[发明专利]一种溺水自动报警方法及可穿戴设备

说明书

本发明实施例涉及可穿戴设备技术领域，公开了一种溺水自动报警方法及可穿戴设备，该方法包括：检测当前场景下的光照强度、受压强度以及可穿戴设备的佩戴者的行为动作数据；将当前场景下的光照强度、受压强度以及可穿戴设备的佩戴者的行为动作数据导入目标深度神经网络模型进行分析，获得分析结果；根据分析结果判断可穿戴设备的佩戴者是否处于溺水状态；在根据分析结果判断可穿戴设备的佩戴者处于溺水状态时，发出报警信号，并向与可穿戴设备绑定的终端设备发送报警信息。实施本发明实施例，能够在判断出佩戴者处于溺水状态时发出求救报警信号，使得溺水者能在第一时间得到救助，减少溺水事故的发生，提高安全性。

技术领域

本发明涉及可穿戴设备技术领域，尤其涉及一种溺水自动报警方法及可穿戴设备。

背景技术

游泳给人们的生活带来了乐趣，却同时也带来了安全隐患，不管是在泳池还是乡村的池塘、水库都存在安全问题。统计资料表明，溺水死亡的比例在儿童非正常死亡中占据第一，即使是在城市的标准游泳池中，也常常发生溺水淹亡的事故。泳池都一般分为深水区和浅水区，儿童在游泳时容易误入深水区，导致发生溺水事故，而在乡村由于人口分散，儿童会独自去池塘、水库嬉戏，如果不慎落水，很难会被人发现，从而会导致发生溺水事故。倘若施救不及时的话溺水者将会失去宝贵的生命，因此如何快速地发现溺水者，是实施对溺水者进行救护的关键。

目前，已经上市的智能手表在功能上虽然能够监测佩戴者的脉搏、心率、血压和体温等生理健康数据，但是并不具备实时监测佩戴者是否溺水以及在溺水时发出求救报警信号的功能，使得溺水者不能在第一时间得到救助。

发明内容

本发明实施例公开了一种溺水自动报警方法及可穿戴设备，能够实时监测用户是否溺水以及在用户溺水时发出求救报警信号，使得溺水者能在第一时间得到救助，减少溺水事故的发生，提高安全性。

本发明实施例第一方面公开一种溺水自动报警方法，所述方法包括：

所述可穿戴设备检测当前场景下的光照强度、受压强度以及所述可穿戴设备的佩戴者的行为动作数据；

所述可穿戴设备将所述当前场景下的光照强度、受压强度以及所述可穿戴设备的佩戴者的行为动作数据导入目标深度神经网络模型进行分析，获得分析结果；

所述可穿戴设备根据所述分析结果判断所述可穿戴设备的佩戴者是否处于溺水状态；

在根据所述分析结果判断所述可穿戴设备的佩戴者处于溺水状态时，所述可穿戴设备发出报警信号，并向与所述可穿戴设备绑定的终端设备发送报警信息。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，在所述可穿戴设备检测当前场景下的光照强度、受压强度以及所述可穿戴设备的佩戴者的行为动作数据之前，所述方法还包括：

所述可穿戴设备收集大量不同场景下的光照强度、受压强度以及人的行为动作数据；其中，所述场景至少包括地面和水下；

所述可穿戴设备将所述不同场景下的光照强度、受压强度以及人的行为动作数据上传至后台服务器构建的训练数据库，使得所述后台服务器根据所述不同场景下的光照强度、受压强度以及人的行为动作数据对所述后台服务器构建的深度神经网络模型进行训练，获得用于分析是否发生溺水的目标深度神经网络模型；

所述可穿戴设备从所述后台服务器中获取所述目标深度神经网络模型。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述可穿戴设备从所述后台服务器中获取所述目标深度神经网络模型，包括：

所述可穿戴设备接收所述后台服务器在所述目标深度神经网络模型的性能参数值大于或等于预设性能参数值时发送的反馈信号；

所述可穿戴设备根据所述反馈信号，从所述后台服务器导出所述目标深度神经网络模型。