TWM653507U

TWM653507U - 結合聲音偵測的場域電器監測系統及插座裝置

Info

Publication number: TWM653507U
Application number: TW112211680U
Authority: TW
Inventors: 潘惠民; 周修平; 吳宏堯; 李欣諭
Original assignee: 聯億通股份有限公司
Filing date: 2023-10-30
Publication date: 2024-04-01

Abstract

一種場域電器監測系統適用於監測位於一場域中的一電器設備，並包含一插座裝置及一雲端管理伺服器，以執行一場域電器監測方法。該插座裝置根據一聲音偵測資料產生一聲音特徵資料，並根據一電流特徵資料、一電流偵測資料及該聲音特徵資料將所產生的一事件資料傳送至該雲端管理伺服器。該雲端管理伺服器利用一行為特徵辨識模型來判斷該事件資料是否匹配於多個行為特徵其中至少一者。當判斷出該事件資料與該等行為特徵皆不匹配時，傳送一警示訊息至至少一用戶端電子裝置。藉此，能透過對於電器使用情況的監測以推估用戶的生活起居情況。

Description

結合聲音偵測的場域電器監測系統及插座裝置

本新型是有關於一種監測系統，特別是指一種基於電器使用情況並結合聲音偵測的場域電器監測系統。

由於國人平均壽命的延長，國家之老年人口比例逐年增加。對於健康狀況尚佳、具備生活自理能力且較重視維護個人生活隱私之銀髮族群來說，常會選擇自住的生活方式。然而，人的記憶能力、感知能力、運動能力仍會隨著年齡的增長而逐漸下降，使得獨居的銀髮族群於自家中發生意外的機率增加(例如跌倒、電器設備使用後未正常關閉等)，且由於獨居的關係，發生意外後通常也無法使相關人士(例如親友、照護關懷機構的工作人員)即時得知並給予關懷及進行後續協助與處理。

因此，如何發展出一套透過對於電器使用情況的監測以達到有效推估用戶的生活起居情況遂成為目前相關業者所欲解決的議題之一。

因此，本新型的目的，即在提供一種能透過對於電器使用情況的監測且結合聲音偵測以推估用戶的生活起居情況的場域電器監測系統。

於是，本新型結合聲音偵測的場域電器監測系統，適用於監測位於一場域中使用的一電器設備，並包含一插座裝置，及一雲端管理伺服器。

該插座裝置包括一插座模組、一儲存模組、一電流偵測模組、一收音模組，及一插座處理模組。該插座模組用於電連接該電器設備，並可操作來允許一電源供應至該電器設備或中斷該電源的供應。該儲存模組儲存有一電流特徵資料。該電流特徵資料有關於該電器設備在不同操作模式下的多個參考工作電流。該電流偵測模組電連接該插座模組，並用於偵測流經該電器設備的電流，並產生一電流偵測資料。該收音模組用於偵測該場域的聲音，並產生一聲音偵測資料。該插座處理模組電連接該插座模組、該儲存模組、該電流偵測模組及該收音模組。該插座處理模組根據該聲音偵測資料產生一聲音特徵資料，並根據該電流特徵資料、該電流偵測資料及該聲音特徵資料產生有關於該電器設備之使用情況的一事件資料。

該雲端管理伺服器包括一資料庫、一儲存單元、及一處理單元。該資料庫儲存有關該場域的至少一用戶的用戶資料，及有關該電器設備的一設備資料和一歷史使用情況資料。該儲存單元儲存有一用於辨識該至少一用戶在該電器設備的使用行為上的多個行為特徵的行為特徵辨識模型。該行為特徵辨識模型是根據多個與該至少一用戶、該電器設備、及該電器設備所處環境相關聯的特徵參數且利用一機器學習演算方式來分析該用戶資料及該歷史使用情況資料以歸納出該等行為特徵而建立。

該處理單元經由通訊連接該插座處理模組，並電連接該資料庫及該儲存單元。其中，該插座處理模組將該事件資料傳送至該處理單元，該處理單元利用該行為特徵辨識模型來判斷接收到的該事件資料是否匹配於該等行為特徵其中至少一者，當判斷出該事件資料與該等行為特徵皆不匹配時，傳送一警示訊息至有關於該至少一用戶的至少一用戶端電子裝置。

在一些實施態樣中，該處理單元還將每次接收到的該事件資料新增地儲存於該資料庫，並將該事件資料併入該歷史使用情況資料。該處理單元還根據該事件資料與該設備資料，判定有關於該電器設備的該等參考工作電流是否需調整。當該處理單元判斷出該等參考工作電流其中至少一者需調整時，產生對應的一調整的電流特徵資料，並將該調整的電流特徵資料傳送並更新至該插座裝置的該儲存模組所儲存的該電流特徵資料。

