CN115299896A - 生命体征监测方法、设备、系统和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种生命体征监测方法、设备、系统和存储介质，涉及智能家居/智慧家庭技术领域，其中方法包括：接收目标生命体征监测设备发送的待运输生物的生命体征信号、实时图像信号和实时声音信号；基于所述生命体征信号，确定所述待运输生物的生命健康预测结果；基于所述实时图像信号，确定所述待运输生物的第一异常行为预测结果；基于所述实时声音信号，确定所述待运输生物的第二异常行为预测结果；基于所述生命健康预测结果、第一异常行为预测结果和所述第二异常行为预测结果中的至少一种，确定所述待运输生物的健康状态。本申请提供的方法和系统，提高了生物在运输过程中的安全性和舒适性。

Description

生命体征监测方法、设备、系统和存储介质

技术领域

本申请涉及智能家居/智慧家庭技术领域，具体而言，涉及一种生命体征监测方法、设备、系统和存储介质。

背景技术

随着社会和经济的不断发展，人们不再仅仅关注物质上的满足，对于精神上的需求也在不断增加，宠物作为我们人类的伴侣动物是我们获得幸福和健康生活的来源之一。

近年来在宠物或者其他生物的长途运输过程中，由于运输人员在运输过程中无法通过有效手段监测宠物在运输过程中的生命体征，宠物主人也无法实时看到宠物在长途运输中的状态，宠物发生意外情况难以及时作出反应，最终导致悲剧发生。

发明内容

本申请提供一种生命体征监测设备和生命体征监测方法，用于解决现有技术中无法对生物在运输过程中的健康状态进行监测的技术问题。

本申请提供一种生命体征监测方法，包括：

接收目标生命体征监测设备发送的待运输生物的生命体征信号、实时图像信号和实时声音信号；

基于所述生命体征信号，确定所述待运输生物的生命健康预测结果；

基于所述实时图像信号，确定所述待运输生物的第一异常行为预测结果；

基于所述实时声音信号，确定所述待运输生物的第二异常行为预测结果；

基于所述生命健康预测结果、第一异常行为预测结果和所述第二异常行为预测结果中的至少一种，确定所述待运输生物的健康状态。

根据本申请提供的生命体征监测方法，所述基于所述实时图像信号，确定所述待运输生物的第一异常行为预测结果，包括：

基于所述实时图像信号，连续获取多帧图像；

基于当前帧图像与前一帧图像中对应位置的像素点的像素值之差，确定所述当前帧图像中发生变化的像素点；

基于所述当前帧图像中发生变化的像素点的数量，以及所述当前帧图像中的像素点总数量，确定所述当前帧图像的像素点变化比例；

基于所述多帧图像的像素点变化比例平均值，确定所述待运输生物的第一异常行为预测结果。

根据本申请提供的生命体征监测方法，所述基于所述实时声音信号，确定所述待运输生物的第二异常行为预测结果，包括：

确定所述实时声音信号；

将所述实时声音信号输入至异常行为预测模型，得到所述异常行为预测模型输出的第二异常行为预测结果；

其中，所述异常行为预测模型是基于样本声音信号，以及所述样本声音信号的第二异常行为预测结果训练得到的；所述样本声音信号是对所述待运输生物的同类型动物的声音进行采集得到的。

根据本申请提供的生命体征监测方法，所述确定所述待运输生物的健康状态之后，所述方法包括：

在所述待运输生物的健康状态为异常的情况下，生成生物健康异常报警信息；

向所述目标生命体征监测设备对应的运输客户端以及所述目标生命体征监测设备对应的用户客户端发送所述生物健康异常报警信息。

本申请提供一种生命体征监测设备，包括箱体、生物可穿戴模块，以及设置在所述箱体上的视频监测模块、声音交互模块和通信模块；

所述生物可穿戴模块，与所述通信模块连接，用于获取待运输生物的生命体征信号；

所述视频监测模块，与所述通信模块连接，用于获取所述待运输生物在所述箱体内的实时图像信号；

所述声音交互模块，与所述通信模块连接，用于获取所述待运输生物在所述箱体内的实时声音信号；

所述通信模块，用于将所述待运输生物的生命体征信号、实时图像信号和实时声音信号发送至生命体征监测系统，以供所述生命体征监测系统基于所述生命体征信号、实时图像信号和实时声音信号中的至少一种，确定所述待运输生物的健康状态。

