CN113616191A - 基于智能头盔的生命体征监测方法、系统、头盔及介质 - Google Patents

基于智能头盔的生命体征监测方法、系统、头盔及介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于智能头盔的生命体征监测方法、系统、头盔及介质，该生命体征监测方法包括：确定智能头盔的当前监测模式；获取当前监测模式下，由智能头盔采集的目标用户的生命体征信号，并判断生命体征信号是否符合第一预设条件；若是，则控制所述智能头盔向外部发送求救信息。本发明通过根据目标用户的运动状态和/或周围环境确定当前监测模块，在当前监测模块下，实时对已有采集到的生命体征信号进行分析。若出现突发事件，直接远程求助，使得佩戴头盔的人员可以得到及时救治；若佩戴头盔的人员出现注意力未集中的情况，直接通过告警信息，提醒佩戴头盔的人员集中注意力，避免意外受伤。

Description

基于智能头盔的生命体征监测方法、系统、头盔及介质
技术领域
本发明涉及穿戴设备领域，尤其涉及一种基于智能头盔的生命体征监测方法、系统、头盔及介质。
背景技术
由于头盔能在生产或者运动活动中对人体重要部位头部起到很好的保护作用，避免出现意外，因而广泛应用于运动领域，例如自行车骑车、摩托车骑车。
常见的智能头盔所能实现的功能大致包括道路情况汇报、生命监测、即时保护。但是现有的智能头盔也只能单向传递信息给佩戴头盔的人员，若遇到突发情况，无法根据已有的采集到的消息做出进一步的分析，若存在交通意外，造成佩戴头盔的人员无法得到及时的救治。
发明内容
本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中智能头盔对已有采集到的消息无法做出即时分析，造成佩戴头盔的人员无法得到及时救治的缺陷，提供一种基于智能头盔的生命体征监测方法、系统、头盔及介质。
第一方面，本发明提供一种基于智能头盔的生命体征监测方法，所述生命体征监测方法包括：
确定智能头盔的当前监测模式，所述当前监测模式用于表征佩戴所述智能头盔的目标用户当前所处的运动状态和/或周围环境；
获取所述当前监测模式下，由所述智能头盔采集的所述目标用户的生命体征信号，并判断所述生命体征信号是否符合第一预设条件；所述第一预设条件用于表征所述目标用户处于危险状态；
若是，则控制所述智能头盔向外部发送求救信息。
较佳地，所述确定智能头盔的当前监测模式的步骤，包括：
利用集成在所述智能头盔中的GPS(Global Positioning System，GPS)定位装置、速度传感器以及加速度传感器中的至少一种检测所述目标用户当前所处的运动状态，
和/或，
利用设置于所述智能头盔中的摄像装置、压力检测装置以及温度传感器中的至少一种检测所述目标用户当前所处的周围环境；
根据检测的所述运动状态和/或所述周围环境确定所述当前监测模式。
较佳地，所述当前监测模式包括骑行监测模式、极限运动监测模式以及深井作业监测模式中的至少一种；
所述根据检测的所述运动状态和/或所述周围环境确定所述当前监测模式的步骤，包括：
若根据所述GPS定位装置检测出所述智能头盔在第一预设时间段内的位置变化量超过第一阈值，和/或根据所述速度传感器检测出所述智能头盔的移动速度超过第二阈值，和/或根据所述摄像装置检测出拍摄的目标物的移动速度超过第三阈值或变化速度超过第四阈值，和/或根据所述摄像装置检测出拍摄的目标物为自行车，则确定处于所述骑行监测模式；
若根据所述GPS定位装置检测出所述智能头盔在第二预设时间段内的位置变化量超过第五阈值，和/或根据所述速度传感器检测出所述智能头盔的移动速度超过第六阈值，和/或根据所述摄像装置检测出拍摄的目标物的移动速度超过第七阈值或变化速度超过第八阈值，和/或根据所述摄像装置检测出拍摄的目标物为极限运动设备，则确定处于所述极限运动监测模式；
若根据所述摄像装置检测出拍摄的目标物为井下矿物，和/或根据所述压力检测装置检测出所述智能头盔所承受的压力值变化量超过第九阈值，和/或根据所述温度传感器检测出所述智能头盔的周围环境的温度值变化量超过第十阈值，则确定处于所述深井作业监测模式。
较佳地，所述根据检测的所述运动状态和/或所述周围环境确定所述当前监测模式的步骤之后，所述生命体征监测方法还包括：
确定所述运动状态的变化量和/或所述周围环境的变化量，并根据所述变化量确认是否触发所述智能头盔开始采集所述生命体征信号。
较佳地，所述根据所述变化量确认是否触发所述智能头盔开始采集所述生命体征信号的步骤，包括：
在所述当前监测模式为骑行监测模式时，若在第三预设时间段内位置变化量小于第十一阈值，和/或移动速度的减少量超过第十二阈值，和/或所述摄像装置拍摄的目标物移动速度减小量超过第十三阈值或目标物保持固定，则触发所述智能头盔开始采集所述生命体征信号；
在所述当前监测模式为极限运动监测模式时，若在第四预设时间段内的位置变化量小于第十四阈值，和/或移动速度的减少量超过第十五阈值，和/或所述摄像装置拍摄的目标物移动速度减少量超过第十六阈值或目标物保持固定，则触发所述智能头盔开始采集所述生命体征信号；
在所述当前监测模式为深井作业监测模式时，若压力值增加量超过第十七阈值，和/或温度值增加量超过第十八阈值，和/或所述摄像装置拍摄的目标物保持固定，则触发所述智能头盔开始采集所述生命体征信号。
较佳地，所述生命体征信号包括脉搏信号，所述第一预设条件包括所述脉搏信号的频率小于第一预设阈值或者大于第二预设阈值。
较佳地，所述生命体征信号包括EEG(Electroencephalogram，脑电图)信号，所述第一预设条件包括所述EEG信号的频率位于第一预设频率范围内以及所述EEG信号的振幅位于第一预设振幅范围内。
较佳地，所述判断所述生命体征信号是否符合第一预设条件的步骤之前，所述生命体征监测方法还包括：
