CN111007902A - 一种基于摄像头的母婴动作监测系统及方法、智能家居 - Google Patents

一种基于摄像头的母婴动作监测系统及方法、智能家居 Download PDF

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Abstract

本发明属于智能家居技术领域，公开了一种基于摄像头的母婴动作监测系统及方法、智能家居，语音检测到小孩哭声，摄像头检测到母婴动作；采用大数据，循环神经网络判断母婴动作是否准确；母婴动作准确，检测室内温湿度，若是室内温湿度不合适导致，提醒用户调整温湿度或自动设置为默认舒适值；若不是室内温湿度不合适导致，则语音提醒用户，提醒导致小孩不舒服的语音知识或视频；母婴动作不准确，则语音提醒用户，并播放相关教学视频。本发明的摄像头与语音结合判断母婴的动作、哭声、检测，并进行提醒。判断出母婴动作是否规范或者对小孩有危害，进行用户，并正确引导教学。

Description

一种基于摄像头的母婴动作监测系统及方法、智能家居
技术领域
本发明属于智能家居技术领域，尤其涉及一种基于摄像头的母婴动作监测系统及方法、智能家居。
背景技术
目前，最接近的现有技术：智能家居的概念的深入人心，智能家居推广非常迅速，几乎家家户户都有智能家居的产品，在智能家居的实现中，摄像头与屏起着非常重要的作用，是智能家居中安全的重要一环。在智能家居场景中，摄像头与屏是必不可少的，比如门外摄像头，室内摄像头，室内屏，室内语音等等都是构成智能家居中不可或缺的一部分，在传统的智能家居场景里屏一般作为中控可操作大屏，一般置于大厅，常亮或常灭状态，摄像头作为室内无人时的一种安全天眼，场景应用单调，在AI人工智能到来之初，一切显得不够人工智能。
综上所述，现有技术存在的问题是：传统的智能家居场址智能化程度低，功能单一。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于摄像头的母婴动作监测系统及方法、智能家居。
本发明是这样实现的，一种基于摄像头的母婴动作监测方法，所述基于摄像头的母婴动作监测方法包括以下步骤：
第一步，语音检测到小孩哭声，摄像头检测到母婴动作；
第二步，采用大数据，循环神经网络判断母婴动作是否准确；
第三步，母婴动作准确，检测室内温湿度，若是室内温湿度不合适导致，提醒用户调整温湿度或自动设置为默认舒适值；若不是室内温湿度不合适导致，则语音提醒用户，提醒导致小孩不舒服的语音知识或视频；
第四步，母婴动作不准确，则语音提醒用户，并播放相关教学视频。
进一步，所述基于摄像头的母婴动作监测方法的摄像头有两种方式唤醒，一种是保持工作状态，另一种是小孩哭声待唤醒状态；保持工作状态检测用户距离摄像头的位置，记录在范围内的抱婴用户动作及婴儿动作。
进一步，所述基于摄像头的母婴动作监测方法采用循环神经网络算法追踪用户肢体及婴儿动作，并结合大数据预设规范动作作比较，判断抱婴动作是否规范，如果不规范则通过语音与视频正确引导教学动作。
进一步，所述基于摄像头的母婴动作监测方法通过神经网络算法结果，对比相应大数据库，查找不同的抱婴动作对婴儿成长的好处与不好之处；
对比相应大数据库包括：将各种各样的抱婴动作通过图片的形式建立数据；并记录动作的好处与不好之处；实时录入不同人尝试不同的抱婴姿势，并与图片进行对比，通过不断地训练，形式大数据；根据循环神经网络方式对抱婴动作进行训练，记录，预测下一个动作，根据概率性预测动作是否符合规范。
进一步，所述基于摄像头的母婴动作监测方法通过哭声唤醒摄像头，摄像头首先检测用户抱婴动作是否规范，如果不规范则提醒用户，并提示相应的教学，如果在一定的大数据基础上认为抱婴动作无误则关联其它因素，其它可能影响小孩哭的场景。
