一种跌倒监测方法、可穿戴设备与流程

1.本技术涉及智能穿戴设备技术领域，尤其是涉及一种跌倒监测方法、可穿戴设备。


背景技术：

2.近年来，随着社会人口老龄化的加速，很多问题都显露出来，例如老年人的行动能力、听觉能力以及反应能力都在下降，经常出现老年人意外跌倒、突发疾病跌倒后不能得到及时救治的事件，因此老年人也具有强烈的安康监护服务需求。而目前市面上的助听器仅具备基础的助听功能，无法对用户的跌倒事件进行有效判定，导致严重的后果。
3.因此，亟需一种跌倒监测方法、可穿戴设备以解决上述技术问题。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供一种跌倒监测方法、可穿戴设备，用以解决现有的助听器无法对用户的跌倒事件进行有效判定的技术问题。
5.本技术提出了一种跌倒监测方法，使用于可穿戴设备，所述跌倒监测方法包括：
6.检测佩戴数据，并根据所述佩戴数据确定佩戴状态参数；
7.在所述佩戴状态参数表征用户佩戴所述可穿戴设备时，获取所述可穿戴设备的运动数据；
8.当所述运动数据大于预设数据时，获取环境声音数据；
9.根据所述运动数据和所述环境声音数据，确定所述用户是否出现跌倒。
10.在本技术的跌倒监测方法中，所述获取所述可穿戴设备的运动数据的步骤包括：
11.获取并根据所述可穿戴设备在不同时刻的速度，确定所述可穿戴设备在不同时刻指向地心的参考加速度；
12.根据所述可穿戴设备在不同时刻的所述参考加速度，确定所述可穿戴设备的运动数据。
13.在本技术的跌倒监测方法中，所述可穿戴设备包括麦克风，所述当所述运动数据大于预设数据时，获取环境声音数据的步骤包括：
14.当所述参考加速度大于预设加速度时，向所述麦克风发送低频增强指令；
15.利用所述麦克风获取经过所述可穿戴设备的空气流动数据，以确定所述环境声音数据。
16.在本技术的跌倒监测方法中，所述利用所述麦克风获取经过所述可穿戴设备的空气流动数据，以确定环境声音数据的步骤包括：
17.获取风速与空气流动数据的关联关系；
18.获取经过所述可穿戴设备的风速，并基于风速与空气流动数据的关联关系，确定干扰数据；
19.利用所述麦克风获取经过所述可穿戴设备的空气流动数据；
20.根据所述空气流动数据和所述干扰数据，确定所述环境声音数据。
21.在本技术的跌倒监测方法中，所述根据所述运动数据和所述环境声音数据，确定用户是否出现跌倒的步骤包括：
22.获取在不同时刻的所述环境声音数据和所述运动速度；
23.当所述运动速度和所述环境声音数据呈正相关时，确定用户跌倒。
24.在本技术的跌倒监测方法中，所述可穿戴设备包括麦克风，所述当所述运动数据大于预设数据时，获取环境声音数据的步骤，还包括：
25.当所述参考加速度大于预设加速度时，向所述麦克风发送低频增强指令；
26.利用所述麦克风获取用户的碰撞数据和经过所述可穿戴设备的空气流动数据，以确定所述环境声音数据。
27.在本技术的跌倒监测方法中，在所述根据所述运动数据和所述环境声音数据，确定用户是否出现跌倒的步骤之后，还包括：
28.获取所述麦克风获取所述碰撞数据的第一时刻和所述可穿戴设备在指向地心的速度突变的第二时刻；
29.当所述第一时刻和所述第二时刻的差值在预设范围内时，确定用户跌倒。
30.在本技术的跌倒监测方法中，在所述根据所述运动数据和所述环境声音数据，确定用户是否出现跌倒的步骤之后，还包括：
31.当用户处于跌倒状态时，获取用户的生理特征数据；
32.当所述生理特征数据大于预设范围时，将用户的生理特征数据上传至报警平台。
33.在本技术的跌倒监测方法中，在所述根据所述运动数据和所述环境声音数据，确定用户是否出现跌倒的步骤之后，还包括：
34.当用户处于跌倒状态时，向用户发送求助咨询；
35.当接收到用户的求助语音数据，或者用户在预设时间内未回复，将用户的位置信息和跌倒数据上传至报警平台。
36.本技术还提出了一种可穿戴设备，其包括：
