CN111901371A - 一种人体行为信息物联网采集系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种人体行为信息物联网采集系统及方法，涉及行为识别技术领域。本发明包括红外测温传感器、激光测距模块、角动量测量模块、惯性传感器、摄像头、主控模块和云端服务器；红外测温传感器用于对床体和人体温度进行扫描；激光测距模块用于发射光线来测量人体在床上所处的区域进行校准；惯性传感器用于获取人体三轴的加速度和角速度；摄像头用于采集图像信息；云端服务器对采集的信息进行分析并发送至用户移动终端。本发明通过多种传感器采集人体行为信息并上传至云端服务器，云端服务器完成对人体行为信息进行比对和识别，将反馈结果反馈至用户移动终端，方便家长实时监控婴儿睡眠动态，出现异常数据时，及时通知到用户终端。
Description
技术领域
本发明属于行为识别技术领域，特别是涉及一种人体行为信息物联网采集系统及方法。
背景技术
由于婴幼儿及儿童无生活自理能力，睡觉时经常踢开被子或者在睡觉时翻身而掀开被子，此时儿童的守护者往往因为熟睡而不能察觉，熟睡的婴幼儿及儿童由于无被子盖着而着凉，从而引起发烧感冒，对于婴幼儿及儿童的守护者往往不能全天检查孩子的身体状态，例如，体温，尤其是在夜间睡觉时。婴幼儿身心尚未成熟，无法有效的表达自己的感受，因此有必要对婴幼儿的体温进行实时监控。
有些孩子睡觉时多动，有时会不小心从床上滚落下来，如果滚落到地面没有醒，在地上长时间很容易着凉，感冒，因此有必要对孩子进行实时的监护。
目前相关技术中有使用儿童睡袋等产品来对儿童体温和踢被情况进行监测，睡袋对儿童的睡姿有过多的限制。
目前相关技术中对婴幼儿踢被检测的解决方案主要是通过检测被窝内温度变化来判断踢被并进行提醒。由于温度的降低是一个渐进的过程，这种解决方案存在检测时间长的问题。
目前相关技术中有通过红外/近红外摄像头对人体的各个部分进行分析，进而对睡眠者是否踢被和掉床进行判断，红外摄像头由于价格比较贵，数据信息处理量大，在夜晚拍摄效果很差，数据不易处理，对于踢被的各个情况不能处理的很完善。
目前技术中有通过佩戴在婴幼儿身上的红外对管来监控婴幼儿是否踢被，通过佩戴在身上的红外发射管发射光线到被子上面，经过反射被接收管接收，通过接收管的电压变化判断婴幼儿与被子的间的距离，但是在睡觉的过程中可能会出现正常的缝隙，这种情况并不是所说的踢被情况，婴幼儿和被子之间的预设距离很难设置，这种方案误判率很高。
基于物联网的人体信息采集终端同样可以推广到各种病人、老人等暂时缺乏自理能力及自理能力比较弱的人群。
发明内容
本发明的目的在于提供一种人体行为信息物联网采集系统及方法，通过多种传感器采集人体行为信息并上传至云端服务器，云端服务器完成对人体行为信息进行比对和识别，将反馈结果反馈至用户移动终端，解决了现有的婴儿睡姿判断困难，监管不到位容易发生事故的问题。
为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明为一种人体行为信息物联网采集系统，包括红外测温传感器、激光测距模块、角动量测量模块、惯性传感器、摄像头、主控模块和云端服务器；
所述主控模块分别与红外测温传感器、激光测距模块、角动量测量模块、惯性传感器和摄像头连接；
所述红外测温传感器用于对床体和人体温度进行全方位无死角扫描，在扫描过程中不断扫描温度数据进行保存；所述激光测距模块安装在床边沿，用于发射光线来测量人体在床上所处的区域进行校准；所述角动量测量模块安装在摇篮的转轴上，用于实时监控床体的翻转角度；所述惯性传感器粘贴在人体衣服的关节处，用于获取人体三轴的加速度和角速度；所述摄像头安装在床体正上方，用于采集图像信息；
所述主控模块用于接收红外测温传感器、激光测距模块、角动量测量模块、惯性传感器、摄像头采集的信息并通过通信模块发送至云端服务器；所述云端服务器对采集的信息进行分析并发送至用户移动终端。
优选地，所述红外测温传感器通过远程非接触方式每一个周期对床体和人体的温度进行全方位无死角扫描，在扫描的过程中通过中断函数不断地对扫描的温度数据进行保存，以此得到平面坐标每个采集点的温度。
优选地，所述激光模块在设置扫描区域时发射光线，用来对扫描区域进行提示、校准。
优选地，所述摇篮的转轴两端安装有驱动模块；所述驱动模块与主控模块连接。
优选地，所述惯性传感器对获得的三轴的加速度和三轴的角速度进行特征提取，包括：特征提取是通过采用信号理论中的时域分析法和时频特征分析法，分别提取x轴、y轴、z轴三个轴上加速度数据和角速度数据的均值，x轴、y轴、z轴三个轴上加速度数据和角速度数据的方差，x轴、y轴、z轴三个轴上加速度数据和角速度数据的峰度值，x轴、y轴和z轴之间加速度数据和角速度的协方差以及x轴、y轴、z轴三个轴上加速度数据和角速度数据由集合经验模态分解得到的内禀模态函数的能量特征集。