判断所述生命体征信号是否符合第二预设条件，所述第二预设条件包括所述EEG信号的频率位于第二预设频率范围内以及所述EEG信号的振幅位于第二预设振幅范围内；
若是，则判定所述目标用户处于注意力未集中状态，然后执行所述判断所述生命体征信号是否符合第一预设条件的步骤。
较佳地，所述判断所述生命体征信号是否符合第一预设条件的步骤之后，所述生命体征监测方法还包括：
若判断出不符合所述第一预设条件，则控制所述智能头盔向外部发送告警信息，所述告警信息用于提醒所述目标用户集中注意力。
较佳地，所述生命体征监测方法还包括：
获取由所述智能头盔采集的当前信息，所述当前信息包括GPS定位信息、图像信息以及当前时间信息中的至少一种；
若接收到外部对于所述求救信息的反馈消息，则控制所述智能头盔向外部发送所述当前信息。
第二方面，本发明提供一种基于智能头盔的生命体征监测系统，所述生命体征监测系统包括：
确定模块，用于确定智能头盔的当前监测模式，所述当前监测模式用于表征佩戴所述智能头盔的目标用户当前所处的运动状态和/或周围环境；
第一判断模块，用于获取所述当前监测模式下，由所述智能头盔采集的所述目标用户的生命体征信号，并判断所述生命体征信号是否符合第一预设条件；所述第一预设条件用于表征所述目标用户处于危险状态；
若是，则调用第一控制模块，所述第一控制模块用于控制所述智能头盔向外部发送求救信息。
较佳地，所述确定模块，包括：
第一检测单元，用于利用集成在所述智能头盔中的GPS定位装置、速度传感器以及加速度传感器中的至少一种检测所述目标用户当前所处的运动状态；
和/或，
第二检测单元，用于利用设置于所述智能头盔中的摄像装置、压力检测装置以及温度传感器中的至少一种检测所述目标用户当前所处的周围环境；
确定单元，用于根据检测的所述运动状态和/或所述周围环境确定所述当前监测模式。
较佳地，所述当前监测模式包括骑行监测模式、极限运动监测模式以及深井作业监测模式中的至少一种；
所述确定单元具体用于：
若根据所述GPS定位装置检测出所述智能头盔在第一预设时间段内的位置变化量超过第一阈值，和/或根据所述速度传感器检测出所述智能头盔的移动速度超过第二阈值，和/或根据所述摄像装置检测出拍摄的目标物的移动速度超过第三阈值或变化速度超过第四阈值，和/或根据所述摄像装置检测出拍摄的目标物为自行车，则确定处于所述骑行监测模式；
若根据所述GPS定位装置检测出所述智能头盔在第二预设时间段内的位置变化量超过第五阈值，和/或根据所述速度传感器检测出所述智能头盔的移动速度超过第六阈值，和/或根据所述摄像装置检测出拍摄的目标物的移动速度超过第七阈值或变化速度超过第八阈值，和/或根据所述摄像装置检测出拍摄的目标物为极限运动设备，则确定处于所述极限运动监测模式；
若根据所述摄像装置检测出拍摄的目标物为井下矿物，和/或根据所述压力检测装置检测出所述智能头盔所承受的压力值变化量超过第九阈值，和/或根据所述温度传感器检测出所述智能头盔的周围环境的温度值变化量超过第十阈值，则确定处于所述深井作业监测模式。
较佳地，所述生命体征监测系统还包括：
触发模块，用于确定所述运动状态的变化量和/或所述周围环境的变化量，并根据所述变化量确认是否触发所述智能头盔开始采集所述生命体征信号。
较佳地，所述触发模块具体用于：
在所述当前监测模式为骑行监测模式时，若在第三预设时间段内位置变化量小于第十一阈值，和/或移动速度的减少量超过第十二阈值，和/或所述摄像装置拍摄的目标物移动速度减小量超过第十三阈值或目标物保持固定，则触发所述智能头盔开始采集所述生命体征信号；
在所述当前监测模式为极限运动监测模式时，若在第四预设时间段内的位置变化量小于第十四阈值，和/或移动速度的减少量超过第十五阈值，和/或所述摄像装置拍摄的目标物移动速度减少量超过第十六阈值或目标物保持固定，则触发所述智能头盔开始采集所述生命体征信号；
在所述当前监测模式为深井作业监测模式时，若压力值增加量超过第十七阈值，和/或温度值增加量超过第十八阈值，和/或所述摄像装置拍摄的目标物保持固定，则触发所述智能头盔开始采集所述生命体征信号。
较佳地，所述生命体征信号包括脉搏信号，所述第一预设条件包括所述脉搏信号的频率小于第一预设阈值或者大于第二预设阈值。
较佳地，所述生命体征信号包括EEG信号，所述第一预设条件包括所述EEG信号的频率位于第一预设频率范围内以及所述EEG信号的振幅位于第一预设振幅范围内。
较佳地，所述生命体征监测系统还包括：
第二判断模块，用于判断所述生命体征信号是否符合第二预设条件，所述第二预设条件包括所述EEG信号的频率位于第二预设频率范围内以及所述EEG信号的振幅位于第二预设振幅范围内；
若是，则判定所述目标用户处于注意力未集中状态，然后调用所述第一判断模块。
较佳地，所述生命体征监测方法还包括第二控制模块；
所述第一判断模块还用于若判断出不符合所述第一预设条件，则调用所述第二控制模块，所述第二控制模块用于控制所述智能头盔向外部发送告警信息，所述告警信息用于提醒所述目标用户集中注意力。
较佳地，所述生命体征监测系统还包括：
获取模块，用于获取由所述智能头盔采集的当前信息，所述当前信息包括位置信息、图像信息以及当前时间信息中的至少一种；
第三控制模块，用于若接收到外部对于所述求救信息的反馈消息，则控制所述智能头盔向外部发送所述当前信息。
第三方面，本发明提供一种智能头盔，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如第一方面的任一项所述的基于智能头盔的生命体征监测方法。
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面的任一项所述的基于智能头盔的生命体征监测方法。
本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题：