37.佩戴单元，用于检测佩戴数据，并根据所述佩戴数据确定佩戴状态参数；
38.运动数据单元，用于在所述佩戴状态参数表征用户佩戴所述可穿戴设备时，获取所述可穿戴设备的运动数据；
39.环境声音单元，用于当所述运动数据大于预设数据时，获取环境声音数据；
40.跌倒判定单元，用于根据所述运动数据和所述环境声音数据，确定用户是否出现跌倒。
41.有益效果：本技术实施例提供一种跌倒监测方法、可穿戴设备，该跌倒监测方法首先检测佩戴数据，并根据所述佩戴数据确定佩戴状态参数，其次在所述佩戴状态参数表征用户佩戴所述可穿戴设备时，获取所述可穿戴设备的运动数据，再次当所述运动数据大于预设数据时，获取环境声音数据，最后根据所述运动数据和所述环境声音数据，确定所述用户是否出现跌倒；本技术通过获取所述可穿戴设备的所述运动数据和所述环境声音数据，判定可穿戴设备的运动数据和环境声音数据的变化趋势是否相同，以确定可穿戴设备在指向地心的运动状态，进而确定用户是否跌倒，提高了对用户跌倒事件判定的准确率。
附图说明
42.下面结合附图，通过对本技术的具体实施方式详细描述，将使本技术的技术方案及其它有益效果显而易见。
43.图1为本技术的可穿戴设备的交互场景示意图。
44.图2为本技术的一种基于可穿戴设备的监测方法的流程示意图。
45.图3为本技术的可穿戴设备的第一种结构图。
46.图4为本技术的可穿戴设备的智能自救系统的流程图。
47.图5为本技术的可穿戴设备的第二种结构图。
48.图6是本技术实施例提供的助听器的结构示意图。
具体实施方式
49.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
50.请参阅图1，图1为本技术实施例提供的可穿戴设备的交互场景示意图，该系统可以包括第一终端、第二终端和数据服务器之间通过各种网关组成的互联网等方式连接通信，不再赘述。
51.在本实施例中，所述第一终端可以为可穿戴设备，例如助听器、蓝牙耳机、智能眼镜、智能手表、智能手环、智能戒指等；第二终端可以包括移动终端、个人计算机、平板电脑等；数据服务器包括本地服务器和/或远程服务器等，数据服务器可以部署在本地服务器，也可以部分或者全部部署在远程服务器上。
52.在本实施例中，第一终端首先获取佩戴数据，根据所述佩戴数据判断用户是否佩戴所述可穿戴设备，其次当用户佩戴所述可穿戴设备时，获取所述可穿戴设备的运动数据，再次当所述运动数据大于预设数据时，获取所述可穿戴设备的环境声音数据，最后根据所述可穿戴设备的所述运动数据和所述环境声音数据，确定用户是否跌倒；当确定用户跌倒之后，第一终端将向用户发送语音进行求助咨询；当接收到用户的求助语音数据，或者用户在预设时间内未回复时，第一终端可以将用户的位置信息和跌倒数据发送至第二终端或/和数据服务器。
53.需要说明的是，图1所示的场景示意图是一个示例，本技术实施例描述的服务器以及场景是为了更加清楚的说明本技术实施例的技术方案，并不构成对于本技术实施例提供的技术方案的限定，本领域普通技术人员可知，随着交互系统的演变和新业务场景的出现，本技术实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。以下分别进行详细说明。需要说明的是，以下实施例的描述顺序不作为对实施例优选顺序的限定。
54.请参阅图2和图3，本技术提出了一种跌倒监测方法，使用于可穿戴设备400，所述跌倒监测方法包括：
55.101：检测佩戴数据，并根据所述佩戴数据确定佩戴状态参数；
56.102：在所述佩戴状态参数表征用户佩戴所述可穿戴设备时，获取所述可穿戴设备的运动数据；
57.103：当所述运动数据大于预设数据时，获取环境声音数据；
58.104：根据所述运动数据和所述环境声音数据，确定用户是否跌倒。
