为空集，则说明了该情绪变化可能与情绪变化之前发生的某一生活事件或者某几个生活事件相关，则此时计算设备追溯之前的生活事件，用追溯到的之前发生的生活事件与该情绪变化来判定其情绪状态和程度。

实施例4

本实施例可以是对实施例1、2、3或者其结合的进一步改进和/或补充，重复的内容不再赘述。本实施例公开了，在不造成冲突或者矛盾的情况下，其他实施例的优选实施方式的整体和/或部分内容可以作为本实施例的补充。

老年人的情绪状态变化相对于生活事件的发生可能会有滞后性。即事件采集设备200在To时刻采集到生活事件，会在T₁时刻(T₁大于To)才会使得老年人产生情绪变化。因此，这种滞后性至少具有如下技术问题：系统可能将T₁时刻的生活事件与T₁时刻采集到的情绪原始数据进行关联分析，可能会输出错误的情绪状态，从而降低本系统的可靠性；或者，如实施例2所述：如果一个情绪变化时，其当前记录的生活事件与历史事件输出的集合为空集，则说明了该情绪变化可能与情绪变化之前发生的某一生活事件或者某几个生活事件相关。本实施例旨在对实施例1进一步改进或者补充以克服情绪状态滞后于生活事件带来的技术问题。

优选地，监测系统包括事件存储设备600，用于存储事件采集设备200采集到的生活事件。在采集到老年人的情绪原始数据而且事件采集设备200在特定时间间隔内没有记录到与情绪原始数据相互契合的生活事件时，计算设备300会读取事件存储设备600存储的生活事件。该特定时间间隔内可以由客户自定义，例如1、2小时……12小时或者其他时间间隔。该时间间隔与老年人的年龄和性格相关联。例如，老年人年龄越大，该时间间隔越短，便于对年迈的老年人的情绪管控。例如，老年人属于开朗型性格，该时间间隔可以稍微延长。又如，老年人属于内向型性格，该时间间隔可以稍微缩短。再如，老年人有老年抑郁趋向或者抑郁症或者老年痴呆，该时间间隔为0。结合实施例2，例如，老年人的声音频率超过Vf₁的时刻为T1，计算设备300从情绪库400中读取了与之对应的历史事件有(X₁、X₂……X_n)。然后事件采集设备200在(T2时刻，T1时刻)采集到生活事件有(Z₁、Z₂……Z_n)。T2时刻和T1时刻之间的时间差便是时间间隔。计算设备300将(X₁、X₂……X_n)和生活事件有(Z₁、Z₂……Z_n)进行逻辑“与”运算，求出的结果便是可能影响到老年人情绪状态(声音频率超过Vf₁)的生活事件。如果，该求出的结果是空集，即在(T2时刻，T1时刻)采集到生活事件有(Z₁、Z₂……Z_n)与历史事件有(X₁、X₂……X_n)不对应，则该情绪状态可能与T2时刻之前的生活事件相关。此时，计算设备300开始读取T2时刻之前存储于事件存储设备600的生活事件。读取的方法可以是关键字读取，例如：以历史事件为关键字，例如X₁＝“游泳”。则计算设备300会检索T2时刻之前的“游泳”并记录下发生“游泳”事件的时刻。因此，计算设备300能够分析“声音频率超过Vf₁”是否具有相应的生活事件。按照这种方式，本发明实则相当于有两次追溯：第一次短时间内(T2，T1)的追溯，这种适用于对爆发情绪状态的生活事件的追踪，容易使得监护方能够了解怎样的事件触发了其情绪状态；第二次是长时间内的追溯，这种是对情绪积累的一种后的情绪状态的变化，便于追溯是怎样的生活事件会导致老年人情绪积累及情绪变化。

实施例5

本实施例可以是对实施例1、2、3、4或者其结合的进一步改进和/或补充，重复的内容不再赘述。本实施例公开了，在不造成冲突或者矛盾的情况下，其他实施例的优选实施方式的整体和/或部分内容可以作为本实施例的补充。

在现实生活中，生活事件诱导发生的情绪原始数据可能是以语音数据、动作数据中的一种或者两种的组合。即：一特定生活事件诱导发生情绪变化是以语音数据表达的，另一特定生活事件诱导发生情绪变化是以动作数据表达的，还有一些生活事件诱导发生的情绪变化是以语音数据和动作数据组合表达的。现有技术中并没有针对生活事件和情绪变化的关联分析，更没有针对不同的生活事件所诱导发生的情绪变化是以怎样的表现方法进行分析。