本发明的积极进步效果在于：提供一种基于智能头盔的生命体征监测方法、系统、头盔及介质，本发明通过根据目标用户的运动状态和/或周围环境确定当前监测模块，在当前监测模块下，实时对已有采集到的生命体征信号进行分析，若出现突发事件，直接远程求助，使得佩戴头盔的人员可以得到及时救治；若佩戴头盔的人员出现注意力未集中的情况，直接通过告警信息，提醒佩戴头盔的人员集中注意力，避免意外受伤。
附图说明
图1为本发明实施例1的基于智能头盔的生命体征监测方法的流程图。
图2为本发明实施例1的基于智能头盔的生命体征监测方法的步骤S11的流程图。
图3为本发明实施例2的基于智能头盔的生命体征监测方法的流程图。
图4为本发明实施例3的基于智能头盔的生命体征监测系统的模块示意图。
图5为本发明实施例4的基于智能头盔的生命体征监测系统的模块示意图。
图6为本发明实施例5的电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
下面通过实施例的方式进一步说明本发明，但并不因此将本发明限制在所述的实施例范围之中。
实施例1
本实施例提供一种基于智能头盔的生命体征监测方法，如图1所示，该生命体征监测方法包括：
步骤S11、确定智能头盔的当前监测模式；该当前监测模式用于表征佩戴智能头盔的目标用户当前所处的运动状态和/或周围环境。
其中，当前监测模式包括骑行监测模式、极限运动监测模式以及深井作业监测模式中的至少一种。
在一个实施例中，当前监测模式还可以包括跑步监测模式以及巡检监测模式等，监测模式与目标用户所处的运动状态(例如走路、跑步、爬山等)，以及周围环境(例如深井、目标物)相对应。具体的监测模式可以根据场景设置，本申请不作限制。
步骤S12、确定运动状态的变化量和/或周围环境的变化量，并根据变化量确认是否触发智能头盔开始采集生命体征信号；若是，则执行步骤S13。
步骤S13、获取当前监测模式下，由智能头盔采集的目标用户的生命体征信号，并判断生命体征信号是否符合第一预设条件；第一预设条件用于表征目标用户处于危险状态；若是，则执行步骤S14。
在本实施例中，优选地，该生命体征信号包括脉搏信号，第一预设条件包括该脉搏信号的频率小于第一预设阈值或者大于第二预设阈值。
具体地，若当前监测模式为骑行监测模式，可以预先将医疗系统的数据存储于智能头盔的内部，当智能头盔采集到佩戴该智能头盔的目标人员的脉搏信号时，与第一预设阈值(例如60次/min)以及第二预设阈值(例如100次/min)进行比对。若脉搏信号小于60次/min，或者，脉搏信号大于100次/min，说明目标人员可能出现意外受伤或者可能发生交通事故，也即，佩戴该智能头盔的目标人员处于危险状态。需要说明的是，本发明实施例对第一预设阈值和第二预设阈值的大小不作限制，以上仅是一种示例。
本实施例中，优选地，该生命体征信号包括EEG信号，第一预设条件包括EEG信号的频率位于第一预设频率范围内以及EEG信号的振幅位于第一预设振幅范围内。
具体地，通过利用智能头盔将目标人员头部的自发性生物电位放大而获取EEG信号，与第一预设频率范围(例如0.5-3.5Hz)以及第一预设振幅(例如0-200μV)进行比对。若采集到的EEG信号的频率位于0.5-3.5Hz，EEG信号的振幅位于0-200μV，则表明目标人员存在深度麻醉或者大脑缺氧，也即，佩戴该智能头盔的目标人员处于危险状态。需要说明的是，本发明实施例对第一预设频率和第一预设振幅的数值大小不作限制，以上仅是一种示例。
步骤S14、控制智能头盔向外部发送求救信息。
示例性的，可以控制智能头盔向外部自动拨打电话120或者向外部自动拨打110，以实现外部的报警救助。
优选地，在本实施例中当控制智能头盔向外部发送求救信息之前，可以向目标用户播放语音提示信息，以供目标用户进行选择是否开展外部救援。例如，该语音提示信息的内容可以为“将在30s后自动报警”或者“将在30s后自动拨打120”，接收到来自目标用户针对该语音提示信息，同意进行外部救援后，再控制智能头盔向外自动拨打110；若接收到用户取消发送求救信息的操作，则控制智能头盔停止向外部发送求救信息。
在本实施例中，如图2所示，在步骤S11中，包括：
步骤S111、利用集成在智能头盔中的GPS定位装置、速度传感器以及加速度传感器中的至少一种检测目标用户当前所处的运动状态。
步骤S112、利用设置于智能头盔中的摄像装置、压力检测装置以及温度传感器中的至少一种检测目标用户当前所处的周围环境。
步骤S113、根据检测的运动状态和周围环境确定当前监测模式。
具体实施时，在步骤S111以及步骤S112中，可以利用气体传感器检测目标用户当前所处的周围环境，以及，利用4G、5G、蓝牙或者无线装置检测目标用户当前所处的运动状态。需要说明的是，利用何种装置检测目标用户当前所处的运动状态，或者，目标用户当前所处的周围环境不作具体限制。
在步骤S113中，在另一个实施例中，可以利用集成在智能头盔中的GPS定位装置、速度传感器以及加速度传感器中的至少一种检测目标用户当前所处的运动状态，从而根据检测的该运动状态确定当前监测模式。
在步骤S113中，在又一个实施例中，可以利用设置于智能头盔中的摄像装置、压力检测装置以及温度传感器中的至少一种检测目标用户当前所处的周围环境，从而根据检测的周围环境确定当前监测模式。
本实施例中，在步骤S113中，具体包括：
若根据GPS定位装置检测出智能头盔在第一预设时间段内的位置变化量超过第一阈值，和/或根据速度传感器检测出智能头盔的移动速度超过第二阈值，和/或根据摄像装置检测出拍摄的目标物的移动速度超过第三阈值或变化速度超过第四阈值，和/或根据摄像装置检测出拍摄的目标物为自行车，则确定处于骑行监测模式。
在具体实施时，根据GPS定位装置检测出智能头盔在第一预设时间段内(1分钟)的位置变化量超出阈值(例如300米)，则确定当前监测模式处于骑行监测模式。以及，根据速度传感器检测出智能头盔的移动速度超过阈值(例如5m/s)，则确定当前监测模式处于骑行监测模式。以及，根据摄像装置检测出拍摄的目标物的移动速度超过阈值(例如5m/s)或者每秒钟拍摄装置的镜头中出现目标物的种类的次数超过阈值(例如3次)。以及，拍摄的目标物为自行车，则确定当前监测模式处于骑行监测模式。
