本發(fā)明涉及智能機器人技術領域，具體涉及一種機器人的看護方法及裝置。

背景技術：

官方數(shù)據(jù)表明，截止2015年，我國就存在1.69億老齡人口，約占總?cè)丝跀?shù)的12％，并且這一比率呈現(xiàn)逐年遞增的趨勢，而且，其中的空巢老人會越來越多。面對這種現(xiàn)狀，專門針對老年人的智能看護機器人呈現(xiàn)出廣闊的商業(yè)前景。

然而，市場上現(xiàn)有的針對老年人的智能看護機器人主要定位是“陪伴”，而老年人真正需要的具有“看護”功能的機器人，卻仍然處于空缺的狀態(tài)。

技術實現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明實施例提供了一種機器人的看護方法及裝置，解決了現(xiàn)有看護機器人不能實現(xiàn)真正的“看護”功能的問題。

本發(fā)明提供了一種機器人的看護方法，包括：控制機器人在預設角度范圍內(nèi)進行旋轉(zhuǎn)掃描，一旦檢測到被看護人立即停止掃描，對被看護人進行定位并跟蹤運行；實時采集包括被看護人的視頻圖像，根據(jù)視頻圖像中被看護人身體部位新增液體的顏色、溫度、流量判斷被看護人受傷程度，并采取相應的救濟措施；和/或，實時語音監(jiān)聽，根據(jù)監(jiān)聽到的語音中出現(xiàn)預設敏感詞的次數(shù)判斷被看護人被騙的可能性，并采取相應的救濟措施。

本發(fā)明還提供了一種機器人的看護裝置，包括：跟蹤模塊，用于控制機器人在預設角度范圍內(nèi)進行旋轉(zhuǎn)掃描，一旦檢測到被看護人立即停止掃描，對被看護人進行定位并跟蹤運行；流血檢測模塊，用于實時采集包括被看護人的視頻圖像，根據(jù)視頻圖像中被看護人身體部位新增液體的顏色、溫度、流量判斷被看護人受傷程度，并采取相應的救濟措施；和/或，防騙模塊，用于實時語音監(jiān)聽，根據(jù)監(jiān)聽到的語音中出現(xiàn)預設敏感詞的次數(shù)判斷被看護人被騙的可能性，并采取相應的救濟措施。

本發(fā)明實施例提供的一種機器人的看護方法及裝置，可以實現(xiàn)自主跟蹤被看護人，同時可以在跟蹤過程中實現(xiàn)對被看護人的流血檢測和/或防騙檢測，實現(xiàn)了對被看護人的人身安全“看護”。具體而言，啟動機器人后，機器人首先在原地旋轉(zhuǎn)固定圈數(shù)進行掃描，定位到被看護人后，開始跟蹤運行；在跟蹤運行的過程中，當發(fā)現(xiàn)被看護人出現(xiàn)流血情況時，會自動判斷流血的嚴重程度，并采取相應的救濟措施；同時，可以自主分析被看護人是否存在被騙錢的情況，一旦分析結果表明被看護人可能被騙，會立即主動采取相應的救濟措施。

附圖說明

圖1所示為本發(fā)明實施例提供的一種機器人的看護方法的流程圖。

圖2所示為本發(fā)明另一實施例提供的機器人的看護方法的流程圖。

圖3所示為本發(fā)明又一實施例提供的機器人的看護方法的流程圖。

圖4所示為本發(fā)明一實施例提供的機器人的看護裝置的結構框圖。

具體實施方式

下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

首先需要明確的是，本發(fā)明技術方案是以老年人為研究對象提出的，但并不以此為限，在實際應用過程中還可以適用于兒童、殘疾人等，下文提到的老年人只是為了便于說明，不作限定之用。

下面通過具體實施例對本發(fā)明的技術方案作具體描述。

本發(fā)明提供了一種機器人的看護方法，該方法包括：控制機器人在預設角度范圍內(nèi)進行旋轉(zhuǎn)掃描，一旦檢測到被看護人立即停止掃描，對被看護人進行定位并跟蹤運行；實時采集包括被看護人的視頻圖像，根據(jù)視頻圖像中被看護人身體部位新增液體的顏色、溫度、流量判斷被看護人受傷程度，并采取相應的救濟措施；和/或，實時語音監(jiān)聽，根據(jù)監(jiān)聽到的語音中出現(xiàn)預設敏感詞的次數(shù)判斷被看護人被騙的可能性，并采取相應的救濟措施。

