CN111398965A - 基于智能穿戴设备的危险信号监控方法、系统和穿戴设备 - Google Patents

基于智能穿戴设备的危险信号监控方法、系统和穿戴设备 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于智能穿戴设备的危险信号监控方法、系统和穿戴设备。智能穿戴设备上布设一种或多种传感器，所述方法包括：获得多条传感器信息；根据所获得的多条传感器信息判断是否存在危险，其中，如果出现穿戴者周围指定范围内存在障碍物或者存在物体向穿戴者所在位置的运行速度超过指定阈值或者周围环境中存在指定声音信号中的一种或多种情况，则判定存在危险；当确定存在危险时，传输报警指令；响应于所述报警指令，发出报警信息提醒穿戴者进行避险。本发明通过多种方式实时监测智能穿戴设备周围的危险信号，发现危险时，及时通知穿戴者，使其迅速采取行动，降低了穿戴者的危险。

Description

基于智能穿戴设备的危险信号监控方法、系统和穿戴设备
技术领域
本发明涉及声学处理技术领域，具体涉及一种基于智能穿戴设备的危险信号监控方法、系统和穿戴设备。
背景技术
随着移动通信的发展和人们生活水平的不断提高，各种智能穿戴设备的使用越来越普及，无线耳机已经成为大众生活的必需品。目前无线耳机基本都是用来听音乐、听音视频以及打电话用的，现在越来越多的人走路(包括过马路)时，也戴着耳机听音乐或者打电话或者玩手机，降低了对周身环境危险性的感知能力，特别是受到很多人青睐的主动降噪耳机，还能消除环境噪音，更是降低了对于环境的危险信号监测能力，由于这种情况所产生的交通事故逐年上升。
发明内容
发明目的：针对现有技术中的问题，本发明提出一种基于智能穿戴设备的危险信号监控方法和系统，在人们佩戴智能穿戴设备时对周围危险情况进行实时的检测和报警。
本发明的另一目的在于提供相应的智能穿戴设备。
技术方案：为了实现上述目的，本发明采用如下的技术方案：
第一方面，提供一种基于智能穿戴设备的危险信号监控方法，智能穿戴设备上布设一种或多种传感器，所述方法包括：
获得多条传感器信息；
根据所获得的多条传感器信息判断是否存在危险，其中，如果出现穿戴者周围指定范围内存在障碍物或者存在物体向穿戴者所在位置的运行速度超过指定阈值或者周围环境中存在指定声音信号中的一种或多种情况，则判定存在危险；
当确定存在危险时，传输报警指令；
响应于所述报警指令，发出报警信息提醒穿戴者进行避险。
进一步地，根据所获得的多条传感器信息判断是否存在危险包括：利用声音传感器采集周围环境声音，对采集的声音信号进行分析，通过与预存的危险声音样本进行比对判断出危险情况；
利用超声波传感器感测周围及上方物体，对采集的超声波数据进行分析，通过判断周围及上方物体的第一距离以及第一距离变化情况识别出危险情况；
利用红外传感器感测周围物体，对采集的红外数据进行分析，通过判断周围物体的第二距离以及第二距离变化情况识别出危险情况；
当通过上述任一途径判断出危险情况时，判定存在危险。
进一步地，利用声音传感器采集周围环境声音包括：利用两个麦克风采集周围环境声音，所述两个麦克风构成麦克风阵列，通过麦克风阵列消噪功能消除环境噪声，得到目标声音信号。
进一步地，所述危险声音样本包括：汽车鸣笛声、枪声、爆炸声、倒塌声、尖叫声等，通过时频变换方法将预先获取的危险声音样本处理成时频图，输入深度学习网络进行训练，利用训练好的深度学习网络模型对所述声音传感器采集的声音信号进行危险信号自动识别；
对超声波传感器采集的超声波数据进行分析包括：根据预设的时间间隔，基于超声波信号发射和接收的时间差计算出发射点到目标物体的第一距离，当所述第一距离小于预设第一距离阈值或者所述第一距离呈减小趋势且物体运行速度超过预设第一速度阈值时，认为存在危险；
对红外传感器采集的红外数据进行分析包括：根据预设的时间间隔，基于红外传感器发射和接收光脉冲的飞行往返时间差计算出发射点到目标物体的第二距离，当所述第二距离小于预设第二距离阈值或者所述第二距离呈减小趋势且物体运行速度超过预设第二速度阈值时，认为存在危险。