若根据GPS定位装置检测出智能头盔在第二预设时间段内的位置变化量超过第五阈值，和/或根据速度传感器检测出智能头盔的移动速度超过第六阈值，和/或根据摄像装置检测出拍摄的目标物的移动速度超过第七阈值或变化速度超过第八阈值，和/或根据摄像装置检测出拍摄的目标物为极限运动设备，则确定处于极限运动监测模式。
在具体实施时，GPS定位装置检测出智能头盔在第二预设时间段内(1分钟)的位置变量超过阈值(例如400米)，则确定当前监测模式处于极限运动监测模式。以及，根据速度传感器检测出智能头盔的移动速度超过阈值(例如10m/s)，则确定当前监测模式处于极限运动监测模式。以及，根据摄像装置检测出拍摄的目标物的移动速度超过阈值(例如12m/s)或者每秒钟摄像装置的镜头中出现目标物的种类的次数超过阈值(例如3次)，则确定处于极限运动监测模式。
若该极限运动为滑板运动，则每秒钟摄像装置的镜头中出现目标物的种类的次数超过5次；若该极限运动为攀岩运动，则每秒钟摄像装置的镜头中出现目标物的种类的次数超过3次；若该极限运动为爬山运动，则每秒钟摄像装置的镜头中出现目标物的种类的次数超过3次。
若根据摄像装置检测出拍摄的目标物为井下矿物，和/或根据压力检测装置检测出智能头盔所承受的压力值变化量超过第九阈值，和/或根据温度传感器检测出智能头盔的周围环境的温度值变化量超过第十阈值，则确定处于深井作业监测模式。
在具体实施时，根据摄像装置检测出拍摄的目标物为井下金属矿产(例如煤炭)，则表明当前监测模式为深井作业监测模式。以及，根据压力检测装置确定出智能头盔所承受的压力值的变化量超出阈值(例如5MPa)，则表明当前监测模式为深井作业监测模式。以及，根据温度传感器检测出智能头盔的周围环境的温度值变化量超出阈值(例如10℃)，则表明当前监测模式为深井作业监测模式。
本实施例中，在步骤S12中，具体包括：
在当前监测模式为骑行监测模式时，若在第三预设时间段内位置变化量小于第十一阈值，和/或移动速度的减少量超过第十二阈值，和/或摄像装置拍摄的目标物移动速度减小量超过第十三阈值或目标物保持固定，则触发智能头盔开始采集生命体征信号。
具体的，用户在骑行过程中，位置变化量、移动速度以及目标物的移动速度减少量小于对应的阈值，则表明该用户出现意外事件(例如意外撞车)，则触发智能头盔开始采集生命体征信号。
在当前监测模式为极限运动监测模式时，若在第四预设时间段内的位置变化量小于第十四阈值，和/或移动速度的减少量超过第十五阈值，和/或摄像装置拍摄的目标物移动速度减少量超过第十六阈值或目标物保持固定，则触发智能头盔开始采集生命体征信号。
具体的，用户在进行极限运动时，位置变化量、移动速度以及目标物的移动速度的减少量小于对应的阈值，或者，目标物的位置保持不变，表明该用户出现意外受伤，则触发智能头盔开始采集生命体征信号。
在当前监测模式为深井作业监测模式时，若压力值增加量超过第十七阈值，和/或温度值增加量超过第十八阈值，和/或摄像装置拍摄的目标物保持固定，则触发智能头盔开始采集生命体征信号。
具体的，用户在进行深井作业时，压力值增加量、温度值增加量超过对应的阈值，或者，目标物的位置保持不变。则表明该用户出现意外受伤，则触发智能头盔开始采集生命体征信号。
在具体实施时，第三预设时间段可以为3分钟或者5分钟，第四预设时间段可以为3分钟或者5分钟，在此不作限制。第十一阈值、第十二阈值、第十三阈值、第十四阈值、第十五阈值、第十六阈值、第十七阈值以及第十八阈值的具体数值可以根据场景设置，在此不作限制。
在本实施例中，提供一种基于智能头盔的生命体征监测方法，本发明通过实时对已有采集到的生命体征信号进行分析，若出现突发事件，直接远程求助，使得佩戴头盔的人员可以得到及时救治。
实施例2
在实施例1的基础上，本实施例提供一种基于智能头盔的生命体征监测方法，如图3所示，示出了本实施例的流程图。较之实施例1，本发明实施例所提供的生命体征监测方法包括：
步骤S11、确定智能头盔的当前监测模式；该当前监测模式用于表征佩戴智能头盔的目标用户当前所处的运动状态和/或周围环境。
步骤S12、确定运动状态的变化量和/或周围环境的变化量，并根据变化量确认是否触发智能头盔开始采集生命体征信号；若是，则执行步骤S121。
步骤S121、获取当前监测模式下的目标用户的生命体征信号，并判断生命体征信号是否符合第二预设条件，第二预设条件包括EEG信号的频率位于第二预设频率范围内以及EEG信号的振幅位于第二预设振幅范围内；若是，则判定目标用户处于注意力未集中状态，然后执行步骤S13。
具体地，利用智能头盔将目标人员头部的自发性生物电位放大而获取EEG信号，将EEG信号与第二预设频率范围(例如4-7Hz)以及第二预设振幅范围(例如100-150μV)进行比对。若采集到的EEG信号的频率位于4-7Hz，同时EEG信号的振幅位于100-150μV，则表明目标人员存在注意力未集中的状态，生命体征信号符合第二预设条件。需要说明的是，本发明实施例对第二预设频率和第二预设振幅的数值大小不作限制，以上仅是一种示例。
步骤S13、判断生命体征信号是否符合第一预设条件，第一预设条件用于表征目标用户处于危险状态；若是，则执行步骤S14；若否，则执行步骤S17。
步骤S14、控制智能头盔向外部发送求救信息。
步骤S15、获取由智能头盔采集的当前信息，当前信息包括位置信息、图像信息以及当前时间信息中的至少一种。
具体地，通过智能头盔本体的图像采集模块采集的周围图像信息、计时模块采集的时间节点信息以及定位模块采集的地理位置信息并发送至智能头盔本体的控制器。
步骤S16、若接收到外部对于求救信息的反馈消息，则控制智能头盔向外部发送当前信息。
在一个实施例中，当智能头盔自动向特定的求救部门拨打120后，该求救部门通过短信的形式向智能头盔发送反馈信息。智能头盔读取反馈信息后，自动将当前信息发送至特定的求救部门。
