CN113520374A - 应用于穿戴设备的实时监护方法、系统及存储介质 - Google Patents

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CN113520374A CN202110705921.8A CN202110705921A CN113520374A CN 113520374 A CN113520374 A CN 113520374A CN 202110705921 A CN202110705921 A CN 202110705921A CN 113520374 A CN113520374 A CN 113520374A
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Abstract

本发明提供一种应用于穿戴设备的实时监护方法、系统及存储介质，其中实时监护方法包括：获取穿戴设备的智能传感模块采集的用户的步态数据；对步态数据进行预处理；解析预处理后的步态数据，确定用户的当前状态；当当前状态异常时，输出报警信息至预设的紧急联系人。本发明的应用于穿戴设备的实时监护方法，基于穿戴设备，利用人工智能对步态大数据进行分析，实现对老人的生活的监护，提供意外报警，帮助年轻人给予老人监护。

Description

应用于穿戴设备的实时监护方法、系统及存储介质
技术领域
本发明涉及监护设备技术领域，特别涉及一种应用于穿戴设备的实时监护方法、系统及存储介质。
背景技术
目前，随着生活水平的提高，生活节奏的加快；现在年轻人由于工作忙碌而没有时间对家里老人进行很好的监护，会发生老人因为家人在身边而发生意外，不能及时进行处理。
发明内容
本发明目的之一在于提供了一种应用于穿戴设备的实时监护方法，基于穿戴设备，利用人工智能对步态大数据进行分析，实现对老人的生活的监护，提供意外报警，帮助年轻人给予老人监护。
本发明实施例提供的一种应用于穿戴设备的实时监护方法，包括：
获取穿戴设备的智能传感模块采集的用户的步态数据；
对步态数据进行预处理；
解析预处理后的步态数据，确定用户的当前状态；
当当前状态异常时，输出报警信息至预设的紧急联系人。
优选的，应用于穿戴设备的实时监护方法，还包括：
在室外，通过穿戴设备的GPS定位模块获取穿戴设备的第一定位信息；
在室内，通过穿戴设备的WIFI定位模块或GPRS定位模块获取穿戴设备的第二定位信息。
优选的，解析预处理后的步态数据，确定用户的当前状态，包括：
以脚长方向为X轴、以脚宽方向为Y轴、以身长方向为Z轴构建三维坐标轴；
解析步态数据，确定用户在Z轴上的高度落差、在X轴上的第一加速度值、在Y轴上的第二加速度值；
当高度落差大于预设的高度差值，且第一加速度值大于预设的第一报警阈值，且第二加速度值大于预设的第二报警阈值时，启动异常监测；
监测启动后第一预设时间内的第一加速度值和第二加速度值，当第一加速值和第二加速度值符合预设的跌倒规则时，确认用户跌倒。
优选的，解析预处理后的步态数据，确定用户的当前状态；包括：
将步态数据输入预设的神经网络模型，确定用户的当前状态。
优选的，应用于穿戴设备的实时监护方法，还包括：
对穿戴设备的电量进行监控，当电量降低至第一预设电量值时，输出提示信息至预设的联系人手机；
当用户处于室外时，获取穿戴设备的第一定位信息；
获取穿戴设备充电的充电位置；
对第一定位信息进行监测，确定第一定位信息是否存在往充电位置移动的趋势；
当存在时，基于监测的第一定位信息形成的轨迹与充电位置，确定用户的移动线路；
确定移动路线所需的第一时间；
将第一时间与剩余电量在正常工作模式下可用的第二时间进行比较，当第一时间大于剩余电量可用的第二时间时，对移动路线进行分段，获取各个分段路线的安全系数及各个分段路线所需的第三时间；
获取穿戴设备的各个工作模式的用电速度；
基于安全系数、第三时间和用电速度，确定穿戴设备在各个分段路线上的工作模式。
优选的，在确定第一定位信息不存在往充电位置移动的趋势时，对第一定位信息移动至充电位置的最短路线对应的穿戴设备正常工作模式下所需用电量进行确定并跟踪；
当所需用电量大于穿戴设备的剩余电量时，将穿戴设备的工作模式置于耗电最低的工作模式下；