在一些實施態樣中，該插座裝置的該儲存模組還儲存一用於辨識多個聲音特徵的事件辨識模型，該事件辨識模型是根據多個與該插座裝置所處環境相關聯的聲音參數且利用該機器學習演算法或另一機器學習演算法分析該聲音偵測資料以歸納出該等聲音特徵而建立。該插座處理模組利用該事件辨識模型來判斷該收音模組所偵測的該聲音偵測資料是匹配於該等聲音特徵其中哪幾者，而成為該聲音特徵資料。

在一些實施態樣中，該插座裝置還包括一電連接於該插座處理模組的輸出模組。該插座裝置的該插座處理模組還根據該電流特徵資料、該電流偵測資料及該聲音特徵資料，判定該電器設備是否操作在一正常狀態或是一異常狀態，當判定出該電器設備操作在該異常狀態時，使該輸出模組產生一用於指示該異常狀態的警示輸出，或使該插座模組中斷該電源供應至該電器設備。

一種插座裝置，適用於一場域電器監測系統，該場域電器監測系統適用於監測位於一場域中的一電器設備並包括一雲端管理伺服器，該插座裝置包含：一插座模組，用於電連接該電器設備，並可操作來允許一電源供應至該電器設備或是中斷該電源的供應；一儲存模組，儲存有一電流特徵資料，該電流特徵資料有關於該電器設備在不同操作模式下的多個參考工作電流；一電流偵測模組，電連接該插座模組，並用於持續偵測流經該電器設備的電流，並產生一電流偵測資料；一收音模組，用於偵測位於該場域的聲音，並產生一聲音偵測資料；及一插座處理模組，電連接該插座模組、該儲存模組、該電流偵測模組及該收音模組，該插座處理模組根據該聲音偵測資料產生一聲音特徵資料，並根據該電流特徵資料、該電流偵測資料及該聲音特徵資料產生一事件資料，並將該事件資料傳送至該雲端管理伺服器。

本新型的功效在於：藉由該插座裝置持續對該雲端管理伺服器發送有關該電器設備之使用情況及周邊音訊的特徵的該事件資料，該雲端管理伺服器利用該行為特徵辨識模型來判斷接收到的該事件資料是否匹配於該等行為特徵其中至少一者的方式來推估該場域中(如家戶中)的該用戶對於該電器設備的使用行為是否正常，亦即推估該用戶的生活起居情況，而能在顧及用戶隱私的情況下達成家戶監測的目的。再者，透過該處理單元將該事件資料併入該歷史使用情況資料，使該處理單元能夠更新該行為特徵辨識模型，進而使該處理單元利用該行為特徵辨識模型判斷出接收到的該事件資料是否匹配於該等行為特徵其中至少一者時能更加精準。

100:場域電器監測系統

1:插座裝置

11:插座模組

12:儲存模組

13:電流偵測模組

14:收音模組

15:輸出模組

16:插座處理模組

2:雲端管理伺服器

21:資料庫

22:儲存單元

23:處理單元

200:電器設備

300:用戶端電子裝置

S01~S05:步驟

本新型的其他的特徵及功效，將於參照圖式的實施方式中清楚地呈現，其中：圖1是本新型結合聲音偵測的場域電器監測系統的一實施例的一方塊圖；及圖2是本新型結合聲音偵測的場域電器監測方法的一實施例的一流程圖。

在本新型被詳細描述之前應當注意：若未特別定義，則本專利說明書中所述的「電連接」是泛指多個電子設備/裝置/元件之間透過導電材料彼此相連而實現的「有線電連接」，以及透過無線通訊技術進行單/雙向無線信號傳輸的「無線電連接」。並且，若未特別定義，則本專利說明書中所述的「電連接」亦泛指多個電子設備/裝置/元件之間彼此直接相連而形成的「直接電連接」，以及多個電子設備/裝置/元件之間還透過其他電子設備/裝置/元件彼此間接相連而形成的「間接電連接」。

參閱圖1，本新型結合聲音偵測的場域電器監測系統100的一實施例，適用於監測位於一場域中使用的至少一電器設備200，並包含至少一插座裝置1及一雲端管理伺服器2。也就是說，該至少一電器設備200與該至少一插座裝置1是採用一對一配置而使用。該場域例如是一家戶。