在一个实施例中，当智能头盔自动拨打110与特定的求救部门进行通话后，监听语音通话过程中求救部门同意立刻展开救援后，则智能头盔自动将当前信息发送至特定的求救部门。
需要说明的是，该求救部门可以为医院的救援机构、公安的救援机构或者交警队的救援机构，在此不作限制。
步骤S17、控制智能头盔向外部发送告警信息，告警信息用于提醒目标用户集中注意力。
示例性的，判断目标用户的生命体征信号满足第二预设条件，也即，判定目标用户处于注意力未集中状态；并且判断目标用户的生命体征信号不满足第一预设条件，该目标用户不处于危险状态时，可以控制智能头盔进行语音播报。该语音播报的内容为告警信息，例如，“请保持注意力，注意来往车辆”或者“请保持注意力集中，注意周围路况”。
在本实施例中，提供一种基于智能头盔的生命体征监测方法，本发明通过实时对已有采集到的生命体征信号进行分析，若出现突发事件，直接远程求助，使得佩戴头盔的人员可以得到及时救治；若佩戴头盔的人员出现注意力未集中的情况，直接通过告警信息，提醒佩戴头盔的人员集中注意力，避免意外受伤。
实施例3
本实施例提供一种基于智能头盔的生命体征监测系统，如图4所示，该生命体征监测系统包括：确定模块110、触发模块120、第一判断模块130以及第一控制模块140。
确定模块110，用于确定智能头盔的当前监测模式；该当前监测模式用于表征佩戴智能头盔的目标用户当前所处的运动状态和/或周围环境。
其中，当前监测模式包括骑行监测模式、极限运动监测模式以及深井作业监测模式中的至少一种。
触发模块120，用于确定运动状态的变化量和/或周围环境的变化量，并根据变化量确认是否触发智能头盔开始采集生命体征信号。
在一个实施例中，当前监测模式还可以包括跑步监测模式以及巡检监测模式等，监测模式与目标用户所处的运动状态(例如走路、跑步、爬山等)，以及周围环境(例如深井、目标物)相对应。具体的监测模式可以根据场景设置，本申请不作限制。
第一判断模块130，用于获取当前监测模式下，由智能头盔采集的目标用户的生命体征信号，并判断生命体征信号是否符合第一预设条件；第一预设条件用于表征目标用户处于危险状态。若是，则调用第一控制模块140。
第一控制模块140，用于控制智能头盔向外部发送求救信息。
在本实施例中，优选地，该生命体征信号包括脉搏信号，第一预设条件包括该脉搏信号的频率小于第一预设阈值或者大于第二预设阈值。
具体地，预先将医疗系统的数据存储于智能头盔的内部，当第一判断模块110获取智能头盔采集到佩戴该智能头盔的目标人员的脉搏信号时，与第一预设阈值(例如60次/min)以及第二预设阈值(例如100次/min)进行比对。若脉搏信号小于60次/min，或者，脉搏信号大于100次/min，说明目标人员可能出现意外受伤或者可能发生交通事故。需要说明的是，本发明实施例对第一预设阈值和第二预设阈值的大小不作限制，以上仅是一种示例。
本实施例中，优选地，该生命体征信号包括EEG信号，第一预设条件包括EEG信号的频率位于第一预设频率范围内以及EEG信号的振幅位于第一预设振幅范围内。
具体地，通过第一判断模块130利用智能头盔将目标人员头部的自发性生物电位放大而获取EEG信号，与第一预设频率范围(例如0.5-3.5Hz)以及第一预设振幅(例如0-200μV)进行比对。若采集到的EEG信号的频率位于0.5-3.5Hz，EEG信号的振幅位于0-200μV，则表明目标人员存在深度麻醉或者大脑缺氧，也即，佩戴该智能头盔的目标人员处于危险状态。需要说明的是，本发明实施例对第一预设频率和第一预设振幅的数值大小不作限制，以上仅是一种示例。
示例性的，第一控制模块140可以控制智能头盔向外部自动拨打电话120或者向外部自动拨打110，以实现外部的报警救助。
优选地，在本实施例中当控制智能头盔向外部发送求救信息之前，可以向目标用户播放语音提示信息，以供目标用户进行选择是否开展外部救援。例如，该语音提示信息的内容可以为“将在30s后自动报警”或者“将在30s后自动拨打120”，接收到来自目标用户针对该语音提示信息，同意进行外部救援，再控制智能头盔向外自动拨打110；若接收到用户取消发送求救信息的操作，则控制智能头盔停止向外部发送求救信息。
在本实施例中，如图4所示，确定模块110，包括：
第一检测单元111，用于利用集成在智能头盔中的GPS定位装置、速度传感器以及加速度传感器中的至少一种检测目标用户当前所处的运动状态。
第二检测单元112，用于利用设置于智能头盔中的摄像装置、压力检测装置以及温度传感器中的至少一种检测目标用户当前所处的周围环境。
确定单元113，用于根据检测的运动状态和周围环境确定当前监测模式。
具体实施时，在第一检测单元111以及第二检测单元112中，可以利用气体传感器检测目标用户当前所处的周围环境，以及，利用4G、5G、蓝牙或者无线装置检测目标用户当前所述的运动状态。需要说明的是，利用何种装置检测目标用户当前所处的运动状态，或者，目标用户当前所处的周围环境不作具体限制。
在另一个实施例中，第一检测单元111可以利用集成在智能头盔中的GPS定位装置、速度传感器以及加速度传感器中的至少一种检测目标用户当前所处的运动状态，从而根据检测的该运动状态确定当前监测模式。
在又一个实施例中，第二检测单元112可以利用设置于智能头盔中的摄像装置、压力检测装置以及温度传感器中的至少一种检测目标用户当前所处的周围环境，从而根据检测的周围环境确定当前监测模式。
本实施例中，确定单元113具体用于：
若根据GPS定位装置检测出智能头盔在第一预设时间段内的位置变化量超过第一阈值，和/或根据速度传感器检测出智能头盔的移动速度超过第二阈值，和/或根据摄像装置检测出拍摄的目标物的移动速度超过第三阈值或变化速度超过第四阈值，和/或根据摄像装置检测出拍摄的目标物为自行车，则确定处于骑行监测模式。
