一种基于生理特征识别的监护方法、装置、系统及介质与流程

本发明涉及安全防护领域，尤其涉及一种基于生理特征识别的监护方法、装置、系统及介质。

背景技术：

1、在家庭监护或者医院的医护场景中，为了能够更好的对需要监护的成员进行监护，一般是需要安排专人护理，这就需要护理人具有极强的责任心。但是，当前还是有很大部分的老人是独居的，或者儿女白天在上班，晚上才能回家；或者医院中也是如此，医护人员若是不在，就无法给出更好的监护，若是老人摔倒，很难及时被及时发现。因此，需要提供一种能够精准识别需要监护的人员的当前形体状态的技术方案。

技术实现思路

1、鉴于上述现有技术的不足之处，本发明的目的在于提供一种基于生理特征识别的监护方法、装置、系统及介质，用于解决背景技术提到的技术问题。

2、为了达到上述目的，本发明采取了以下技术方案：

3、一方面，本发明提供一种基于生理特征识别的监护方法，包括：

4、获取当前用户的雷达信号和用户标签信号，并基于所述雷达信号确定用户行为状态；所述用户行为状态包括正常状态和重心加速状态；

5、若所述用户行为状态为重心加速状态，则基于所述用户标签信号获取对应所述当前用户的生理特征数据；

6、基于所述生理特征数据进行风险识别，得到风险预测值；

7、基于所述风险预测值进行预警。

8、进一步的，通过雷达信号确定当前用户的行为状态，具体包括：

9、基于雷达信号确定所述当前用户的人体轮廓；

10、基于所述人体轮廓确定轮廓重心；

11、获取单位时间内所述轮廓重心的第一位移速度；

12、当所述第一位移速度与所述当前用户的正常移动速度之间的差值在预定范围内时，所述行为状态为正常状态，否则所述行为状态为重心加速状态。

13、进一步的，基于雷达信号确定所述当前用户的人体轮廓，具体包括：

14、基于所述雷达信号得到人体点云数据；

15、对所述人体点云数据进行抽稀处理得到所述人体轮廓。

16、进一步的，所述生理特征数据包括血氧数据、血压数据、心率数据；

17、基于所述生理特征数据进行风险识别，具体包括：

18、获取所述生理特征数据与常值数据进行对比，得到异常情况数据；所述常值数据为用户历史生理数据的中位值；所述异常情况数据包括异常状态和无异常状态。

19、进一步的，所述风险预测值包括低位预测值、中位预测值、高位风险值；

20、得到风险预测值，具体包括：

21、若所述血氧数据、所述血压数据、所述心率数据中任一出现异常状态，则得到所述低位风险值；

22、若所述血氧数据、所述血压数据、所述心率数据中任二出现异常状态，则得到所述中位风险值；

23、若所述血氧数据、所述血压数据、所述心率数据中全部出现异常状态，则得到所述高位风险值。

24、进一步的，基于所述风险预测值进行预警，具体包括：

25、当风险预测值为低位风险值时，触发一级警报；

26、当风险预测值为中位风险值时，触发二级警报；

27、当风险预测值为高位风险值时，触发三级警报。

28、另一方面，本发明提供一种基于生理特征识别的监护装置，包括：

29、监测模块，用于获取当前用户的雷达信号和用户标签信号，并基于所述雷达信号确定用户行为状态；所述用户行为状态包括正常状态和重心加速状态；

30、处理模块，用于若所述用户行为状态为重心加速状态，则基于所述用户标签信号获取对应所述当前用户的生理特征数据；基于所述生理特征数据进行风险识别，得到风险预测值；

31、预警模块，用于基于所述风险预测值进行预警。

32、另一方面，本发明提供一种基于生理特征识别的监护系统，包括：

33、监测装置，用于获取当前用户的雷达信号和用户标签信号，并基于所述雷达信号确定用户行为状态；所述用户行为状态包括正常状态和重心加速状态；

34、可穿戴设备，用于获取用户的生理特征数据；

35、处理装置，分别与所述检测装置和所述可穿戴设备通信连接，用于若所述用户行为状态为重心加速状态，则基于所述用户标签信号获取对应所述当前用户的生理特征数据；基于所述生理特征数据进行风险识别，得到风险预测值；并基于所述风险预测值驱动预警装置进行预警。

36、另一方面，本发明提供一种电子设备，包括存储有计算机程序的存储器，以及处理器，所述处理器执行所述计算机程序时实现根据所述的基于生理特征识别的监护方法。

37、另一方面，本发明提供一种计算机可读介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据所述的基于生理特征识别的监护方法。

38、相较于现有技术，本发明提供的一种基于生理特征识别的监护方法、装置、系统及介质，具有以下有益效果：

39、使用本发明提供的基于生理特征识别的监护方法，首先通过雷达信号确定用户行为状态，当用户处于重心加速状态时，就立刻检测用户的生理特征数据，进而得到对应的风险预测值，基于该风险预测值进行预警，也就是并不仅仅通过雷达数据判定用户是否摔倒，结合生理特征数据更能精准判定用户是否处于风险状态。

技术特征：

1.一种基于生理特征识别的监护方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于生理特征识别的监护方法，其特征在于，通过雷达信号确定当前用户的行为状态，具体包括：

3.根据权利要求2所述的基于生理特征识别的监护方法，其特征在于，基于雷达信号确定所述当前用户的人体轮廓，具体包括：

4.根据权利要求1所述的基于生理特征识别的监护方法，其特征在于，所述生理特征数据包括血氧数据、血压数据、心率数据；

5.根据权利要求4所述的基于生理特征识别的监护方法，其特征在于，所述风险预测值包括低位预测值、中位预测值、高位风险值；

6.根据权利要求5所述的基于生理特征识别的监护方法，其特征在于，基于所述风险预测值进行预警，具体包括：

7.一种基于生理特征识别的监护装置，其特征在于，包括：

8.一种基于生理特征识别的监护系统，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储有计算机程序的存储器，以及处理器，所述处理器执行所述计算机程序时实现根据权利要求1-6任一所述的基于生理特征识别的监护方法。

10.一种计算机可读介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1-6任一所述的基于生理特征识别的监护方法。

技术总结
本发明涉及安全防护领域，尤其涉及一种基于生理特征识别的监护方法、装置、系统及介质。一种基于生理特征识别的监护方法，包括：获取当前用户的雷达信号和用户标签信号，并基于所述雷达信号确定用户行为状态；若所述用户行为状态为重心加速状态，则基于所述用户标签信号获取对应所述当前用户的生理特征数据；基于所述生理特征数据进行风险识别，得到风险预测值；基于所述风险预测值进行预警。首先通过雷达信号确定用户行为状态，当用户处于重心加速状态时，就立刻检测用户的生理特征数据，进而得到对应的风险预测值，基于该风险预测值进行预警，也就是并不仅仅通过雷达数据判定用户是否摔倒，结合生理特征数据更能精准判定用户是否处于风险状态。

技术研发人员：李四雄
受保护的技术使用者：广东群创信息科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15