(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210627666.4 (22)申请日 2022.06.06 (71)申请人 深圳市景创科技电子股份有限公司 地址 518000 广东省深圳市宝安区燕罗街 道罗田社区广田路58号厂房7栋101 (1-7栋) (72)发明人 周玮　张兵　林晓甘　 (74)专利代理 机构 深圳市恒程创新知识产权代 理有限公司 4 4542 专利代理师 孔德丞 (51)Int.Cl. H04L 67/55(2022.01) H04L 67/12(2022.01) G10L 25/66(2013.01) G06V 40/10(2022.01)G06V 20/52(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06K 9/62(2022.01) A61B 5/0205(2006.01) A61B 5/145(2006.01) (54)发明名称 一种婴儿监护方法及装置 (57)摘要 本申请公开了一种婴儿监护方法及装置， 所 述婴儿监护方法包括： 获取目标婴儿对应的视觉 监测数据、 对应的音 频监测数据和对应的体征监 测数据； 根据视觉监测数据、 音频监测数据、 体征 监测数据和预设异常状态检测模 型， 对目标婴儿 进行异常状态检测， 得到异常状态检测结果； 若 异常状态检测结果为异常， 则通过对异常状态检 测结果进行模 型解释， 确定异常状态检测结果对 应的目标视觉监测特征、 对应的目标音频监测特 征以及对应的目标体征监测特征； 依据目标视觉 监测特征、 目标音频监测特征以及目标体征监测 特征， 定位异常状态检测结果为异常的异常原 因： 向目标婴儿的监护人推送异常原因。 本申请 解决了婴儿监护准确度低的技 术问题。 权利要求书3页 说明书11页 附图2页 CN 114710555 A 2022.07.05 CN 114710555 A 1.一种婴儿监护方法， 其特 征在于， 所述 婴儿监护方法包括： 获取目标婴儿对应的视 觉监测数据、 对应的音频监测数据和对应的体征监测数据； 根据所述视觉监测数据、 所述音频监测数据、 所述体征监测数据和预设异常状态检测 模型， 对所述目标婴儿进行异常状态检测， 得到异常状态检测结果； 若所述异常状态检测结果为异常， 则通过对所述异常状态检测结果进行模型解释， 确 定所述异常状态检测结果对应的目标视觉监测特征、 对应的目标音频监测特征以及 对应的 目标体征监测特 征； 依据所述目标视觉监测特征、 所述目标音频监测特征以及所述目标体征监测特征， 定 位所述异常状态检测结果 为异常的异常原因； 向所述目标婴儿的监护人推送所述异常原因。 2.如权利要求1所述婴儿监护方法， 其特征在于， 所述视觉监测数据至少包括一视觉监 测特征， 所述音频监测数据至少包括一音频监测特征， 所述体征监测数据至少包括一体征 监测特征， 所述通过对所述异常状态检测结果进行模型解释， 确定所述异常状态检测结果对应的 目标视觉监测特 征、 对应的目标音频监测特 征以及对应的目标体征监测特 征的步骤 包括： 分别计算各所述视觉监测特征对所述异常状态检测结果的第 一特征贡献度、 各所述音 频监测特征对所述异常状态检测结果的第二特征贡献度以及各所述体征监测特征对所述 异常状态检测结果的第三特 征贡献度； 依据各所述第一特 征贡献度， 在各 所述视觉监测特 征中选取目标视 觉监测特 征； 依据各所述第二特 征贡献度， 在各 所述音频监测特 征中选取目标音频监测特 征； 依据各所述第三特 征贡献度， 在各 所述体征监测特 征中选取目标体征监测特 征。 3.如权利要求1所述婴儿监护方法， 其特征在于， 所述依据所述目标视觉监测特征、 所 述目标音频监测特征以及所述目标体征监测特征， 定位所述异常状态检测结果为异常的异 常原因的步骤 包括： 获取所述目标视觉监测特征对应的视觉特征标签、 所述目标音频监测特征对应的音频 特征标签以及所述目标体征监测特 征对应的体征 特征标签； 将所述视觉特征标签、 所述音频特征标签和所述体征特征标签进行拼接， 得到索引标 签； 依据所述索引标签， 查找所述异常状态检测结果 为异常的异常原因。 