所述报警信息以高频声音信号的方式呈现。
另选地或可选地，所述根据所获得的多条传感器信息判断是否存在危险还包括：根据声音信号的匹配结果、超声波信号的计算结果和红外信号的结算结果，确定危险等级和危险系数，当危险系数超过预设的危险阈值，则进行相应危险等级对应的报警提示。
第二方面，提供一种基于智能穿戴设备的危险信号监控系统，包括：
数据获取模块，通过一种或多种传感器实时采集穿戴者周围环境信息；
数据分析模块，对采集的实时信息进行分析，判断是否存在危险情况，如果出现穿戴者周围指定范围内存在障碍物或者存在物体向穿戴者所在位置的运行速度超过指定阈值或者周围环境中存在指定声音信号中的一种或多种情况，则判定存在危险；
报警提示模块，当存在危险情况时，发出报警信息提醒穿戴者进行避险。
其中，所述传感器为以下类型中的一种多多种：声音传感器、超声波传感器、红外传感器，相应地，所述数据分析模块包括声音分析单元、超声波数据分析单元、红外数据分析单元。
进一步地，所述声音分析单元对声音传感器采集的声音信号进行分析，通过与预存的危险声音样本进行比对判断出危险情况；
所述超声波数据分析单元对超声波传感器采集的超声波数据进行分析，通过判断周围物体的第一距离及第一距离变化情况识别出危险情况；
所述红外数据分析单元对红外传感器采集的红外数据进行分析，通过判断周围物体的第二距离及第二距离变化情况识别出危险情况；
当任一分析单元判断出危险情况时，数据分析模块判定存在危险。
第三方面，提供一种智能穿戴设备，所述智能穿戴设备上运行如本发明第一方面所述危险信号监控方法或采用第二方面所述的危险信号监控系统。
有益效果：本发明提出的危险信号监控方法，能够实时监测危险信号，发现危险时，及时通过人们本能的方式通知使用者，使其迅速采取行动。本发明提出的耳机不仅能用于通电话、听音乐、看视频等，而且还能实时监测周围的危险状况，当监测到危险信号时，用不需要人们反应的本能声音或者刺激使得使用者立即规避危险。危险包括(但不限于)走过马路时的汽车/摩托车、电瓶车等行驶(特别是快速行驶)、汽车鸣笛、枪声、爆炸声、倒塌声、高楼物体坠落、地面塌陷、山体滑坡等等，从而提供安全预警和保障。
附图说明
图1为根据本发明的智能穿戴设备的简单形式的示意图；
图2为根据本发明的智能穿戴设备的工作状态图；
具体实施方式
下面结合实施例对本发明的技术方案作进一步说明。
本发明公开了一种基于智能穿戴设备的危险信号监测方法，该智能穿戴设备具备普通耳机功能，如连接智能移动终端播放音频、视频、游戏音效，以及接听电话等，在此基础上，本发明通过对穿戴者周围环境进行实时监测和分析，对危险信号做出及时识别，提醒穿戴者进行危险避让，降低意外伤害的风险。方法包括以下步骤：获得多条传感器信息；根据所获得的多条传感器信息判断是否存在危险，其中，如果出现周围指定范围内存在障碍物或者存在物体向穿戴者所在位置的运行速度超过指定阈值或者周围环境中存在指定声音信号中的一种或多种情况，则判定存在危险。当确定存在危险时，传输报警指令；响应于该报警指令，发出报警信息提醒穿戴者进行避险。
下面是对本发明提出的基于智能穿戴设备的危险信号监测方法的详细描述。以下描述中，智能穿戴设备是无线耳机，该耳机可以用在两边耳朵，一边配一只；可以两边同时佩戴，也可以只一边佩戴。如图1所示，无线耳机上设有麦克风用于拾取周围环境的声音，设有超声波传感器用于发射和接收超声波信号，设有红外传感器用于发射和接收光脉冲。参照图2，该危险信号监测方法包括：
步骤S1，对声音传感器采集的声音信号进行分析，通过与预存的危险声音样本进行比对判断出危险情况。