59.在本实施例中，本技术通过获取所述可穿戴设备400的所述运动数据和所述环境声音数据，判定可穿戴设备400的运动数据和环境声音数据的变化趋势是否相同，以判定可穿戴设备400在指向地心的运动状态，进行确定用户是否跌倒，提高了对用户跌倒事件判定的准确率。
60.在本实施例中，所述可穿戴设备400以助听器为例进行说明，针对老年人在使用助听器时，发生突发情况的判定，例如跌倒事件。
61.在本实施例中，当用户对可穿戴设备400进行穿戴时，可穿戴设备400接收穿戴指令，使可穿戴设备400处于工作状态，以使可穿戴设备400触发跌倒监测功能。
62.在本实施例中，所述佩戴状态参数可以包括穿戴数据和携带数据。例如，当用户佩戴助听器时，助听器与用户的皮肤接触，以此触发可穿戴设备400的跌倒监测功能；或者，当助听器从充电盒中拿出时，助听器自动与移动终端连接并触发可穿戴设备400的跌倒监测功能；或者，当助听器识别用户处于运动状态时，例如散步，即用户将助听器携带在身上且未穿戴时，助听器可以自动触发跌倒监测功能，以避免用户在运动时出现突发性的跌倒事件。
63.在本实施例中，用户在跌倒过程中，人体重心会突然向指向地心的方向跌倒，因此在跌倒瞬间，人体重心存在指向地心的加速度，通过判定可穿戴设备400是否具有指向地心的加速度，可以在跌倒初期对用户的运动状态进行有效的判定。因此，所述获取所述可穿戴设备400的运动数据的步骤包括：获取并根据所述可穿戴设备400在不同时刻的速度，确定所述可穿戴设备400在不同时刻指向地心的参考加速度；根据所述可穿戴设备400在不同时刻的所述参考加速度，确定所述可穿戴设备400的运动数据。。
64.在本实施例中，请参阅图3，所述可穿戴设备400可以包括三轴加速度传感器310，其可以通过三轴加速度传感器310获取用户在x轴、y轴及z轴上不同时刻的速度，以及根据用户在x轴、y轴及z轴上不同时刻的速度得到用户在x轴、y轴及z轴上不同时刻的加速度值，同时以z方向的加速度值为参考加速度，即该参考加速度为用户跌倒时，指向地心的加速度。
65.在本实施例中，用户在跌倒过程中，由于重力的作用，人体重心具备指向地心的加速度，用户在z轴方向的加速度将从0开始突变，该加速度可以作为用户是否跌倒的判定标准之一，因此本技术的可穿戴设备400以指向地心的加速度作为用户的运动数据，以及根据该运动数据的突变对用户的初期的运动状态进行判定。
66.在本实施例中，请参阅图3，所述可穿戴设备400还可以包括三轴角速度传感器320，其可以通过三轴角速度传感器320采集用户在x轴、y轴及z轴方向上不同时刻的角速度的变化，以及结合用户的加速度的变化，获得人体的倾角信息。其中，人体倾角定义为人体与水平面的夹角，人体站立时约为0度，平躺时约为90度。
67.在本实施例中，用户在进行深蹲或者低头等突然向下的动作时，所述可穿戴设备400在z轴方向的加速度同样会发生突变，因此仅以z轴方向的加速度变化不能作为用户的跌倒的标准。而本实施例可以通过三轴角速度传感器320采集用户在x轴、y轴及z轴方向上不同时刻的角速度的变化，可以准确判定用户在不同时刻的姿态，同时结合在z轴方向上加
速度的变化，可以进一步提高对用户是否跌倒判定的准确性。
68.在上述实施例中，当用户跌倒时，所述可穿戴设备400在z轴方向的加速度会发生突变，但是加速度的变化仅代表可穿戴设备400在z轴方向上的运动状况，例如用户在乘坐电梯时，可穿戴设备400在z轴方向上的加速度将进行突变，但是用户并未发生跌倒事件，因此仅通过三轴加速度传感器310无法对跌倒事件进行准确的判定，本技术可以将用户在跌倒过程中的环境声音数据作为进一步的判定依据。
69.在本实施例中，请参阅图3，所述可穿戴设备400可以包括麦克风330，助听器中的麦克风330主要用于接收外界声音，并将该声音转换成数字信号，以及通过放大器将对应数字信号放大后，将放大后的数字信号转化成声波传递至用户。因此，所述当所述运动数据大于预设数据时，获取环境声音数据的步骤包括：当所述参考加速度大于预设加速度时，向所述麦克风330发送低频增强指令；利用所述麦克风330获取经过所述可穿戴设备400的空气流动数据，以确定所述环境声音数据。