基于此，本实施例进一步地对该系统进行补充完善或改进或替换。优选地，可穿戴设备100至少包括了能够佩戴于老年人身上的用于采集语音数据的语音采集设备和能够佩戴于老年人身上的用于采集身体动作数据的动作采集设备。在老年人情绪变化时多以语音数据和动作数据表达。计算设备300能够基于生活事件以语音数据和/或动作数据中的作为情绪原始数据，用于与警告数据进行比较。例如，针对儿孙离家这一特定事件，大多数老人的表现为静坐且哭泣，此时，以语音数据来分析其失落的程度更为准确。又如，针对儿孙回家这一特定事件，大多数老人表现为激动且开怀大笑，此时，用语音数据和动作数据的组合数据来分析其开心的程度更为准确。本发明按照这种方式，至少还具有如下的优势：基于生活事件本身出发，对用于表征老年人的情感状态的情绪原始数据进行筛选，筛选出的情绪原始数据更有利于透过生活事件本身了解老年人的情绪变化和变化程度，并且更容易得知该生活事件对其情绪变化的影响程度。

优选地，情绪原始数据包括了表情数据。表情数据也能够表征老年人的情绪变化。即人脸识别设备采集到的表情数据也能够用于分析老年人的情绪状态和程度。因此，在计算设备300对情绪原始数据筛选时，计算设备300也会对表情数据进行筛选，例如对于沉默寡言、不好动的老年人来说，表情数据更适合用于反映出情绪状态。

实施例6

本实施公开一种基于可穿戴设备的老年人情绪监测方法，其能够基于可穿戴设备反馈的情绪原始数据并结合老年人的生活事件，以能够匹配出能够维持老年人情绪健康的情绪护理措施。该方法能够由实施例1-5之一或者组合中的系统执行。

该监测方法，至少包括：

将可穿戴设备100其按照能够采集老年人的情绪原始数据的方式穿戴于老年人的身体；

设置事件采集设备200，其能够用于采集老年人的生活事件，并且按照将生活事件的发生时刻与生活事件相互映射的方式存储于事件存储设备600中，

设置计算设备300，与可穿戴设备100通过无线通信连接，其能够基于情绪原始数据生成至少一个能够用于表征老年人情绪状态的情绪特征数据，并且能够将情绪特征数据中的至少一个与情绪库400中的与之对应的警告数据进行比较；

设置云端700，与计算设备300无线通信连接，以能够实现情绪特征数据的传输交互，以使得云端700能够以情绪历史数据生成与之对应的情绪特征数据的相对其变化的情绪相对值，并基于情绪相对值匹配情绪护理措施；

设置用户终端800，其能够用于显示情绪护理措施，供老年人和/或监护人查阅；

计算设备300响应于其接收到情绪原始数据与事件采集设备200建立通信连接，以使得计算设备300至少能够基于生活事件从情绪库400中筛选出与生活事件具有映射关系的与情绪原始数据对应的警告数据，用于计算设备300能够基于该与生活事件具有映射关系的警告数据判断情绪特征数据，从而计算设备300能够在情绪特征数据超过其对应的警告数据的情况下向情绪警示终端900发出警示信号，以便于监护人能够对老年人进行一级情绪护理；

计算设备300能够在情绪特征数据未好处其对应的警告数据的情况下将情绪特征数据发送至云端700，以使得在情绪相对值的触发其对应的触发条件的情况下，云端700能够匹配出与触发触发条件的情绪相对值彼此对应的情绪护理措施，用以监护人对老年人进行二级情绪监护，

云端700能够基于情绪特征数据动态更新情绪历史数据。

优选地，云端700按照能够将情绪相对值处于同一计量区间的方式基于情绪历史数据和情绪特征数据生成情绪相对值，以使得在云端700与用户终端800通过第五代移动通信技术通信连接的情况下，用户终端800能够以非数字化的方式呈现情绪相对值，从而老年人能够以非量化且促使其潜意识满足的方式读取其第一情绪状态报告；

用户终端800包括触碰屏幕装置，以使得在云端700将第一健康状态报告和/或情绪护理措施推送至用户终端800的情况下，用户终端800能够响应于老年人的触碰和/或声音通过第五代移动通信技术将第一情绪状态报告以不同的非量化方式显示和/或能够将情绪护理措施至少以视频的方式显示。