现实生活中公共场合的异常声音包括：汽车鸣笛声、枪声、爆炸声、倒塌声、尖叫声等，可以通过声音识别算法对这些声音进行预先识别并存储在无线耳机中，作为预存的危险声音样本。目前对异常声音的识别主要是沿用语音信号的处理方法，包括对信号进行特征提取和模式分类，在提取声音信号的特征时，基本特征参数通常沿用语音信号在时域、频域和倒谱域的特征。典型的时域和频域特征主要有短时能量、短时过零率、短时自相关函数和频谱特征等。倒谱域特征有梅尔频率倒谱系数、线性预测倒谱系数、多媒体内容描述接口等。除了特征提取方法外，对异常声音的分类模型也有一些成果，常用的模型有基于模板匹配的模型如动态施加调整和矢量量化，基于概率的模型如高斯混合模型和隐马尔可夫模型，基于判决的模型如人工神经网络与支持向量机等。在本实施例中，对预先获取的鸣笛声、枪声、爆炸声、倒塌声、尖叫声等异常声音，先用时频变换处理成时频图，再将时频图输入深度学习网络进行训练，待模型训练好之后存入硬件中。麦克风实时地对周围环境声音信号进行监测，采集的声音信号送入训练好的深度学习网络模型，自动给出识别结果。具体的算法不是本发明的创新点，此处不加以赘述。
作为优选的实施方案，如图1所示，在无线耳机上设置两个麦克风，相距尽量远一点，构成麦克风阵列，并部署麦克风阵列消噪算法，以去除一些干扰的噪声，例如，自然界中的风声、雨声、人类活动中一些平稳的环境噪声，这些一般不可能是危险信号，但是音量比较大的时候会掩盖危险声音，通过双麦克风消噪，能够更清晰的采集到环境声。在实施时，用其中一个麦克风作为主麦克风，另一个作为辅助麦克风，用于拾取主要包含噪声的声音信号，例如，风声，控制生成与该声音信号相位相反、振幅相同的相消信号，将相消信号与主麦克风拾取的声音信号叠加，从而将噪声滤除。在发现危险信号后双麦克风也可以进行定位，定出声音来自空间中的哪个方向，同时麦克风采集的声信号也可以进行测距。实现声源定位的原理一种是通过判断同一声音到达两个麦克风的时间差来计算距离，然后根据几何关系定位出声源位置，即TDOA(Time Difference of Arrival)法，还有一种是通过估计两个麦克风所接收到的信号的能量比，来确定声源位置，即ILD(Interaural LevelDifference)法。还有结合两种声源定位技术，同时利用能量和时延信息来提高定位精度的方法。
步骤S2，对超声波传感器采集的超声波数据进行分析，通过判断周围物体的第一距离及第一距离的变化状态识别出危险情况。
超声波测距的过程是利用超声波在空气中的传播速度为已知，测量声波在发射后遇到障碍物反射回来的时间，根据发射和接收的时间差计算出发射点到障碍物的距离，其与雷达测距原理是相同的。测距的公式表示为：L＝C×T，式中L为发射点到障碍物的距离，C为超声波在空气中的传播速度，是已知值，T为时间，即从发射到接收时间数值的一半。具体地，在本实施例中，使用超声波传感器来检测穿戴者周围物体和上方物体，如马路上行驶的汽车、电瓶车、摩托车、高空坠物、倒塌物等，当根据上述测距原理计算出的发射点到目标物体的第一距离小于预设的第一距离阈值时，认为存在危险，同时按预设的时间间隔计算出第一距离的变化趋势。例如，在时刻t1，计算出一物体的距离为L1，在时刻t2，计算出其距离为L2，当L2>L1时，认为物体在远离发射点，当L2<L1时，则说明物体在靠近发射点。当判断出物体距离为缩小趋势时，可通过距离差与时间间隔计算出物体的第一运行速度，当物体第一运行速度超过预设第一速度阈值时，认为存在危险。结合佩戴者当前位置以及计算出的第一距离，可以定位出危险物体的所在位置。
步骤S3，对红外传感器采集的红外数据进行分析，通过判断周围物体的第二距离变化状态识别出危险情况。
红外传感器利用的是红外线传播时的不扩散原理。因为红外线在穿越其它物质时折射率很小，所以长距离的测距仪都会考虑红外线，而红外线的传播是需要时间的，当红外线从测距仪发出碰到反射物被反射回来被测距仪接受到，再根据红外线从发出到被接受到的时间及红外线的传播速度就可以算出距离。本实施例中通过红外传感器对更远距离的物体进行检测，例如夜晚行走时，眼睛可能不能很好的看到周围的环境，前方远处有墙，树，或其他障碍物时一旦接近，红外传感器就会测得障碍物的距离并报警，另外远处有了快速接近的物体，比如行驶的卡车等等也会测量距离并报警。具体地，对红外传感器采集的红外数据进行分析包括：根据红外传感器发射和接收光脉冲的飞行往返时间差计算出发射点到目标物体的第二距离，当第二距离小于预设的第二距离阈值时，认为存在危险。同时还按预设的时间间隔，例如1秒，计算第二距离的变化情况，若第二距离呈减小趋势，说明物体正在逼近，此时可通过距离差与时间间隔计算出物体的第二运行速度，当物体第二运行速度超过预设第二速度阈值时，认为存在危险。结合佩戴者当前位置以及计算出的第二距离，可以定位出危险物体的所在位置。