当穿戴设备的剩余电量降低至最短路线对应的耗电最低的工作模式所需的电量之下时，第一定位信息对应的位置还未有向充电位置移动的趋势时，使穿戴设备间歇性停机；
基于剩余电量，确定每次的停机时间，停机时间的确定公式如下：
Figure BDA0003132029880000031
其中，Ti停为第i次停机的停机时间；T0为预设的初始停机时间；E0为穿戴设备总电量；Ei为进入第i次停机时的剩余电量；
基于剩余电量，确定每次的开启时间，开启时间的确定公式如下：
Figure BDA0003132029880000032
其中，Ti启为第i次启动的开启时间；T1为预设的初始开启时间；E0为穿戴设备总电量；E′i为进入第i次启动时的剩余电量。
优选的，对第一定位信息进行监测，确定第一定位信息是否存在往充电位置移动的趋势；包括：
在预设时间段内多次对第一定位信息进行采样计算，确定多个穿戴设备与充电位置之间的距离；
预设第一统计参数和第二统计参数，第一统计参数用于统计在预设时间段内相邻两次采样对应的距离减小的次数；第二统计参数用于统计在预设时间段内相邻两次采样对应的距离增大的次数；
当第一统计参数的值大于第二统计参数的值且差值大于预设的阈值时，确定存在往充电位置移动的趋势；否则，为不存在往充电位置移动的趋势。
优选的，基于安全系数、第三时间和用电速度，确定穿戴设备在各段路线上的工作模式，包括：
基于各段路线对应的安全系数，对各个分段路线进行工作模式预分配；安全系数越高的分段路线，配置的工作模式对应的用电速度越低；
基于预分配的各个分段路线的工作模式，确定移动路线对应的所需电量，计算公式如下：
Figure BDA0003132029880000041
其中，Q1为移动路线对应的所需电量；ti为第i个分段路线对应的第三时间；vi为给第i个分段路线预配置的工作模式对应的用电速度；
当移动路线对应的所需电量大于剩余电量时，调整预配置的各个分段路线的工作模式，以降低各个分段路线对应的用电速度，直至移动路线对应的所需电量小于等于剩余电量。
本发明还提供一种应用于穿戴设备的实时监护系统，包括：
数据采集获取模块，用于获取穿戴设备的智能传感模块采集的用户的步态数据；
预处理模块，用于对步态数据进行预处理；
状态确定模块，用于解析预处理后的步态数据，确定用户的当前状态；
报警模块，用于当当前状态异常时，输出报警信息至预设的紧急联系人。
本发明还提供一种存储装置，存储装置存储有计算机程序，计算机程序能够被执行以实现上述任一项的应用于穿戴设备的实时监护方法。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中一种应用于穿戴设备的实时监护方法的示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例提供了一种应用于穿戴设备的实时监护方法，如图1所示，包括：
步骤S1：获取穿戴设备的智能传感模块采集的用户的步态数据；
步骤S2：对步态数据进行预处理；
步骤S3：解析预处理后的步态数据，确定用户的当前状态；
步骤S4：当当前状态异常时，输出报警信息至预设的紧急联系人。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
本申请的实时监护方法，是应用在用户(老人)穿戴上穿戴设备；在日常生活中，通过穿戴设备的智能传感模块采集的用户的步态数据；对步态数据进行预处理；解析预处理后的步态数据，确定用户的当前状态；当当前状态异常时，输出报警信息至预设的紧急联系人。异常状态可以由用户的家人进行设置，可以为移动速度过快，超过预设的速度阈值。或者，步履蹒跚，存发病的可能性。此外，步态数据发生突变也可以设置为异常状态，包括每步的幅度、幅度分布均衡性等。其中，智能传感模块包括：压力检测模块、加速度传感模块、重力检测模块、定位模块等。
穿戴设备可以是智汇鞋，智汇鞋是采用物联网、认知计算等高新技术，集最新制鞋工艺为一体的智能穿戴设备。内置步态采集、地理定位、信息传输、无线充电四个智能模块。利用人工智能对步态数据进行分析，实现对认知障碍(阿尔茨海默，帕金森与心脑血管疾病后遗症等)全病程管理与临床服务，兼具走失定位和跌倒报警功能。
