一种婴儿需求智能分析系统技术方案

本发明专利技术涉及婴儿需求智能分析系统，至少包括第一智能端、第二智能端和云服务器，第一智能端向云服务器发送自动采集婴儿的生理信息、声音信息和/或行为信息，第二智能端向云服务器发送由人工输入婴儿的生活记录信息和/或实际情绪状态信息，云服务器至少包括行为特征提取模块和深度学习训练模块，特征提取模块基于深度学习训练模块建立的特定模式提取婴儿的行为特征参数，并且基于行为特征参数匹配相应的动作训练单元、思维训练单元和情绪训练单元，深度学习训练模块基于婴儿的特定模式选择协调性在设定阈值范围的动作训练单元、思维训练单元和/或情绪训练单元来形成婴儿训练方案。本发明专利技术能准确确定外界变化对婴儿的影响，改善婴儿的生活条件。改善婴儿的生活条件。改善婴儿的生活条件。

【技术实现步骤摘要】
一种婴儿需求智能分析系统
[0001]本专利技术是申请号为201811306109.2，申请日为2018年11月2日，专利技术名称为一种智能婴儿监护系统的专利技术专利的分案申请。


[0002]本专利技术涉及婴儿监护
，尤其涉及一种婴儿需求智能分析系统。

技术介绍

[0003]目前国内的婴幼儿在母乳喂养之外，主要以喂食配方奶为主。配方奶的摄入量直接决定了婴幼儿每日所吸收的热量、蛋白质、脂肪、碳水化合物、矿物质、维生素等各种营养要素。婴幼儿体内营养要素的储备量相对较小，适应能力也较成人差，一旦某些营养要素摄入量不足或消化功能紊乱，短时间内就可明显影响发育的进程，因而，配方奶的摄入量与摄入节奏会对婴幼儿生长发育产生直接的影响。
[0004]由于不同月龄的婴幼儿对配方奶摄入量的需求是不同的，同时不同品牌的奶粉因为所含的营养成分和微量元素不同，对孩子的生长发育所造成的影响也不同，因此，正确选择配方奶粉及衡量其摄入量也是一项非常重要的工作。初为父母，孩子的双亲对于每目的奶摄入量以及喂奶时间点的把握尚缺乏经验，需要专业人士给予一定的指导和帮助。而专业人士在进行上述指导时，往往需要全面了解孩子在过去一定时间长度内的饮食、睡眠和生长发育情况，才能充分了解孩子的个体差异和现状，进而给出适宜的意见。
[0005]在记录孩子每目的配方奶摄入量时，父母通常依赖于奶瓶上的刻度来衡量孩子的奶摄入量，但由于奶瓶外形的不规则以及产品质量检测方面的不足，某些奶瓶的刻度不够精确，对父母正确把握孩子的配方奶摄入情况有一定影响。此外，由于日常生活的各种现实因素的制约，父母很难保证每一次都能及时且准确地记录孩子的奶摄入量，从而难以提供一个完整的配方奶摄入历史记录。而且，新生儿父母经常会忘记孩子的喝奶时间，单独记录又太繁琐，有时候照顾孩子顾不上记录，有时候在外面又不方便。
[0006]目前，市场上存在一些用于监测婴儿照顾情况的装置。中国专利(CN 105708468 A)公开了了一种母子手环，该母子手环包括子环和母环，其中，子环，用于检测子环佩戴者的行为状态信息，根据行为状态信息生成异常提示信息，并将异常提示信息发送至所述母环；母环与子环进行通信，母环根据异常提示信息对母环佩戴者进行提示。该专利可以使得监护者及时地了解被照顾者的异常情况，更好地监护被照顾者。但是，该专利仅用于监控婴儿的异常状态，仅在异常时提前母环端的监护人，不能够为婴儿的饮奶时间、尿床时间进行记录并进行分析。特别的，不能够基于婴儿啼哭的声音判断婴儿的需求来方便监护人对婴儿的照顾。
[0007]因此，目前市场上迫切需要一种既能够记录婴儿的照顾信息又能够分析婴儿需求的智能监护系统。
[0008]在母案的实质性审查过程中，没有任何现有技术公开本专利技术的特征提取模块的匹配原理。本专利技术是具有新颖性和创造性的。
[0009]此外，一方面由于对本领域技术人员的理解存在差异；另一方面由于申请人做出本专利技术时研究了大量文献和专利，但篇幅所限并未详细罗列所有的细节与内容，然而这绝非本专利技术不具备这些现有技术的特征，相反本专利技术已经具备现有技术的所有特征，而且申请人保留在
技术介绍
中增加相关现有技术之权利。