步骤S4，当通过上述任一途径判断出危险情况时，判定存在危险，以高频声音的方式向穿戴者发出报警提示。
在耳机上预先存储人们比较敏感的高频声音如1000Hz左右的声音，或者大声喊叫危险等让人本能做出反应的声音，一旦判断出危险情况，则播放报警声音，提醒穿戴者及时避险。
更优地，可以利用危险物体的定位进行更准确的报警，例如，最简单的，耳机上分左右报警，根据双麦克风定位的声源位置、超声波定位或红外定位的危险物体位置，方向性的提示耳机佩戴者是左边来的危险还是右边来的危险，也可以利用3D产生有方向性的立体警报声，让听者能感受到危险在空间中的方向。
步骤S5，作为一种可选的实施方式，根据所获得的多条传感器信息判断是否存在危险还包括：根据声音信号的匹配结果、超声波信号的计算结果和红外信号的结算结果，确定危险等级和危险系数，当危险系数超过预设的危险阈值，则进行相应危险等级对应的报警提示。
例如，对于声音信号，可以根据用户的需要将某些类型的危险声音信号设置为高危险级别，其他类型的声音信号设为低危险级别。
例如，对于超声波测距方式和红外测距，可以将计算出的第一距离、第二距离高于相应距离阈值作为低危险级别，当距离低于相应阈值时作为高危险级别，还可以将计算出的物体运行速度高于某个速度阈值时，作为高危险级别，而低于某个速度阈值时，作为低危险级别。
不同的危险级别分别对应不同的危险系数阈值，相应地，设置不同的告警方式。当针对实时检测的数据运算出相应的距离、速度和声音识别结果时，可以根据预先设置的规则计算危险级别和危险系数，进行相应级别的告警。
根据本发明的另一实施例，提供一种基于智能穿戴设备的危险信号监控系统，包括：
数据获取模块，通过一种或多种传感器实时采集穿戴者周围环境信息；
数据分析模块，对采集的实时信息进行分析，判断是否存在危险情况，如果出现穿戴者周围指定范围内存在障碍物或者存在物体向穿戴者所在位置的运行速度超过指定阈值或者周围环境中存在指定声音信号中的一种或多种情况，则判定存在危险；
报警提示模块，当存在危险情况时，发出报警信息提醒穿戴者进行避险。
其中，传感器为以下类型中的一种多多种：声音传感器、超声波传感器、红外传感器，相应地，数据分析模块包括声音分析单元、超声波数据分析单元、红外数据分析单元。具体地，声音分析单元对声音传感器采集的声音信号进行分析，通过与预存的危险声音样本进行比对判断出危险情况；超声波数据分析单元对超声波传感器采集的超声波数据进行分析，通过判断周围物体的第一距离及第一距离变化状态识别出危险情况；红外数据分析单元对红外传感器采集的红外数据进行分析，通过判断周围物体的第二距离及第二距离变化状态识别出危险情况；当任一分析单元判断出危险情况时，数据分析模块判定存在危险。
在实施例中声音传感器为两个麦克风，通过麦克风阵列消噪消除一些干扰噪声，更好地采集环境声音。声音分析单元中预先存储的危险声音信号样本是这样生成的：对预先获取的鸣笛声、枪声、爆炸声、倒塌声、尖叫声等异常声音，先用时频变换处理成时频图，再将时频图输入深度学习网络进行训练，待模型训练好之后存入硬件中。麦克风实时地对周围环境声音信号进行监测，采集的声音信号送入训练好的深度学习网络模型，自动给出识别结果。声音分析单元在发现危险信号后还可以利用双麦克风进行定位，定出声音来自空间中的哪个方向，同时也可以利用麦克风采集的声信号进行测距。
