CN114706318A - 一种基于智能家居的监测方法、系统及终端设备 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及智能家居的领域，尤其是涉及一种基于智能家居的监测方法、系统及终端设备，其方法包括通过设置在预置隐私空间内部的毫米波雷达获取实时数据；基于实时数据，获取人体信息；基于人体信息，得到人体状态信息；当根据人体状态信息出现姿态异常时，控制设置在预置隐私空间外的摄像头拍摄人体所在方向的图像，根据图像判断是否有人存在；若有人存在，则并发出警报信息；当根据人体状态信息出现生理异常时，发出警报信息。本申请将通过毫米波雷达结合摄像头监测人体状态信息，即能对家里进行监控又能对一些不方便装摄像头的地方进行监控，在人体状态信息出现异常的时候结合摄像头判断异常是否准确，及时进行发出报警信息。
Description
技术领域
本申请涉及智能家居的领域，尤其是涉及一种基于智能家居的监测方法、系统及终端设备。
背景技术
近年来，物联网发展越来越快，建设也越来越完善，智能家居也是深受人们的喜欢，智能家居是以住宅为平台，利用综合布线技术、网络通信技术、安全防范技术、自动控制技术和音视频技术将家居生活有关的设施集成，构建高效的住宅设施与家庭日程事务的管理系统，提升家居安全性、便利性、舒适性、艺术性，并实现环保节能的居住环境，利用智能家居去检测家里的情况，比如针对老人在家里洗澡的时候是否摔倒或者老人在家里睡觉的时候对老人生理情况进行监测。
相关技术中，基于传感器进行监测，利用可穿戴设备内置的传感器对老人的当前状态进行监测，通过传感器监测加速度对人体的跌倒行为进行监测以判定老人是否摔倒，通过获取老人睡觉时候的心跳和脉搏对老人的生理情况进行监测。
针对上述中的相关技术，发明人认为，需要老人时刻佩戴设备，影响正常生活，在晚上睡觉的时候佩戴设备影响老人的正常生活，在浴室洗澡的时候很容易就将设备取下，浴室由于隐私性不能安装摄像头获取浴室内人的人体信息以对人体状态信息进行监测。
发明内容
为了方便对家中老人或者小孩的人体状态进行监测，本申请提供一种基于智能家居的监测方法、系统及终端设备。
本申请提供的一种基于智能家居的监测方法、系统及终端设备采用如下的技术方案：
一种基于智能家居的监测方法，包括通过设置在预置隐私空间内部的毫米波雷达获取实时数据；
基于所述实时数据，获取人体信息；
基于所述人体信息，得到人体状态信息；
当根据所述人体状态信息出现姿态异常时，控制设置在所述预置隐私空间摄像头拍摄人体所在方向的图像，根据所述图像判断是否有人存在；
若有人存在，则并发出警报信息；
当根据所述人体状态信息出现生理异常时，发出警报信息。
通过采用上述技术方案，毫米波雷达安装在室内由于隐私问题不能安装摄像头的地方，通过毫米波雷达获取隐私空间内部的实时数据，根据获取到的实时数据，获取人体信息，人体信息为人在室内的位置、生理状态、姿态等等信息，根据人体信息获取人体状态信息，人体状态信息包括人的姿态信息和生理信息，当人体状态信息为姿态异常的时候，此时代表人可能摔倒，控制摄像头去拍摄人体所在方向的照片，根据图像判断是否真的存在有人，避免因毫米波雷达获取的实时数据出错导致误报，当确实有人存在的时候，发出报警信息通知亲属或者提前预设的人员家里有人摔倒。当人体状态信息为生理异常的时候，直接发出报警信息通知亲属或者预设的人员，家里有人出现生理异常，需要及时送去就医，通过智能家居检测家里的人员的人体信息，结合摄像头去判断家里的人员是否真的出现了人体状态信息异常，即能很清楚地了解到家里的人的信息，又避免了家里不能安装摄像头的隐私空间的地方不方便获取家里的人的人体信息，对家里的人的情况进行监测，防止出现了意外不能及时发现。
可选的，所述基于所述实时数据，获取人体信息，包括：
解析所述实时数据，得到毫米波雷达编号及人体数据；
根据所述毫米波雷达编号，确定对应的毫米波雷达设置的预置隐私空间，所述预置隐私空间包 括卧室空间及非卧室空间；
当所述预置隐私空间为卧室空间时，根据所述人体数据得到心跳数据、呼吸数据及脉搏数据，将所述心跳数据、所述呼吸数据及所述脉搏数据，作为人体信息；
当所述预置隐私空间为非卧室空间时，根据所述人体数据得到人体定位数据及三维点云图，将所述人体定位数据及所述三维点云图作为人体信息。