在一个实施例中，应用于穿戴设备的实时监护方法，还包括：
在室外，通过穿戴设备的GPS定位模块获取穿戴设备的第一定位信息；
在室内，通过穿戴设备的WIFI定位模块或GPRS定位模块获取穿戴设备的第二定位信息。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
当老人在室外运动时，基于穿戴设备中的GPS定位模块对老人的位置进行定位，实现防走失；此外，还可以设置电子围栏，以保证老人的活动区域，实现在室外的监护。在室内时，通过WIFI定位模块或GPRS定位模块，实现小空间精准定位，以确定在室内的活动区域，实现室内的监护。
在一个实施例中，解析预处理后的步态数据，确定用户的当前状态，包括：
以脚长方向为X轴、以脚宽方向为Y轴、以身长方向为Z轴构建三维坐标轴；
解析步态数据，确定用户在Z轴上的高度落差、在X轴上的第一加速度值、在Y轴上的第二加速度值；
当高度落差大于预设的高度差值，且第一加速度值大于预设的第一报警阈值，且第二加速度值大于预设的第二报警阈值时，启动异常监测；
监测启动后第一预设时间内的第一加速度值和第二加速度值，当第一加速值和第二加速度值符合预设的跌倒规则时，确认用户跌倒。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
通过基于脚长和脚宽方向上的加速度进行监测，以实现对用户跌倒的异常状态的监测；只有在跌倒的瞬间，第一加速度值大于预设的第一报警阈值，且第二加速度值大于预设的第二报警阈值；故还需对之后的第一加速度值和第二加速度值进行监测，即判断是否符合跌倒规则；例如跌倒规则为加速度突变后5秒内的加速度都为零，可以认为用户符合跌倒规则，判定为跌倒。
在一个实施例中，解析预处理后的步态数据，确定用户的当前状态；包括：
将步态数据输入预设的神经网络模型，确定用户的当前状态。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
通过智汇鞋动态、持续、静默式、自动化的收集患者在家内、家外、院内、院外的步态周期和运动学数据，基于收集的数据，构建神经网络模型，从而实现解析步态数据，确定用户的当前状态。
在一个实施例中，应用于穿戴设备的实时监护方法，还包括：
对穿戴设备的电量进行监控，当电量降低至第一预设电量值时，输出提示信息至预设的联系人手机；
当用户处于室外时，获取穿戴设备的第一定位信息；
获取穿戴设备充电的充电位置；
对第一定位信息进行监测，确定第一定位信息是否存在往充电位置移动的趋势；
当存在时，基于监测的第一定位信息形成的轨迹与充电位置，确定用户的移动线路；
确定移动路线所需的第一时间；
将第一时间与剩余电量在正常工作模式下可用的第二时间进行比较，当第一时间大于剩余电量可用的第二时间时，对移动路线进行分段，获取各个分段路线的安全系数及各个分段路线所需的第三时间；
获取穿戴设备的各个工作模式的用电速度；
基于安全系数、第三时间和用电速度，确定穿戴设备在各个分段路线上的工作模式。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
当用户在室外运动，发生电量不足时，通过合理规划回去的路线上的各个分段路线上的工作模式，以保证在回去路上对用户进行有效的监护，提高了安全性。其中，各个分段路线的安全系数为预先根据路上行车情况、当前时间和路的参数进行设置；当前时间的行车情况越复杂，安全系数越低；大马路的安全系数较高；马路旁如果有河流，安全系数就低；乡间小路的安全系数较低；安全系数的确定主要是用户通过该路段，对于用户安全影响的因数的多少及影响程度确定。安全系数越低，工作模式的采样频率越高，即加大监控力度。
在一个实施例中，在确定第一定位信息不存在往充电位置移动的趋势时，对第一定位信息移动至充电位置的最短路线对应的穿戴设备正常工作模式下所需用电量进行确定并跟踪；
当所需用电量大于穿戴设备的剩余电量时，将穿戴设备的工作模式置于耗电最低的工作模式下；
当穿戴设备的剩余电量降低至最短路线对应的耗电最低的工作模式所需的电量之下时，第一定位信息对应的位置还未有向充电位置移动的趋势时，使穿戴设备间歇性停机；
基于剩余电量，确定每次的停机时间，停机时间的确定公式如下：