本发明为一种人体行为信息物联网采集方法，包括如下步骤：
步骤S1：将婴儿放置在摇篮床上开启各个传感器；
步骤S2：红外测温传感器采集摇篮床床体温度和婴儿温度；
步骤S3：激光测距模块采集婴儿距离床体边沿的位置；
步骤S4：角动量测量模块采集婴儿床左右的摇晃幅度；
步骤S5：惯性传感器采集婴儿四肢的加速度和角速度；
步骤S6：摄像头采集视频图像；
步骤S7：主控模块获取步骤S2-步骤S6采集的数据上传至云端服务器；
步骤S8：云端服务器对上传的数据进行分析和判断；
步骤S9：云端服务器将分析结果发送至用户移动终端。
优选地，所述步骤S6中，摄像头采集视频图像，一方面上传至云端服务器方便用户观察婴儿睡眠情况，另一方面上传云端服务器后，云端服务器对视频图像进行面部识别并判断婴儿表情，出现异常表情及时通知用户移动终端。
本发明具有以下有益效果：
(1)本发明通过红外测温传感器测量婴儿体温和被子内的温度，避免婴儿发烧或者被子内温度不足；激光测距模块测量婴儿距离被子的距离，避免婴儿出现踢被情况，及时发现婴儿受冻或者发烧，减少婴儿生病概率；
(2)本发明通过在摇床转轴上安装角动量测量模块，测量摇床的摇晃角度，方便对摇床的摇晃幅度进行调节，当出现摇床倾倒时，能够及时发现并通知婴儿父母的移动终端，提高婴儿车的舒适程度，避免发生摇床倾倒的意外；
(3)本发明通过惯性传感器进行婴儿行为进行监测，分析婴儿翻转的角速度和加速度，以及通过摄像头采集图像进行婴儿面部识别，方便父母远程婴儿睡觉情况。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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的附图。
图1为本发明的一种人体行为信息物联网采集系统示意图；
图2为本发明的一种人体行为信息物联网采集方法流程图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明为一种人体行为信息物联网采集系统，包括红外测温传感器、激光测距模块、角动量测量模块、惯性传感器、摄像头、主控模块和云端服务器；
主控模块分别与红外测温传感器、激光测距模块、角动量测量模块、惯性传感器和摄像头连接；
红外测温传感器用于对床体和人体温度进行全方位无死角扫描，在扫描过程中不断扫描温度数据进行保存，及时发现婴儿发热；激光测距模块安装在床边沿，用于发射光线来测量人体在床上所处的区域进行校准，及时检测出婴儿踢被；角动量测量模块安装在摇篮的转轴上，用于实时监控床体的翻转角度；惯性传感器粘贴在人体衣服的关节处，用于获取人体三轴的加速度和角速度；摄像头安装在床体正上方，用于采集图像信息；
主控模块用于接收红外测温传感器、激光测距模块、角动量测量模块、惯性传感器、摄像头采集的信息并通过通信模块发送至云端服务器；云端服务器对采集的信息进行分析并发送至用户移动终端。
其中，红外测温传感器通过远程非接触方式每一个周期对床体和人体的温度进行全方位无死角扫描，在扫描的过程中通过中断函数不断地对扫描的温度数据进行保存，以此得到平面坐标每个采集点的温度，能够及时发现婴儿发热，并通过云端服务器向父母手机发送生病警报。
其中，激光模块在设置扫描区域时发射光线，用来对扫描区域进行提示、校准，激光测量婴儿与被子之间的距离，当出现婴儿踢被子的情况，及时通过云端服务器向父母手机发送警报。
其中，摇篮的转轴两端安装有驱动模块；驱动模块与主控模块连接。
其中，惯性传感器对获得的三轴的加速度和三轴的角速度进行特征提取，包括：特征提取是通过采用信号理论中的时域分析法和时频特征分析法，分别提取x轴、y轴、z轴三个轴上加速度数据和角速度数据的均值，x轴、y轴、z轴三个轴上加速度数据和角速度数据的方差，x轴、y轴、z轴三个轴上加速度数据和角速度数据的峰度值，x轴、y轴和z轴之间加速度数据和角速度的协方差以及x轴、y轴、z轴三个轴上加速度数据和角速度数据由集合经验模态分解得到的内禀模态函数的能量特征集。
请参阅图2所示，本发明为一种人体行为信息物联网采集方法，包括如下步骤：
步骤S1：将婴儿放置在摇篮床上开启各个传感器；
步骤S2：红外测温传感器采集摇篮床床体温度和婴儿温度；
步骤S3：激光测距模块采集婴儿距离床体边沿的位置；
步骤S4：角动量测量模块采集婴儿床左右的摇晃幅度；
步骤S5：惯性传感器采集婴儿四肢的加速度和角速度；
步骤S6：摄像头采集视频图像；
步骤S7：主控模块获取步骤S2-步骤S6采集的数据上传至云端服务器；
步骤S8：云端服务器对上传的数据进行分析和判断；
步骤S9：云端服务器将分析结果发送至用户移动终端。