通过采用上述技术方案，实时数据里面包含了人体数据和毫米雷达的编号，根据毫米波雷达的编号，可以获取到该编号的毫米波雷达的安装位置，即安装在哪一个隐私空间内部的，隐私空间包括卧室与飞卧室两种，当获取毫米波雷达处于的隐私空间为卧室的时候，则此时根据毫米波雷达获取的人体数据为心跳数据、脉搏数据和呼吸数据，将心跳数据、脉搏数据和呼吸数据作为人体信息，对人睡觉的时候的健康信息进行监控，防止因夜间睡觉的时候出现意外而不能及时发现，当获取的毫米波雷达处于的隐私空间为非卧室的时候，例如人在浴室的时候，根据人体数据得到人体定位数据和三维点云图，根据三维点云图可以知道人体的轮廓，将人体定位数据和三维点云图作为人体信息监测人体非卧室的时候的人体状态，防止在家中发出意外。
可选的，所述人体信息包括所述心跳数据、所述呼吸数据及所述脉搏数据，所述基于所述人体信息，得到人体状态信息包括：
分别判断所述心跳数据、所述呼吸数据以及所述脉搏数据是否正常；
若所述心跳数据、所述呼吸数据以及所述脉搏数据均正常，则得到所述人体状态信息正常；
若所述心跳数据、所述呼吸数据以及所述脉搏数据任意一个异常，则得到所述人体状态信息为所述生理异常。
通过采用上述技术方案，人体在身体正常的时候，心跳和脉搏会在一个的跳动次数范围波动，呼吸会保持一个有规律的频率，根据心跳数据、所述呼吸数据以及所述脉搏数据，判断人体状态信息是否异常，心跳数据、呼吸数据以及所述脉搏数据都正常，则人体状态信息正常，心跳数据、呼吸数据以及所述脉搏数据存在一个异常的时候，则人体状态信息为生理异常，利用人体的数据对人的生理健康进行监测，能及时有效地在生理异常的时候做出反应。
可选的，所述人体信息包括人体定位数据及所述三维点云图，所述基于所述人体信息，得到人体状态信息包括：
获取毫米雷达的安装位置；
基于所述毫米雷达的安装位置，对固定设备进行定位，得到定位结果；
基于所述定位结果和所述三维点云图，得到所述人体姿态数据；
判断所述人体姿态数据是否异常；
若所述人体姿态数据异常，则得到人体状态信息为姿态异常；
若所述人体姿态数据正常，则得到人体状态信息正常。
通过采用上述技术方案，根据毫米雷达的安装位置，对室内的一些固定不动的设备进行定位，得到定位结果，用于和人体区分，三维云点图表示人体的轮廓图像，根据定位结果和三维云点图，得到人体姿态数据，人体姿态数据表示人体目前的姿态形状，判断人体姿态数据是否异常，若人体姿态数据异常，则人体状态信息为姿态异常，此时表示人可能摔倒，若人体姿态数据正常，则人体状态信息正常，通过人体三维云点图和定位数据对人的姿态，根据姿态是否异常判断人体状态信息，便于利用智能家居对家里的人的状态进行监测，及时发现异常情况。
可选的，所述判断所述人体姿态数据是否异常包括：
获取预设的异常姿态数据；
比较所述人体姿态数据与所述异常姿态数据是否相近；
若所述人体姿态数据与所述异常姿态数据相近，则所述人体姿态异常；
若所述人体姿态数据与所述异常姿态数据不相近，则所述人体姿态正常。
通过采用上述技术方案，将获取到的姿态异常数据与预设体姿态异常数据进行比较，如果人体姿态异常数据和预设的姿态异常数据相近，此时两者的姿态，表示人可能摔倒了，如果人体姿态数据以异常姿态数据不想近，则人体姿态正常，没有发生意外，利用提前预设好的刷到的异常姿态数据所形成的轮廓图，判断人体是否摔倒，识别准确率高。
可选的，所述当根据所述人体状态信息出现姿态异常时，控制设置在所述预置隐私空间摄像头拍摄人体所在方向的图像，根据所述图像判断是否有人存在包括：
基于所述图像数据，获取灯光信息；
基于所述灯光信息，判断灯光是否开启；
若灯光开启，则有人存在；
若灯光未开启，则没有人存在。
通过采用上述技术方案，当根据人体姿态异常数据初步判断出人体摔倒了的时候，此时为了防止毫米波雷达在获取数据的时候出现错误得到一个错误的结果，此时在判断室内是否真的有人存在，获取摄像头所拍摄的图像，判断是否灯光开启，如果灯光开启，则有人存在，如果灯光未开启，则没有人存在。
可选的，所述若灯光未开启，则没有人存在包括：
获取当前姿态异常数据；
对所述姿态异常数据进行深度学习以排除所述当前姿态异常出错；更新所述预设的姿态异常数据。
通过采用上述技术方案，如果在获取到人体姿态异常的信息的时候，此时室内的灯光却没有开启，表示预设的姿态异常数据有错误，根据深度学习，对当前姿态数据进行学习，将这个错误数据排除掉，避免以后继续产生错误的判断。
