一种监护方法及智能监护系统与流程

1.本发明涉及红外成像应用技术领域，特别是涉及一种监护方法。本发明还涉及一种智能监护系统。


背景技术：

2.随着社会经济的发展，人口老龄化问题日趋严重，老年人的家庭监护需求日趋强烈。在大多数家庭中，子女要外出工作，不得不留老年人独居在家，而老年人年龄较大，身体素质较差，再加上视力减弱，容易出现摔倒、生病等状况，如果出现意外状况没有及时发现很可能造成很大安全风险。因此，大量智能监护设备应运而生。
3.现有技术中，可穿戴式的监测设备大都存在安装困难、检测不准确等问题，而视频监控方法是通过采集可见光图像，进行行为分析来实时监测对象的活动情况，但是采集可见光图像受光照影响较大，比如夜晚采集的图像效果较差，对行为识别存在一定影响，另外基于可见光的视频监控方法对对象隐私保护存在一定风险。


技术实现要素：

4.鉴于以上所述，本发明的目的是提供一种监护方法以及智能监护系统，受现场光照影响小，也能够提高对监控对象的隐私保护。
5.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
6.一种监护方法，包括：
7.从俯视角度获取监控区域的第一红外图像，以及从侧视角度获取监控区域的第二红外图像；
8.根据所述第一红外图像获得监控对象的姿态，并结合所述第二红外图像反映的所述监控对象的肢体位置，判断所述监控对象是否处于非正常姿态。
9.优选的，具体包括：根据所述第一红外图像获得所述监控对象的姿态，根据所述第二红外图像获得所述监控对象处于该姿态的肢体位置或者根据所述第二红外图像获得所述监控对象处于该姿态之前肢体位置的变化情况，判断所述监控对象是否处于非正常姿态。
10.优选的，具体包括：根据所述第一红外图像获得所述监控对象的姿态，根据所述第二红外图像获得所述监控对象处于该姿态的肢体位置，以及根据所述第二红外图像获得所述监控对象处于该姿态之前肢体位置的变化情况，判断所述监控对象是否处于非正常姿态。
11.优选的，具体包括：若根据所述第一红外图像获得所述监控对象处于躺着姿态，根据所述第二红外图像获得所述监控对象在处于躺着姿态之前头部下降，且所述监控对象头部下降的头部起始位置和头部终止位置满足预设要求，则判断所述监控对象发生跌倒。
12.优选的，具体包括：同时结合所述第一红外图像反映的所述监控对象处于该姿态处的外界物，判断所述监控对象是否处于非正常姿态。
13.优选的，还包括：根据所述第一红外图像，获得所述监控对象处于同一姿态的持续时间以及分析所述监控对象处于同一姿态的持续时间是否异常。
14.优选的，还包括：根据所述第一红外图像，分析监控区域温度是否异常，或者根据所述第一红外图像，分析所述监控对象温度是否异常。
15.优选的，还包括：根据所述第一红外图像，分析监控区域是否出现除所述监控对象之外的其它对象。
16.一种智能监护系统，用于执行以上所述的监护方法，所述智能监护系统包括第一红外获取装置和第二红外获取装置，所述第一红外获取装置用于从俯视角度获取监控区域的红外图像，所述第二红外获取装置用于从侧视角度获取监控区域的红外图像。
17.优选的，所述第一红外获取装置设置在监控区域顶部，所述第二红外获取装置设置在监控区域侧部。
18.由上述技术方案可知，本发明所提供的一种监护方法，从俯视角度获取监控区域的第一红外图像，以及从侧视角度获取监控区域的第二红外图像，根据第一红外图像获得监控对象的姿态，并结合第二红外图像反映的监控对象的肢体位置，判断监控对象是否处于非正常姿态，来实现对监控对象的监护。
19.本发明的监护方法分别从俯视角度和侧视角度获取监控区域的红外图像，结合两个角度获取的红外图像监控对象是否处于非正常姿态，与现有基于可见光的视频监控方法相比受现场光照影响小，也能够提高对监控对象的隐私保护。
20.本发明提供的一种智能监护系统，能够达到上述有益效果。
附图说明
21.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
22.图1为本发明实施例提供的一种监护方法的流程图；
23.图2为本发明实施例提供的一种智能监护系统的示意图；
24.图3为本发明实施例中第一红外获取装置和第二红外获取装置的一种布置示意图；
25.图4为本发明又一实施例提供的一种智能监护系统的示意图。
具体实施方式