每一該插座裝置1包括一插座模組11、一儲存模組12、一電流偵測模組13、一收音模組14、一輸出模組15及一插座處理模組16。以下將就同一個插座裝置1的組成進一步詳細說明。

該插座模組11用於電連接該電器設備200，並可操作來允許一電源供應至該電器設備200或是中斷該電源的供應。具體地說，該插座裝置1用於電連接對應的該電器設備200(例如：電冰箱、電鍋)，該插座模組11例如可被設計成具有一可插設於一已連接一電網(圖未示)之插座(即該場域中既有的插座)的插腳部(圖未示)，以及一允許該電器設備200的電線插頭插入的插槽部(圖未示)，如此，該插座模組11是透過該場域中既有的插座與該電網取得該電源，但不以此例為限。然而，若該插座模組11直接電連接該電網時，上述插腳部可被省略。該插座模組11可操作來允許該電源供應至該電器設備200，或中斷該電源的供應，例如可藉由人為的將電線插頭插入該插座模組11以使電流導通或是將電線插頭自該插座模組11拔出以使電流不導通。或是該插座模組11例如可包含一受控制的開關組件(圖未示)，使可操作在一通常的導通狀態或一不導通狀態。

該電流偵測模組13電連接該插座模組11，並用於持續偵測流經該電器設備200的電流，並產生一電流偵測資料。該收音模組14用於偵測該場域的聲音，並產生一聲音偵測資料。該輸出模組15用於產生例如視覺或聽覺上可被察覺的輸出，該輸出模組15可例如為LED模組及/或蜂鳴器(圖未示)，但不以本處所例示為限。

該儲存模組12儲存有一電流特徵資料，該電流特徵資料有關於該電器設備200在不同操作模式下的多個參考工作電流。在本實施例中，該儲存模組12還儲存有對應於該家戶且具有唯一性的家戶識別碼。需要特別說明的是，該家戶識別碼及該電流特徵資料是在該家戶初次使用一有關於該插座裝置1的軟體應用程式時透過輸入註冊並下載而獲得，並可包含對應該電器設備200的類別、型號、對應於每一操作模式的參考工作電流(或參考電流閾值)、參考工作電流範圍等。舉例來說，若該電器設備200為一冰箱，一般省電模式的參考工作電流大約為例如30mA，冷藏門開啟時之操作模式的參考工作電流大約為例如130mA，及壓縮機運轉時之操作模式的參考工作電流大約為例如1500mA，於是，對應的參考工作電流範圍例如為30~1500mA。

該儲存模組12還儲存一用於辨識多個聲音特徵的事件辨識模型。該事件辨識模型是根據多個與該插座裝置1所處環境相關聯的聲音參數且利用一機器學習演算法(例如類神經網路回歸演算法，但不以此為限)分析該聲音偵測資料以歸納出該等聲音特徵而建立。更具體地說，該收音模組14所產收的該聲音偵測資料包括一聲波電壓信號及對應的一發生時間。該等聲音特徵包括該發生時間、一持續時間、一音量大小、及一對應事件。另外要特別補充說明的是：該雲端管理伺服器2能夠經由通訊連接將至少一模型參數傳送至該插座處理模組16，使得該插座處理模組16能夠藉由該至少一模型參數對該事件辨識模型作訓練或微調而更新該事件辨識模型。

該插座處理模組16電連接該插座模組11、該儲存模組12、該電流偵測模組13、該收音模組14及該輸出模組15。該插座處理模組16的功能及運作將詳細說明於稍後段落。

該雲端管理伺服器2包括一資料庫21、一儲存單元22、一電連接該儲存單元22及該資料庫21並經由通訊連接該插座處理模組16的處理單元23。舉例來說，該雲端管理伺服器2可以實施成單一電腦或由多個電腦主機組成的電腦系統。

該資料庫21儲存有有關於每一該電器設備200的一設備資料與一歷史使用情況資料，及有關於該場域(如該家戶)的一個或多個用戶的用戶資料。舉例來說，對於每一該電器設備200，該設備資料可包含如電器類別、型號、對應於不同操作模式的參考工作電流範圍(特別是，經由大量收集到的相同電器類別和型號的參考工作電流範圍)等資料，並且該歷史使用情況資料可包含如一預定歷史期間的每日中每次使用的相關資料(例如：環境聲音所對應的聲音特徵、使用時間、操作模式和持續時間、每日累計使用時間等資料)；該用戶資料可包含如該至少一用戶的性別和年齡、該家戶所在地理區域及/或位置、該家戶識別碼、與該至少一用戶相關聯的一個或多個用戶端電子裝置300(圖1僅繪示出一個)的通訊資料(例如，該至少一用戶的親友、緊急聯絡人或照護關懷機構的工作人員的手機號碼)等資料。