技术实现思路

[0010]针对现有技术之不足，本专利技术提供一种智能婴儿监护系统，至少包括第一智能端、第二智能端和云服务器，所述第一智能端，用于自动采集婴儿的生理信息、声音信息和/或行为信息，所述第二智能端，用于人工输入婴儿的生活记录信息和/或实际情绪状态信息，所述云服务器至少包括示教模块和基于婴儿的所述生理信息、所述声音信息和/或所述行为信息利用情绪状态分析算法进行理论情绪状态分析的情绪状态分析模块，其中，
[0011]所述云服务器还包括行为特征提取模块，所述特征提取模块基于婴儿的所述生理信息、所述声音信息和/或所述行为信息提取婴儿的行为特征参数，并且基于所述行为特征参数的分析来选择匹配的身体锻炼方案。
[0012]根据一个优选实施方式，所述云服务器还包括深度学习训练模块，所述深度学习训练模块基于婴儿的行为特征参数学习和掌握婴儿肢体行为的特定模式，并且所述深度学习训练模块基于所述特定模式来生成至少包括动作训练、思维训练和/或情绪训练的婴儿训练方案。
[0013]根据一个优选实施方式，所述特征提取模块基于所述深度学习训练模块建立的特定模式提取婴儿的行为特征参数，并且基于所述行为特征参数匹配相应的动作训练单元、思维训练单元和情绪训练单元，所述深度学习训练模块基于婴儿的特定模式选择协调性在设定阈值范围的所述动作训练单元、思维训练单元和情绪训练单元来形成婴儿训练方案。
[0014]根据一个优选实施方式，所述示教模块基于所述第二智能端输入的实际情绪状态信息来完成预设数据库存储的理论情绪状态的示教过程，所述情绪状态分析模块基于与婴儿的所述实际情绪状态对应的需求信息指示所述第二智能端向当前用户发出需求提示和/或预警提示。
[0015]根据一个优选实施方式，所述云服务器中的示教模块基于所述第二智能端输入的生活记录信息和/或实际情绪状态信息分析并完成示教过程，其中，所述示教模块基于至少两种异常情绪状态信息来预先配置所述状态分析算法的参数。
[0016]根据一个优选实施方式，所述情绪状态分析模块将由用户向所述第二智能端以文本、语音、视频和/或图形的方式输入的婴儿的生活记录信息和/或实际情绪状态信息和所述第一智能端自动采集的外界条件、生理信息、声音信息和/或行为信息以关联的方式存储至预设数据库，或者，所述第一智能端记录引发婴儿的实际情绪状态的外界条件并以与对应的实际情绪状态关联的形式存储或提供至所述预设数据库，所述情绪状态分析模块基于婴儿的特定情绪状态和所述外界条件之间的相关性进行分析，并且基于所述相关性对所述特定情绪状态的引发指示所述第二智能端进行预警。
[0017]根据一个优选实施方式，所述云服务器还包括校正模块，所述校正模块基于婴儿的实际情绪状态信息来校正基于所述第一智能端采集的外界条件、生理信息、声音信息和/或行为信息分析确定的理论情绪状态信息，由校正后的理论情绪状态信息构成以可根据婴
儿的生活记录信息、生理信息和/或外界条件进行检索的预设数据库。
[0018]根据一个优选实施方式，所述云服务器设置有与第三方医疗机构进行医疗信息关联的护理建议模块，所述护理建议模块基于婴儿的实际情绪状态检索对应的医疗护理信息并通过所述第二智能端发出提示信息，和/或所述护理建议模块基于所述第二智能端确定的地理位置将所述第三方医疗机构发布的附近区域和/或特定时间段的婴儿疾病警示信息通过所述第二智能端进行提示，并且将基于所述第一智能端采集的婴儿生理信息评估的婴儿患病率通过所述第二智能端进行提示。
[0019]根据一个优选实施方式，所述护理建议模块基于第三方医疗机构提供的附近区域和/或特定时间段的婴儿疾病警示信息通过所述第二智能端发出婴儿护理建议。
[0020]根据一个优选实施方式，所述云服务器还包括与婴儿个性匹配的婴儿配置文件，所述婴儿配置文件基本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种婴儿需求智能分析系统，至少包括第一智能端、第二智能端和云服务器，其特征在于，所述第一智能端向所述云服务器发送自动采集婴儿的生理信息、声音信息和/或行为信息，所述第二智能端向所述云服务器发送由人工输入婴儿的生活记录信息和/或实际情绪状态信息，所述云服务器至少包括行为特征提取模块和深度学习训练模块，所述特征提取模块基于所述深度学习训练模块建立的特定模式提取婴儿的行为特征参数，并且基于所述行为特征参数匹配相应的动作训练单元、思维训练单元和情绪训练单元，所述深度学习训练模块基于婴儿的特定模式选择协调性在设定阈值范围的所述动作训练单元、思维训练单元和/或情绪训练单元来形成婴儿训练方案。2.根据权利要求1所述的婴儿需求智能分析系统，其特征在于，所述特征提取模块基于婴儿的所述生理信息、所述声音信息和/或所述行为信息提取婴儿的行为特征参数，并且基于所述行为特征参数的分析来选择匹配的身体锻炼方案。3.根据权利要求1或2所述的婴儿需求智能分析系统，其特征在于，所述特征提取模块基于CNN模型提取行为特征参数，至少一种行为特征参数对应婴儿的特定模式；所述特征提取模块采用余弦相似度将行为特征参数与行为模型匹配，并且将与最大的相似度值对应的至少一个动作训练单元、至少一个思维训练单元和/或至少一个情绪训练单元作为训练方案构成元素。4.根据权利要求1～3任一项所述的婴儿需求智能分析系统统，其特征在于，特征提取模块内包括匹配识别模块，所述特征提取模块将行为特征参数发送至匹配识别模块，所述匹配识别模块采用余弦相似度将行为特征参数与数据库中的行为模型对比后输出一组相似值，将相似值从大到小排序，输出与数据库中最大相似度值对应的身体锻炼方案。5.根据权利要求1～4任一项所述的婴儿需求智能分析系统，其特征在于，所述特征提取模块中的匹配识别模块将动作训练单元对应的生理信息与思维训练单元对应的生理信息进行匹配，若匹配度介于60％至80％之间...

【专利技术属性】
技术研发人员：ꢀ五一IntClA六一B五一六，
申请(专利权)人：成都中技智慧企业管理咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：