超声波传感器用来检测穿戴者周围物体和上方物体，如马路上行驶的汽车、电瓶车、摩托车、高空坠物、倒塌物等，当超声波数据分析单元根据超声波测距原理计算出的发射点到目标物体的第一距离小于预设的第一距离阈值时，认为存在危险，同时按预设的时间间隔计算出第一距离的变化趋势。当判断出第一距离为缩小趋势时，可通过距离差与时间间隔计算出物体的第一运行速度，当物体第一运行速度超过预设第一速度阈值时，认为存在危险。结合佩戴者当前位置以及计算出的第一距离，超声波数据分析单元还可以定位出危险物体的所在位置。
红外传感器用来对更远距离的物体进行检测，例如夜晚行走时，眼睛可能不能很好的看到周围的环境，前方远处有墙，树，或其他障碍物时一旦接近，红外传感器就会测得障碍物的距离并报警，另外远处有了快速接近的物体，比如行驶的卡车等等也会测量距离并报警。红外数据分析单元根据红外传感器发射和接收光脉冲的飞行往返时间差计算出发射点到目标物体的第二距离，当第二距离小于预设的第二距离阈值时，认为存在危险。同时还按预设的时间间隔计算第二距离的变化情况，若第二距离呈减小趋势，说明物体正在逼近，通过距离差与时间间隔计算出物体的第二运行速度，当物体第二运行速度超过预设第二速度阈值时，认为存在危险。结合佩戴者当前位置以及计算出的第二距离，红外数据分析单元还可以定位出危险物体的所在位置。
报警提示模块可以预先存储人们比较敏感的高频声音如1000Hz左右的声音，或者大声喊叫危险等让人本能做出反应的声音，当上述任一数据分析模块判断出危险情况时，报警提示模块播放报警声音，提醒穿戴者及时避险。
更优地，报警提示模块可以利用危险物体的定位进行更准确的报警，例如，最简单的，耳机上分左右报警，根据双麦克风定位的声源位置、超声波定位或红外定位的危险物体位置，方向性的提示耳机佩戴者是左边来的危险还是右边来的危险，也可以利用3D产生有方向性的立体警报声，让听者能感受到危险在空间中的方向。
作为优选的实施方式，该危险信号监控系统还包括危险级别确定模块，根据声音信号的匹配结果、超声波信号的计算结果和红外信号的结算结果，确定危险等级和危险系数，当危险系数超过预设的危险阈值，则进行相应危险等级对应的报警提示。
例如，对于声音信号，可以根据用户的需要将某些类型的危险声音信号设置为高危险级别，其他类型的声音信号设为低危险级别。
例如，对于超声波测距方式和红外测距，可以将计算出的第一距离、第二距离高于相应距离阈值作为低危险级别，当距离低于相应阈值时作为高危险级别，还可以将计算出的物体运行速度高于某个速度阈值时，作为高危险级别，而低于某个速度阈值时，作为低危险级别。
不同的危险级别分别对应不同的危险系数阈值，相应地，设置不同的告警方式。当针对实时检测的数据运算出相应的距离、速度和声音识别结果时，可以根据预先设置的规则计算危险级别和危险系数，进行相应级别的告警。
应理解，本发明实施例中的危险信号识别系统可以实现上述方法实施例中的全部技术方案，其各个功能模块的功能可以根据上述方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可参照上述实施例中的相关描述，此处不再赘述。
根据本发明的又一实施例，提供一种智能穿戴设备，该智能穿戴设备为无线耳机，其可以执行如上所述危险信号监控方法，或者内置上述的危险信号监控系统。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，在上述教导下，本领域技术人员可以进行其他的改进或变形。在不脱离本发明精神和实质的情形下的任何改进或修改，均应落入本发明要求的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于智能穿戴设备的危险信号监控方法，其特征在于，智能穿戴设备上布设一种或多种传感器，所述方法包括：
获得多条传感器信息；
根据所获得的多条传感器信息判断是否存在危险，其中，如果出现穿戴者周围指定范围内存在障碍物或者存在物体向穿戴者所在位置的运行速度超过指定阈值或者周围环境中存在指定声音信号中的一种或多种情况，则判定存在危险；
当确定存在危险时，传输报警指令；
响应于所述报警指令，发出报警信息提醒穿戴者进行避险。