該儲存單元22儲存有一用於辨識有關於該場域的該至少一用戶在該至少一電器設備200的使用行為上的多個行為特徵的行為特徵辨識模型。在本實施例中，對於每一該電器設備200，該行為特徵辨識模型是該處理單元23根據多個與該至少一用戶、該電器設備200和該電器設備200所處環境相關聯的特徵參數(例如：每一用戶的年齡及性別、該家戶所在的地理區域、電器設備200的類別及特性、電器設備200的使用時間、電器設備200的使用持續時間、電器設備200的當日累計使用時間、環境的聲音特徵等參數)且利用一機器學習演算方式(例如類神經網路回歸演算法，但不以此為限)來分析該用戶資料及該歷史使用情況資料以歸納出該等行為特徵而建立。該儲存單元22及/或該儲存模組12可使用諸如硬碟、快閃記憶體等的非揮發性儲存媒介來實施。

該插座處理模組16及/或該處理單元23可包含(但不限於)一個多核處理器、一個雙核手機處理器、一微處理器、一微控制器、一數位訊號處理器(DSP)、一現場可程式邏輯閘陣列(FPGA)、一特殊應用積體電路(ASIC)及一射頻積體電路(RFIC) 其中至少一者。

再參閱圖2，以下說明本新型場域電器監測系統100所執行的場域電器監測方法的一實施例。

首先，在步驟S01中，該電流偵測模組13持續偵測流經該電器設備200的電流，以產生該電流偵測資料，並將該電流偵測資料傳送至該插座處理模組16。同時，該收音模組14持續接收該場域中的聲音，以產生該聲音偵測資料，並將該聲音偵測資料傳送至該插座處理模組16。該插座處理模組16並根據該聲音偵測資料產生一聲音特徵資料。在本實施例中，該插座處理模組16利用該事件辨識模型來判斷該收音模組14所偵測的該聲音偵測資料是匹配於該等聲音特徵其中哪幾者，而成為該聲音特徵資料。也就是說，該插座處理模組16藉由該事件辨識模型來判斷該聲音偵測資料中是否存在至少一重複出現且相同或相似(即一預定程度的相同)之聲音而匹配出該至少一聲音特徵，例如下午3點時(即該發生時間)熱水瓶出水(即該對應事件)持續15秒(即該持續時間)且音量50分貝(即該聲音大小)。

接著，如步驟S02所示，該插座處理模組16根據該電流特徵資料與例如於每一特定時間週期(其可視實際情況來決定或改變)內的該電流偵測資料及該聲音特徵資料產生有關於該電器設備200且對應於該特定時間週期內的使用狀況的該事件資料。也就是說，該事件資料可於每一特定時間週期持續產生。該事件資料可例如包含該家戶識別碼、該電器設備200的類型與型號、每一操作模式的起始時間、操作電流和持續時間、對應該收音模組14所偵測到的該場域的聲音的聲音特徵資料等相關資料，但不以此例為限。

接著，如步驟S03所示，該插座處理模組16將該事件資料經由通訊網路傳送至該處理單元23。

接著，如步驟S04所示，該處理單元23利用該行為特徵辨識模型來判斷接收到的該事件資料是否匹配於該等行為特徵其中至少一者。當判斷為否，則執行步驟S05，當判斷為是，則流程結束。

在本實施例中，該處理單元23還將每次接收到的該事件資料新增地儲存於該資料庫21，並將該事件資料併入(對應於該電器設備200的)該歷史使用情況資料。藉此，該處理單元23可分析併入該事件資料的該歷史使用情況資料以歸納出可能與先前相同或不同之行為特徵，從而當有關於該至少一用戶對該電器設備200的使用行為有改變時，該處理單元23能於一預設週期(例如數日或數星期)更新該行為特徵辨識模型，使該處理單元23利用該行為特徵辨識模型判斷出接收到的該事件資料是否匹配於該等行為特徵其中至少一者時能更加精準。