根据本申请提供的生命体征监测设备，还包括：

定位模块，与所述通信模块连接，用于确定所述生命体征监测设备的实时位置信号；

所述通信模块还用于将所述生命体征监测设备的实时位置信号发送至所述生命体征监测系统，以供所述生命体征监测系统基于所述实时位置信号，确定所述待运输生物的运输轨迹。

根据本申请提供的生命体征监测设备，还包括：

环境感知模块，与所述通信模块连接，包括温度传感器、湿度传感器和振动传感器，用于获取所述生命体征监测设备的箱内温度、箱内湿度，以及所述生命体征监测设备在运输过程中的振动频率；

所述通信模块还用于将所述箱内温度、所述箱内湿度和所述振动频率发送至生命体征监测系统，以供所述生命体征监测系统基于所述箱内温度、所述箱内湿度和所述振动频率，确定所述生命体征监测设备的箱内环境信息。

根据本申请提供的生命体征监测设备，所述生物可穿戴模块包括体温传感器、心率传感器和呼吸频率传感器；

所述生命体征信号包括生物体温信号、生物心率信号和生物呼吸频率信号。

本申请提供一种生命体征监测系统，包括远程服务器、运输客户端、用户客户端，以及多个生命体征监测设备；

所述远程服务器包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行所述的生命体征监测方法。

本申请提供一种计算机可读的存储介质，所述计算机可读的存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时执行所述的生命体征监测方法。

本申请提供的生命体征监测方法、设备、系统和存储介质，根据生命体征信号，确定待运输生物的生命健康预测结果；根据实时图像信号，确定待运输生物的第一异常行为预测结果；根据实时声音信号，确定待运输生物的第二异常行为预测结果；根据生命健康预测结果、第一异常行为预测结果和第二异常行为预测结果中的至少一种，确定待运输生物的健康状态，实现了对生命体征监测设备内的生物进行多模态的监测，通过生命体征、图像和声音，预测生物在运输过程中的健康状态，使得用户或者运输者可以实时查看生物的健康状态，避免生物在运输过程中发生健康问题，提高了生物在运输过程中的安全性和舒适性。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

为了更清楚地说明本申请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，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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。

图1是本申请提供的生命体征监测方法的流程示意图；

图2是本申请提供的生命体征监测设备的结构示意图；

图3是本申请提供的生命体征监测系统的结构示意图；

图4是本申请提供的生命体征监测软件的登录流程示意图；

图5是本申请提供的生命体征监测方法的硬件环境示意图；

图6是本申请提供的电子装置的结构示意图。

附图标记：

200：生命体征监测设备；210：箱体；220：生物可穿戴模块；230：视频监测模块；240：声音交互模块；250：通信模块；

310：远程服务器；320：运输客户端；330：用户客户端；501：终端设备；502：服务器。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

