CN112315426A - 翻身监护装置和翻身监护方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于电子监控技术领域，尤其涉及一种翻身监护装置和翻身监护方法。该翻身监护装置包括:控制模块、翻身检测模块和/或图像信息获取模块；所述翻身检测模块用于监测被监护者是否有翻身动作，并在有翻身动作时产生翻身信号；所述图像信息获取模块用于获取被监护者的图像信息；所述控制模块用于根据翻身信号和/或所述图像信息判断被监护者是否翻身。翻身监护方法，包括以下步骤：S1：监测被监护者是否有翻身动作，并在有翻身动作时产生翻身信号；S2：和/或获取被监护者的图像信息；S3：根据翻身信号和/或图像信息判断被监护者是否翻身。本发明可以自动并准确地判断被看护者是否翻身。

Description

翻身监护装置和翻身监护方法

技术领域

本发明涉及电子监控技术领域，尤其涉及一种翻身监护装置和翻身监护方 法。

背景技术

睡眠是人们日常生活中最重要的活动之一，婴幼儿的睡眠时间更多，由于 婴幼儿身体弱小缺乏保护自己的能力，在睡觉时的翻身动作有可能会带来危险， 需要有监视器辅助照看婴幼儿，使得监护人在婴幼儿离开视线的情况下，能够 及时了解到婴幼儿睡眠时的动作情况，目前大多婴幼儿护理装置多为简单的图 像摄取功能，其不能够在婴幼儿翻身及时识别并主动通知监护人。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种翻身监护装置和翻身监护方法，用以 解决现有技术的无法自动并准确地判断被看护者是否翻身的技术问题。

本发明采用的技术方案是：

第一方面，本发明提供了一种翻身监护装置，该装置包括：

控制模块、翻身检测模块和/或图像信息获取模块；

所述翻身检测模块用于监测被监护者是否有翻身动作，并在有翻身动作时 产生翻身信号；

所述图像信息获取模块用于获取被监护者的图像信息；

所述控制模块用于根据翻身信号和/或所述图像信息判断被监护者是否翻 身。

优选地，所述翻身检测模块用于根据在预设时间段中卧具受压面积的变化 判断被监护者是否有翻身动作。

优选地，所述翻身检测模块还包括应力检测子模块，所述应力检测子模块 用于检测被监护者卧具上检测点的应力状态。

优选地，所述控制模块用于根据翻身识别模型对图像信息的检测结果判断 被监护者是否翻身。

优选地，还包括输出模块，所述输出模块用于输出监护信息和/或被监护者 是否翻身的判断结果。

第二方面，本发明还提供了一种翻身监护方法，该方法包括以下步骤：

S1：监测被监护者是否有翻身动作，并在有翻身动作时产生翻身信号；

S2：和/或获取被监护者的图像信息；

S3：根据翻身信号和/或图像信息判断被监护者是否翻身。

优选地，所述S3：根据翻身检测模块的翻身信号和/或图像信息获取模块的 图像信息判断被监护者是否翻身包括：

S31：建立翻身识别模型；

S32：将图像信息输入翻身识别模型进行识别；

S33：翻身识别模型根据所述图像信息输出被监护者是否翻身的识别结果。

优选地，所述S31：建立翻身检测模型包括以下步骤：

S311：获取被监护者处于第一状态时的图像和处于第二状态时的图像作为 翻身训练样本；

S312：根据所述翻身训练样本训练得到翻身识别模型。

优选地，所述S311：获取被监护者处于第一状态时的图像和处于第二状态 时的图像作为翻身训练样本包括：

S3111：获取被监护者卧具上受压面积最大的时刻对应的图像作为所述第一 状态时的图像；

S3121：获取被监护者卧具上受压面积最小时的时刻对应的图像作为所述第 二状态时的图像。

优选地，在S33：翻身识别模型根据所述图像信息输出被监护者是否翻身的 识别结果之后还包括：

S313：将所述翻身信号和翻身识别模型输出的识别结果进行对比；

S314：根据对比结果对翻身识别模型进行优化。

有益效果：本发明的翻身监护装置，利用翻身检测模块来监测被监护者是 否有翻身动作，并在有翻身动作时产生翻身信号。利用图像信息获取模块用于 获取被监护者的图像信息，控制模块可以根据翻身信号和被监护者的图像信息 自动判断被看护者是否出现了翻身的情况。本实施例的翻身监护装置可以在被 看护者的睡眠过程中对被看护者进行全程监控，并自动判断被看护者的翻身情 况，让使用者不需要花过多的时间来专门照看被看护者。本发明的翻身监护方 法，可以在被看护者的睡眠过程中对被看护者进行全程监控，并通过翻身信号 和取被监护者的图像信息自动判断被看护者是否出现了翻身的情况，不需要专 人看护，可以对被看护者的翻身情况进行有效地监控。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所 需要使用的附图作简单地介绍，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，这些均在本发明的保 护范围内。