可选的，所述发出警报信息之后包括：
获取设备的运行数据；
基于所述运行数据，获取所述设备的当前运行状态；
基于所述设备的所述当前运行状态，判断所述设备是否在运行；
若所述设备在开启状态且在持续运行，则所述设备在运行，控制所述设备关闭；
若所述设备在开启状态且保持待机，则所述设备没有运行。
通过采用上述技术方案，当检测到人体状态信息确实出现了异常之后，室内的运行设备可能仍然在继续运行，比如在浴室洗澡的时候，花洒未关闭，因此接收到报警信息后，获取设备运行状态，判断设备是否在运行，如果设备是在开启状态且在运行，则关闭设备，如果设备在开启状态但是设备是在待机的时候，此时表示设备已经没有运行了，防止有人摔倒后设备在继续运行对人体继续造成伤害。
一种基于智能家居的监测系统，包括：
实时数据获取模块，用于通过设置在预置隐私空间内部的毫米波雷达获取实时数据；
人体信息获取模块，用于基于所述实时数据，获取人体信息；
人体状态信息获取模块，用于基于所述人体信息，得到人体状态信息；
当根据所述人体状态信息出现姿态异常时，控制设置在所述预置隐私空间摄像头拍摄人体所在方向的图像，根据所述图像判断是否有人存在；
若有人存在，则并发出警报信息；
当根据所述人体状态信息出现生理异常时，发出警报信息。
通过采用上述技术方案，实时数据获取模块获取毫米波雷达采集的在隐私空间内部的实时数据，人体信息获取模块根据实时数据，得到人体信息，人体信息包括人体位置、姿态、生理等信息，人体状态信息获取模块获取到人体状态信息，人体状态信息为姿态异常的时候，根据图像信息判断是否有人，有人则发出报警信息提醒家里有人摔倒，当人体状态信息为生理异常时，直接发出报警信息，根据人体状态信息的不同，做出不同的处理措施，对人在家里的情况进行监测，防止在家里出现意外的时候不能及时发现。
一种终端设备，包括存储器、处理器及存储在存储器中并能够在处理器上运行的计算机程序，所述处理器加载并执行计算机程序时，采用了上述的一种基于智能家居的监测方法。
通过采用上述技术方案，通过将上述的一种基于智能家居的监测方法生成计算机程序，并存储于存储器中，以被处理器加载并执行，从而，根据存储器及处理器制作终端设备，方便使用。
综上所述，本申请包括以下有益技术效果：
毫米波雷达安装在室内由于隐私问题不能安装摄像头的地方，通过毫米波雷达获取隐私空间内部的实时数据，根据获取到的实时数据，获取人体信息，人体信息为人在室内的位置、生理状态、姿态等等信息，根据人体信息获取人体状态信息，人体状态信息包括人的姿态信息和生理信息，当人体状态信息为姿态异常的时候，此时代表人可能摔倒，控制摄像头去拍摄人体所在方向的照片，根据图像判断是否真的存在有人，避免因毫米波雷达获取的实时数据出错导致误报，当确实有人存在的时候，发出报警信息通知亲属或者提前预设的人员家里有人摔倒。当人体状态信息为生理异常的时候，直接发出报警信息通知亲属或者预设的人员，家里有人出现生理异常，需要及时送去就医，通过智能家居检测家里的人员的人体信息，结合摄像头去判断家里的人员是否真的出现了人体状态信息异常，即能很清楚地了解到家里的人的信息，又避免了家里不能安装摄像头的隐私空间的地方不方便获取家里的人的人体信息，对家里的人的情况进行监测，防止出现了意外不能及时发现。
附图说明
图1是本申请实施例一种基于智能家居的监测方法的方法流程图；
图2是本申请实施例基于实时数据，获取人体信息的方法流程图；
图3是本申请实施例人体信息包括心跳数据、呼吸数据及脉搏数据，基于人体信息，得到人体状态信息的方法流程图；
图4是本申请实施例人体信息包括人体定位数据及三维点云图，基于人体信息，得到人体状态信息的方法流程图；
图5是本申请实施例判断人体姿态数据是否异常的方法流程图；
图6是本申请实施例当根据人体状态信息出现姿态异常时，控制设置在预置隐私空间摄像头拍摄人体所在方向的图像，根据图像判断是否有人存在的方法流程图；
图7是本申请实施例若灯光未开启，则没有人存在之后的方法流程图；
图8是本申请实施例若有人存在，则并发出警报信息之后的方法流程图；
图9是本申请实施例一种基于智能家居的监测系统的系统框图。
附图标记说明：1、实时数据获取模块；2、人体信息获取模块；3、人体状态信息获取模块。
具体实施方式