图1是本申请提供的生命体征监测方法的流程示意图，如图1所示，该方法应用于生命体征监测系统，生命体征监测系统与多个上述生命体征监测设备通信连接，包括：

步骤110、接收目标生命体征监测设备发送的待运输生物的生命体征信号、实时图像信号和实时声音信号；

步骤120、基于生命体征信号，确定待运输生物的生命健康预测结果；

步骤130、基于实时图像信号，确定待运输生物的第一异常行为预测结果；

步骤140、基于实时声音信号，确定待运输生物的第二异常行为预测结果；

步骤150、基于生命健康预测结果、第一异常行为预测结果和第二异常行为预测结果中的至少一种，确定待运输生物的健康状态。

具体地，目标生命体征监测设备可以为与生命体征监测系统进行通信连接的任一生命体征监测设备。生命体征监测设备可以为安装有生命体征监测传感器的设备，例如宠物运输箱等。

生命体征监测系统接收目标生命体征监测设备发送的待运输生物的生命体征信号、实时图像信号和实时声音信号。

生命体征监测系统可以根据生命体征信号，确定待运输生物的生命健康预测结果。例如，若待运输生物的生物体温信号大于预设体温阈值，或者生物心率信号大于预设心率阈值，或者生物呼吸频率信号低于预设呼吸频率阈值，则可以确定待运输生物的生命健康预测结果为非健康。

生命体征监测系统可以根据实时图像信号，确定待运输生物的第一异常行为预测结果。例如对实时图像信号中的待运输生物的活动区域进行识别，如果活动区域频繁变化，表明待运输生物来回走动，可能处于焦躁不安的状态，也就是说，待运输生物的第一异常行为预测结果为存在异常行为。

生命体征监测系统可以根据实时声音信号，确定待运输生物的第二异常行为预测结果。例如对实时声音信号中的响度特征和/或音调特征进行分析，若响度特征大于预设响度值，或者音调特征高于预设音调值，则可以确定待运输生物可能通过叫声反映自身的情绪异常状态，也就是说，待运输生物的第二异常行为预测结果为存在异常行为。

可以根据生命健康预测结果、第一异常行为预测结果和第二异常行为预测结果中的至少一种，可以确定待运输生物的健康状态。对于待运输生物，可以仅仅根据上述三种预测结果中的一种来预测待运输生物的健康状态，也可以结合上述三种预测结果来预测待运输生物的健康状态。例如，若根据第一异常行为预测结果和第二异常行为预测结果均显示待运输生物不存在异常行为，但生命健康预测结果显示该生物的呼吸较弱，则可以确定该生物的健康状态为非健康状态，应当采取相应的措施来保护该生物。

本申请实施例提供的生命体征监测方法，根据生命体征信号，确定待运输生物的生命健康预测结果；根据实时图像信号，确定待运输生物的第一异常行为预测结果；根据实时声音信号，确定待运输生物的第二异常行为预测结果；根据生命健康预测结果、第一异常行为预测结果和第二异常行为预测结果中的至少一种，确定待运输生物的健康状态，实现了对生命体征监测设备内的生物进行多模态的监测，通过生命体征、图像和声音，预测生物在运输过程中的健康状态，使得用户或者运输者可以实时查看生物的健康状态，避免生物在运输过程中发生健康问题，提高了生物在运输过程中的安全性和舒适性。

基于上述实施例，步骤130包括：

基于实时图像信号，连续获取多帧图像；

基于当前帧图像与前一帧图像中对应位置的像素点的像素值之差，确定当前帧图像中发生变化的像素点；

基于当前帧图像中发生变化的像素点的数量，以及当前帧图像中的像素点总数量，确定当前帧图像的像素点变化比例；

基于多帧图像的像素点变化比例平均值，确定待运输生物的第一异常行为预测结果。

具体地，生命体征监测系统可以通过目标生物箱中通信模块发送的实时图像信号，连续获取多帧图像。所获取的图像的帧数可以根据需要进行设定。

生命体征监测系统可以将相邻帧图像进行求差值，即将相邻帧图像分为当前帧图像和前一帧图像，将两帧图像中的像素点根据其在图像中的位置建立对应关系，然后将对应位置的像素点的像素值进行求差。如果当前帧图像中的任一像素点的像素值与前一帧图像中的对应像素点的像素值存在差值或者差值大于预设像素差值，则可以确定当前帧图像中的该像素点为发生变化的像素点。

将当前帧图像中发生变化的像素点的数量，与当前帧图像中的像素点总数量的比值确定为当前帧图像的像素点变化比例。对连续多帧图像的像素点变化比例求平均值后，可以得到像素点变化比例平均值。如果像素点变化比例平均值大于预设比例平均阈值，则表明待运输生物在箱内的活动较为剧烈，其第一异常行为预测结果可能为存在异常行为。