26.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
27.请参考图1，图1为本实施例提供的一种监护方法的流程图，由图可知，所述监护方法包括以下步骤：
28.s10：从俯视角度获取监控区域的第一红外图像，以及从侧视角度获取监控区域的第二红外图像。
29.从俯视角度获取的监控区域的红外图像，从该红外图像能够更容易获得监控对象的身体姿态。从侧视角度获取的监控区域的红外图像，从该红外图像能够获得监控对象的肢体位置，从第二红外图像获取的肢体位置是指监控对象肢体在竖向的位置。
30.s11：根据所述第一红外图像获得监控对象的姿态，并结合所述第二红外图像反映的所述监控对象的肢体位置，判断所述监控对象是否处于非正常姿态。
31.本实施例的监护方法分别从俯视角度和侧视角度获取监控区域的红外图像，结合两个角度获取的红外图像监控对象是否处于非正常姿态，来实现对监控对象的监护，与现有基于可见光的视频监控方法相比受现场光照影响小，也能够提高对监控对象的隐私保护。
32.可选的，步骤s11可具体包括：根据所述第一红外图像获得所述监控对象的姿态，根据所述第二红外图像获得所述监控对象处于该姿态的肢体位置，判断所述监控对象是否处于非正常姿态。
33.示例性的，比如根据第一红外图像检测出用户处于躺着姿态，根据第二红外图像获得用户处于该躺着姿态时的肢体位置，比如用户头部位置，若用户躺着但其头部位置相对于地面距离较大，可以认为用户躺在床或者沙发休息，从而这种情况可以判断用户处于正常躺着姿态，没有处于非正常姿态。
34.可选的，步骤s11可具体包括：根据所述第一红外图像获得所述监控对象的姿态，根据所述第二红外图像获得所述监控对象处于该姿态之前肢体位置的变化情况，判断所述监控对象是否处于非正常姿态。其中，具体可根据获取的多帧第二红外图像，获得监控对象处于该姿态之前肢体位置的变化情况。
35.示例性的，若根据第一红外图像检测出用户为躺着姿态，根据监控拍摄的多帧第二红外图像，获得用户在处于躺着姿态之前其肢体位置的变化情况，比如其头部位置的变化，若用户在处于躺着姿态之前其头部没有下降的变化趋势，表明用户躺下不是发生了跌倒，可以判定用户没有处于非正常姿态。
36.优选的，步骤s11可具体包括：同时结合所述第一红外图像反映的所述监控对象处于该姿态处的外界物，判断所述监控对象是否处于非正常姿态。结合监控对象所处空间的外界物进行判断，能够提高判断准确性。
37.示例性的，若检测到用户为躺着姿态，并根据第二红外图像检测出其头部位置相对于地面距离较大或者用户在躺着之前其头部位置没有下降变化，并且根据第一红外图像检测出用户躺着处存在床或者沙发等，那么可以更确定用户为正常躺着姿态，用户躺在床或者沙发休息，没有处于非正常姿态。
38.可选的，步骤s11可具体包括：若根据所述第一红外图像获得所述监控对象处于躺着姿态，根据所述第二红外图像获得所述监控对象在处于躺着姿态之前头部下降，且所述监控对象头部下降的头部起始位置和头部终止位置满足预设要求，则判断所述监控对象发生跌倒。
39.示例性的，若根据第一红外图像检测出用户为躺着姿态，并根据监控拍摄的多帧第二红外图像，获得用户在处于躺着姿态之前其肢体位置的变化情况，比如其头部位置的
变化，若用户在处于躺着姿态之前其头部发生了下降变化，并且其头部位置从距离地面h1下降到躺着时的h2，头部位置h1和头部位置h2满足相应要求，比如头部位置h1大于等于第一阈值，头部位置h2小于等于第二阈值，则认为用户发生了跌倒，需要及时告警。
40.优选的，在这种场景中也可以同时结合第一红外图像反映的监控对象处于该姿态处的外界物，来判断监控对象是否处于非正常姿态，能够进一步提高判断准确性。
41.优选的，所述监护方法还包括：根据所述第一红外图像，获得所述监控对象处于同一姿态的持续时间以及分析所述监控对象处于同一姿态的持续时间是否异常。根据第一红外图像检测监控对象的姿态并且分析监控对象处于同一姿态的持续时间，比如检测监控对象处于躺着姿态或者坐着姿态的持续时间，如果监控对象处于同一姿态的时间过长，存在监控对象发生意外的可能，需要及时告警。示例性的，若检测到用户处于躺着姿态，但判定用户没有发生跌倒，这种情况用户可能处于睡着，可以检测用户处于睡着状态的持续时间，来分析和监控其身体状况是否异常。
42.可选的，所述监护方法还包括：根据所述第一红外图像，分析监控区域温度是否异常。比如若监控区域内某些区域温度偏高，可能发生火灾，进而需要及时产生告警信息。