进一步，所述基于摄像头的母婴动作监测方法建立数据库；将抱婴动作通过图片的形式建立数据；并记录动作的好处与不好之处；实时录入不同人尝试不同的抱婴姿势，并与图片进行对比，通过不断地训练，形式大数据；根据循环神经网络方式对抱婴动作进行训练，记录，预测下一个动作，根据概率性预测动作是否符合规范；根据循环神经网络追踪及预测动作，实时纠正动作；
进一步，所述基于摄像头的母婴动作监测方法的语音采集设备采集到声音，并识别声音为哭声，服务器收到哭声请求时，启动摄像头，摄像头通过图片式与循环神经网络检测用户抱小孩子的动作是否规范；判断大人的抱婴动作；判断小孩子各个身体部位及身上的动作，结合判断小孩是否是由于动作不规范而导致婴儿不舒适而产生的哭闹；如果是由于抱婴动作不规范则提示相应的教学。
本发明的另一目的在于提供一种实施所述基于摄像头的母婴动作监测方法的基于摄像头的母婴动作监测系统，所述基于摄像头的母婴动作监测系统包括：
显示模块，用于显示反馈结果、温湿度、环境参数；
双目摄像头，用于采集用户肢体动作，通过循环神经网络算法，基于大数据，记忆相关动作，判断相关动作是否正确；
语音采集模块，用于采集儿童哭声或大人的指令作出的相应的动作；
语音解释模块，用于通过语音对母婴动作的错误做出说明；
语音广播模块，用于将正确的动作信息传输给用户；
温湿度采集模块，用于采集环境内的温度、湿度参数。
本发明的另一目的在于提供一种实现所述基于摄像头的母婴动作监测方法的智能家居信息数据处理终端。
本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行所述的基于摄像头的母婴动作监测方法。
综上所述，本发明的优点及积极效果为：本发明的摄像头与语音结合判断母婴的动作、哭声、检测，并进行提醒。判断出母婴动作是否规范或者对小孩有危害，进行用户，并正确引导教学。
对比文件1情绪监控和预警方法及系统(申请号201610720645.1)
对比文件2基于养老机器人的情绪自适应系统(申请号201710508367.8)
对比文件3一种婴儿睡眠监测装置(申请号201520127126.5)
Figure BDA0002269865100000031
Figure BDA0002269865100000041
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于摄像头的母婴动作监测系统的结构示意图；
图中：1、显示模块；2、双目摄像头；3、语音采集模块；4、语音解释模块；5、语音广播模块；6、温湿度采集模块。
图2是本发明实施例提供的基于摄像头的母婴动作监测方法流程图。
图3是本发明实施例提供的基于摄像头的母婴动作监测方法实现流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于摄像头的母婴动作监测系统及方法、智能家居，下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的基于摄像头的母婴动作监测系统包括：
显示模块1，用于显示反馈结果、温湿度、环境参数。
双目摄像头2，用于采集用户肢体动作，通过循环神经网络算法，基于大数据，记忆相关动作，判断相关动作是否正确。
语音采集模块3，用于采集儿童哭声或大人的指令作出的相应的动作。
语音解释模块4，用于通过语音对母婴动作的错误做出说明。
语音广播模块5，用于将正确的动作信息传输给用户。
温湿度采集模块6，用于采集环境内的温度、湿度参数。
如图2所示，本发明实施例提供的基于摄像头的母婴动作监测方法包括以下步骤：
S201：语音检测到小孩哭声，摄像头检测到母婴动作；
S202：采用大数据，循环神经网络判断母婴动作是否准确；