在本实施例中，确定多帧图像的像素点变化比例平均值，是为了避免因光线突变或者图像传感器故障产生的图像数据不准确，提高了第一异常行为预测结果的准确性。

基于上述任一实施例，步骤140包括：

确定实时声音信号；

将实时声音信号输入至异常行为预测模型，得到异常行为预测模型输出的第二异常行为预测结果；

其中，异常行为预测模型是基于样本声音信号，以及样本声音信号的第二异常行为预测结果训练得到的；样本声音信号是对待运输生物的同类型动物的声音进行采集得到的。

具体地，可以采用人工智能算法中的神经网络模型，对实时声音信号进行分析。

可以基于神经网络模型建立异常行为预测模型，将其部署在生命体征监测系统中。由生命体征监测系统将接收到的实时声音信号输入异常行为预测模型，得到异常行为预测模型输出的第二异常行为预测结果。

异常行为预测模型可以通过如下方法得到：

首先，收集大量的样本声音信号，以及样本声音信号的第二异常行为预测结果(样本标签)。为了提高异常行为预测模型的鲁棒性和泛化能力，可以对待运输生物的同类型动物的声音进行采集，得到样本声音信号。例如，若待运输生物为狗，则可以将其他种类的狗的声音作为样本声音信号。

其次，对每一样本声音信号进行标注，得到每一样本声音信号的第二异常行为预测结果(样本标签)。例如，可以采用人工标注方法，根据任一样本声音信号，确定该样本声音信号对应的生物可能存在的行为，确定第二异常行为预测结果。

再次，以神经网络为初始模型。初始模型可以选择全连接神经网络、卷积神经网络和脉冲神经网络等。根据样本声音信号，以及样本声音信号的第二异常行为预测结果，对初始模型进行训练，使初始模型能够学习到样本声音信号与异常行为之间的关联特征，提高对生物的异常行为的预测能力，最终得到异常行为预测模型。

在生命体征监测系统中，可以建立多个不同种类的生物的异常行为预测模型。

基于上述任一实施例，步骤150之后包括：

在待运输生物的健康状态为异常的情况下，生成生物健康异常报警信息；

向目标生命体征监测设备对应的运输客户端以及目标生命体征监测设备对应的用户客户端发送生物健康异常报警信息。

具体地，生命体征监测系统还可以包括运输客户端和用户客户端。运输客户端主要用于承担生物运输的工作人员；用户客户端主要用于生物的拥有者。

在生命体征监测系统确定待运输生物的健康状态为异常的情况下，生命体征监测系统可以生成生物健康异常报警信息，同时发送至运输客户端和用户客户端。

基于上述任一实施例，图2是本申请提供的生命体征监测设备的结构示意图，如图2所示，该生命体征监测设备200包括箱体210、生物可穿戴模块220，以及设置在箱体210上的视频监测模块230、声音交互模块240和通信模块250；

生物可穿戴模块220，与通信模块250连接，用于获取待运输生物的生命体征信号；视频监测模块230，与通信模块250连接，用于获取待运输生物在箱体内的实时图像信号；声音交互模块240，与通信模块250连接，用于获取待运输生物在箱体内的实时声音信号；

通信模块250，用于将待运输生物的生命体征信号、实时图像信号和实时声音信号发送至生命体征监测系统，以供生命体征监测系统基于生命体征信号、实时图像信号和实时声音信号中的至少一种，确定待运输生物的健康状态。

具体地，本申请实施例提供的生命体征监测设备200适用于对生物进行长途运输，并在长途运输的过程中对生物的健康状态进行监测。此处的待运输生物包括猫、狗、鸟和鼠等动物。生命体征监测设备200的箱体210的尺寸可以根据待运输生物的尺寸进行确定。箱体210的材质可以选择树脂、塑料、不锈钢和木材等。