根據(jù)本發(fā)明的機器人的看護方法，可以實現(xiàn)自主跟蹤被看護人，同時可以在跟蹤過程中實現(xiàn)對被看護人的流血檢測和/或防騙檢測，實現(xiàn)了對被看護人的人身安全“看護”。具體而言，啟動機器人后，機器人首先在原地旋轉(zhuǎn)固定圈數(shù)進行掃描，定位到被看護人后，開始跟蹤運行；在跟蹤運行的過程中，當發(fā)現(xiàn)被看護人出現(xiàn)流血情況時，會自動判斷流血的嚴重程度，并采取相應的救濟措施；同時，可以自主分析被看護人是否存在被騙錢的情況，一旦分析結果表明被看護人可能被騙，會立即主動采取相應的救濟措施。

在一個實施例中，該機器人的看護方法進一步包括：實時檢測被看護人的高度變化，該高度變化的影響因素包括下降高度差、下降時間間隔，以及在低度維持的時間，根據(jù)下降高度差、下降時間間隔，以及在低度維持的時間判斷被看護人是否摔倒，并采取相應的救濟措施。

根據(jù)本實施方式的機器人的看護方法，進一步實現(xiàn)了被看護人的摔倒檢測，當檢測到被看護人摔倒時，會自動采取相應的救濟措施，進一步實現(xiàn)了對使用者的人身安全“看護”。

下面通過具體的實施例對本發(fā)明的技術方案作詳細描述。

圖1所示為本發(fā)明實施例提供的一種機器人的看護方法的流程圖。該方法用于看護機器人，特別適用于但不限于老年人的看護，從圖中可以看出，該方法包括：

步驟S10，控制機器人在預設角度范圍內(nèi)進行旋轉(zhuǎn)掃描，一旦檢測到被看護人立即停止掃描，對被看護人進行定位并跟蹤運行。

在一個實施例中，預設角度θ＝(n*5)°，n＝1，2，3....(正整數(shù))。本領域技術人員可以理解，這里給出的預設角度只是示例性的，不做限定之用。

該步驟S10的執(zhí)行過程可以用于在機器人剛啟動時，也可以用于跟蹤過程中，跟丟被看護人時。

以機器人剛啟動的情況為例，步驟S10具體包括：預先在機器人內(nèi)部存儲被看護人的臉部信息、人體外輪廓數(shù)據(jù)等信息，之后，啟動機器人，機器人會在原地在預設角度范圍內(nèi)邊旋轉(zhuǎn)邊采用熱成像技術進行掃描，并將掃描到的圖像進行圖像處理之后與預先存儲的被看護人信息進行對比，一旦檢測到被看護人后，機器人立即停止旋轉(zhuǎn)，轉(zhuǎn)而對被看護人的具體位置進行定位，并自主運行到被看護人位置處，進行全天候自動跟蹤。該自動跟蹤過程，距離被看護人的距離可以設置。

而對于跟蹤過程中，跟丟被看護人的情況，可以采用上述相同的執(zhí)行過程，也可以是，在一個實施例中，在控制機器人在預設角度范圍內(nèi)進行旋轉(zhuǎn)掃描之前，進一步包括調(diào)取包括被看護人的視頻圖像中被看護人最后出現(xiàn)的位置信息，控制機器人運行到相應位置。該被看護人在視頻圖像中最后出現(xiàn)的位置信息，可以通過在被看護人身上安裝定位裝置，例如GPS、北斗、超寬帶定位等，被看護人的實時定位信息被發(fā)送到服務器，機器人再從服務器調(diào)取即可；也可以通過對實時采集的包含被看護人的視頻圖像進行圖像分析獲得，該獲取被看護人在視頻圖像中最后出現(xiàn)的位置信息的具體執(zhí)行過程采用現(xiàn)有技術，這里不予贅述。

本發(fā)明的創(chuàng)新點之一在于，機器人如何主動檢測到被看護人的位置，具體通過何種技術進行自主跟蹤可以采用現(xiàn)有技術，不屬于本發(fā)明內(nèi)容。

步驟S11，實時采集包括被看護人的視頻圖像。

步驟S12，檢測視頻圖像中被看護人身體部位新增液體的顏色是否為紅色；如果是，執(zhí)行步驟S13，如果否，返回步驟S11?？梢圆捎脠D像識別技術，判斷新增液體以及新增液體的顏色，當判斷結果為紅色時，表明被看護人可能出現(xiàn)流血的緊急情況。

步驟S13，分析液體溫度是否等于預設溫度值；如果是，執(zhí)行步驟S14，如果否，返回步驟S11。這里可以采用熱成像技術分析液體溫度，該預設溫度值通常為人體血液溫度，即(38±1)℃。通過上述兩個步驟可以判斷出被看護人是否出現(xiàn)流血情況。

步驟S14，分析液體流量是否超過預定流量值；如果是，執(zhí)行步驟S15，如果否，執(zhí)行步驟S16。在實際實施過程中，可以通過流速檢測結合時間檢測、液體面積檢測估算液體流量值。這里的流量值可以人為設置，本文不作限定。當確定被看護人出現(xiàn)流血情況后，進一步通過流量檢測判斷傷勢的嚴重程度，后續(xù)將根據(jù)該嚴重程度，作出相應的處理。