Figure BDA0003132029880000081
其中，Ti停为第i次停机的停机时间；T0为预设的初始停机时间；E0为穿戴设备总电量；Ei为进入第i次停机时的剩余电量；
基于剩余电量，确定每次的开启时间，开启时间的确定公式如下：
Figure BDA0003132029880000082
其中，Ti启为第i次启动的开启时间；T1为预设的初始开启时间；E0为穿戴设备总电量；E′i为进入第i次启动时的剩余电量。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
当电量低但是用户并没有回去的意图时，通过间歇式停机及启动，以延长监控时间，防止因为电量低一直使用，而最后没电时，造成用户的失联；以保证给用户的家人以找到用户的时间的延长，避免因电量消耗完而造成的失联。
在一个实施例中，对第一定位信息进行监测，确定第一定位信息是否存在往充电位置移动的趋势；包括：
在预设时间段内多次对第一定位信息进行采样计算，确定多个穿戴设备与充电位置之间的距离；
预设第一统计参数和第二统计参数，第一统计参数用于统计在预设时间段内相邻两次采样对应的距离减小的次数；第二统计参数用于统计在预设时间段内相邻两次采样对应的距离增大的次数；
当第一统计参数的值大于第二统计参数的值且差值大于预设的阈值时，确定存在往充电位置移动的趋势；否则，为不存在往充电位置移动的趋势。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
通过在预设时间段的多次采样，基于统计相邻采样数据之间的差异，实现运动趋势的分析，以保证趋势分析的准确性。在趋势分析时，第一统计参数和第二统计参数的差值判断中加入阈值，以避免采样造成的偶然性差异而造成的趋势判断的错误，提高了趋势判断的准确性。
在一个实施例中，基于安全系数、第三时间和用电速度，确定穿戴设备在各段路线上的工作模式，包括：
基于各段路线对应的安全系数，对各个分段路线进行工作模式预分配；安全系数越高的分段路线，配置的工作模式对应的用电速度越低；
基于预分配的各个分段路线的工作模式，确定移动路线对应的所需电量，计算公式如下：
Figure BDA0003132029880000091
其中，Q1为移动路线对应的所需电量；ti为第i个分段路线对应的第三时间；vi为给第i个分段路线预配置的工作模式对应的用电速度；
当移动路线对应的所需电量大于剩余电量时，调整预配置的各个分段路线的工作模式，以降低各个分段路线对应的用电速度，直至移动路线对应的所需电量小于等于剩余电量。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
基于预分配方法，实现了电量的合理分配，在预分配时考虑安全系数，以保证用户在回去的各个分段线路的合理监护，提高了安全性。
本发明还提供一种应用于穿戴设备的实时监护系统，包括：
数据采集获取模块，用于获取穿戴设备的智能传感模块采集的用户的步态数据；
预处理模块，用于对步态数据进行预处理；
状态确定模块，用于解析预处理后的步态数据，确定用户的当前状态；
报警模块，用于当当前状态异常时，输出报警信息至预设的紧急联系人。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
本申请的实时监护系统，是应用在用户(老人)穿戴上穿戴设备；在日常生活中，通过穿戴设备的智能传感模块采集的用户的步态数据；对步态数据进行预处理；解析预处理后的步态数据，确定用户的当前状态；当当前状态异常时，输出报警信息至预设的紧急联系人。异常状态可以由用户的家人进行设置，可以为移动速度过快，超过预设的速度阈值。或者，步履蹒跚，存发病的可能性。此外，步态数据发生突变也可以设置为异常状态，包括每步的幅度、幅度分布均衡性等。
其中穿戴设备可以是智汇鞋，智汇鞋是采用物联网、认知计算等高新技术，集最新制鞋工艺为一体的智能穿戴设备。内置步态采集、地理定位、信息传输、无线充电四个智能模块。利用人工智能对步态数据进行分析，实现对认知障碍(阿尔茨海默，帕金森与心脑血管疾病后遗症等)全病程管理与临床服务，兼具走失定位和跌倒报警功能。