生物可穿戴模块220，用于获取待运输生物的生命体征信号。生物可穿戴模块220可以体现为项圈、腕表等形式，以非侵入性的方式对生物的生命体征信号进行监测。

视频监测模块230可以采用广角摄像头等，用于对待运输生物在箱体210内的状态进行监测，得到实时图像信号。实时图像信号可以采用黑白图像信号，也可以采用彩色图像信号。为了便于在光线较暗的情况下对待运输生物进行监测，视频监测模块230还可以采用红外摄像头。

声音交互模块240可以采用声音传感器，用于对待运输生物在箱体内的实时声音信号进行采集；也可以采用声音传感器和放音器的组合等，用于向待运输生物播放音乐或者用户(待运输生物的拥有者)的声音等。

通信模块250可以采用WiFi模块、蓝牙模块、4G模块、5G模块等中的至少一种，用于将待运输生物的生命体征信号、实时图像信号和实时声音信号发送至生命体征监测系统。生命体征监测系统可以部署在远程服务器中，通过云技术实现。

生命体征信号包括待运输生物的心率信号、呼吸频率和体温信号等，这些信号可以直接描述待运输生物在运输过程中的健康状态。

实时图像信号用于记录待运输生物在运输过程中的行为。当待运输生物的健康状态发生变化时，可能表现出某些异常行为，例如来回走动或者存在攻击行为等。通过对实时图像信号中待运输生物的行为进行分析，可以确定待运输生物的健康状态。

实时声音信号用于记录待运输生物在运输过程中发出的叫声。当待运输生物的健康状态发生变化时，可能通过叫声传递信息，例如发出比平常更响亮的叫声或者更尖锐的叫声等。通过对待运输生物的实时声音信号进行分析，可以确定待运输生物的健康状态。

生命体征监测系统根据生命体征信号、实时图像信号和实时声音信号中的至少一种，确定待运输生物的健康状态。

为了便于待运输生物在箱体210内活动，生物可穿戴模块220可以采用无线方式与通信模块250连接，视频监测模块230和声音交互模块240则可以采用有线或者无线方式与通信模块250连接。

视频监测模块230、声音交互模块240和通信模块250可以以可拆卸的方式设置在箱体210上。

本申请实施例提供的生命体征监测设备，包括箱体、生物可穿戴模块、视频监测模块、声音交互模块和通信模块，生物可穿戴模块用于获取待运输生物的生命体征信号；视频监测模块用于获取待运输生物在箱体内的实时图像信号；声音交互模块用于获取待运输生物在箱体内的实时声音信号；通信模块用于将待运输生物的生命体征信号、实时图像信号和实时声音信号发送至生命体征监测系统，以供生命体征监测系统确定待运输生物的健康状态，该装置实现了在运输生物时对生物的健康状态进行监测，使得用户或者运输者可以实时查看生物的健康状态，避免生物在运输过程中发生健康问题，提高了生物在运输过程中的安全性和舒适性。

基于上述任一实施例，该装置还包括：

定位模块，与通信模块连接，用于确定生命体征监测设备的实时位置信号；

通信模块还用于将生命体征监测设备的实时位置信号发送至生命体征监测系统，以供生命体征监测系统基于实时位置信号，确定待运输生物的运输轨迹。

具体地，生命体征监测设备中还可以设置定位模块。该模块可以为GPS(GlobalPositioning System，全球定位系统)定位模块、BDS(BeiDou Navigation SatelliteSystem，北斗定位系统)定位模块等。定位模块可以设置在箱体上，根据接收到的卫星定位信号，确定生命体征监测设备的实时位置信号。

定位模块将实时位置信号通过通信模块，发送至生命体征监测系统。生命体征监测系统可以根据实时位置信号，生成待运输生物的运输轨迹。

用户可以登录生命体征监测系统，查看待运输生物的实时位置，以及运输轨迹，方便对待运输生物的运输状况进行了解。本申请实施例提供的生命体征监测设备提高了用户的使用体验。