其中，步骤S6中，摄像头采集视频图像，一方面上传至云端服务器方便用户观察婴儿睡眠情况，用户可以通过访问云端服务器，实时观看摄像头拍摄的视频，及时了解婴儿睡眠状况，另一方面上传云端服务器后，云端服务器对视频图像进行面部识别并判断婴儿表情，判断婴儿是清醒、睡觉、哭闹等面部表情，出现异常表情及时通知用户移动终端。
值得注意的是，上述系统实施例中，所包括的各个单元只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
另外，本领域普通技术人员可以理解实现上述各实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，相应的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (7)
1.一种人体行为信息物联网采集系统，包括红外测温传感器、激光测距模块、角动量测量模块、惯性传感器、摄像头、主控模块和云端服务器，其特征在于：
所述主控模块分别与红外测温传感器、激光测距模块、角动量测量模块、惯性传感器和摄像头连接；
所述红外测温传感器用于对床体和人体温度进行全方位无死角扫描，在扫描过程中不断扫描温度数据进行保存；所述激光测距模块安装在床边沿，用于发射光线来测量人体在床上所处的区域进行校准；所述角动量测量模块安装在摇篮的转轴上，用于实时监控床体的翻转角度；所述惯性传感器粘贴在人体衣服的关节处，用于获取人体三轴的加速度和角速度；所述摄像头安装在床体正上方，用于采集图像信息；
所述主控模块用于接收红外测温传感器、激光测距模块、角动量测量模块、惯性传感器、摄像头采集的信息并通过通信模块发送至云端服务器；所述云端服务器对采集的信息进行分析并发送至用户移动终端。
2.根据权利要求1所述的一种人体行为信息物联网采集系统，其特征在于，所述红外测温传感器通过远程非接触方式每一个周期对床体和人体的温度进行全方位无死角扫描，在扫描的过程中通过中断函数不断地对扫描的温度数据进行保存，以此得到平面坐标每个采集点的温度。
3.根据权利要求1所述的一种人体行为信息物联网采集系统及方法，其特征在于，所述激光模块在设置扫描区域时发射光线，用来对扫描区域进行提示、校准。
4.根据权利要求1所述的一种人体行为信息物联网采集系统，其特征在于，所述摇篮的转轴两端安装有驱动模块；所述驱动模块与主控模块连接。
5.根据权利要求1所述的一种人体行为信息物联网采集系统，其特征在于，所述惯性传感器对获得的三轴的加速度和三轴的角速度进行特征提取，包括：特征提取是通过采用信号理论中的时域分析法和时频特征分析法，分别提取x轴、y轴、z轴三个轴上加速度数据和角速度数据的均值，x轴、y轴、z轴三个轴上加速度数据和角速度数据的方差，x轴、y轴、z轴三个轴上加速度数据和角速度数据的峰度值，x轴、y轴和z轴之间加速度数据和角速度的协方差以及x轴、y轴、z轴三个轴上加速度数据和角速度数据由集合经验模态分解得到的内禀模态函数的能量特征集。
6.一种人体行为信息物联网采集方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1：将婴儿放置在摇篮床上开启各个传感器；
步骤S2：红外测温传感器采集摇篮床床体温度和婴儿温度；
步骤S3：激光测距模块采集婴儿距离床体边沿的位置；
步骤S4：角动量测量模块采集婴儿床左右的摇晃幅度；
步骤S5：惯性传感器采集婴儿四肢的加速度和角速度；
步骤S6：摄像头采集视频图像；
步骤S7：主控模块获取步骤S2-步骤S6采集的数据上传至云端服务器；
步骤S8：云端服务器对上传的数据进行分析和判断；
步骤S9：云端服务器将分析结果发送至用户移动终端。
7.根据权利要求6所述的一种人体行为信息物联网采集方法，其特征在于，所述步骤S6中，摄像头采集视频图像，一方面上传至云端服务器方便用户观察婴儿睡眠情况，另一方面上传云端服务器后，云端服务器对视频图像进行面部识别并判断婴儿表情，出现异常表情及时通知用户移动终端。
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|---|---|---|---|---|
| CN114724256A (zh) * | 2022-04-19 | 2022-07-08 | 盐城鸿石智能科技有限公司 | 一种具有图像分析的人体感应控制系统及方法 |
| CN115956881A (zh) * | 2022-12-22 | 2023-04-14 | 湘南学院 | 一种基于大数据的老年护理风险评估系统 |
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Cited By (3)
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