在一个实施例中，应用于穿戴设备的实时监护系统，还包括：
室外监控模块，用于在室外，通过穿戴设备的GPS定位模块获取穿戴设备的第一定位信息；
室内监控模块，用于在室内，通过穿戴设备的WIFI定位模块或GPRS定位模块获取穿戴设备的第二定位信息。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
当老人在室外运动时，基于穿戴设备中的GPS定位模块对老人的位置进行定位，实现防走失；此外，还可以设置电子围栏，以保证老人的活动区域，实现在室外的监护。在室内时，通过WIFI定位模块或GPRS定位模块，实现小空间精准定位，以确定在室内的活动区域，实现室内的监护。
在一个实施例中，状态确定模块执行解析预处理后的步态数据，确定用户的当前状态，包括：
以脚长方向为X轴、以脚宽方向为Y轴、以身长方向为Z轴构建三维坐标轴；
解析步态数据，确定用户在Z轴上的高度落差、在X轴上的第一加速度值、在Y轴上的第二加速度值；
当高度落差大于预设的高度差值，且第一加速度值大于预设的第一报警阈值，且第二加速度值大于预设的第二报警阈值时，启动异常监测；
监测启动后第一预设时间内的第一加速度值和第二加速度值，当第一加速值和第二加速度值符合预设的跌倒规则时，确认用户跌倒。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
通过基于脚长和脚宽方向上的加速度进行监测，以实现对用户跌倒的异常状态的监测；只有在跌倒的瞬间，第一加速度值大于预设的第一报警阈值，且第二加速度值大于预设的第二报警阈值；故还需对之后的第一加速度值和第二加速度值进行监测，即判断是否符合跌倒规则；例如跌倒规则为加速度突变后5秒内的加速度都为零，可以认为用户符合跌倒规则，判定为跌倒。
在一个实施例中，状态确定模块执行解析预处理后的步态数据，确定用户的当前状态；包括：
将步态数据输入预设的神经网络模型，确定用户的当前状态。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
通过智汇鞋动态、持续、静默式、自动化的收集患者在家内、家外、院内、院外的步态周期和运动学数据，基于收集的数据，构建神经网络模型，从而实现解析步态数据，确定用户的当前状态。
在一个实施例中，应用于穿戴设备的实时监护系统，还包括：电量监控模块；
电量监控模块执行如下操作：
对穿戴设备的电量进行监控，当电量降低至第一预设电量值时，输出提示信息至预设的联系人手机；
当用户处于室外时，获取穿戴设备的第一定位信息；
获取穿戴设备充电的充电位置；
对第一定位信息进行监测，确定第一定位信息是否存在往充电位置移动的趋势；
当存在时，基于监测的第一定位信息形成的轨迹与充电位置，确定用户的移动线路；
确定移动路线所需的第一时间；
将第一时间与剩余电量在正常工作模式下可用的第二时间进行比较，当第一时间大于剩余电量可用的第二时间时，对移动路线进行分段，获取各个分段路线的安全系数及各个分段路线所需的第三时间；
获取穿戴设备的各个工作模式的用电速度；
基于安全系数、第三时间和用电速度，确定穿戴设备在各个分段路线上的工作模式。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
当用户在室外运动，发生电量不足时，通过合理规划回去的路线上的各个分段路线上的工作模式，以保证在回去路上对用户进行有效的监护，提高了安全性。其中，各个分段路线的安全系数为预先根据路上行车情况、当前时间和路的参数进行设置；当前时间的行车情况越复杂，安全系数越低；大马路的安全系数较高；马路旁如果有河流，安全系数就低；乡间小路的安全系数较低；安全系数的确定主要是用户通过该路段，对于用户安全影响的因数的多少及影响程度确定。安全系数越低，工作模式的采样频率越高，即加大监控力度。
在一个实施例中，在确定第一定位信息不存在往充电位置移动的趋势时，对第一定位信息移动至充电位置的最短路线对应的穿戴设备正常工作模式下所需用电量进行确定并跟踪；
当所需用电量大于穿戴设备的剩余电量时，将穿戴设备的工作模式置于耗电最低的工作模式下；
当穿戴设备的剩余电量降低至最短路线对应的耗电最低的工作模式所需的电量之下时，第一定位信息对应的位置还未有向充电位置移动的趋势时，使穿戴设备间歇性停机；