基于上述任一实施例，该装置还包括：

环境感知模块，与通信模块连接，包括温度传感器、湿度传感器和振动传感器，用于获取生命体征监测设备的箱内温度、箱内湿度，以及生命体征监测设备在运输过程中的振动频率；

通信模块还用于将箱内温度、箱内湿度和振动频率发送至生命体征监测系统，以供生命体征监测系统基于箱内温度、箱内湿度和振动频率，确定生命体征监测设备的箱内环境信息。

具体地，生命体征监测设备中还可以设置环境感知模块，用于对生命体征监测设备的内部环境进行监测，以确保生命体征监测设备的内部环境参数适于运输生物。

环境感知模块具体可以包括温度传感器、湿度传感器和振动传感器。温度传感器主要用于对生命体征监测设备中的温度进行监测，生成箱内温度；湿度传感器主要用于对生命体征监测设备中的箱内湿度进行监测，生成箱内湿度；振动传感器主要用于对生命体征监测设备在运输过程中产生的振动进行监测，生成振动频率。

通信模块还用于将箱内温度、箱内湿度和振动频率发送至生命体征监测系统，由生命体征监测系统确定生命体征监测设备的箱内环境信息。箱内环境信息主要用于对待运输生物在箱体内的运输环境进行描述。

生命体征监测系统还可以根据箱内环境信息对待运输生物的健康状态进行预测。例如，若箱内环境信息中的箱内温度大于预设温度，将导致待运输生物出现生理失常，体温升高，严重时将导致生物死亡。又例如，若箱体的振动频率大于预设频率，将导致待运输生物出现心理不安，进行体现出焦躁不安或者攻击行为等。

生命体征监测系统可以将箱内环境信息发送至运输客户端，使得运输客户端对运输者进行提示，从而改变驾驶道路或者对生命体征监测设备所在的车内环境进行改善，提高待运输生物的运输环境。

基于上述任一实施例，生物可穿戴模块包括体温传感器、心率传感器和呼吸频率传感器；

生命体征信号包括生物体温信号、生物心率信号和生物呼吸频率信号。

具体地，从功能结构上看，生物可穿戴模块可以包括体温传感器、心率传感器和呼吸频率传感器等。这些传感器可以通过非侵入方式对待运输生物的生命体征信号进行监测。

相应地，所监测到的生命体征信号可以包括生物体温信号、生物心率信号和生物呼吸频率信号。

图3是本申请提供的生命体征监测系统的结构示意图，如图3所示，该系统包括多个生命体征监测设备200，远程服务器310，运输客户端320和用户客户端330，图中虚线表示通信连接。

远程服务器310与生命体征监测设备200、运输客户端320和用户客户端330均通过无线网络连接。远程服务器310可以对生命体征监测设备200进行实时定位及路径追踪；可以获取生命体征监测设备200发送的待运输生物的生命体征信号、实时图像信号和实时声音信号，并确定待运输生物的健康状态；还可以生成生物健康异常报警信息，向运输客户端320和用户客户端330进行报警提示。

此外，远程服务器310还可以接收用户客户端330发送的语音通信请求，将用户发出的语音发送至生命体征监测设备200，用于实现用户与生物通过语音进行交流。

远程服务器310包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，处理器被设置为通过计算机程序执行上述生命体征监测方法。

本申请提供的生命体征监测系统，实现了在运输生物时对生物的健康状态进行监测，使得用户或者运输者可以实时查看生物的健康状态，避免生物在运输过程中发生健康问题，提高了生物在运输过程中的安全性和舒适性。