需要注意的是，上述具体实施例是示例性的，本领域技术人员可以在本发明公开内容的启发下想出各种解决方案，而这些解决方案也都属于本发明的公开范围并落入本发明的保护范围之内。本领域技术人员应该明白，本发明说明书及其附图均为说明性而并非构成对权利要求的限制。本发明的保护范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (8)

1.一种基于可穿戴设备的老年人情绪监测系统，其能够基于所述可穿戴设备反馈的情绪原始数据并结合所述老年人的生活事件，以能够根据不同的情绪原始数据匹配出能够维持所述老年人情绪健康发展的情绪护理措施，至少包括：

可穿戴设备(100)，其按照能够采集所述老年人的情绪原始数据的方式穿戴于所述老年人的身体；

事件采集设备(200)，其能够用于采集所述老年人的生活事件，并且按照将所述生活事件的发生时刻与所述生活事件相互映射的方式存储于事件存储设备(600)中，

计算设备(300)，与所述可穿戴设备(100)通过无线通信连接，其能够基于所述情绪原始数据生成至少一个能够用于表征所述老年人情绪状态的情绪特征数据，并且能够将所述情绪特征数据中的至少一个与情绪库(400)中的与之对应的警告数据进行比较；

云端(700)，与所述计算设备(300)无线通信连接，以能够实现所述情绪特征数据的传输交互，以使得所述云端(700)能够以情绪历史数据生成与之对应的情绪特征数据的相对其变化的情绪相对值，并基于所述情绪相对值匹配情绪护理措施；

用户终端(800)，其能够用于显示所述情绪护理措施，供所述老年人和/或监护人查阅；

其特征在于，

所述计算设备(300)响应于其接收到所述情绪原始数据与所述事件采集设备(200)建立通信连接，以使得所述计算设备(300)至少能够基于所述生活事件从所述情绪库(400)中筛选出与所述生活事件具有映射关系的与所述情绪原始数据对应的警告数据，用于所述计算设备(300)能够基于该与所述生活事件具有映射关系的警告数据判断所述情绪特征数据，从而所述计算设备(300)能够在所述情绪特征数据超过其对应的警告数据的情况下向情绪警示终端(900)发出警示信号，以便于监护人能够针对所述生活事件对所述老年人进行一级情绪护理；

所述计算设备(300)能够在所述情绪特征数据未超出其对应的警告数据的情况下将所述情绪特征数据发送至所述云端(700)，以使得在所述情绪相对值的触发其对应的触发条件的情况下，所述云端(700)能够匹配出与触发所述触发条件的情绪相对值彼此对应的情绪护理措施，用以所述监护人对所述老年人进行二级情绪监护，其中，所述云端(700)能够基于所述情绪特征数据动态更新与之对应的情绪历史数据，所述情绪相对值是将情绪特征数据的与之对应的情绪历史数据进行相对计算得到的和/或将情绪特征数据与情绪历史数据中的与之对应的情绪状态的概率密度函数进行相对计算得到的；

所述计算设备(300)中在获取到所述生活事件的情况下能够基于所述生活事件从所述情绪库(400)匹配出所述生活事件的针对同一情绪的第一警告数据组，用于确定所述老年人针对所述生活事件产生特定情绪类型的程度；和/或，所述计算设备(300)在获取到所述生活事件的情况下能够基于所述生活事件从所述情绪库(400)匹配出所述生活事件的针对不同情绪的第二警告数据组，用于确定所述老年人针对所述生活事件是否产生至少两种不同的情绪类型；

所述计算设备(300)能够基于所述情绪原始数据从所述情绪库(400)中匹配出与所述情绪原始数据具有关联性的历史事件，以使得所述计算设备(300)至少能够基于所述历史事件将所述事件采集设备(200)采集到的与所述情绪原始数据无关的生活事件排除；和/或

所述监测系统包括事件存储设备(600)，其配置为能够存储所述事件采集设备(200)采集到的生活事件，以使得所述计算设备(300)能够于所述可穿戴设备(100)采集到老年人的情绪原始数据且所述事件采集设备(200)在特定时间间隔内没有记录到与所述情绪原始数据相互契合的生活事件启动，用于所述计算设备(300)能够回溯在所述可穿戴设备(100)采集到老年人的情绪原始数据之前发生的生活事件，从而使得所述计算设备(300)能够分析所述情绪原始数据是否具有相应的生活事件。