以下结合全部附图对本申请作进一步详细说明。
本申请实施例公开一种基于智能家居的监测方法，参照图1，包括：
S100、通过设置在预置隐私空间内部的毫米波雷达获取实时数据。
其中， 隐私空间为室内一些不方便安装摄像头的地方，例如卧室，实时数据为通过毫米波雷达所采集的数据，实时数据包括人的位置、生理、姿态、毫米波雷达的安装位置等信息。
S110、基于实时数据，获取人体信息。
其中，人体信息包括人在家里时的具体位置、轮廓数据以及生理状态等信息。
S120、基于人体信息，得到人体状态信息。
其中，人体状态信息包括生理状态和姿态状态信息，生理状态信息反映了人在家里的健康状态，姿态状态信息为表示人在家里的姿态，根据姿态的形状可以看出人是否摔倒。
S130、当根据人体状态信息出现姿态异常时，控制设置在预置隐私空间外的摄像头拍摄人体所在方向的图像，根据图像判断是否有人存在。
其中，姿态异常表示处于家里的人可能出现摔倒等异常姿态，尤其针对于家里的老人来说，摔倒后可能自己没有能力起来，甚至摔倒的时候由于体质较弱造成比较严重的伤害，因此当姿态出现异常的时候，要确认是否真的有人摔倒，利用在隐私空间外的摄像头判断是否有人存在，如果有人存在，执行步骤S140，如果没有人存在，则执行步骤S150。
S140、若有人存在，则并发出警报信息。
其中，当确定有人存在的时候，智能网关向预设接收信息的人员或者小区的管理员等发送报警信息，比如老人的子女，提醒接收报警信息的人家里有人出现了姿态异常或者生理异常的情况，及时找人去家里查看。
S150、若没有人存在，排除当前姿态异常的数据。
其中，没有人存在的时候，但是当前姿态的信息却异常，表示获取姿态异常的数据出现了错误，智能网关对此数据进行学习以排除错误数据。
S160、当根据人体状态信息出现生理异常时，发出警报信息。
其中，出现生理异常的时候，代表家里的人，例如老人的身体状态出现了问题，直接发出报警信息去提醒接收报警信息的人，比如老人的子女，小区的物业管理人员等。
本申请实施例一种基于智能家居的监测方法的实施原理为：毫米波雷达安装在室内由于隐私问题不能安装摄像头的地方，通过毫米波雷达获取隐私空间内部的实时数据，根据获取到的实时数据，获取人体信息，人体信息为人在室内的位置、生理状态、姿态等等信息，根据人体信息获取人体状态信息，人体状态信息包括人的姿态信息和生理信息，当人体状态信息为姿态异常的时候，此时代表人可能摔倒，控制摄像头去拍摄人体所在方向的照片，根据图像判断是否真的存在有人，避免因毫米波雷达获取的实时数据出错导致误报，当确实有人存在的时候，发出报警信息通知亲属或者提前预设的人员家里有人摔倒。当人体状态信息为生理异常的时候，直接发出报警信息通知亲属或者预设的人员，家里有人出现生理异常，需要及时送去就医，通过智能家居检测家里的人员的人体信息，结合摄像头去判断家里的人员是否真的出现了人体状态信息异常，即能很清楚地了解到家里的人的信息，又避免了家里不能安装摄像头的隐私空间的地方不方便获取家里的人的人体信息，对家里的人的情况进行监测，防止出现了意外不能及时发现。
在图1所示实施例步骤的步骤S110中，基于实时数据，获取人体信息，具体通过图2所示实施例进行详细说明。
基于实时数据，获取人体信息，包括：
S200、解析实时数据，得到毫米波雷达编号及人体数据。
其中，安装在不同位置的毫米波雷达具有不同的编号，人体数据表示人的生理状态或者人的轮廓图的数据。
S210、根据毫米波雷达编号，确定对应的毫米波雷达设置的预置隐私空间，预置隐私空间包括卧室空间及非卧室空间。
其中，由于安装在不同位置的毫米波雷达有不同的编号，因此获取到毫米波雷达的编号即可以知道毫米波雷达具体安装的位置，例如安装在卧室。
S220、当预置隐私空间为卧室空间时，根据人体数据得到心跳数据、呼吸数据及脉搏数据，将心跳数据、呼吸数据及脉搏数据，作为人体信息。
其中，隐私控制为卧室空间的时候，此时主要监控老人在卧室休息的时候的生理状态，将人的心跳数据、呼吸数据和脉搏数据作为人体信息去监控人的健康状态。
S230、当预置隐私空间为非卧室空间时，根据人体数据得到人体定位数据及三维点云图，将人体定位数据及三维点云图作为人体信息。
其中，当隐私空间为非卧室空间的时候，此时主要用于监控老人在家里出现摔倒的情况，比如在浴室洗澡的时候摔倒，将人体定位数据及三维点云图作为人体信息去判断老人是否出现摔倒等情况。