S203：母婴动作准确，检测室内温湿度，若是室内温湿度不合适导致，提醒用户调整温湿度或自动设置为默认舒适值；若不是室内温湿度不合适导致，则语音提醒用户，提醒一些可能导致小孩不舒服的语音知识或视频；
S204：母婴动作不准确，则语音提醒用户，并播放相关教学视频。
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步的描述。
如图3所示，本发明实施例提供的基于摄像头的母婴动作监测方法具体包括以下步骤：
(1)语音检测到小孩哭声，摄像头检测到母婴动作；
(2)采用大数据，循环神经网络判断母婴动作是否准确；
(3)母婴动作准确，检测室内温湿度，若是室内温湿度不合适导致，提醒用户调整温湿度或自动设置为默认舒适值；若不是室内温湿度不合适导致，则语音提醒用户，提醒一些可能导致小孩不舒服的语音知识或视频；
(4)母婴动作不准确，则语音提醒用户，并播放相关教学视频。
本发明实施例提供的基于摄像头的母婴动作监测系统包括可显示的显示模块，可进行图像信息采集的双目摄像头，可采集语音信息的语音模块，语音解释模块，广播。摄像头模块有两种方式唤醒，一种是保持工作状态，另一种是小孩哭声待唤醒状态；保持工作状态检测用户距离摄像头的位置，要保证用户在摄像头的准确测量范围内，记录在范围内的抱婴用户动作及婴儿动作。
本发明采用循环神经网络算法追踪用户肢体及婴儿动作，并结合大数据预设规范动作作比较，判断抱婴动作是否规范，如果不规范则通过语音与视频正确引导教学动作。
本发明通过神经网络算法结果，对比相应大数据库，查找不同的抱婴动作对婴儿成长的好处与不好之处，比如婴儿头部向下时容易充血，小孩容易脑出血；
本发明通过哭声唤醒摄像头，摄像头首先检测用户抱婴动作是否规范，如果不规范则提醒用户，并提示相应的教学，如果在一定的大数据基础上认为抱婴动作无误则关联其它因素，其它可能影响小孩哭的场景；如温湿度，判断室内温湿度是否适合，是否会让儿童感到不适，直接导致小孩哭闹；又或者小孩饿，困了，蚊子叮了，从各种情况去引导用户去思考小孩哭的原因。
本发明通过大数据建立模型，通过摄像头与语音，从而判断相关母婴动作是否正确，并进行相关的引导。
在本发明的优选实施例中，建立数据库；各育婴机构有对各种抱姿的宣传与教学，将各种各样的抱婴动作通过图片的形式建立数据；并记录动作的好处与不好之处；实时录入不同人尝试不同的抱婴姿势，并与图片进行对比，通过不断地训练，形式大数据；根据循环神经网络方式对抱婴动作进行训练，记录，预测下一个动作，根据概率性预测动作是否符合规范；根据循环神经网络追踪及预测动作，实时纠正动作。
在本发明的优选实施例中，对比相应大数据库包括：各育婴机构有对各种抱姿的宣传与教学，将各种各样的抱婴动作通过图片的形式建立数据；并记录动作的好处与不好之处；实时录入不同人尝试不同的抱婴姿势，并与图片进行对比，通过不断地训练，形式大数据；根据循环神经网络方式对抱婴动作进行训练，记录，预测下一个动作，根据概率性预测动作是否符合规范。这些训练数据并不能一个之力完成，必须经过不同的人不同的抱婴姿势，经过大量的数据得出的结论，而且仅供参与！
由于小孩的哭闹，语音采集设备采集到声音，并识别声音为哭声(大数据训练)，服务器收到哭声请求时，启动摄像头，摄像头通过图片式与循环神经网络检测用户抱小孩子的动作是否规范；判断大人的抱婴动作；判断小孩子各个身体部位及身上的动作，结合判断小孩是否是由于动作不规范而导致婴儿不舒适而产生的哭闹；如果是由于抱婴动作不规范则提示相应的教学。
本发明主动监控式：摄像头实时采集信息，当检测到某一时刻大人抱着婴儿的动作不规范时则提示相应的教学。
应当注意，本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于摄像头的母婴动作监测方法，其特征在于，所述基于摄像头的母婴动作监测方法包括以下步骤：