在具体实施时，根据GPS定位装置检测出智能头盔在第一预设时间段内(1分钟)的位置变化量超出阈值(例如300米)，则确定当前监测模式处于骑行监测模式。以及，根据速度传感器检测出智能头盔的移动速度超过阈值(例如5m/s)，则确定当前监测模式处于骑行监测模式。以及，根据摄像装置检测出拍摄的目标物的移动速度超过阈值(例如5m/s)或者每秒钟拍摄装置的镜头中出现目标物的种类的次数超过阈值(例如3次)。以及，拍摄的目标物为自行车，则确定当前监测模式处于骑行监测模式。
若根据GPS定位装置检测出智能头盔在第二预设时间段内的位置变化量超过第五阈值，和/或根据速度传感器检测出智能头盔的移动速度超过第六阈值，和/或根据摄像装置检测出拍摄的目标物的移动速度超过第七阈值或变化速度超过第八阈值，和/或根据摄像装置检测出拍摄的目标物为极限运动设备，则确定处于极限运动监测模式。
在具体实施时，GPS定位装置检测出智能头盔在第二预设时间段内(1分钟)的位置变量超过阈值(例如400米)，则确定当前监测模式处于极限运动监测模式。以及，根据速度传感器检测出智能头盔的移动速度超过阈值(例如10m/s)，则确定当前监测模式处于极限运动监测模式。以及，根据摄像装置检测出拍摄的目标物的移动速度超过阈值(例如12m/s)或者每秒钟摄像装置的镜头中出现目标物的种类的次数超过阈值(例如3次)，则确定处于极限运动监测模式。
若该极限运动为滑板运动，则每秒钟摄像装置的镜头中出现目标物的种类的次数超过5次；若该极限运动为攀岩运动，则每秒钟摄像装置的镜头中出现目标物的种类的次数超过3次；若该极限运动为爬山运动，则每秒钟摄像装置的镜头中出现目标物的种类的次数超过3次。
若根据摄像装置检测出拍摄的目标物为井下矿物，和/或根据压力检测装置检测出智能头盔所承受的压力值变化量超过第九阈值，和/或根据温度传感器检测出智能头盔的周围环境的温度值变化量超过第十阈值，则确定处于深井作业监测模式。
在具体实施时，根据摄像装置检测出拍摄的目标物为井下金属矿产(例如煤炭)，则表明当前监测模式为深井作业监测模式。以及，根据压力检测装置确定出智能头盔所承受的压力值的变化量超出阈值(例如5MPa)，则表明当前监测模式为深井作业监测模式。以及，根据温度传感器检测出智能头盔的周围环境的温度值变化量超出阈值(例如10℃)，则表明当前监测模式为深井作业监测模式。
本实施例中，触发模块120具体用于：
在当前监测模式为骑行监测模式时，若在第三预设时间段内位置变化量小于第十一阈值，和/或移动速度的减少量超过第十二阈值，和/或摄像装置拍摄的目标物移动速度减小量超过第十三阈值或目标物保持固定，则触发智能头盔开始采集生命体征信号。
在当前监测模式为极限运动监测模式时，若在第四预设时间段内的位置变化量小于第十四阈值，和/或移动速度的减少量超过第十五阈值，和/或摄像装置拍摄的目标物移动速度减少量超过第十六阈值或目标物保持固定，则触发智能头盔开始采集生命体征信号。
具体的，用户在骑行过程中，位置变化量、移动速度以及目标物的移动速度减少量小于对应的阈值，则表明该用户出现意外事件(例如意外撞车)，则触发智能头盔开始采集生命体征信号。
在当前监测模式为深井作业监测模式时，若压力值增加量超过第十七阈值，和/或温度值增加量超过第十八阈值，和/或摄像装置拍摄的目标物保持固定，则触发智能头盔开始采集生命体征信号。
具体的，用户在进行极限运动时，位置变化量、移动速度以及目标物的移动速度的减少量小于对应的阈值，或者，目标物的位置保持不变。则表明该用户出现意外受伤，则触发智能头盔开始采集生命体征信号。
在具体实施时，第三预设时间段可以为3分钟或者5分钟，第四预设时间段可以为3分钟或者5分钟，在此不作限制。第十一阈值、第十二阈值、第十三阈值、第十四阈值、第十五阈值、第十六阈值、第十七阈值以及第十八阈值的具体数值可以根据场景设置，在此不作限制。
在本实施例中，提供一种基于智能头盔的生命体征监测系统，本发明通过实时对已有采集到的生命体征信号进行分析，若出现突发事件，直接远程求助，使得佩戴头盔的人员可以得到及时救治。
实施例4
在实施例3的基础上，本实施例提供一种基于智能头盔的生命体征监测系统，如图5所示，较之实施例3，该生命体征监测系统包括：确定模块110、触发模块120、第二判断模块121、第一判断模块130、第一控制模块140、获取模块150、第三控制模块160以及第二控制模块170。
其中，确定模块110，用于确定智能头盔的当前监测模式；该当前监测模式用于表征佩戴智能头盔的目标用户当前所处的运动状态和/或周围环境。
触发模块120，用于确定运动状态的变化量和/或周围环境的变化量，并根据变化量确认是否触发智能头盔开始采集生命体征信号。
第二判断模块121，用于获取由智能头盔采集的目标用户的生命体征信号，并判断生命体征信号是否符合第二预设条件，第二预设条件包括EEG信号的频率位于第二预设频率范围内以及EEG信号的振幅位于第二预设振幅范围内；若是，则判定目标用户处于注意力未集中状态，然后调用第一判断模块130。
具体地，第二判断模块121利用智能头盔将目标人员头部的自发性生物电位放大而获取EEG信号，将EEG信号与第二预设频率范围(例如4-7Hz)以及第二预设振幅范围(例如100-150μV)进行比对。若采集到的EEG信号的频率位于4-7Hz，同时EEG信号的振幅位于100-150μV，则表明目标人员存在注意力未集中的状态，生命体征信号符合第二预设条件。需要说明的是，本发明实施例对第二预设频率和第二预设振幅的数值大小不作限制，以上仅是一种示例。
第一判断模块130，用于获取当前监测模式下，由智能头盔采集的目标用户的生命体征信号，并判断生命体征信号是否符合第一预设条件；第一预设条件用于表征目标用户处于危险状态。若是，则调用第二控制模块170。
第一控制模块140，用于控制智能头盔向外部发送求救信息。
获取模块150，用于获取由智能头盔采集的当前信息，当前信息包括位置信息、图像信息以及当前时间信息中的至少一种。