2.根据权利要求1所述的监测系统，其特征在于，所述云端(700) 按照能够将所述情绪相对值处于同一计量区间的方式基于所述情绪历史数据和所述情绪特征数据生成所述情绪相对值，以使得在所述云端(700)与所述用户终端(800)通过第五代移动通信技术通信连接的情况下，所述用户终端(800)能够以非数字化且促使用户倾向于产生积极心理状态的方式呈现所述情绪相对值，从而所述老年人能够以非量化且促使其潜意识满足的方式读取其第一情绪状态报告；

所述用户终端(800)包括触碰屏幕装置，以使得在所述云端(700)将第一健康状态报告和/或情绪护理措施推送至所述用户终端(800)的情况下，所述用户终端(800)能够响应于所述老年人的触碰和/或声音通过所述第五代移动通信技术将所述第一情绪状态报告以不同的非量化方式显示和/或能够将所述情绪护理措施至少以视频的方式显示。

3.根据权利要求1或2所述的监测系统，其特征在于，所述系统包括与所述计算设备通信连接的报警终端(500)，其配置为：

在所述情绪特征数据中的至少一个触发了其相应的报警阈值的情况下，所述计算设备生成报警信号并将触发了所述报警阈值的异常数据推送至所述报警终端(500)，所述报警终端基于所述报警信号向预设的医疗机构终端(1000)发送包括异常数据的紧急求救信息；

所述医疗机构终端(1000)基于所述紧急求救信息与视频监控器建立第五代移动通信技术通信连接，以实时获取所述老年人的视频信息；

其中，所述报警阈值与所述生活事件相互关联或者相互无关联；在所述报警阈值与所述生活事件相互关联的情况下，所述计算设备(300)至少能够基于所述生活事件从所述情绪库(400)中筛选出与所述生活事件具有映射关系的与所述情绪原始数据对应的报警阈值，所述报警阈值大于所述警告数据。

4.根据权利要求3所述的监测系统，其特征在于，所述计算设备(300)按照如下方式生成至少配置为：

将所述生活事件匹配出的老年人针对该生活事件的所述第二警告数据组与情绪原始数据进行比较，生成包括至少一个特定情绪类型的情绪类型集；

从情绪库(400)中读取所述情绪类型集中的至少一个特定情绪类型的第一警告数据组，并将所述情绪原始数据与所述第一警告数据组进行比较，生成所述至少一个特定情绪类型的程度。

5.根据权利要求4所述的监测系统，其特征在于，所述用户终端(800)包括具有触碰显示装置的第一监护终端(800a)，用于监护人查阅所述老年人的情绪状态，

所述第一监护终端(800a)与所述云端(700)通信连接，以使得在所述云端(700)将所述情绪相对值以量化的方式生成第二健康状态报告并推送至所述第一监护终端(800a)的情况下，监护人能够以量化的方式从所述第一监护终端(800a)读取第二情绪状态报告；和/或

在所述云端(700)将所述情绪特征数据以量化的方式生成第三健康状态报告并推送至第一监护终端(800a)的情况下，监护人能够以量化的方式从所述第一监护终端(800a)读取第三情绪状态报告；

其中，所述第一监护终端(800a)至少能够基于所述情绪相对值和/或情绪特征数据以图像化的方式将所述老年人的不同的情绪状态呈现于同一情绪状态图像报告中；

其中，所述第一监护终端(800a)能够响应于监护人的请求在所述监护人认为所述第二情绪状态报告和/或所述第三情绪状态报告存在异常的情况下与用于老年人查阅的第二监护终端(800b)通过第五代移动通信协议建立通信连接，以便于所述第一监护终端(800a)能够向所述第二监护终端(800b)至少以视频、语音和/或文字中的至少一种方式推送情绪安抚措施。

6.根据权利要求5所述的监测系统，其特征在于，所述监测系统包括写入设备，监护方能够通过所述写入设备以将生活事件、情绪类型和警告数据三者关联的方式写入所述情绪库(400)，以使得所述情绪库(400)能够更新所述生活事件、所述情绪原始数据和所述警告数据；和/或

所述计算设备(300)能够在监护方请求的情况下和/或自动地基于记录的情绪原始数据和记录的生活事件更新所述警告数据。

7.一种基于可穿戴设备的老年人情绪监测方法，其能够基于所述可穿戴设备反馈的情绪原始数据并结合所述老年人的生活事件，以能够匹配出能够维持所述老年人情绪健康的情绪护理措施，至少包括：

