[發明專利]一種狀態監測方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202111101588.6
• 申請日: 2021-09-18
• 公開（公告）號: CN113870995A
• 公開（公告）日: 2021-12-31
• 發明（設計）人: 王聰;陳翀;岳冬;林進華;陳勇
• 申請（專利權）人: 珠海格力電器股份有限公司;珠海聯云科技有限公司
• 主分類號: G16H40/67
• 分類號: G16H40/67;G16H50/20;G06N20/00;G06N3/08;G06K9/62
• 代理公司: 北京華夏泰和知識產權代理有限公司 11662
• 代理人: 杜欣

本發明涉及一種狀態監測方法、裝置、電子設備及存儲介質，狀態監測方法包括：獲取來自于監測設備的監測數據，所述監測設備用于監測目標對象；將所述監測數據輸入預設的機器學習模型，以使所述機器學習模型輸出與所述監測數據對應的行為曲線；基于所述行為曲線及預設的波動范圍與行為之間的對應關系，確定所述目標對象的對象行為及所述對象行為的出現頻次；基于所述對象行為及所述出現頻次確定所述目標對象的狀態信息，并發送。本發明實施例實現對目標對象的監測，無需用戶自己實時守候在目標對象兩側，即可監測目標對象的狀態。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，尤其涉及一種狀態監測方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

嬰兒群體是社會人群中的弱勢群體，他們缺乏獨立的自理能力，缺乏語言表達能力，在他們身體不適時，也無法表達自身需求。

新手父母一般很難及時發現嬰兒身體狀態的變化，很難察覺出嬰兒哪里不適，導致錯過黃金救治時間，甚至可能造成不可挽回的后果。

發明內容

為了解決上述技術問題或者至少部分地解決上述技術問題，本申請提供了一種狀態監測方法、裝置、電子設備及存儲介質。

第一方面，本申請提供了一種狀態監測方法，包括：

獲取來自于監測設備的監測數據，所述監測設備用于監測目標對象；

將所述監測數據輸入預設的機器學習模型，以使所述機器學習模型輸出與所述監測數據對應的行為曲線；

基于所述行為曲線及預設的波動范圍與行為之間的對應關系，確定所述目標對象的對象行為及所述對象行為的出現頻次；

基于所述對象行為及所述出現頻次確定所述目標對象的狀態信息，并發送。

可選地，所述基于所述行為曲線及預設的波動范圍與行為之間的對應關系，確定所述目標對象的對象行為，包括：

獲取所述行為曲線的波動范圍；

將所述行為曲線的波動范圍與所述對應關系中的波動范圍進行匹配；

將所述對應關系中匹配到的波動范圍所對應的行為確定為對象行為。

可選地，所述機器學習模型包括：用于對所述監測數據進行分類的分類子模型和用于基于監測數據生成行為曲線的曲線生成子模型；

所述將所述監測數據輸入預設的機器學習模型，以使所述機器學習模型輸出與所述監測數據對應的行為曲線，包括：

將所述監測數據輸入所述分類子模型，以使所述分類子模型輸出各所述監測數據的數據類別；

將不同數據類別的監測數值分別輸入所述曲線生成子模型，以使所述曲線生成子模型輸出各數據類別對應的行為曲線。

可選地，所述數據類別包括：壓力類別、心率類別和呼吸類別，相應的，所述監測數據為壓力數據、心率數據或者呼吸數據；

所述將不同數據類別的監測數值分別輸入所述曲線生成子模型，以使所述曲線生成子模型輸出各數據類別對應的行為曲線，包括：

將所述壓力數據、心率數據和呼吸數據分別輸入所述機器學習模型，以使所述機器學習模型分別輸出與所述壓力數據對應的第一曲線、與所述心率數據對應的第二曲線和與所述呼吸數據對應的第三曲線。

可選地，所述基于所述行為曲線及預設的波動范圍與行為之間的對應關系，確定所述目標對象的對象行為，包括：

分別確定所述第一曲線的第一波動范圍、所述第二曲線的第二波動范圍和所述第三曲線的第三波動范圍；