70.在本实施例中，当所述参考加速度小于预设加速度时，例如预设加速度为0时，则判定用户并未出现跌倒的情况；而当参考加速度小于预设加速度时，则判定用户在z轴方向的加速度发生突变，用户在跌倒时，将影响用户周围的空气的流动，而根据用户在z轴方向上不同速度，空气的扰动程度不同；因此，用户在跌倒时，经过所述可穿戴设备400的空气流动速度是不同的，而空气流速和空气的声音呈正相关，因此本技术可以通过麦克风330获取经过可穿戴设备400的空气气流声音，以及结合所述可穿戴设备400在z轴方向的加速度的变化规律，对用户是否跌倒进行判定。
71.在本实施例中，由于空气流动的声音属于低频声音数据，因此常规的麦克风330无法准确的识别该空气流动声音的变化，本技术可以在参考加速度小于预设加速度时，对所述麦克风330发送低频增强指令，增加麦克风330接收低频声音数据的功能，保证了环境声音数据获取的准确性；另外，由于空气流速和空气的声音呈正相关，因此空气的声音越大，空气流速越大，用户向对应方向下降的速度越大，同时将声音转换成数字信号，通过分析数字信号增加的梯度，以及结合z轴方向上加速度的变化，可以进一步提高对用户是否跌倒判定的准确性。
72.本实施例可以通过在参考加速度小于预设加速度时，增加麦克风330获取低频声音数据的功能，以使麦克风330能准确获取经过所述可穿戴设备400在不同时刻的空气流动声音，以及结合z轴方向上加速度的变化，可以进一步提高对用户是否跌倒判定的准确性。
73.在获取环境声音数据时，由于获取的是低频声音数据，因此在用户所处的环境中存在噪音对麦克风330进行干扰，影响麦克风330获取环境声音数据的准确性，例如用户在户外时，风声同样会经过麦克风330。
74.在本实施例中，所述利用所述麦克风330获取经过所述可穿戴设备400的空气流动数据，以确定所述环境声音数据的步骤可以包括：获取风速与空气流动数据的关联关系；获取经过所述可穿戴设备400的风速，并基于风速与空气流动数据的关联关系，确定干扰数据；利用所述麦克风330获取经过所述可穿戴设备400的空气流动数据；根据所述空气流动数据和所述干扰数据，确定所述环境声音数据。
75.在本实施例中，在环境声音数据获取之前，可以将不同环境风速与空气流动数据的关联关系导入可穿戴设备400中，并在用户的参考加速度小于预设加速度时，根据用户所
处环境的风速确定所述可穿戴设备400在当前时刻的干扰数据，并对麦克风330监测的空气流动数据进行修正，以得到环境声音数据，后续根据该环境声音数据判定用户的运动状态。
76.例如，用户在户外散步时，环境风速为5m/s时的3级风，麦克风330根据该环境风速获取用户在未发生跌倒时的干扰数据，并将该声音数据转换成第一数字信号；而用户在跌倒时，存在z轴方向上的加速度，此时增加麦克风330获取低频声音数据的功能，同时获取因跌倒产生的空气流动数据和环境产生的干扰数据，其次将麦克风330获取低频声音数据转换成第二数字信号，可穿戴设备400的处理器500通过对该第一数字信号和第二数字信号进行处理，得到因用户跌倒而产生的环境声音数据，后续根据该环境声音数据判定用户的运动状态。
77.在本实施例中，由于环境风为矢量，例如用户可能受到来自不同方向的环境风，而用户在跌倒时，仅对z轴方向的空气造成扰动，因此为了保证可穿戴设备400对用户因跌倒而产生的空气流动数据的测量准确性，麦克风330可以仅测量z轴方向的风速所产生的干扰数据，将来自其他方向的环境风进行降噪处理，例如麦克风330可以同时测量在x轴、y轴及z轴方向上不同时刻的干扰数据，仅将z轴方向上的干扰数据转化成对应的数字信号；而在用户跌倒时，可以同时测量在x轴、y轴及z轴方向上不同时刻的干扰数据和空气流动数据，以及仅将z轴方向上的干扰数据和空气流动数据转化成对应的数字信号，通过对该数字信号进行数据处理，以获取因用户跌倒而在z轴方向上产生的环境声音数据，后续根据z轴方向上的环境声音数据判定用户的运动状态。