将可穿戴设备(100)其按照能够采集所述老年人的情绪原始数据的方式穿戴于所述老年人的身体；

设置事件采集设备(200)，其能够用于采集所述老年人的生活事件，并且按照将所述生活事件的发生时刻与所述生活事件相互映射的方式存储于事件存储设备(600)中，

设置计算设备(300)，与所述可穿戴设备(100)通过无线通信连接，其能够基于所述情绪原始数据生成至少一个能够用于表征所述老年人情绪状态的情绪特征数据，并且能够将所述情绪特征数据中的至少一个与情绪库(400)中的与之对应的警告数据进行比较；

设置云端(700)，与所述计算设备(300)无线通信连接，以能够实现所述情绪特征数据的传输交互，以使得所述云端(700)能够以情绪历史数据生成与之对应的情绪特征数据的相对其变化的情绪相对值，并基于所述情绪相对值匹配情绪护理措施；

设置用户终端(800)，其能够用于显示所述情绪护理措施，供所述老年人和/或监护人查阅；

其特征在于，

所述计算设备(300)响应于其接收到所述情绪原始数据与所述事件采集设备(200)建立通信连接，以使得所述计算设备(300)至少能够基于所述生活事件从所述情绪库(400)中筛选出与所述生活事件具有映射关系的与所述情绪原始数据对应的警告数据，用于所述计算设备(300)能够基于该与所述生活事件具有映射关系的警告数据判断所述情绪特征数据，从而所述计算设备(300)能够在所述情绪特征数据超过其对应的警告数据的情况下向情绪警示终端(900)发出警示信号，以便于监护人能够对所述老年人进行一级情绪护理；

所述计算设备(300)能够在所述情绪特征数据未好处其对应的警告数据的情况下将所述情绪特征数据发送至所述云端(700)，以使得在所述情绪相对值的触发其对应的触发条件的情况下，所述云端(700)能够匹配出与触发所述触发条件的情绪相对值彼此对应的情绪护理措施，用以所述监护人对所述老年人进行二级情绪监护，其中，所述云端(700)能够基于所述情绪特征数据动态更新所述触发条件，所述情绪相对值是将情绪特征数据的与之对应的情绪历史数据进行相对计算得到的和/或将情绪特征数据与情绪历史数据中的与之对应的情绪状态的概率密度函数进行相对计算得到的；

所述计算设备(300)中在获取到所述生活事件的情况下能够基于所述生活事件从所述情绪库(400)匹配出所述生活事件的针对同一情绪的第一警告数据组，用于确定所述老年人针对所述生活事件产生特定情绪类型的程度；和/或，所述计算设备(300)在获取到所述生活事件的情况下能够基于所述生活事件从所述情绪库(400)匹配出所述生活事件的针对不同情绪的第二警告数据组，用于确定所述老年人针对所述生活事件是否产生至少两种不同的情绪类型；

所述计算设备(300)能够基于所述情绪原始数据从所述情绪库(400)中匹配出与所述情绪原始数据具有关联性的历史事件，以使得所述计算设备(300)至少能够基于所述历史事件将所述事件采集设备(200)采集到的与所述情绪原始数据无关的生活事件排除；和/或

监测系统包括事件存储设备(600)，其配置为能够存储所述事件采集设备(200)采集到的生活事件，以使得所述计算设备(300)能够于所述可穿戴设备(100)采集到老年人的情绪原始数据且所述事件采集设备(200)在特定时间间隔内没有记录到与所述情绪原始数据相互契合的生活事件启动，用于所述计算设备(300)能够回溯在所述可穿戴设备(100)采集到老年人的情绪原始数据之前发生的生活事件，从而使得所述计算设备(300)能够分析所述情绪原始数据是否具有相应的生活事件。

8.根据权利要求7所述的监测方法，其特征在于，所述云端(700)按照能够将所述情绪相对值处于同一计量区间的方式基于所述情绪历史数据和所述情绪特征数据生成所述情绪相对值，以使得在所述云端(700)与所述用户终端(800)通过第五代移动通信技术通信连接的情况下，所述用户终端(800)能够以非数字化且促使用户倾向于产生积极心理状态的方式呈现所述情绪相对值，从而所述老年人能够以非量化且促使其潜意识满足的方式读取其第一情绪状态报告；

所述用户终端(800)包括触碰屏幕装置，以使得在所述云端(700)将第一健康状态报告和/或情绪护理措施推送至所述用户终端(800)的情况下，所述用户终端(800)能够响应于所述老年人的触碰和/或声音通过所述第五代移动通信技术将所述第一情绪状态报告以不同的非量化方式显示和/或能够将所述情绪护理措施至少以视频的方式显示。

Images