图1为本发明实施例1中翻身监护装置的结构框图；

图2为本发明实施例1中被看护者处于侧卧时卧具受压情况的示意图；

图3为本发明实施例1中被看护者处于平卧时卧具受压情况的示意图；

图4为本发明施例1中带输出模块和报警模块的翻身监护装置的结构框图；

图5为本发明实施例1中带智能终端的翻身监护装置的结构框图；

图6为本发明实施例1中的翻身监护装置综合翻身检测模块的翻身信号和 图像信息获取模块的图像信息判断被看护者是否翻身的流程图；

图7为本发明实施例2中的翻身监护方法的流程图；

图8为本发明判断被监护者是否翻身的流程图；

图9为本发明建立翻身识别模型的流程图；

图10为本发明实施例2中结合受压面积变化和被看护者图像信息来判断被 监护者翻身情况的详细流程图。

具体实施方式

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。需要 说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体 或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操 作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。在本发明的描述中，需要理解的是， 术语“中心”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、 “水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于 附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指 示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作， 因此不能理解为对本发明的限制。而且，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……”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。如果不冲突，本发明施例以及 实施例中的各个特征可以相互结合，均在本发明的保护范围之内。

实施例1：

如图1所示，本发明实施例1公开了翻身监护装置，包括：

控制模块、输出模块、翻身检测模块和/或图像信息获取模块；

所述翻身检测模块用于监测被监护者是否有翻身动作，并在有翻身动作时 产生翻身信号；

所述图像信息获取模块用于获取被监护者的图像信息；

所述控制模块用于根据翻身信号和/或所述图像信息判断被监护者是否翻 身。

其中控制模块在本装置中起到总体控制的作用，控制模块可以是中央处理 单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、单片机、 ARM、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路 (Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA)、或者其他可编程逻辑器件、分立门 或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。

翻身检测模块还包括多个应力检测子模块，应力检测子模块设置在被看护 者睡眠时的卧具(例如床垫、毯子、被子等)上。应力检测子模块可以采用应 力检测传感器。当被看护者躺卧在卧具上时，被看护者与卧具接触的地方会产 生应力。对此，本实施例可以在看护者与卧具的产生接触的不同位置设置多个 检测点，然后在相应的检测点位置设置应力检测子模块，这样被看护者躺卧在 卧具上时，应力检测子模块可以检测出被监护者卧具上检测点的应力状态。当 检测点的应力变化时，说明被看护者与该检测点的接触状态也产生的变化。由 于本实施例采用了前述结构，使翻身监测模块能监测到被看护者睡觉时接触到 的卧具的每一点应力状态。根据卧具上各检测点的应力状态，翻身监测模块可 以以卧具所有受压点为边界，计算卧具的受压面积。如图2和图3所示，图中 每个椭圆表示一个检测点，该点位置布置有应力传感器。其中带有剖面线的椭 圆表示该位置的应力超过预设的阈值，被看护者对该点产生了压力作用，该点 为受压点，通过做包络线将这些受压点包络起来得到相应受压边界。其中图2 为被看护者处于平卧状态时卧具的受压状态图，从图2中可以看出卧具这时的 受压面积较大。其中图3为被看护者处于侧卧状态时卧具的受压状态图，从图3 中可以看出卧具这时的受压面积较小。

本实施例中的翻身检测模块还包括处理器，处理器与各个所述子检测模块 连接，处理器可以根据子检测模块检测到应力变化来计算卧具的受压面积。翻 身检测模块的处理器可以是独立的处理器，也可以是与控制模块共用的处理器。

当翻身监测模块监测到一定时间内卧具受压面积变化比超过一定阈值时， 则判断被看护者有翻身动作，并向控制模块发送表明被看护者有翻身动作的方 式信号，该翻身信号还可以包括在设定时间段内床垫受压面积最大值和最小值 的所对应的时间点。其中预定的时间段是指在某一时间长度内，例如在20秒内、 或者15秒内，具体的时间长度可以根据实际情况确定，这里不做限制。

由于被看护者在翻身过程中卧具的受压面积会出现很明显的变化，而检测 点的应力状态可以迅速、准确地被应力检测子模块检测到，因此本实施例的翻 身监测模块可以准确、及时地监测到被看护者是否有翻身动作。