78.在上述实施例中，所述根据所述运动数据和所述环境声音数据，确定用户是否跌倒的步骤包括：获取所述可穿戴设备400在不同时刻的所述环境声音数据和所述运动速度；当所述运动速度和所述环境声音数据呈正相关时，确定用户跌倒。
79.在本实施例中，用户在跌倒过程中，随着时间的增加，用户下降的速度是逐渐增加的，麦克风330接收的环境声音数据与用户在z轴方向上的速度是呈正相关的，即下坠的速度越大，经过麦克风330的空气流速越大，因此本技术可以根据用户的运动速度和环境声音数据的变化趋势可以确定用户的运动状态。
80.例如，用户通过三轴加速度传感器310获取用户在x轴、y轴及z轴上不同时刻的速度，同时通过麦克风330获取在z轴方向上不同时刻的环境声音数据，其次拟合不同时刻，用户在z轴方向上的运动速度和环境声音数据，若所述运动速度和所述环境声音数据呈正相关时，则可以确定用户跌倒。
81.在上述实施例中，当用户的跌倒为软碰撞时，例如用户跌倒在沙发、床等具有弹性的物件上时，所述可穿戴设备400在z轴方向的加速度会发生突变，同时用户在x轴、y轴及z轴方向上不同时刻的角速度同样会发生与跌倒相同的变化，因此仅通过三轴加速度传感器310和三轴角速度传感器320无法对跌倒事件进行准确的判定。
82.在本实施例中，当所述运动数据大于预设数据时，获取环境声音数据的步骤，还可以包括：当所述参考加速度大于预设加速度时，向所述麦克风330发送低频增强指令；利用所述麦克风330获取用户的碰撞数据和经过所述可穿戴设备400的空气流动数据，以确定所述环境声音数据。
83.在本实施例中，当用户跌倒时，除了因具有z轴方向的加速度产生的空气的扰流外，还存在因用户的硬碰撞而产生的碰撞声音，因此根据空气流动数据可以确定用户的初
步运动状态，例如是否具有指向地心的运动趋势，同时碰撞数据的获取，可以判断用户是否发生硬碰撞，消除了用户发生软碰撞的情况，提高了对用户跌倒监测的准确性。
84.在本实施例中，用户在跌倒过程中，同样存在具备干扰的碰撞数据，例如用户发生软碰撞时，同样会发生较为轻微的碰撞声，但是软碰撞和硬碰撞的声音数据是具有一定差异的，因此本技术的可穿戴设备400可以提前获取人体与弹性物件、地面、凳子、墙壁等物体的碰撞数据，以及通过麦克风330获取的碰撞数据与数据库中的碰撞数据进行匹配，以对用户是否发生硬碰撞，以提高对用户跌倒监测的准确性。
85.在本实施例中，在用户发生硬碰撞时，主要是人体骨头与坚硬物体的碰撞，因此碰撞声音通过空气传递至麦克风330可能存在一定的偏差，因此本技术的所述可穿戴设备400可以包括振子，所述振子用于获取碰撞数据。用户在发生硬碰撞时，用户的骨头与坚硬物体发生硬碰撞，碰撞声直接通过人体内部的骨头传递至可穿戴设备400中的振子中，以进行碰撞数据的获取，提高了碰撞数据获取的准确性。
86.在本技术的监测方法中，在根据所述运动数据和所述环境声音数据，确定用户是否出现跌倒的步骤之后，还包括：获取所述麦克风330获取所述碰撞数据的第一时刻和所述可穿戴设备400在指向地心的速度突变的第二时刻；当所述第一时刻和所述第二时刻的差值在预设范围内时，确定用户跌倒。
87.在本实施例中，在用户发生硬碰撞时，由于力的作用，用户在z轴方向上的速度会突变至0，而由于可穿戴设备400的运动状态与用户相同，因此在碰撞发生时，用户和该可穿戴设备400在碰撞发生时刻，在z轴方向上的速度均会突变至0，因此本技术可以根据用户发生碰撞的第一时刻和该可穿戴设备400在z轴方向上的速度突变成0的第二时刻的差值是否在预设范围内，以辅助判定用户是否发生跌倒。
88.在本实施例中，由于麦克风330接收因碰撞所发出的声音和该可穿戴设备400在z轴方向上的速度突变至0的误差在微秒级别，因此可以认为二者是同时发生，即第一时刻和第二时刻的差值可以为0。