步驟S05是當該處理單元23利用該行為特徵辨識模型判斷出接收到的該事件資料不匹配於該等行為特徵其中任一者，該處理單元23傳送一警示訊息至有關於該至少一用戶的該至少一用戶端電子裝置300。流程結束。也就是說，當該處理單元23利用該行為特徵辨識模型判斷出接收到的該事件資料不匹配於該等行為特徵其中任一者的情況可被推估成該家戶的該至少一用戶在對於該電器設備200的使用行為出現不符合該等行為特徵的異常行為。舉例來說，對於該電器設備200為電冰箱，若在同一天內的事件資料指示出電冰箱的冷凍室門及冷藏室門均沒有被開啟，此事件資料將被決定成不匹配任一行為特徵，也就是被推估成對於電冰箱的使用行為出現不符合該等行為特徵的異常行為。再舉另一例子，對於電器設備200為電熱水瓶，若在同一天內的事件資料指示出電熱水瓶並沒有被按壓出水，此事件資料將被決定成不匹配任一行為特徵，也就是被推估成對於電熱水瓶的使用行為出現不符合該等行為特徵的異常行為，需要特別說明的是，電熱水瓶會因為需要長時間保溫，故電流值常會持續維持在高電流的狀態，難以僅透過按押取水時的電流值變化來判斷所指示出的使用行為，故透過出水聲(也就是該聲音特徵資料)輔助判斷所指示出的使用行為。而當對該電器設備200的使用行為被推估成異常行為時，該處理單元23會傳送該警示訊息至有關於該至少一用戶的該至少一用戶端電子裝置300，以提醒該家戶的親友、緊急聯絡人或照護關懷機構的工作人員此異常狀況，以便進行後續相關處理。

補充說明的是，當該處理單元23利用該行為特徵辨識模型判斷出接收到的該事件資料匹配於該等行為特徵其中至少一者，此情況可被推估成該家戶的該至少一用戶在對於該電器設備200的使用行為出現符合該等行為特徵其中至少一者的正常行為，此時，該處理單元23將不會發送任何訊息至有關於該至少一用戶的該至少一用戶端電子裝置300。

附帶一提的是，在本實施例中，該插座裝置1的該插座處理模組16還根據該電流特徵資料、該電流偵測資料及該聲音特徵資料，判定該電器設備200是否操作在一正常狀態或是一異常狀態。當判定出該電器設備200操作在該異常狀態時，使該輸出模組15產生一用於指示該異常狀態的警示輸出(例如：使LED發出閃光作為警示或是蜂鳴聲響)，或使該插座模組11中斷該電源供應至該電器設備200。也就是說，若該插座處理模組16判定出該電流偵測資料所包含的操作電流超出該電流特徵資料所包含的該參考工作電流範圍的情況下，該插座處理模組16會將該電器設備200之操作判定為與過電流有關的該異常狀態，又或是若該插座處理模組16判定出該聲音特徵資料的該對應事件是多個預設事件其中一者，且該音量大小大於對應其中該者的一預設閾值，且該持續時間大於對應其中該者的另一預設閾值，該等預設事件例如包含電冰箱、熱水瓶、空調設備、電腦主機等等。舉例來說，對於電器設備200為電冰箱，壓縮機運轉時如果發生異音，代表可能處於故障或是設備器械本身已非於正常狀態運轉，但本身的操作電流可能還未超出該參考工作電流範圍。藉此，可以更精準地判斷設備是否需要檢修處理。需要特別說明的是，此功能與步驟S05的不同之處在於，步驟S05是利用該行為特徵辨識模型判斷接收到的該事件資料是否匹配於該等行為特徵其中至少一者，用於判斷每一特定時間週期內之使用行為是否異常，並推估對應的該家戶中的該至少一用戶的生活起居狀況；而此功能是該插座處理模組16判斷該電器設備200在運轉操作時是否有該異常狀態，如電流異常(例如過電流)或是聲音異常(例如發出異音)。

綜上所述，藉由每一插座裝置1持續對該雲端管理伺服器2發送有關該電器設備200之使用情況的事件資料，該雲端管理伺服器2並利用該行為特徵辨識模型來判斷接收到的該事件資料是否匹配於該等行為特徵其中至少一者的方式來推估該場域中的該家戶中的該用戶對於該電器設備200的使用行為是否正常，亦即推估該用戶的生活起居情況，而能在顧及用戶隱私的情況下達成家戶監測的目的。再者，透過該處理單元23將該事件資料併入該歷史使用情況資料，使該處理單元23能於該預設週期更新該行為特徵辨識模型，使該處理單元23利用該行為特徵辨識模型判斷出接收到的該事件資料是否匹配於該等行為特徵其中至少一者時能更加精準，故確實能達成本新型的目的。

惟以上所述者，僅為本新型的實施例而已，當不能以此限定本新型實施的範圍，凡是依本新型申請專利範圍及專利說明書內容所作的簡單的等效變化與修飾，皆仍屬本新型專利涵蓋的範圍內。