本申请实施例一种基于实时数据，获取人体信息的实施原理为：实时数据里面包含了人体数据和毫米雷达的编号，根据毫米波雷达的编号，可以获取到该编号的毫米波雷达的安装位置，即安装在哪一个隐私空间内部的，隐私空间包括卧室与飞卧室两种，当获取毫米波雷达处于的隐私空间为卧室的时候，则此时根据毫米波雷达获取的人体数据为心跳数据、脉搏数据和呼吸数据，将心跳数据、脉搏数据和呼吸数据作为人体信息，对人睡觉的时候的健康信息进行监控，防止因夜间睡觉的时候出现意外而不能及时发现，当获取的毫米波雷达处于的隐私空间为非卧室的时候，例如人在浴室的时候，根据人体数据得到人体定位数据和三维点云图，根据三维点云图可以知道人体的轮廓，将人体定位数据和三维点云图作为人体信息监测人体非卧室的时候的人体状态，防止在家中发出意外。
在图1所示实施例步骤的步骤S120中，人体信息包括心跳数据、呼吸数据及脉搏数据，基于人体信息，得到人体状态信息，具体通过图3所示实施例进行详细说明。
参照图3，人体信息包括心跳数据、呼吸数据及脉搏数据，基于人体信息，得到人体状态信息包括：
S300、分别判断心跳数据、呼吸数据以及脉搏数据是否正常。
其中，人的心跳数据、脉搏数据为每分钟的心跳次数和脉搏跳动次数，呼吸数据为人的呼吸频率。
S310、若心跳数据、呼吸数据以及脉搏数据均正常，则得到人体状态信息正常；
其中，正常人的呼吸在每分钟16-24下，脉搏跳动为每分钟60-100下，心跳在每分钟60-100下，当获取的心跳数据处于每分钟60-100的范围、呼吸数据在每分钟16-24范围以及脉搏数据载每分钟60-100范围的时候，则人体状态信息正常。
S320、若心跳数据、呼吸数据以及脉搏数据任意一个异常，则得到人体状态信息为生理异常。
其中，当获取的心跳数据、呼吸数据以及脉搏数据任意一个不在正常范围的时候，得到人体状态信息为生理异常。
本申请实施例人体信息包括心跳数据、呼吸数据及脉搏数据，基于人体信息，得到人体状态信息的实施原理为：人体在身体正常的时候，心跳和脉搏会在一个的跳动次数范围波动，呼吸会保持一个有规律的频率，根据心跳数据、呼吸数据以及脉搏数据，判断人体状态信息是否异常，心跳数据、呼吸数据以及脉搏数据都正常，则人体状态信息正常，心跳数据、呼吸数据以及脉搏数据存在一个异常的时候，则人体状态信息为生理异常，利用人体的数据对人的生理健康进行监测，能及时有效的在生理异常的时候做出反应。
在图1所示实施例步骤的步骤S120中，人体信息包括人体定位数据及三维点云图，基于人体信息，得到人体状态信息，具体通过图4所示实施例进行详细说明。
参照图4，人体信息包括人体定位数据及三维点云图，基于人体信息，得到人体状态信息包括：
S400、获取毫米雷达的安装位置。
其中，毫米雷达的安装位置为处于某一隐私空间的具体安装的位置，例如在卧室床头正中1.5M左右处，向下倾斜30度角度安装24G毫米波雷达传感器终端，室内安装有无限信号增强器增强信号，在浴室的时候毫米波雷达安装在淋浴头旁边墙的夹角处，向下倾斜30度，并与左右墙体均保持45度的夹角，距离地面2米左右高度。
S410、基于毫米雷达的安装位置，对固定设备进行定位，得到定位结果。
其中，固定设备指位于室内的马桶和洗手盆等一些不会移动的设备，提前将这些设备定位为了方便和人区分出来，定位结果包括了这些不能移动的设备的具体位置。
S420、基于定位结果和三维点云图，得到人体姿态数据。
其中，通过毫米波雷达获取人的坐标数据，对坐标进行转换得到在具体场景的三维点云数据，智能网管在对数据进行更进一步处理得到三维点云图，三维点云图为人的轮廓图们根据轮廓图可以看出人目前的姿态。
S430、判断人体姿态数据是否异常。
其中，当人体姿态异常的时候执行步骤S440，姿态正常的时候执行步骤S450。
S440、若人体姿态数据异常，则得到人体状态信息为姿态异常。
S450、若人体姿态数据正常，则得到人体状态信息正常。
本申请实施例人体信息包括人体定位数据及三维点云图，基于人体信息，得到人体状态信息的实施原理为：根据毫米雷达的安装位置，对室内的一些固定不动的设备进行定位，得到定位结果，用于和人体区分，三维云点图表示人体的轮廓图像，根据定位结果和三维云点图，得到人体姿态数据，人体姿态数据表示人体目前的姿态形状，判断人体姿态数据是否异常，若人体姿态数据异常，则人体状态信息为姿态异常，此时表示人可能摔倒，若人体姿态数据正常，则人体状态信息正常，通过人体三维云点图和定位数据对人的姿态，根据姿态是否异常判断人体状态信息，便于利用智能家居对家里的人的状态进行监测，及时发现异常情况。