图4是本申请提供的生命体征监测软件的登录流程示意图，如图4所示，可以在运输客户端和用户客户端中安装生命体征监测软件，实现上述功能。

用户登录生命体征监测软件后可进行相应操作，其中共分为三种登录身份，分别是普通用户、运输员和管理员身份。普通用户身份登录时，通过输入目标宠物运输箱(目标生命体征监测设备)的编号来查看对应的宠物运输箱内的生物的相关信息；运输员身份登录时，可查看该运输员负责的所有宠物运输箱内生物的相关信息；管理员身份登录时，可查看所有正在使用的宠物运输箱内生物的相关信息。用户可以查看宠物运输箱内的实时画面并进行语音交流，同时可以显示生物佩戴可穿戴模块时的生命体征，当其生命体征出现异常时，系统界面会闪烁红光并发出警报提示音提醒用户。

基于上述任一实施例，本申请还提供一种生命体征监测方法。该生命体征监测方法广泛应用于智慧家庭(Smart Home)、智能家居、智能家用设备生态、智慧住宅(Intelligence House)生态等全屋智能数字化控制应用场景。在本实施例中，图5是本申请提供的生命体征监测方法的硬件环境示意图，上述生命体征监测方法可以应用于如图5所示的由终端设备501和服务器502所构成的硬件环境中。服务器502通过网络与终端设备501进行连接，可用于为终端或终端上安装的客户端提供服务(如应用服务等)，可在服务器上或独立于服务器设置数据库，用于为服务器502提供数据存储服务，可在服务器上或独立于服务器配置云计算和/或边缘计算服务，用于为服务器502提供数据运算服务。

上述网络可以包括但不限于以下至少之一：有线网络，无线网络。上述有线网络可以包括但不限于以下至少之一：广域网，城域网，局域网，上述无线网络可以包括但不限于以下至少之一：WIFI(Wireless Fidelity，无线保真)，蓝牙。终端设备501可以并不限定于为PC、手机、平板电脑、智能空调、智能烟机、智能冰箱、智能烤箱、智能炉灶、智能洗衣机、智能热水器、智能洗涤设备、智能洗碗机、智能投影设备、智能电视、智能晾衣架、智能窗帘、智能影音、智能插座、智能音响、智能音箱、智能新风设备、智能厨卫设备、智能卫浴设备、智能扫地机器人、智能擦窗机器人、智能拖地机器人、智能空气净化设备、智能蒸箱、智能微波炉、智能厨宝、智能净化器、智能饮水机、智能门锁等。

基于上述任一实施例，基于上述任一实施例，图6为本申请提供的电子装置的结构示意图，如图6所示，该电子装置可以包括：处理器(Processor)610、通信接口(Communications Interface)620、存储器(Memory)630和通信总线(Communications Bus)640，其中，处理器610，通信接口620，存储器630通过通信总线640完成相互间的通信。处理器610可以调用存储器630中的逻辑命令，以执行如下方法：

接收目标生命体征监测设备发送的待运输生物的生命体征信号、实时图像信号和实时声音信号；基于生命体征信号，确定待运输生物的生命健康预测结果；基于实时图像信号，确定待运输生物的第一异常行为预测结果；基于实时声音信号，确定待运输生物的第二异常行为预测结果；基于生命健康预测结果、第一异常行为预测结果和第二异常行为预测结果中的至少一种，确定待运输生物的健康状态。

此外，上述的存储器630中的逻辑命令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干命令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本申请实施例提供的电子装置中的处理器可以调用存储器中的逻辑指令，实现上述方法，其具体的实施方式与前述方法实施方式一致，且可以达到相同的有益效果，此处不再赘述。

本申请实施例还提供一种计算机可读的存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的方法。

其具体的实施方式与前述方法实施方式一致，且可以达到相同的有益效果，此处不再赘述。

本申请实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述方法。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种生命体征监测方法，其特征在于，包括：