89.本技术通过引入麦克风330获取碰撞数据的第一时刻和该可穿戴设备400在z轴方向上的速度突然至0的第二时刻，并以第一时刻和第二时刻的差值是否在预设范围内为依据，进一步判定用户是否发生跌倒，提高了可穿戴设备400对用户跌倒事件监测的准确性。
90.在本实施例中，在用户发生硬碰撞时，用户本身的在z轴方向上速度会突变至0，但是由于惯性的作用，可穿戴设备400还存在沿z轴方向上的速度，此时可穿戴设备400和用户之间的作用力使该可穿戴设备400在z轴方向上的速度突然至0。因此，本技术还可以将可穿戴设备400施加在用户身上的作用力所发生的第三时刻引入，根据第一时刻、第二时刻和第三时刻中任意两者的差值是否均在预设范围内为依据，以判定用户是否发生跌倒，进一步提高了可穿戴设备400对用户跌倒事件监测的准确性。
91.在本实施例中，当用户发生跌倒时，除了因跌倒直接造成的损伤外，还存在因跌倒间接造成的损伤，例如心率、血氧、体温等生理特征出现异常时，可能导致不可挽救的事故。
92.在本技术的监测方法中，在根据所述运动数据和所述环境声音数据，确定用户是否出现跌倒的步骤之后，还可以包括：当用户处于跌倒状态时，获取用户的生理特征数据；当所述生理特征数据大于预设范围时，将用户的生理特征数据上传至报警平台。
93.在本实施例中，所述可穿戴设备400可以包括用于获取生理特征数据的生理特征
模块340，所述生理特征数据可以包括心率数据、血氧数据、体温数据呼吸数据、血压数据、血糖数据等。
94.在本实施例中，当用户发生跌倒时，用户的心率和呼吸可能因突发的跌倒发生突变，因此在判定用户跌倒时候，可以增强可穿戴设备400对用户的心率和呼吸的监测频次，当该生理特征数据超过对应的预设范围时，将用户的生理特征数据上传至报警平台。
95.在本实施例中，所述可穿戴设备400可以实时监测用户的生理特征数据，以及当生理特征数据超过对应的预设范围时，可以将该生理特征数据发送至报警平台，并通知监护人或者医生。例如，心率的正常范围为60～100次/分钟，老年人的心率较年轻人慢，例如可以将心率异常范围设定在低于50次/分钟以及高于110次/分钟，则可以将该异常情况上报。
96.在现有的可穿戴设备400中，当监测到用户的健康情况出现异常时，存在不同程度的健康异常，此时仅根据相关数据无法准确判断用户的实际状态，因此需要根据用户自身的需求是否对用户进行救助。
97.在本技术的监测方法中，在所述根据所述运动数据和所述环境声音数据，确定用户是否出现跌倒的步骤之后，还包括：当用户处于跌倒状态时，向用户发送求助咨询；当接收到用户的求助语音数据，或者用户在预设时间内未回复，将用户的位置信息和跌倒数据上传至报警平台。
98.在本实施例中，所述报警平台可以为医用的云平台。
99.在本实施例中，请参阅图3，本技术的所述可穿戴设备400包括语音模块350和定位模块360，所述定位模块360用于对用户的位置进行实时定位，所述语音模块350用于使用户与监护人或医生进行实时沟通。
100.请参阅图4，图4为本技术的可穿戴设备的智能自救系统的流程图。当所述可穿戴设备400监测到用户跌倒时，可通过语音模块实时向用户发送求助咨询，若用户需要求助，则触发所述可穿戴设备400的报警功能，并将求助信息直接发送至云平台，并通过该平台发送至监护人和医生，例如以短信或语音的形式发送至监护人和医生；或者，当用户回复不需要求助时，则无需触发报警功能，另外监护人或医生可以根据用户的生理特征数据判定是否对用户进行救助，例如当用户的体温或心率超过预设范围时，医生或监护人可以直接对用户进行救助；或者，当用户对该求助咨询未在预设时间内进行回复或者未对多次求助咨询进行求助时，例如用户未在30s内进行回复时，可穿戴设备400可以将用户的位置信息和跌倒数据上传至云平台，以对用户进行救助。