在图3所示实施例步骤的步骤S430中，人体信息包括人体定位数据及三维点云图，基于人体信息，得到人体状态信息，具体通过图5所示实施例进行详细说明。
参照图5，判断人体姿态数据是否异常包括：
S500、获取预设的异常姿态数据。
其中，预设的姿态异常数据为储存于智能终端内模拟人摔倒的时候的图像数据。
S510、比较人体姿态数据与异常姿态数据是否相近。
其中，当人体姿态数据与异常姿态数据相近的时候，执行步骤S520，当人体姿态数据与异常姿态数据不相近的时候，执行步骤S530。
S520、若人体姿态数据与异常姿态数据相近，则人体姿态异常。
其中，当人体姿态数据与异常姿态数据相近的时候，此时人可能处于摔倒的状态，因此人体姿态异常。
S530、若人体姿态数据与异常姿态数据不相近，则人体姿态正常。
其中，当人体姿态数据与异常姿态数据不相近的时候，人在室内处于正常姿态，因此人体姿态正常。
本申请实施例判断人体姿态数据是否异常的实施原理为：将获取到的姿态异常数据与预设体姿态异常数据进行比较，如果人体姿态异常数据和预设的姿态异常数据相近，此时两者的姿态，表示人可能摔倒了，如果人体姿态数据以异常姿态数据不想近，则人体姿态正常，没有发生意外，利用提前预设好的刷到的异常姿态数据所形成的轮廓图，判断人体是否摔倒，识别准确率高。
在图1所示实施例步骤的步骤S130中，当根据人体状态信息出现姿态异常时，控制设置在预置隐私空间外的摄像头拍摄人体所在方向的图像，根据图像判断是否有人存在，具体通过图6所示实施例进行详细说明。
参照图6，当根据人体状态信息出现姿态异常时，控制设置在预置隐私空间摄像头拍摄人体所在方向的图像，根据图像判断是否有人存在包括：
S600、基于图像数据，获取灯光信息。
其中，图像数据为当智能网关监测到姿态异常的时候，比如人在浴室的时候，控制摄像头拍摄人体所在的方向的照片，对照片进行分析，获取灯光信息。
S610、基于灯光信息，判断灯光是否开启。
其中，如果灯光开启，则执行步骤S620，如果灯光未开启，则执行步骤S630。
S620、若灯光开启，则有人存在。
其中，分析照片，如果照片中浴室的有灯光，则证明预设有人存在，即确实有人摔倒了。
S630、若灯光未开启，则没有人存在。
其中，如果从照片中获取不到浴室的灯光，则证明预设内没有人，代表智能网关判断人体姿态异常出错。
本申请实施例当根据人体状态信息出现姿态异常时，控制设置在预置隐私空间摄像头拍摄人体所在方向的图像，根据图像判断是否有人存在的实施原理为：当根据人体姿态异常数据初步判断出人体摔倒了的时候，此时为了防止毫米波雷达在获取数据的时候出现错误得到一个错误的结果，此时在判断室内是否真的有人存在，获取摄像头所拍摄的图像，判断是否灯光开启，如果灯光开启，则有人存在，如果灯光未开启，则没有人存在。
在图6所示实施例步骤的步骤S630中，若灯光未开启，则没有人存在之后对出错的姿态异常数据进行处理，具体通过图7所示实施例进行详细说明。
参照图7，若灯光未开启，则没有人存在之后包括：
S700、获取当前姿态异常数据。
其中，当前姿态异常数据为智能网关判断出的错误的姿态数据。
S710、对姿态异常数据进行深度学习以排除当前姿态异常出错，更新预设的姿态异常数据。
其中，为了避免智能网关后续继续对姿态数据判断出错，智能网关对这组数据进行学习，后续智能网关在计算姿态异常的时候会排出掉这组错误的数据。
本申请实施例若灯光未开启，则没有人存在之后的实施原理为：如果在获取到人体姿态异常的信息的时候，此时室内的灯光却没有开启，表示预设的姿态异常数据有错误，根据深度学习，对当前姿态数据进行学习，将这个错误数据排出掉，避免以后继续产生错误的判断。
在图1所示实施例步骤的步骤140之后，若有人存在，则并发出警报信息之后，具体通过图8所示实施例进行详细说明。
若有人存在，则并发出警报信息之后包括：
S800、获取设备的运行数据。
其中，设备的运行数据为室内的电器设备的运行时间、以及开启状态等，例如浴室内的热水器的是否在工作，工作多少时间了。
S810、基于运行数据，获取设备的当前运行状态。