在本实施例中，图像信息获取模块可以是摄像头、摄像机等具有视频采集 功能的电子设备或者装置。这些具有视频采集功能的电子设备或者装置可以布 置在被看护者周围。例如在被看护者的附件或者四周安装一个或者多个摄像头 来对被看护者在睡眠过程中的情况进行拍摄，图像信息获取模块所拍摄到的视 频或者图像发送给控制模块进行处理。控制模块可以根据获取的图像信息中所 反映出来的被看护者睡觉的姿态，例如平卧、侧卧等姿态来判断被看护者是否 有翻身动作。例如在设定的时间段内检测到被看护者由平卧姿态转换到侧卧姿 态，则可以判断被看护者有翻身。

如图4所示，本实施例的翻身监护装置还可以设置输出模块和报警模块。 其中输出模块与控制模块连接，输出模块具有本地通讯和远程通讯功能。输出 模块用于输出监护信息和/或被监护者是否翻身的判断结果。例如输出模块可以 输出应力检测模块所检测到的各个检测点的应力状态变化情况，翻身检测模块 所检测出的卧具的受压位置，受压面积的大小，翻身信号产生的时间，被看护 者的视频图像等监护信息。当控制模块判断被看护者在翻身时可以向报警模块 发送表明被看护者出现翻身情况的触发信号，报警模块在接收到触发信号后自 动向相关人员发送被看护者翻身的告警信息，使相关人员可以及时得知被看护 者的翻身情况。其中报警模块可以通过声音、灯光、振动等方式产生告警的信 号来提醒使用者。

此外，如图5所示，本实施例的翻身监护装置还包括具有通信功能的智能 终端，例如数字移动电话(手机)、个人电脑、平板电脑、智能穿戴设备(智 能手表，智能手环)、智能家电(智能电视，智能电视盒、智能空调，智能冰 箱、智能穿衣镜、智能音箱、智能插座)等。其中翻身检测模块和/或图像信息 获取模块、控制模块、输出模块、报警模块和前述具有通信功能的终端之间可 以相互通过有线或者无线的方式进行通信。前述终端也可以与翻身监护装置中 的各个模块进行通信，例如通过手机或者智能手表被动接收输出模块发送的被 看护者的翻身信息，也可主动查看摄像头当前的画面，还可以接收报警模块发 出的报警信号。这样用户可以不受距离限制并可以随时方便地了解被看护者的 翻身情况。为了便于用户操作，可以在前述终端中安装相应的软件程序，例如 在手机中安装APP，用户通过相应的APP程序来接收被看护者的翻身信息，或者 查看摄像头当前的画面。

实施例2

本实施例的控制模块可以单独根据翻身检测模块的检测数据来判断被监护 者是否翻身，也可以单独根据图像信息获取模块获取的图像信息来判断被监护 者是否翻身。其中控制模块可以利用翻身识别模型对图像信息获取模块获取的 图像信息进行识别，从图像信息从识别出被看护者所出现的特定的一些睡眠姿 态，例如平卧、侧卧等姿态，再根据这些睡眠姿态的变化来判断被看护者是否 出现翻身的情况。其中翻身识别模型可以通过样本训练反复得到。

除此之外，本实施的控制模块还可以结合翻身检测模块的检测数据和图像 信息获取模块获取的图像信息来综合判断被看护者的翻身情况，使对被看护者 是否翻身的判断根据更加准确快速。如图6所示，具体步骤可以是：

步骤S101，通过翻身监测模块监测婴幼儿睡眠状况；

步骤S102，翻身监测模块判断婴幼儿有无翻身动作；

步骤S103，控制模块提取翻身时间点的图像作为样本存储；

步骤S104，利用SVM分类器将样本数据训练翻身识别模型；

步骤S105，评估上一步骤所训练的翻身识别模型的优劣，评估结果为劣， 重复S103-S105，评估结果为优，进人下一步；

步骤S106，评估结果为优，生成翻身识别模型；

步骤S107，未检测到翻身动作，不做响应。

实施例3

如图7所示，本实施例提供一种翻身监护方法，该方法包括以下步骤：

S1：监测被监护者是否有翻身动作，并在有翻身动作时产生翻身信号；

监测的具体方法是：监测被监护者卧具的受压面积的变化，当受压面积的 变化量超过预设的阈值时，则认为被监护者有翻身动作，并及时发送翻身信号。

其中计算被看护者卧具受压面积变化量的方法可以是通过检测卧具上检测 点的压力状态来确定被看护者与卧具接触区域的边界，然后根据该边界计算出 卧具的受压面积。检测点可以选择卧具上可能与被看护者接触的位置。