4.如权利要求1所述婴儿监护方法， 其特征在于， 所述依据所述目标视觉监测特征、 所 述目标音频监测特征以及所述目标体征监测特征， 定位所述异常状态检测结果为异常的异 常原因的步骤 包括： 将所述目标视觉监测特征、 所述目标音频监测特征以及所述目标体征监测特征进行拼 接， 得到异常因素 特征； 依据所述异常因素特征和预设异常原因定位模型， 预测所述异常状态检测结果为异常 的异常原因。 5.如权利要求4所述婴儿监护方法， 其特征在于， 所述预设异常状态检测模型包括异常 因素特征分类模型， 所述依据 所述异常因素特征和预设异常原 因定位模型， 预测所述异常状态检测结果为权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114710555 A 2异常的异常原因的步骤 包括： 通过将所述异常因素特征输入所述异常因素特征分类模型， 对所述异常因素特征进行 分类， 得到特 征分类标签； 依据所述特 征分类标签， 查找所述异常状态检测结果 为异常的异常原因。 6.如权利要求1所述婴儿监护方法， 其特征在于， 所述视觉监测数据包括所述目标婴儿 对应的婴儿图像， 所述音频监测数据包括婴儿发出 的婴儿音频， 所述体征监测数据至少包 括一体征监测特 征， 所述根据所述视觉监测数据、 所述音频监测数据、 所述体征监测数据和预设异常状态 检测模型， 对所述目标婴儿进行异常状态检测， 得到异常状态检测结果的步骤 包括： 依据不同视觉特征对应的视觉特征提取模型， 分别对所述婴儿图像进行视觉特征提 取， 得到各视 觉监测特 征； 依据不同音频特征对应的音频特征提取模型， 分别对所述婴儿音频进行音频特征提 取， 得到各音频监测特 征； 将各所述视觉监测特征、 各所述音频监测特征和各所述体征监测特征进行拼接， 得到 婴儿状态特 征； 依据所述婴儿状态特征和所述预设异常状态检测模型， 对所述目标婴儿进行异常状态 检测， 得到异常状态检测结果。 7.如权利要求6所述婴儿监护方法， 其特征在于， 所述依据 所述婴儿状态特征和所述预 设异常状态检测模型， 对所述 目标婴儿进行异常状态检测， 得到异常状态检测结果的步骤 包括： 构建婴儿状态特 征在预设时间段内随时间变化的矩阵， 得到婴儿状态特 征时序数据； 通过将所述婴儿状态特征时序数据输入所述预设异常状态检测模型预测所述目标婴 儿在下一时间步的状态， 对所述目标婴儿进行异常状态检测， 得到异常状态检测结果。 8.一种婴儿监护装置， 其特 征在于， 所述 婴儿监护装置： 获取模块， 用于获取目标婴儿对应的视觉监测数据、 对应的音频监测数据和对应的体 征监测数据； 异常状态检测模块， 用于根据 所述视觉监测数据、 所述音频监测数据、 所述体征监测数 据和预设异常状态检测模型， 对所述目标婴儿进行异常状态检测， 得到异常状态检测结果； 模型解释模块， 用于若所述异常状态检测结果为异常， 则通过对所述异常状态检测结 果进行模型解释， 确定所述异常状态检测结果对应的目标视觉监测特征、 对应的目标音频 监测特征以及对应的目标体征监测特 征； 异常原因定位模块， 用于依据所述目标视觉监测特征、 所述目标音频监测特征以及所 述目标体征监测特 征， 定位所述异常状态检测结果 为异常的异常原因； 异常原因推送模块， 用于向所述目标婴儿的监护人推送所述异常原因。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 所述电子设备包括： 至少一个处 理器； 以及， 与所述至少一个处 理器通信连接的存 储器； 其中， 所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令， 所述指令被所述至少一个处 理器执行， 以使所述至少一个处理器能够执行权利要求 1至7中任一项 所述的婴儿监护方法权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114710555 A 3