基于剩余电量，确定每次的停机时间，停机时间的确定公式如下：
Figure BDA0003132029880000131
其中，Ti停为第i次停机的停机时间；T0为预设的初始停机时间；E0为穿戴设备总电量；Ei为进入第i次停机时的剩余电量；
基于剩余电量，确定每次的开启时间，开启时间的确定公式如下：
Figure BDA0003132029880000132
其中，Ti启为第i次启动的开启时间；T1为预设的初始开启时间；E0为穿戴设备总电量；E′i为进入第i次启动时的剩余电量。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
当电量低但是用户并没有回去的意图时，通过间歇式停机及启动，以延长监控时间，防止因为电量低一直使用，而最后没电时，造成用户的失联；以保证给用户的家人以找到用户的时间的延长，避免因电量消耗完而造成的失联。
在一个实施例中，对第一定位信息进行监测，确定第一定位信息是否存在往充电位置移动的趋势；包括：
在预设时间段内多次对第一定位信息进行采样计算，确定多个穿戴设备与充电位置之间的距离；
预设第一统计参数和第二统计参数，第一统计参数用于统计在预设时间段内相邻两次采样对应的距离减小的次数；第二统计参数用于统计在预设时间段内相邻两次采样对应的距离增大的次数；
当第一统计参数的值大于第二统计参数的值且差值大于预设的阈值时，确定存在往充电位置移动的趋势；否则，为不存在往充电位置移动的趋势。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
通过在预设时间段的多次采样，基于统计相邻采样数据之间的差异，实现运动趋势的分析，以保证趋势分析的准确性。在趋势分析时，第一统计参数和第二统计参数的差值判断中加入阈值，以避免采样造成的偶然性差异而造成的趋势判断的错误，提高了趋势判断的准确性。
在一个实施例中，基于安全系数、第三时间和用电速度，确定穿戴设备在各段路线上的工作模式，包括：
基于各段路线对应的安全系数，对各个分段路线进行工作模式预分配；安全系数越高的分段路线，配置的工作模式对应的用电速度越低；
基于预分配的各个分段路线的工作模式，确定移动路线对应的所需电量，计算公式如下：
Figure BDA0003132029880000141
其中，Q1为移动路线对应的所需电量；ti为第i个分段路线对应的第三时间；vi为给第i个分段路线预配置的工作模式对应的用电速度；
当移动路线对应的所需电量大于剩余电量时，调整预配置的各个分段路线的工作模式，以降低各个分段路线对应的用电速度，直至移动路线对应的所需电量小于等于剩余电量。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
基于预分配方法，实现了电量的合理分配，在预分配时考虑安全系数，以保证用户在回去的各个分段线路的合理监护，提高了安全性。
本发明还提供一种存储装置，存储装置存储有计算机程序，计算机程序能够被执行以实现上述任一项的应用于穿戴设备的实时监护方法。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种应用于穿戴设备的实时监护方法，其特征在于，包括：
获取穿戴设备的智能传感模块采集的用户的步态数据；
对所述步态数据进行预处理；
解析预处理后的所述步态数据，确定所述用户的当前状态；
当所述当前状态异常时，输出报警信息至预设的紧急联系人。
2.如权利要求1所述的应用于穿戴设备的实时监护方法，其特征在于，还包括：
在室外，通过所述穿戴设备的GPS定位模块获取穿戴设备的第一定位信息；
在室内，通过所述穿戴设备的WIFI定位模块或GPRS定位模块获取所述穿戴设备的第二定位信息。
3.如权利要求1所述的应用于穿戴设备的实时监护方法，其特征在于，所述解析预处理后的所述步态数据，确定所述用户的当前状态，包括：
以脚长方向为X轴、以脚宽方向为Y轴、以身长方向为Z轴构建三维坐标轴；
解析所述步态数据，确定用户在Z轴上的高度落差、在所述X轴上的第一加速度值、在所述Y轴上的第二加速度值；