S2：和/或获取被监护者的图像信息；

可以将摄像头、摄像机等具有视频采集功能的电子设备或者装置布置在被 看护者周围。例如在被看护者的附件或者四周安装一个或者多个摄像头来对被 看护者在睡眠过程中的情况进行拍摄得到被监护者的图像信

S3：根据翻身信号和/或图像信息判断被监护者是否翻身。

获取的图像信息后可以从图像信息中所反映出来的被看护者睡觉的姿态， 例如平卧、侧卧等姿态来判断被看护者是否有翻身动作。例如在设定的时间段 内检测到被看护者由平卧姿态转换到侧卧姿态，则可以判断被看护者有翻身的 情况。

为了可以根据图像信息快速准确的判断被看护者是否有翻身的情况，如图8 所示，本实施例中的S3：根据翻身信号和/或图像信息判断被监护者是否翻身还 包括：

S31：建立翻身识别模型；

S32：将图像信息输入翻身识别模型进行识别；

S33：翻身识别模型根据所述图像信息输出被监护者是否翻身的识别结果。

本实施例通过建立识别模型来判断是否翻身。具体是将获取到的图像信息 作为输入量输入到翻身识别模型，翻身识别模型对输入的图像信息进行处理得 到是否翻身的识别结果，然后将识别结果输出。

前述翻身识别模型可以通过样本训练反复得到。如图9所示，具体步骤为：

S311：获取被监护者处于第一状态时的图像和处于第二状态时的图像作为 翻身训练样本。

S312：根据所述翻身训练样本训练得到翻身识别模型。

其中第一状态时的图像可以是被看护者处以平卧状态时的图像，第二状态 时的图像可以是被看护者处于侧卧时的图像。利用前述两种状态的图像作为样 本训练出得到的翻身识别模型来对获取的图像信息进行处理，可以准确识别出 图像中被看护者是否处于平卧或者侧卧的状态，如果被看护者睡觉的姿态发生 了变化(例如由平卧状态变为侧卧状态，或者由侧卧状态变为平卧状态，或者 由侧卧状态变为平卧状态后由变为侧卧状态)就可以认为被看护者有翻身的情 况。

其中，S311：获取被监护者处于第一状态时的图像和处于第二状态时的图 像作为翻身训练样本包括：

S3111：获取被监护者卧具上受压面积最大的时刻对应的图像作为所述第一 状态时的图像；

S3121：获取被监护者卧具上受压面积最小时的时刻对应的图像作为所述第 二状态时的图像。

本实施例采用卧具上受压面积的大小作为判断被看护者平卧和侧卧的标 准，可以非常准确的反映被看护者的睡姿。且卧具受压面积的大小易于准确检 测和获取，因此可以快速准确的判断出被看护者是否翻身。

前述方案在具体实施时，可以在监测到一定时间内床垫受压面积变化比超 过一定阈值时，则判断婴儿有翻身动作，并获取该段时间内床垫受压面积最大 值和最小值的对应的时间点。在获取到翻身信号和前述时间点信息时，立即将 受压面积最大和最小的时间点对应的图像分类存储。将采集到的受压面积最大 和最小的时间点对应的图像分别标记为平卧和侧卧的样本，并据此训练翻身识 别模型。在训练翻身识别模型时可以利用SVM分类器训练存储的图像样本信息。