步驟S15，自動撥通附近醫(yī)院和/或聯(lián)系人電話。該附近醫(yī)院電話可以通過GPS定位搜索獲得，聯(lián)系人電話可以是預先人為存儲在機器人中的。至此整個流程結束。

步驟S16，語音詢問被看護人是否需要幫助，如果接收到肯定回復或經(jīng)過一定時間未接收到回復，執(zhí)行步驟S15。至此，整個流程結束。

根據(jù)本實施方式的機器人的看護方法，通過新增液體顏色、溫度判斷是否出現(xiàn)流血狀況，根據(jù)流量判斷流血的嚴重程度，當出現(xiàn)流血并且情況嚴重時會自動向外界尋求幫助，以便被看護人能夠得到及時救治，實現(xiàn)了人身“看護”。

圖2所示為本發(fā)明另一實施例提供的機器人的看護方法的流程圖。從圖中可以看出，該看護方法包括：

步驟S20，控制機器人在預設角度范圍內(nèi)進行旋轉(zhuǎn)掃描，一旦檢測到被看護人立即停止掃描，對被看護人進行定位并跟蹤運行。具體執(zhí)行過程與圖1所示方法相同，此處不予贅述。

步驟S21，實時語音監(jiān)聽。

步驟S22，判斷監(jiān)聽到的語音中出現(xiàn)預設敏感詞的次數(shù)是否超過預設的敏感詞臨界值；如果是，執(zhí)行步驟S23，如果否，返回步驟S21。

老年人由于長期與社會脫節(jié)，往往成為騙子的下手對象，而且很容易得手。對于騙子的行騙手段進行大數(shù)據(jù)分析，可以從中找到相同的關鍵詞，這樣，可以將這些關鍵詞作為預設敏感詞進行存儲，通過實時語音監(jiān)聽，判斷是否出現(xiàn)這些預設敏感詞，以及這些預設敏感詞出現(xiàn)的次數(shù)，以此來判斷被看護人是否有可能遇到了騙子。在一個實施例中，預設敏感詞包括免費、稅、借錢、轉(zhuǎn)賬中的一個或多個。

步驟S23，語音報警和/或自動撥通聯(lián)系人電話。語音報警用來提醒被看護人，使其提高警惕。

根據(jù)本實施方式的機器人的看護方法，通過監(jiān)聽到的語音中出現(xiàn)預設敏感詞的次數(shù)判斷被看護人是否處于被騙的危險當中，當判斷結果表明被看護人處于被騙的危險當中時，會發(fā)出語音提示和/或自動向外界尋求幫助，起到防患于未然的作用，實現(xiàn)了對被看護人的財產(chǎn)“看護”。

在一個實施例中，預設的敏感詞臨界值包括第一敏感詞臨界值和第二敏感詞臨界值，其中，第一敏感詞臨界值小于第二敏感詞臨界值。這種情況下，在步驟S21之前，進一步包括，采用人臉識別技術，判斷當前采集的視頻畫面中是否出現(xiàn)陌生人；如果是，選定第一敏感詞臨界值，如果否，選定第二敏感詞臨界值。

圖3所示為本發(fā)明又一實施例提供的機器人的看護方法的流程圖。從圖中可以看出，該方法包括：

步驟S31，實時監(jiān)測被看護人的高度變化，該高度變化的影響因素包括下降高度差、下降時間間隔，以及在低度維持的時間。具體實現(xiàn)過程例如可以是，采集被看護人的視頻圖像，根據(jù)該視頻圖像構建由人體主要關節(jié)構成的人體模型，這樣被看護人的實時姿態(tài)就可以通過該人體模型實時呈現(xiàn)，通過監(jiān)控該人體模型的下降高度差、發(fā)生高度變化的時間間隔、在低處維持的時間等參數(shù)判斷被看護人的高度變化。

步驟S32，根據(jù)下降高度差和下降時間間隔計算下降速度，判斷下降速度是否超過預設速度值；如果是，執(zhí)行步驟S33，如果否，返回步驟S31。

語音詢問被看護人是否需要幫助。

步驟S33，判斷被看護人在低度維持的時間是否超過預設時間；如果是，語音詢問被看護人是否需要幫助，如果否，返回步驟S31。

步驟S34，如果接收到肯定回復或在一定時間內(nèi)未接收到回復，自動撥通附近醫(yī)院和/或聯(lián)系人電話。該附近醫(yī)院電話可以通過GPS搜索定位獲得，聯(lián)系人電話可以是預先人為存儲在機器人中的。