当所述高度落差大于预设的高度差值，且所述第一加速度值大于预设的第一报警阈值，且所述第二加速度值大于预设的第二报警阈值时，启动异常监测；
监测启动后第一预设时间内的所述第一加速度值和所述第二加速度值，当所述第一加速值和所述第二加速度值符合预设的跌倒规则时，确认用户跌倒。
4.如权利要求1所述的应用于穿戴设备的实时监护方法，其特征在于，所述解析预处理后的所述步态数据，确定所述用户的当前状态；包括：
将所述步态数据输入预设的神经网络模型，确定所述用户的当前状态。
5.如权利要求1所述的应用于穿戴设备的实时监护方法，其特征在于，还包括：
对所述穿戴设备的电量进行监控，当所述电量降低至第一预设电量值时，输出提示信息至预设的联系人手机；
当用户处于室外时，获取所述穿戴设备的第一定位信息；
获取所述穿戴设备充电的充电位置；
对所述第一定位信息进行监测，确定所述第一定位信息是否存在往所述充电位置移动的趋势；
当存在时，基于监测的所述第一定位信息形成的轨迹与所述充电位置，确定用户的移动线路；
确定所述移动路线所需的第一时间；
将所述第一时间与剩余电量在正常工作模式下可用的第二时间进行比较，当所述第一时间大于剩余电量可用的第二时间时，对所述移动路线进行分段，获取各个分段路线的安全系数及各个分段路线所需的第三时间；
获取所述穿戴设备的各个工作模式的用电速度；
基于所述安全系数、所述第三时间和所述用电速度，确定所述穿戴设备在各个分段路线上的工作模式。
6.如权利要求5所述的应用于穿戴设备的实施监护方法，其特征在于，在确定所述第一定位信息不存在往所述充电位置移动的趋势时，对所述第一定位信息移动至所述充电位置的最短路线对应的所述穿戴设备正常工作模式下所需用电量进行确定并跟踪；
当所需用电量大于所述穿戴设备的剩余电量时，将所述穿戴设备的工作模式置于耗电最低的工作模式下；
当所述穿戴设备的剩余电量降低至所述最短路线对应的耗电最低的工作模式所需的电量之下时，所述第一定位信息对应的位置还未有向所述充电位置移动的趋势时，使所述穿戴设备间歇性停机；
基于所述剩余电量，确定每次的停机时间，停机时间的确定公式如下：
Figure FDA0003132029870000031
其中，Ti停为第i次停机的停机时间；T0为预设的初始停机时间；E0为所述穿戴设备总电量；Ei为进入第i次停机时的剩余电量；
基于所述剩余电量，确定每次的开启时间，开启时间的确定公式如下：
Figure FDA0003132029870000032
其中，Ti启为第i次启动的开启时间；T1为预设的初始开启时间；E0为所述穿戴设备总电量；E′i为进入第i次启动时的剩余电量。
7.如权利要求5所述的应用于穿戴设备的实施监护方法，其特征在于，所述对所述第一定位信息进行监测，确定所述第一定位信息是否存在往所述充电位置移动的趋势；包括：
在预设时间段内多次对所述第一定位信息进行采样计算，确定多个所述穿戴设备与所述充电位置之间的距离；
预设第一统计参数和第二统计参数，所述第一统计参数用于统计在预设时间段内相邻两次采样对应的所述距离减小的次数；所述第二统计参数用于统计在预设时间段内相邻两次采样对应的所述距离增大的次数；
当所述第一统计参数的值大于所述第二统计参数的值且差值大于预设的阈值时，确定存在往所述充电位置移动的趋势；否则，为不存在往所述充电位置移动的趋势。
8.如权利要求5所述的应用于穿戴设备的实施监护方法，其特征在于，所述基于所述安全系数、所述第三时间和所述用电速度，确定所述穿戴设备在各段路线上的工作模式，包括：
基于各段路线对应的所述安全系数，对各个分段路线进行工作模式预分配；安全系数越高的分段路线，配置的工作模式对应的用电速度越低；
基于预分配的各个分段路线的工作模式，确定所述移动路线对应的所需电量，计算公式如下：
Figure FDA0003132029870000041
其中，Q1为所述移动路线对应的所需电量；ti为第i个分段路线对应的第三时间；vi为给第i个分段路线预配置的工作模式对应的用电速度；
当所述移动路线对应的所需电量大于所述剩余电量时，调整预配置的各个分段路线的工作模式，以降低各个分段路线对应的用电速度，直至所述移动路线对应的所需电量小于等于所述剩余电量。
9.一种应用于穿戴设备的实时监护系统，其特征在于，包括：