具体地，通过智能头盔本体的图像采集模块采集的周围图像信息、计时模块采集的时间节点信息以及定位模块采集的地理位置信息并发送至智能头盔本体的控制器。
第三控制模块160，用于若接收到外部对于求救信息的反馈消息，则控制智能头盔向外部发送当前信息。
在一个实施例中，当智能头盔自动向特定的求救部门拨打120后，该求救部门通过短信的形式向智能头盔发送反馈信息。智能头盔读取反馈信息后，自动将当前信息发送至特定的求救部门。
在一个实施例中，当智能头盔自动拨打110与特定的求救部门进行通话后，监听语音通话过程中求救部门同意立刻展开救援后，则智能头盔自动将当前信息发送至特定的求救部门。
需要说明的是，该求救部门可以为医院的救援机构、公安的救援机构或者交警队的救援机构，在此不作限制。
第二控制模块170，用于控制智能头盔向外部发送告警信息，告警信息用于提醒目标用户集中注意力。
示例性的，判断目标用户的生命体征信号满足第二预设条件，也即，判定目标用户处于注意力未集中状态；并且判断目标用户的生命体征信号不满足第一预设条件，该目标用户不处于危险状态时，可以控制智能头盔进行语音播报。该语音播报的内容为告警信息，例如，“请保持注意力，注意来往车辆”或者“请保持注意力集中，注意周围路况”。
在本实施例中，提供一种基于智能头盔的生命体征监测系统，本发明通过实时对已有采集到的生命体征信号进行分析，若出现突发事件，直接远程求助，使得佩戴头盔的人员可以得到及时救治；若佩戴头盔的人员出现注意力未集中的情况，直接通过告警信息，提醒佩戴头盔的人员集中注意力，避免意外受伤。
实施例5
图6为本实施例提供的一种智能头盔的结构示意图。所述智能头盔包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现实施例1或者实施例2的基于智能头盔的生命体征监测方法，图6显示的智能头盔60仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
智能头盔60可以以通用计算设备的形式表现，例如其可以为服务器设备。智能头盔60的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理器61、上述至少一个存储器62、连接不同系统组件(包括存储器62和处理器61)的总线63。
总线63包括数据总线、地址总线和控制总线。
存储器62可以包括易失性存储器，例如随机存取存储器(RAM)621和/或高速缓存存储器622，还可以进一步包括只读存储器(ROM)623。
存储器62还可以包括具有一组(至少一个)程序模块624的程序/实用工具625，这样的程序模块624包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
处理器61通过运行存储在存储器62中的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如本发明实施例1或者实施例2的基于智能头盔的生命体征监测方法。
智能头盔60也可以与一个或多个外部设备64(例如键盘、指向设备等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口65进行。并且，模型生成的智能头盔60还可以通过网络适配器66与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器66通过总线63与模型生成的智能头盔60的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合模型生成的智能头盔60使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、RAID(磁盘阵列)系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了电子设备的若干单元/模块或子单元/模块，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多单元/模块的特征和功能可以在一个单元/模块中具体化。反之，上文描述的一个单元/模块的特征和功能可以进一步划分为由多个单元/模块来具体化。
实施例6
本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现实施例1或实施例2的基于智能头盔的生命体征监测方法。
其中，可读存储介质可以采用的更具体可以包括但不限于：便携式盘、硬盘、随机存取存储器、只读存储器、可擦拭可编程只读存储器、光存储器件、磁存储器件或上述的任意合适的组合。
在可能的实施方式中，本发明还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行实现实施例1或实施例2的基于智能头盔的生命体征监测方法。
其中，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明的程序代码，所述程序代码可以完全地在用户设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户设备上部分在远程设备上执行或完全在远程设备上执行。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。

Claims (13)

1.一种基于智能头盔的生命体征监测方法，其特征在于，所述生命体征监测方法包括：
确定智能头盔的当前监测模式；所述当前监测模式用于表征佩戴所述智能头盔的目标用户当前所处的运动状态和/或周围环境；
获取所述当前监测模式下，由所述智能头盔采集的所述目标用户的生命体征信号，并判断所述生命体征信号是否符合第一预设条件；所述第一预设条件用于表征所述目标用户处于危险状态；
