[发明专利]一种监护方法、装置、存储介质及计算机设备

说明书

本申请提供的一种监护方法、装置、存储介质及计算机设备，当对被监护人员进行监护时，可以获取非接触式检测设备采集的被监护人员在监控区域活动时的监控画面以及人体生理特征序列，并将人体生理特征序列输入至预先配置的时延神经网络，由于时延神经网络具有一定的记忆功能，更加适合处理序列信息，通过时延神经网络对序列信息进行处理后，可以输出被监护人员的身体状态，并在身体状态中包含跌倒状态时，将该跌倒状态以及跌倒状态对应时段的监控画面发送至监护人员进行报警提示，这样监护人员既可以从多方面迅速、准确地了解被监护人员的身体状态，又可以及时通过报警提示来采取相关措施，从而有效降低监护难度。

技术领域

本申请涉及移动监护技术领域，尤其涉及一种监护方法、装置、存储介质及计算机设备。

背景技术

由于老年人、婴幼儿以及残障人士等弱势群体普遍存在行动不便，有问题求助不及时等现象，因此，相关监护人员会采取一定的监护措施来对老年人、婴幼儿或残障人士进行监护。

当前对弱势群体进行多种动作性生理信号检测时，大多采用接触式可穿戴设备，接触式可穿戴设备需要同肌肤相接触，若与肌肤接触受阻，或未携带接触式可穿戴设备，则无法及时对弱势群体进行多种动作性的生理信号检测，从而提升了监护难度，并且，接触式可穿戴设备仅能够提供单一的动作性生理信号检测，检测精准度不高。

发明内容

本申请的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，特别是现有技术中采用接触式可穿戴设备对弱势群体进行多种动作性生理信号检测，其监护难度较大，且检测精准度不高的技术缺陷。

本申请提供了一种监护方法，所述方法包括：

获取非接触式检测设备采集的被监护人员在监控区域活动时的监控画面以及人体生理特征序列；

将所述人体生理特征序列输入至预先配置的时延神经网络中，得到所述时延神经网络输出的所述被监护人员的身体状态；其中，所述时延神经网络是以训练特征序列为训练样本，以被监护人员的实际身体状态为样本标签训练得到的；

若所述身体状态中包含跌倒状态，则将所述跌倒状态以及所述跌倒状态对应时段的监控画面发送至监护人员进行报警提示。

可选地，所述人体生理特征序列包括与所述被监护人员的身体状态相关的多个维度的属性特征序列；

所述将所述人体生理特征序列输入至预先配置的时延神经网络中，得到所述时延神经网络输出的所述被监护人员的身体状态，包括：

将与所述被监护人员的身体状态相关的每一维度的属性特征序列分别输入至预先配置的时延神经网络中，以使所述时延神经网络预测每一维度的属性特征序列的分类结果，并根据各个维度的属性特征序列的分类结果综合判断并输出所述被监护人员的身体状态。

可选地，所述属性特征序列的确定过程，包括：

对所述人体生理特征序列进行分解，得到多个维度的属性特征序列；

对各个维度的属性特征序列分别进行过滤，得到过滤后的属性特征序列，并将所述过滤后的属性特征序列作为所述被监护人员的身体状态相关的多个维度的属性特征序列。

可选地，所述对所述人体生理特征序列进行分解，得到多个维度的属性特征序列，包括：

对所述人体生理特征序列进行多种形式的傅里叶变换，得到每种形式下的傅里叶变换结果；

将每种形式下的傅里叶变换结果作为每个维度的属性特征序列，得到多个维度的属性特征序列。

可选地，所述对各个维度的属性特征序列分别进行过滤，得到过滤后的属性特征序列，包括：

对各个维度的属性特征序列分别进行恒虚警率检测，确定每一维度的属性特征序列是否为干扰信号；