为了更进一步地提高对被看护者翻身情况判断的准确性，本实施例还可以 将受压面积变化情况和获取的图像信息结合起来综合判断被看护者的翻身情 况。

如图10所示，具体方法可以是：

步骤A0：利用应力检测传感器检测被看护者躺卧时的应力变化点，并计算 受压区域的面积；

步骤B0：当应力检测传感器检测到应力变化，计算受压面积变化；

步骤C0：判断受压面积变化有无超过预设地阈值；

步骤D0：记录受压面积最大和面积最小的时间点；

步骤E0：将面积最大和最小时间点的图像分别作为平卧和侧卧样本存储；

步骤F0：利用SVM分类器将平卧和侧卧的样本数据训练成翻身识别模型；

步骤G0：利用翻身识别模型检测视频图像；

步骤H0：将翻身识别模型的检测结果同翻身传感器判断结果比较，评估模 型优劣，优则进入下一步，劣则重复步骤E0-G0；

步骤I0：完成翻身识别模型训练；

步骤J0：如果受压面积变化较小，判断为未翻身，不做响应。

前述方法巧妙利用了检测到的被看护者卧具受压面积的变化来辅助对视频 图像案被看护者睡眠时的姿态进行分类，从而可以准确地将不同睡眠姿态所对 应的图像分类存储和标记。然后利用这些经过准确分类的图像不断训练得到翻 身识别模型，并不断将翻身识别模型的检测结果同翻身检测模块判断结果比较， 使翻身识别模型的识别精度得到进一步的提高。本实施例一方面利用了根据应 力状态计算的受压面积变化来判断被看护者是否翻身准确度高的特点，并借助 根据睡眠姿态分类的大量样板训练翻身识别模型的方法使对被看护者翻身情况 的判断十分准确，另一方面经过训练的翻身识别模型只需要对采集的视频图像 进行识别，使识别过程更加简单快速。

在其它实施例中也可以采用其它方式来检测被看护者的睡眠姿态，例如通 过IMU(惯性测量单元)测得的角速度或者加速度信号来判断被看护者是处于 平卧还是侧卧的状态。也可以获取图像信息中被看护者的图像，然后根据被看 护者图像的高度和长度的比值来判断被看护者是处于平卧还是侧卧的状态。

以上是对本发明实施例提供的翻身监护装置、装置、设备及存储介质的详 细介绍。

需要明确的是，本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和 处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中， 描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本发明的方法过程并不限于所 描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后，作出 各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。

以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它 们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、 适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本发明的元素是被用 于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质 中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器 可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包 括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、 CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路，等等。代码段可以经由 诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。

还需要说明的是，本发明中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者 装置描述一些方法或系统。但是，本发明不局限于上述步骤的顺序，也就是说， 可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者 若干步骤同时执行。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地 了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过 程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本发明 的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技 术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本 发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.翻身监护装置，其特征在于，包括：

控制模块、翻身检测模块和/或图像信息获取模块；

所述翻身检测模块用于监测被监护者是否有翻身动作，并在有翻身动作时产生翻身信号；

所述图像信息获取模块用于获取被监护者的图像信息；

所述控制模块用于根据翻身信号和/或所述图像信息判断被监护者是否翻身。

2.根据权利要求1所述的翻身监护装置，其特征在于，所述翻身检测模块用于根据在预设时间段中卧具受压面积的变化判断被监护者是否有翻身动作。

3.根据权利要求2所述的翻身监护装置，其特征在于，所述翻身检测模块还包括应力检测子模块，所述应力检测子模块用于检测被监护者卧具上检测点的应力状态。

4.根据权利要求1所述的翻身监护装置，其特征在于，所述控制模块用于根据翻身识别模型对图像信息的检测结果判断被监护者是否翻身。

5.根据权利要求1所述的翻身监护装置，其特征在于，还包括输出模块，所述输出模块用于输出监护信息和/或被监护者是否翻身的判断结果。

6.翻身监护方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：监测被监护者是否有翻身动作，并在有翻身动作时产生翻身信号；

S2：和/或获取被监护者的图像信息；

S3：根据翻身信号和/或图像信息判断被监护者是否翻身。

7.如权利要求6所述的翻身监护方法，其特征在于，所述S3：根据翻身检测模块的翻身信号和/或图像信息获取模块的图像信息判断被监护者是否翻身包括：

S31：建立翻身识别模型；

S32：将图像信息输入翻身识别模型进行识别；

S33：翻身识别模型根据所述图像信息输出被监护者是否翻身的识别结果。

8.如权利要求7所述的翻身监护方法，其特征在于，所述S31：建立翻身检测模型包括以下步骤：

S311：获取被监护者处于第一状态时的图像和处于第二状态时的图像作为翻身训练样本；

S312：根据所述翻身训练样本训练得到翻身识别模型。

9.如权利要8所述的翻身监护方法，其特征在于，所述S311：获取被监护者处于第一状态时的图像和处于第二状态时的图像作为翻身训练样本包括：

S3111：获取被监护者卧具上受压面积最大的时刻对应的图像作为所述第一状态时的图像；

S3121：获取被监护者卧具上受压面积最小时的时刻对应的图像作为所述第二状态时的图像。

10.如权利要7所述的翻身监护方法，其特征在于，在S33：翻身识别模型根据所述图像信息输出被监护者是否翻身的识别结果之后还包括：

S313：将所述翻身信号和翻身识别模型输出的识别结果进行对比；

S314：根据对比结果对翻身识别模型进行优化。

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