101.本技术实施例提供一种跌倒监测方法、可穿戴设备，该跌倒监测方法首先检测佩戴数据，并根据所述佩戴数据确定佩戴状态参数，其次在所述佩戴状态参数表征用户佩戴所述可穿戴设备400时，获取所述可穿戴设备400的运动数据，再次当所述运动数据大于预设数据时，获取环境声音数据，最后根据所述运动数据和所述环境声音数据，确定所述用户是否出现跌倒；本技术通过获取所述可穿戴设备400的所述运动数据和所述环境声音数据，判定可穿戴设备400的运动数据和环境声音数据的变化趋势是否相同，以确定可穿戴设备400在指向地心的运动状态，进而确定用户是否跌倒，提高了对用户跌倒事件判定的准确率。
102.请参阅图5，本技术还提出了一种可穿戴设备400，其包括佩戴单元410、运动数据单元420、环境声音单元430以及跌倒判定单元440。
103.在本实施例中，所述佩戴单元410可以用于检测佩戴数据，并根据所述佩戴数据确定佩戴状态参数；所述运动数据单元420可以用于在所述佩戴状态参数表征用户佩戴所述可穿戴设备400时，获取所述可穿戴设备400的运动数据；所述环境声音单元430可以用于当所述运动数据大于预设数据时，获取环境声音数据；所述跌倒判定单元440可以用于根据所述运动数据和所述环境声音数据，确定用户是否出现跌倒。
104.在本技术的可穿戴设备400中，所述可穿戴设备400还用于获取并根据所述可穿戴设备400在不同时刻的速度，确定所述可穿戴设备400在不同时刻指向地心的参考加速度；根据所述可穿戴设备400在不同时刻的所述参考加速度，确定所述可穿戴设备400的运动数据。
105.在本技术的可穿戴设备400中，所述可穿戴设备400还用于当所述参考加速度大于预设加速度时，向所述麦克风330发送低频增强指令；利用所述麦克风330获取经过所述可穿戴设备400的空气流动数据，以确定所述环境声音数据。
106.在本技术的可穿戴设备400中，所述可穿戴设备400还用于获取风速与空气流动数据的关联关系；获取经过所述可穿戴设备400的风速，并基于风速与空气流动数据的关联关系，确定干扰数据；利用所述麦克风330获取经过所述可穿戴设备400的空气流动数据；根据所述空气流动数据和所述干扰数据，确定所述环境声音数据。
107.在本技术的可穿戴设备400中，所述可穿戴设备400还用于获取在不同时刻的所述环境声音数据和所述运动速度；当所述运动速度和所述环境声音数据呈正相关时，确定用户跌倒。
108.在本技术的可穿戴设备400中，所述可穿戴设备400还用于当所述参考加速度大于预设加速度时，向所述麦克风330发送低频增强指令；利用所述麦克风330获取用户的碰撞数据和经过所述可穿戴设备400的空气流动数据，以确定所述环境声音数据。
109.在本技术的可穿戴设备400中，所述可穿戴设备400还用于获取所述麦克风330获取所述碰撞数据的第一时刻和所述可穿戴设备400在指向地心的速度突变的第二时刻；当所述第一时刻和所述第二时刻的差值在预设范围内时，确定用户跌倒。
110.在本技术的可穿戴设备400中，所述可穿戴设备400还用于当用户处于跌倒状态时，获取用户的生理特征数据；当所述生理特征数据大于预设范围时，将用户的生理特征数据上传至报警平台。
111.在本技术的可穿戴设备400中，所述可穿戴设备400还用于当用户处于跌倒状态时，向用户发送求助咨询；当接收到用户的求助语音数据，或者用户在预设时间内未回复，将用户的位置信息和跌倒数据上传至报警平台。
112.具体实施时，以上各个单元可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组合，作为同一或若干个实体来实现。以上装置和各单元的具体实现过程，以及所达到的有益效果，可以参考前述应用于区块链的节点中的方法实施例中的相应描述，为了描述的方便和简洁，在此不再赘述。
113.图6是本技术实施例提供的助听器的结构示意图。如图6所示，该实施例的助听器50包括：一个或多个处理器500(图中仅示出一个)、存储器501以及存储在所述存储器501中并可在所述至少一个处理器500上运行的计算机程序502。所述处理器500执行所述计算机程序502时实现上述各个音频播放参数更新方法实施例中的步骤。
114.所述助听器可包括，但不仅限于，处理器500、存储器501。本领域技术人员可以理解，图6仅仅是助听器50的示例，并不构成对助听器50的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述助听器还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
115.所称处理器500可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated 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。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
116.所述存储器501可以是所述助听器50的内部存储单元，例如助听器50的硬盘或内存。所述存储器501也可以是所述助听器50的外部存储设备，例如所述助听器50上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，smc)，安全数字(secure digital，sd)卡，闪存卡(flash card)等。进一步地，所述存储器501还可以既包括所述助听器50的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器501用于存储所述计算机程序以及所述助听器所需的其他程序和数据。所述存储器501还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
117.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，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本技术的保护范围。上述装置中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
118.本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
119.本技术实施例还提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在助听器组合上运行时，使得助听器组合执行时实现可实现上述跌倒检测方法实施例中的步骤；或者当所述计算机程序产品在音频源设备上运行时，使得音频源设备执行如上述跌倒检测方法实施例中的步骤。
120.在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
121.本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
122.在本技术所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/助听器组合/音频源设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/助听器组合/音频源设备实
施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
123.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
124.所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
125.以上所述实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本技术的保护范围之内。