其中，当前运行状态为设备当前是否在工作状态。
S820、基于设备的当前运行状态，判断设备是否在运行。
S830、若设备在开启状态且在持续运行，则设备在运行，控制设备关闭。
S840、若设备在开启状态且保持待机，则设备没有运行。
本申请实施例若有人存在，则并发出警报信息之后的实施原理为：当检测到人体状态信息确实出现了异常之后，室内的运行设备可能仍然在继续运行，比如在浴室洗澡的时候，花洒未关闭，因此接收到报警信息后，获取设备运行状态，判断设备是否在运行，如果设备是在开启状态且在运行，则关闭设备，如果设备在开启状态但是是在待机的时候，此时表示设备已经没有运行了，防止人摔倒后设备在继续运行对人体继续造成伤害。
以上详细描述了一种基于智能家居的监测方法，下面对一种基于智能家居的监测方法的基于智能家居的监测系统进行详细说明。
一种基于智能家居的监测系统，包括：
实时数据获取模块1，用于通过设置在预置隐私空间内部的毫米波雷达获取实时数据；
人体信息获取模块2，用于基于实时数据，获取人体信息；
人体状态信息获取模块3，用于基于人体信息，得到人体状态信息；
当根据人体状态信息出现姿态异常时，控制设置在预置隐私空间摄像头拍摄人体所在方向的图像，根据图像判断是否有人存在；
若有人存在，则并发出警报信息；
当根据人体状态信息出现生理异常时，发出警报信息。
本申请实施例一种一种基于智能家居的监测系统的实施原理为：实时数据获取模块1获取毫米波雷达采集的在隐私空间内部的实时数据，人体信息获取模块2根据实时数据，得到人体信息，人体信息包括人体位置、姿态、生理等信息，人体状态信息获取模块3获取到人体状态信息，人体状态信息为姿态异常的时候，根据图像信息判断是否有人，有人则发出报警信息提醒家里有人摔倒，当人体状态信息为生理异常时，直接发出报警信息，根据人体状态信息的不同，做出不同的处理措施，对人在家里的情况进行监测，防止在家里出现意外的时候不能及时发现。
本申请实施例还公开一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并能够在处理器上运行的计算机程序，其中，处理器执行计算机程序时，采用了上述实施例中的一种基于智能家居的监测方法。
其中，终端设备可以采用台式电脑、笔记本电脑或者云端服务器等计算机设备，并且，终端设备包括但不限于处理器以及存储器，例如，终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备以及总线等。
其中，处理器可以采用中央处理单元（CPU），当然，根据实际的使用情况，也可以采用其他通用处理器、数字信号处理器（DSP）、专用集成电路（ASIC）、现成可编程门阵列（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，通用处理器可以采用微处理器或者任何常规的处理器等，本申请对此不做限制。
其中，存储器可以为终端设备的内部存储单元，例如，终端设备的硬盘或者内存，也可以为终端设备的外部存储设备，例如，终端设备上配备的插接式硬盘、智能存储卡（SMC）、安全数字卡（SD）或者闪存卡（FC）等，并且，存储器还可以为终端设备的内部存储单元与外部存储设备的组合，存储器用于存储计算机程序以及终端设备所需的其他程序和数据，存储器还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据，本申请对此不做限制。
其中，通过本终端设备，将上述实施例中的一种基于智能家居的监测方法存储于终端设备的存储器中，并且，被加载并执行于终端设备的处理器上，方便使用。
以上均为本申请的较佳实施例，并非依此限制本申请的保护范围，故：凡依本申请的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于智能家居的监测方法，其特征在于，包括：
通过设置在预置隐私空间内部的毫米波雷达获取实时数据；
基于所述实时数据，获取人体信息；
基于所述人体信息，得到人体状态信息；
当根据所述人体状态信息出现姿态异常时，控制设置在所述预置隐私空间外的摄像头拍摄人体所在方向的图像，根据所述图像判断是否有人存在；
若有人存在，则并发出警报信息；