2.根据权利要求1所述的基于智能穿戴设备的危险信号监控方法，其特征在于，根据所获得的多条传感器信息判断是否存在危险包括：利用声音传感器采集周围环境声音，对采集的声音信号进行分析，通过与预存的危险声音样本进行比对判断出危险情况；
利用超声波传感器感测周围及上方物体，对采集的超声波数据进行分析，通过判断周围及上方物体的第一距离以及第一距离变化情况识别出危险情况；
利用红外传感器感测周围物体，对采集的红外数据进行分析，通过判断周围物体的第二距离以及第二距离变化情况识别出危险情况；
当通过上述任一途径判断出危险情况时，判定存在危险。
3.根据权利要求2所述的基于智能穿戴设备的危险信号监控方法，其特征在于，利用声音传感器采集周围环境声音包括：利用两个麦克风采集周围环境声音，所述两个麦克风构成麦克风阵列，通过麦克风阵列消噪功能消除环境噪声，得到目标声音信号。
4.根据权利要求2所述的基于智能穿戴设备的危险信号监控方法，其特征在于，所述危险声音样本包括：汽车鸣笛声、枪声、爆炸声、倒塌声、尖叫声，通过时频变换方法将预先获取的危险声音样本处理成时频图，输入深度学习网络进行训练，利用训练好的深度学习网络模型对所述声音传感器采集的声音信号进行危险信号自动识别；
对超声波传感器采集的超声波数据进行分析包括：根据预设的时间间隔，基于超声波信号发射和接收的时间差计算出发射点到目标物体的第一距离，当所述第一距离小于预设第一距离阈值或者所述第一距离呈减小趋势且物体运行速度超过预设第一速度阈值时，认为存在危险；
对红外传感器采集的红外数据进行分析包括：根据预设的时间间隔，基于红外传感器发射和接收光脉冲的飞行往返时间差计算出发射点到目标物体的第二距离，当所述第二距离小于预设第二距离阈值或者所述第二距离呈减小趋势且物体运行速度超过预设第二速度阈值时，认为存在危险。
5.根据权利要求4所述的基于智能穿戴设备的危险信号监控方法，其特征在于，所述根据所获得的多条传感器信息判断是否存在危险还包括：根据声音信号的匹配结果、超声波信号的计算结果和红外信号的结算结果，确定危险等级和危险系数，当危险系数超过预设的危险阈值，则进行相应危险等级对应的报警提示。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的基于智能穿戴设备的危险信号监控方法，其特征在于，所述报警信息以高频声音信号的方式呈现。
7.一种基于智能穿戴设备的危险信号监控系统，其特征在于，包括：
数据获取模块，通过一种或多种传感器实时采集穿戴者周围环境信息；
数据分析模块，对采集的实时信息进行分析，判断是否存在危险情况，如果出现穿戴者周围指定范围内存在障碍物或者存在物体向穿戴者所在位置的运行速度超过指定阈值或者周围环境中存在指定声音信号中的一种或多种情况，则判定存在危险；
报警提示模块，当存在危险情况时，发出报警信息提醒穿戴者进行避险。
8.根据权利要求7所述的基于智能穿戴设备的危险信号监控系统，其特征在于，所述传感器为以下类型中的一种多多种：声音传感器、超声波传感器、红外传感器，相应地，所述数据分析模块包括声音分析单元、超声波数据分析单元、红外数据分析单元。
9.根据权利要求8所述的基于智能穿戴设备的危险信号监控系统，其特征在于，所述声音分析单元对声音传感器采集的声音信号进行分析，通过与预存的危险声音样本进行比对判断出危险情况；
所述超声波数据分析单元对超声波传感器采集的超声波数据进行分析，通过判断周围物体的第一距离及第一距离变化情况识别出危险情况；
所述红外数据分析单元对红外传感器采集的红外数据进行分析，通过判断周围物体的第二距离及第二距离变化情况识别出危险情况；
当任一分析单元判断出危险情况时，数据分析模块判定存在危险。
10.一种智能穿戴设备，其特征在于，所述智能穿戴设备上运行如权利要求1-6中任一项所述危险信号监控方法或采用如权利要求7-9中任一项所述的危险信号监控系统。
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