一种监控方法、装置、存储介质及家用电器制造方法及图纸

本申请提供一种监控方法、装置、存储介质及家用电器，所述方法包括：采集目标用户的第一图像；利用卷积神经网络算法对所述第一图像进行识别，以判断所述目标用户是否跌倒；若判断所述目标用户跌倒，则向相关用户发送相应的第一提醒信息。本申请提供的方案能够在目标用户跌倒后及时通知相关用户，避免目标用户发生危险。

【技术实现步骤摘要】
一种监控方法、装置、存储介质及家用电器
本申请涉及监控
，尤其涉及一种监控方法、装置、存储介质及家用电器。
技术介绍
目前，很多老年人独自待在老家，这样的情况会引发独居老年人的安全性问题，伴随着我国老年化不断加剧，独居老人越来越多，老年人独居的相应的问题也会让社会所关注，比如说老人容易摔倒，若老人独自在家摔倒后若未被及时发现可能造成生命危险的问题。
技术实现思路
本申请的主要目的在于克服上述现有技术的缺陷，提供一种监控方法、装置、存储介质及家用电器，以解决现有技术中老人独自在家摔倒后若未被及时发现可能造成生命危险的问题。本申请一方面提供了一种监控方法，包括：采集目标用户的第一图像；利用卷积神经网络算法对所述第一图像进行识别，以判断所述目标用户是否跌倒；若判断所述目标用户跌倒，则向相关用户发送相应的第一提醒信息。可选地，利用卷积神经网络算法对所述第一图像进行识别，以判断所述目标用户是否跌倒，包括：通过共享的卷积神经网络提取所述第一图像中的特征信息，以得到第一特征图；通过预设的局部神经网络提取所述第一特征图中的目标检测候选区域，并进行分类得到所述目标用户是否跌倒的第一分类结果。可选地，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种监控方法，其特征在于，包括：采集目标用户的第一图像；利用卷积神经网络算法对所述第一图像进行识别，以判断所述目标用户是否跌倒；若判断所述目标用户跌倒，则向相关用户发送相应的第一提醒信息。

【技术特征摘要】
1.一种监控方法，其特征在于，包括：采集目标用户的第一图像；利用卷积神经网络算法对所述第一图像进行识别，以判断所述目标用户是否跌倒；若判断所述目标用户跌倒，则向相关用户发送相应的第一提醒信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用卷积神经网络算法对所述第一图像进行识别，以判断所述目标用户是否跌倒，包括：通过卷积神经网络提取所述第一图像中的特征信息，以得到第一特征图；通过局部神经网络提取所述第一特征图中的目标检测候选区域，并进行分类得到所述目标用户是否跌倒的第一分类结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用卷积神经网络算法对所述第一图像进行识别，以判断所述目标用户是否跌倒，还包括：将所述目标检测候选区域和所述第一分类结果进行池化处理，得到预设输出尺寸的第二特征图；将所述第二特征图输入全连接层进行分类，以得到所述目标用户是否跌倒的第二分类结果。4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，在采集目标用户的第一图像之前，还包括：判断当前所处环境的环境声音的强度是否达到第一预设阈值；当所述环境声音的强度达到第一预设阈值时，采集目标用户的第一图像。5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，还包括：若判断所述目标用户跌倒，则采集所述目标用户的第二图像；根据所述第二图像判断所述目标用户跌倒后是否站起来；根据判断所述目标用户跌倒后是否站起来的判断结果向相关用户发送相应的第二提醒信息。6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述第一提醒信息和/或第二提醒信息，包括：文字提醒信息和/或语音提醒信息。7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，还包括：接收所述目标用户发出的求助语音；向相关用户发送所述求助语音；和/或，将所述求助语音转换为相应的文本信息，并将所述相应的文本信息发送给相关用户。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，将所述求助语音转换为相应的求助文本信息，包括：对所述求助语音进行语音识别，以得到相应的文字信息；利用长短记忆神经网络对所述文字信息进行语义解析，以得到所述求助文本信息。9.一种监控装置，其特征在于，包括：采集单元，用于采集目标用户的第一图像；第一判断单元，用于利用卷积神经网络算法对所述第一图像进行识别，以判断所述目标用户是否跌倒；提醒单元，用于若所述第一判断单元判断所述目标用户跌倒，则向相关用户发送相应的第一提醒信息。10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第一判断单元，包括：特征提取...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪进，郑文成，廖湖锋，毛跃辉，李保水，文皓，
申请(专利权)人：珠海格力电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44