当根据所述人体状态信息出现生理异常时，发出警报信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于智能家居的监测方法，其特征在于，所述基于所述实时数据，获取人体信息，包括：
解析所述实时数据，得到毫米波雷达编号及人体数据；
根据所述毫米波雷达编号，确定对应的毫米波雷达设置的预置隐私空间，所述预置隐私空间包括卧室空间及非卧室空间；
当所述预置隐私空间为卧室空间时，根据所述人体数据得到心跳数据、呼吸数据及脉搏数据，将所述心跳数据、所述呼吸数据及所述脉搏数据，作为人体信息；
当所述预置隐私空间为非卧室空间时，根据所述人体数据得到人体定位数据及三维点云图，将所述人体定位数据及所述三维点云图作为人体信息。
3.根据权利要求2所述的一种基于智能家居的监测方法，其特征在于包括：
分别判断所述心跳数据、所述呼吸数据以及所述脉搏数据是否正常；
若所述心跳数据、所述呼吸数据以及所述脉搏数据均正常，则得到所述人体状态信息正常；
若所述心跳数据、所述呼吸数据以及所述脉搏数据任意一个异常，则得到所述人体状态信息为所述生理异常。
4.根据权利要求2所述的一种基于智能家居的监测方法，其特征在于：所述人体信息包括人体定位数据及所述三维点云图，所述基于所述人体信息，得到人体状态信息包括：
获取毫米雷达的安装位置；
基于所述毫米雷达的安装位置，对固定设备进行定位，得到定位结果；
基于所述定位结果和所述三维点云图，得到所述人体姿态数据；
判断所述人体姿态数据是否异常；
若所述人体姿态数据异常，则得到人体状态信息为姿态异常；
若所述人体姿态数据正常，则得到人体状态信息正常。
5.根据权利要求3所述的一种基于智能家居的监测方法，其特征在于：所述判断所述人体姿态数据是否异常包括：
获取预设的异常姿态数据；
比较所述人体姿态数据与所述异常姿态数据是否相近；
若所述人体姿态数据与所述异常姿态数据相近，则所述人体姿态异常；
若所述人体姿态数据与所述异常姿态数据不相近，则所述人体姿态正常。
6.根据权利要求5所述的一种基于智能家居的监测方法，其特征在于：所述当根据所述人体状态信息出现姿态异常时，控制设置在所述预置隐私空间摄像头拍摄人体所在方向的图像，根据所述图像判断是否有人存在包括：
基于所述图像数据，获取灯光信息；
基于所述灯光信息，判断灯光是否开启；
若灯光开启，则有人存在；
若灯光未开启，则没有人存在。
7.根据权利要求6所述的一种基于智能家居的监测方法，其特征在于：所述若灯光未开启，则没有人存在之后包括：
获取当前姿态异常数据；
对所述姿态异常数据进行深度学习以排除所述当前姿态异常出错，更新所述预设的姿态异常数据。
8.根据权利要求1所述的一种基于智能家居的监测方法，其特征在于：所述若有人存在，则并发出警报信息之后包括：
获取设备的运行数据；
基于所述运行数据，获取所述设备的当前运行状态；
基于所述设备的所述当前运行状态，判断所述设备是否在运行；
若所述设备在开启状态且在持续运行，则所述设备在运行，控制所述设备关闭；
若所述设备在开启状态且保持待机，则所述设备没有运行。
9.一种基于智能家居的监测系统，采用如权利要求1-8任意一项所述的方法，其特征在于，包括：
实时数据获取模块(1)，用于通过设置在预置隐私空间内部的毫米波雷达获取实时数据；
人体信息获取模块(2)，用于基于所述实时数据，获取人体信息；
人体状态信息获取模块(3)，用于基于所述人体信息，得到人体状态信息；
当根据所述人体状态信息出现姿态异常时，控制设置在所述预置隐私空间摄像头拍摄人体所在方向的图像，根据所述图像判断是否有人存在；
若有人存在，则并发出警报信息；
当根据所述人体状态信息出现生理异常时，发出警报信息。
10.一种终端设备，包括存储器、处理器及存储在存储器中并能够在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器加载并执行计算机程序时，采用了权利要求1-8中任一项所述的方法。
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- 2022-04-18 CN CN202210402017.4A patent/CN114706318A/zh active Pending
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