第一步，语音检测到小孩哭声，摄像头检测到母婴动作；
第二步，采用大数据，循环神经网络判断母婴动作是否准确；
第三步，母婴动作准确，检测室内温湿度，若是室内温湿度不合适导致，提醒用户调整温湿度或自动设置为默认舒适值；若不是室内温湿度不合适导致，则语音提醒用户，提醒导致小孩不舒服的语音知识或视频；
第四步，母婴动作不准确，则语音提醒用户，并播放相关教学视频。
2.如权利要求1所述的基于摄像头的母婴动作监测方法，其特征在于，所述基于摄像头的母婴动作监测方法的摄像头有两种方式唤醒，一种是保持工作状态，另一种是小孩哭声待唤醒状态；保持工作状态检测用户距离摄像头的位置，记录在范围内的抱婴用户动作及婴儿动作。
3.如权利要求1所述的基于摄像头的母婴动作监测方法，其特征在于，所述基于摄像头的母婴动作监测方法采用循环神经网络算法追踪用户肢体及婴儿动作，并结合大数据预设规范动作作比较，判断抱婴动作是否规范，如果不规范则通过语音与视频正确引导教学动作。
4.如权利要求1所述的基于摄像头的母婴动作监测方法，其特征在于，所述基于摄像头的母婴动作监测方法通过神经网络算法结果，对比相应大数据库，查找不同的抱婴动作对婴儿成长的好处与不好之处；
对比相应大数据库包括：将各种各样的抱婴动作通过图片的形式建立数据；并记录动作的好处与不好之处；实时录入不同人尝试不同的抱婴姿势，并与图片进行对比，通过不断地训练，形式大数据；根据循环神经网络方式对抱婴动作进行训练，记录，预测下一个动作，根据概率性预测动作是否符合规范。
5.如权利要求1所述的基于摄像头的母婴动作监测方法，其特征在于，所述基于摄像头的母婴动作监测方法通过哭声唤醒摄像头，摄像头首先检测用户抱婴动作是否规范，如果不规范则提醒用户，并提示相应的教学，如果在一定的大数据基础上认为抱婴动作无误则关联其它因素，其它可能影响小孩哭的场景。
6.如权利要求1所述的基于摄像头的母婴动作监测方法，其特征在于，所述基于摄像头的母婴动作监测方法建立数据库；将抱婴动作通过图片的形式建立数据；并记录动作的好处与不好之处；实时录入不同人尝试不同的抱婴姿势，并与图片进行对比，通过不断地训练，形式大数据；根据循环神经网络方式对抱婴动作进行训练，记录，预测下一个动作，根据概率性预测动作是否符合规范；根据循环神经网络追踪及预测动作，实时纠正动作。
7.如权利要求1所述的基于摄像头的母婴动作监测方法，其特征在于，所述基于摄像头的母婴动作监测方法的语音采集设备采集到声音，并识别声音为哭声，服务器收到哭声请求时，启动摄像头，摄像头通过图片式与循环神经网络检测用户抱小孩子的动作是否规范；判断大人的抱婴动作；判断小孩子各个身体部位及身上的动作，结合判断小孩是否是由于动作不规范而导致婴儿不舒适而产生的哭闹；如果是由于抱婴动作不规范则提示相应的教学。
8.一种实施权利要求1～7任意一项所述基于摄像头的母婴动作监测方法的基于摄像头的母婴动作监测系统，其特征在于，所述基于摄像头的母婴动作监测系统包括：
显示模块，用于显示反馈结果、温湿度、环境参数；
双目摄像头，用于采集用户肢体动作，通过循环神经网络算法，基于大数据，记忆相关动作，判断相关动作是否正确；
语音采集模块，用于采集儿童哭声或大人的指令作出的相应的动作；
语音解释模块，用于通过语音对母婴动作的错误做出说明；
语音广播模块，用于将正确的动作信息传输给用户；
温湿度采集模块，用于采集环境内的温度、湿度参数。
9.一种实现权利要求1～7任意一项所述基于摄像头的母婴动作监测方法的智能家居信息数据处理终端。
10.一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1～7任意一项所述的基于摄像头的母婴动作监测方法。
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