43.可选的，所述监护方法还包括：根据所述第一红外图像，分析所述监控对象温度是否异常。比如若检测到监控对象头部温度偏高，可能是监控对象发热或者发烧，需要及时产生告警信息。
44.可选的，所述监护方法还包括：根据所述第一红外图像，分析监控区域是否出现除所述监控对象之外的其它对象。若检测到监控区域出现了除监控对象之外的其它对象，表明有外人进入，可以产生告警信息，及时通知相关人员。
45.本实施例还提供一种智能监控系统，用于执行以上所述的监护方法。请参考图2，图2为本实施例提供的一种智能监护系统的示意图，由图可知，所述智能监护系统包括第一红外获取装置20、第二红外获取装置21、分析装置22和控制装置23。第一红外获取装置20用于从俯视角度获取监控区域的红外图像，第二红外获取装置21用于从侧视角度获取监控区域的红外图像。
46.分析装置22用于根据所述第一红外获取装置20获取图像获得监控对象的姿态，并结合所述第二红外获取装置21获取图像反映的所述监控对象的肢体位置，判断所述监控对象是否处于非正常姿态，控制装置23与分析装置22相连，用于根据分析结果产生告警信息。
47.分析装置22根据第一红外获取装置20从俯视角度获取的监控区域图像，获得监控区域内监控对象的姿态。分析装置22还能够根据第二红外获取装置21从侧视角度获取的监控区域图像，获得监控区域内监控对象的肢体位置，进而结合监控对象的姿态和肢体位置，判断监控对象是否处于非正常姿态。
48.本实施例的智能监护系统通过红外获取装置分别从俯视角度和侧视角度获取监控区域的红外图像，结合两个角度获取的红外图像监控对象是否处于非正常姿态，实现对监控对象的监护，与现有基于可见光的视频监控方法相比受现场光照影响小，也能够提升对监控对象的隐私保护。
49.请参考图3，图3为本实施例中第一红外获取装置和第二红外获取装置的一种布置示意图。如图所示，第一红外获取装置20可设置在监控区域30顶部，通过第一红外获取装置20从俯视角度获取监控区域30的红外图像。这样布置能够使监控范围覆盖较大空间，同时
在一定程度上能减少由于遮挡物造成的盲区。可将第二红外获取装置21设置在监控区域30的侧部，通过第二红外获取装置21从侧视角度获取监控区域30的红外图像。第二红外获取装置21的拍摄视场范围最好能涉及监控区域地面。
50.优选的，红外获取装置可使用广角镜头，具有较大视场角，使拍摄视场范围较广，并且优选可采用大面阵探测器。
51.可选的，分析装置22可具体用于通过深度学习模型对第一红外获取装置20获取图像处理，获得监控对象的姿态。分析装置22可具体通过深度学习模型对第二红外获取装置21获取图像处理，获得监控对象的肢体位置。比如可检测出监控对象处于站立、坐着、弯腰、蹲下或者躺着等姿态。在实际应用中，从实际场景获取的红外图像中物体可能存在畸变，使用深度学习模型对图像处理，能够通过训练来学习这些畸变，对实际场景获取的图像可以直接作为深度学习模型的输入。
52.优选的，控制装置23可以设置在云端。分析装置22将关于监控区域或者监控对象的数据传输给控制装置23，控制装置23可以将数据存储。数据包括但不限于监控区域的温度数据、监控对象的温度数据、监控对象的姿态、肢体位置或者图像数据。
53.优选的请参考图4，图4为又一实施例提供的一种智能监护系统的示意图，智能监护系统还可包括通信装置25，用于实现所述分析装置22与所述控制装置23之间的通信。通信装置25可以是物联网通信装置，包括但不限于wifi+ble，zigbee+智能网关或者ble mesh+智能网关。
54.优选的请参考图4，本智能监护系统还可包括移动终端24，用于接收所述控制装置23产生的告警信息。可以通过消息或者语音通信的方式向移动终端传输告警信息，来通知相关人员，使得相关人员能对异常情况采取及时、有效的措施，比如若出现监控对象生病或者发生跌倒，可以对监控对象采取及时、有效的救援帮助。
55.控制装置23还用于将所述分析装置22传输来的关于监控区域或者监控对象的数据传输到所述移动终端24。通过移动终端24可以从控制装置23获取监控区域的温度数据、监控对象的温度数据、监控对象的姿态或者图像数据、异常情况等。
56.以上对本发明所提供的一种监护方法及智能监护系统进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。