数据采集获取模块，用于获取穿戴设备的智能传感模块采集的用户的步态数据；
预处理模块，用于对所述步态数据进行预处理；
状态确定模块，用于解析预处理后的所述步态数据，确定所述用户的当前状态；
报警模块，用于当所述当前状态异常时，输出报警信息至预设的紧急联系人。
10.一种存储装置，其特征在于，所述存储装置存储有计算机程序，所述计算机程序能够被执行以实现如权利要求1-8任一项所述的方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114093123A (zh) * 2021-11-23 2022-02-25 上海探寻信息技术有限公司 一种穿戴设备安全告警方法及装置

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN204990613U (zh) * 2015-06-05 2016-01-20 深圳市恒诺物联科技有限公司 一种智能持久待机便携式求助报警器
CN106535115A (zh) * 2016-09-30 2017-03-22 福建工程学院 一种智能鞋的电量监控方法及系统
CN108499081A (zh) * 2018-03-20 2018-09-07 四川斐讯信息技术有限公司 一种智能穿戴设备的控制方法及智能穿戴设备
CN109816933A (zh) * 2019-03-20 2019-05-28 潍坊医学院 基于复合式传感器的老人防跌倒智能监测系统及监测方法
CN110025316A (zh) * 2019-04-08 2019-07-19 广东工业大学 一种低功耗可无线升级的智能鞋嵌入式系统
US10805771B1 (en) * 2019-06-25 2020-10-13 Goldtek Technology Co., Ltd. Location tracking device and method
CN112168172A (zh) * 2020-10-21 2021-01-05 梁秀文 一种基于云计算数据分析的健康管理系统
CN112190240A (zh) * 2020-09-21 2021-01-08 四川大学华西医院 一种基于物联网的老年人健康监测报警设备及方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN204990613U (zh) * 2015-06-05 2016-01-20 深圳市恒诺物联科技有限公司 一种智能持久待机便携式求助报警器
CN106535115A (zh) * 2016-09-30 2017-03-22 福建工程学院 一种智能鞋的电量监控方法及系统
CN108499081A (zh) * 2018-03-20 2018-09-07 四川斐讯信息技术有限公司 一种智能穿戴设备的控制方法及智能穿戴设备
CN109816933A (zh) * 2019-03-20 2019-05-28 潍坊医学院 基于复合式传感器的老人防跌倒智能监测系统及监测方法
CN110025316A (zh) * 2019-04-08 2019-07-19 广东工业大学 一种低功耗可无线升级的智能鞋嵌入式系统
US10805771B1 (en) * 2019-06-25 2020-10-13 Goldtek Technology Co., Ltd. Location tracking device and method
CN112190240A (zh) * 2020-09-21 2021-01-08 四川大学华西医院 一种基于物联网的老年人健康监测报警设备及方法
CN112168172A (zh) * 2020-10-21 2021-01-05 梁秀文 一种基于云计算数据分析的健康管理系统

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114093123A (zh) * 2021-11-23 2022-02-25 上海探寻信息技术有限公司 一种穿戴设备安全告警方法及装置

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