根據(jù)本實施方式的機器人的看護方法，通過實時監(jiān)測被看護人的高度變化，判斷被看護人是否摔倒，當判斷結果表明被看護人摔倒時，會發(fā)出語音詢問被看護人是否需要幫助，并根據(jù)被看護人的語音答復決定是否需要向外界尋求幫助，實現(xiàn)了對被看護人人身“看護”。

圖1、圖2、圖3所示的機器人的看護方法還可以任意組合，形成新的實施例，該新的實施例具有各單一方法技術效果的組合效果。

圖4所示為本發(fā)明一實施例提供的機器人的看護裝置的結構框圖。從圖中可以看出，該裝置包括：

跟蹤模塊40，用于控制機器人在預設角度范圍內(nèi)進行旋轉(zhuǎn)掃描，一旦檢測到被看護人立即停止掃描，對被看護人進行定位并跟蹤運行。

流血檢測模塊41，用于實時采集包括被看護人的視頻圖像，根據(jù)視頻圖像中被看護人身體部位新增液體的顏色、溫度、流量判斷被看護人受傷程度，并采取相應的救濟措施；和/或

防騙模塊42，用于根據(jù)監(jiān)聽到的語音中出現(xiàn)預設敏感詞的次數(shù)判斷被看護人被騙的可能性，并采取相應的救濟措施。圖像采集模塊41，用于實時采集包括被看護人的視頻圖像。

在一個實施例中，如圖4所示的機器人的看護裝置進一步包括：

姿態(tài)感應模塊43，用于實時監(jiān)測被看護人的高度變化，該高度變化的影響因素包括下降高度差、下降時間間隔，以及在低度維持的時間，根據(jù)下降高度差、下降時間間隔，以及在低度維持的時間判斷被看護人是否摔倒，并采取相應的救濟措施。

下面通過具體的實施例對本發(fā)明的機器人的看護裝置作詳細描述。

在一個實施例中，流血檢測模塊41具體包括：圖像采集模塊，用于實時采集包括被看護人的視頻圖像。顏色檢測模塊，用于檢測視頻圖像中被看護人身體部位新增液體的顏色是否為紅色。溫度檢測模塊，用于當顏色檢測模塊的輸出結果為是時，分析液體溫度是否等于預設溫度值。流量檢測模塊，用于當溫度檢測模塊的分析結果為是時，分析液體流量是否超過預設流量值。GSM通信模塊，用于當流量檢測模塊的分析結果為是時，自動撥通附近醫(yī)院和/或聯(lián)系人電話。語音模塊，用于當流量檢測模塊的分析結果為否時，語音詢問被看護人是否需要幫助，如果接收到肯定回復或經(jīng)過一定時間未接收到回復，觸發(fā)GSM模塊。

本發(fā)明實施例提供的看護機器人，可以執(zhí)行圖1所示機器人的看護方法，具備執(zhí)行方法相應的功能模塊和有益效果。

在一個實施例中，防騙模塊42具體包括：監(jiān)聽模塊，用于實時語音監(jiān)聽。判斷模塊，用于判斷監(jiān)聽到的語音中出現(xiàn)預設敏感詞的次數(shù)是否超過預定臨界值。報警模塊和/或GSM模塊，分別用于當判斷模塊的輸出結果為是時，語音報警和自動撥通聯(lián)系人電話。

在一個實施例中，防騙模塊42進一步包括：人臉識別模塊，用于采用人臉識別技術，判斷當前采集的視頻畫面中是否出現(xiàn)陌生人；如果是，選定第一敏感詞臨界值，如果否，選定第二敏感詞臨界值。

本發(fā)明實施例提供的看護機器人，可以執(zhí)行圖2所示機器人的看護方法，具備執(zhí)行方法相應的功能模塊和有益效果。

在一個實施例中，姿態(tài)感應模塊43具體包括：監(jiān)測模塊，用于實時監(jiān)測被看護人的高度變化。第一判斷模塊，用于根據(jù)下降高度差和下降時間間隔計算下降速度，判斷下降速度是否超過預設速度值。第二判斷模塊，用于當?shù)谝慌袛嗄K的判斷結果為是時，判斷被看護人在低度維持的時間是否超過預設時間。GSM模塊，用于當接收到肯定回復或在一定時間內(nèi)未接收到回復，自動撥通附近醫(yī)院和/或聯(lián)系人電話。

本發(fā)明實施例提供的看護機器人，可以執(zhí)行圖3所示機器人的看護方法，具備執(zhí)行方法相應的功能模塊和有益效果。

上述不同實施例中構成機器人的看護裝置的各功能模塊可以任意組合，形成新的實施例，該新的實施例所形成的機器人的看護裝置，具有各功能模塊技術效果的組合效果。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換等，均應包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。