若是，则控制所述智能头盔向外部发送求救信息。
2.如权利要求1所述的基于智能头盔的生命体征监测方法，其特征在于，所述确定智能头盔的当前监测模式的步骤，包括：
利用集成在所述智能头盔中的GPS定位装置、速度传感器以及加速度传感器中的至少一种检测所述目标用户当前所处的运动状态；
和/或，
利用设置于所述智能头盔中的摄像装置、压力检测装置以及温度传感器中的至少一种检测所述目标用户当前所处的周围环境；
根据检测的所述运动状态和/或所述周围环境确定所述当前监测模式。
3.如权利要求2所述的基于智能头盔的生命体征监测方法，其特征在于，所述当前监测模式包括骑行监测模式、极限运动监测模式以及深井作业监测模式中的至少一种；
所述根据检测的所述运动状态和/或所述周围环境确定所述当前监测模式的步骤，包括：
若根据所述GPS定位装置检测出所述智能头盔在第一预设时间段内的位置变化量超过第一阈值，和/或根据所述速度传感器检测出所述智能头盔的移动速度超过第二阈值，和/或根据所述摄像装置检测出拍摄的目标物的移动速度超过第三阈值或变化速度超过第四阈值，和/或根据所述摄像装置检测出拍摄的目标物为自行车，则确定处于所述骑行监测模式；
若根据所述GPS定位装置检测出所述智能头盔在第二预设时间段内的位置变化量超过第五阈值，和/或根据所述速度传感器检测出所述智能头盔的移动速度超过第六阈值，和/或根据所述摄像装置检测出拍摄的目标物的移动速度超过第七阈值或变化速度超过第八阈值，和/或根据所述摄像装置检测出拍摄的目标物为极限运动设备，则确定处于所述极限运动监测模式；
若根据所述摄像装置检测出拍摄的目标物为井下矿物，和/或根据所述压力检测装置检测出所述智能头盔所承受的压力值变化量超过第九阈值，和/或根据所述温度传感器检测出所述智能头盔的周围环境的温度值变化量超过第十阈值，则确定处于所述深井作业监测模式。
4.如权利要求2所述的基于智能头盔的生命体征监测方法，其特征在于，所述根据检测的所述运动状态和/或所述周围环境确定所述当前监测模式的步骤之后，所述生命体征监测方法还包括：
确定所述运动状态的变化量和/或所述周围环境的变化量，并根据所述变化量确认是否触发所述智能头盔开始采集所述生命体征信号。
5.如权利要求4所述的基于智能头盔的生命体征监测方法，其特征在于，所述根据所述变化量确认是否触发所述智能头盔开始采集所述生命体征信号的步骤，包括：
在所述当前监测模式为骑行监测模式时，若在第三预设时间段内位置变化量小于第十一阈值，和/或移动速度的减少量超过第十二阈值，和/或所述摄像装置拍摄的目标物移动速度减小量超过第十三阈值或目标物保持固定，则触发所述智能头盔开始采集所述生命体征信号；
在所述当前监测模式为极限运动监测模式时，若在第四预设时间段内的位置变化量小于第十四阈值，和/或移动速度的减少量超过第十五阈值，和/或所述摄像装置拍摄的目标物移动速度减少量超过第十六阈值或目标物保持固定，则触发所述智能头盔开始采集所述生命体征信号；
在所述当前监测模式为深井作业监测模式时，若压力值增加量超过第十七阈值，和/或温度值增加量超过第十八阈值，和/或所述摄像装置拍摄的目标物保持固定，则触发所述智能头盔开始采集所述生命体征信号。
6.如权利要求1-5中任意一项所述的基于智能头盔的生命体征监测方法，其特征在于，所述生命体征信号包括脉搏信号，所述第一预设条件包括所述脉搏信号的频率小于第一预设阈值或者大于第二预设阈值。
7.如权利要求1-5中任意一项所述的基于智能头盔的生命体征监测方法，其特征在于，所述生命体征信号包括EEG信号，所述第一预设条件包括所述EEG信号的频率位于第一预设频率范围内以及所述EEG信号的振幅位于第一预设振幅范围内。
8.如权利要求7所述的基于智能头盔的生命体征监测方法，其特征在于，所述判断所述生命体征信号是否符合第一预设条件的步骤之前，所述生命体征监测方法还包括：
判断所述生命体征信号是否符合第二预设条件，所述第二预设条件包括所述EEG信号的频率位于第二预设频率范围内以及所述EEG信号的振幅位于第二预设振幅范围内；
若是，则判定所述目标用户处于注意力未集中状态，然后执行所述判断所述生命体征信号是否符合第一预设条件的步骤。
9.如权利要求8所述的基于智能头盔的生命体征监测方法，其特征在于，所述判断所述生命体征信号是否符合第一预设条件的步骤之后，所述生命体征监测方法还包括：
若判断出不符合所述第一预设条件，则控制所述智能头盔向外部发送告警信息，所述告警信息用于提醒所述目标用户集中注意力。
10.如权利要求1所述的基于智能头盔的生命体征监测方法，其特征在于，所述生命体征监测方法还包括：
获取由所述智能头盔采集的当前信息，所述当前信息包括GPS定位信息、图像信息以及当前时间信息中的至少一种；
若接收到外部对于所述求救信息的反馈消息，则控制所述智能头盔向外部发送所述当前信息。
11.一种基于智能头盔的生命体征监测系统，其特征在于，所述生命体征监测系统包括：
确定模块，用于确定智能头盔的当前监测模式；所述当前监测模式用于表征佩戴所述智能头盔的目标用户当前所处的运动状态和/或周围环境；
第一判断模块，用于获取所述当前监测模式下，由所述智能头盔采集的所述目标用户的生命体征信号，并判断所述生命体征信号是否符合第一预设条件；所述第一预设条件用于表征所述目标用户处于危险状态；
若是，则调用第一控制模块，所述第一控制模块用于控制所述智能头盔向外部发送求救信息。
12.一种智能头盔，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-10中任一项所述的基于智能头盔的生命体征监测方法。
13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-10中任一项所述的基于智能头盔的生命体征监测方法。
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