接收目标生命体征监测设备发送的待运输生物的生命体征信号、实时图像信号和实时声音信号；

基于所述生命体征信号，确定所述待运输生物的生命健康预测结果；

基于所述实时图像信号，确定所述待运输生物的第一异常行为预测结果；

基于所述实时声音信号，确定所述待运输生物的第二异常行为预测结果；

基于所述生命健康预测结果、第一异常行为预测结果和所述第二异常行为预测结果中的至少一种，确定所述待运输生物的健康状态。

2.根据权利要求1所述的生命体征监测方法，其特征在于，所述基于所述实时图像信号，确定所述待运输生物的第一异常行为预测结果，包括：

基于所述实时图像信号，连续获取多帧图像；

基于当前帧图像与前一帧图像中对应位置的像素点的像素值之差，确定所述当前帧图像中发生变化的像素点；

基于所述当前帧图像中发生变化的像素点的数量，以及所述当前帧图像中的像素点总数量，确定所述当前帧图像的像素点变化比例；

基于所述多帧图像的像素点变化比例平均值，确定所述待运输生物的第一异常行为预测结果。

3.根据权利要求1所述的生命体征监测方法，其特征在于，所述基于所述实时声音信号，确定所述待运输生物的第二异常行为预测结果，包括：

确定所述实时声音信号；

将所述实时声音信号输入至异常行为预测模型，得到所述异常行为预测模型输出的第二异常行为预测结果；

其中，所述异常行为预测模型是基于样本声音信号，以及所述样本声音信号的第二异常行为预测结果训练得到的；所述样本声音信号是对所述待运输生物的同类型动物的声音进行采集得到的。

4.根据权利要求1所述的生命体征监测方法，其特征在于，所述确定所述待运输生物的健康状态之后，所述方法包括：

在所述待运输生物的健康状态为异常的情况下，生成生物健康异常报警信息；

向所述目标生命体征监测设备对应的运输客户端以及所述目标生命体征监测设备对应的用户客户端发送所述生物健康异常报警信息。

5.一种生命体征监测设备，其特征在于，包括箱体、生物可穿戴模块，以及设置在所述箱体上的视频监测模块、声音交互模块和通信模块；

所述生物可穿戴模块，与所述通信模块连接，用于获取待运输生物的生命体征信号；

所述视频监测模块，与所述通信模块连接，用于获取所述待运输生物在所述箱体内的实时图像信号；

所述声音交互模块，与所述通信模块连接，用于获取所述待运输生物在所述箱体内的实时声音信号；

所述通信模块，用于将所述待运输生物的生命体征信号、实时图像信号和实时声音信号发送至生命体征监测系统，以供所述生命体征监测系统基于所述生命体征信号、实时图像信号和实时声音信号中的至少一种，确定所述待运输生物的健康状态。

6.根据权利要求5所述的生命体征监测设备，其特征在于，还包括：

定位模块，与所述通信模块连接，用于确定所述生命体征监测设备的实时位置信号；

所述通信模块还用于将所述生命体征监测设备的实时位置信号发送至所述生命体征监测系统，以供所述生命体征监测系统基于所述实时位置信号，确定所述待运输生物的运输轨迹。

7.根据权利要求5所述的生命体征监测设备，其特征在于，还包括：

环境感知模块，与所述通信模块连接，包括温度传感器、湿度传感器和振动传感器，用于获取所述生命体征监测设备的箱内温度、箱内湿度，以及所述生命体征监测设备在运输过程中的振动频率；

所述通信模块还用于将所述箱内温度、所述箱内湿度和所述振动频率发送至生命体征监测系统，以供所述生命体征监测系统基于所述箱内温度、所述箱内湿度和所述振动频率，确定所述生命体征监测设备的箱内环境信息。

8.根据权利要求5所述的生命体征监测设备，其特征在于，所述生物可穿戴模块包括体温传感器、心率传感器和呼吸频率传感器；

所述生命体征信号包括生物体温信号、生物心率信号和生物呼吸频率信号。

9.一种生命体征监测系统，其特征在于，包括远程服务器、运输客户端、用户客户端，以及多个如权利要求5至8任一项中的生命体征监测设备；

所述远程服务器包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行权利要求1至4中任一项所述的生命体征监测方法。

10.一种计算机可读的存储介质，其特征在于，所述计算机可读的存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至4中任一项所述的生命体征监测方法。

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