基于人工智能和婴儿行为模型的育儿装置及其方法与流程

1.本发明涉及智能监控技术领域，具体来说涉及基于人工智能和婴儿行为模型的育儿装置及其方法。


背景技术：

2.人类从出生到死亡，在一生的每一个阶段，都经历了经验的积累，知识的沉淀，并且蕴含着智慧。在人生的各个阶段中，婴儿时期是一个特殊的阶段，婴儿不会说话，表达形式单一，可以引起注意的最有效的行为就是哭闹。对于大多数父母，尤其是新手父母来说，对于孩子的哭闹是束手无策的，因为无从正确判断孩子哭闹的原因。在这种情况下，有经验的爷爷奶奶，或者月嫂，就可以给出很多的帮助，并根据他们的养育经验判断当下孩子情况，以进行处理，从而解决哭闹等问题。
3.然而，在当今中国的时代，是90后作为主要生育对象的年代，90后多数都是计划生育政策下的独生子女，自己没有带孩子养孩子的经验，父母对于孩子也没有很多经验。如今国家陆续开发了二胎三胎，90后和00后将会面临更多的问题。此时，家中没有丰富育儿经验的人容易错误地判断孩子的意图或需求，从而可能会做出错误的行为，最终对孩子造成伤害。
4.值得注意的是，虽然目前市面上已有针对婴儿的监护系统，能够通过采集婴儿的生命体征(呼吸、体温)和婴儿所处环境状态，进一步与内建的指婴儿状态进行比对，以在婴儿体征异常或环境条件异常时发出警讯通知照顾者排除危险，例如，感测到婴儿口鼻被遮掩、呼吸异常、体温异常、哭。然而，前述监护系统主要针对婴儿安全进行监护，并无法对新手父母给出有效排除哭闹原因的建议。


技术实现要素：

5.鉴于上述情况，本发明提供一种基于人工智能和婴儿行为模型的育儿装置及其方法，本发明通过监测婴儿体征信息及婴儿外显信息，提供照顾者实时监护婴儿的状态；本发明并通过将所述婴儿体征信息、婴儿外显信息与内存于信息分析处理设备的婴儿问题处理知识图谱及通用婴儿行为模型进行比对，从而提供照顾者相应的婴儿行为处理方针；本发明还通过提供设于移动端设备的人机操作界面單元，使照顾者能够根据育儿装置提供的婴儿状态分析结果信息与实际婴儿状态和需求的区别，进入本发明装置的信息分析处理设备修改婴儿行为模型，实现ai分析模块自学习训练所述婴儿问题处理知识图谱单元，并形成被监护婴儿的个性化婴儿行为模型。借此，本发明达到对被监护婴儿行为的精准判断，同时具有易于操作、有效降低育儿焦虑等效果。
6.为实现上述目的，本发明采取的技术方案是提供一种基于人工智能和婴儿行为模型的育儿装置，其包括用于监护婴儿状态的监控端设备、供照顾者监控婴儿状态的移动端设备和用以连接并在所述监控端设备、移动端设备之间进行信息传输与存储；其中：所述监控端设备，包括信息分析处理设备、信息采集设备和摄像设备；所述信息分析处理设备包括
中央处理器以及分别与所述中央处理器连接并相关联的ai分析模块和婴儿行为模型模块；所述信息采集设备用以检测获得婴儿体征信息；所述摄像设备用以摄像获得婴儿外显信息；所述ai分析模块内存有婴儿问题处理知识图谱单元；所述婴儿行为模型模块内存有通用婴儿行为模型；所述中央处理器根据所述婴儿问题处理知识图谱单元和所述通用婴儿行为模型比对分析所述婴儿体征信息和所述婴儿外显信息后输出婴儿状态分析结果信息至所述移动端设备；所述移动端设备，设有人机操作界面單元；所述人机操作界面單元供显示所述婴儿状态分析结果信息；以及，所述人机操作界面單元供所述照顾者通过所述云端服务器连接至所述中央处理器进行所述婴儿状态分析结果信息的修改；借此，被修改后的婴儿状态分析结果信息通过所述中央处理器反馈至所述ai分析模块，所述ai分析模块基于所述被修改后的婴儿状态分析结果信息进行自学习训练所述婴儿问题处理知识图谱单元，以形成被监护婴儿的个性化婴儿行为模型并存储至所述婴儿行为模型模块。
7.本发明育儿装置的进一步改进在于，所述ai分析模块还内存有自然语言处理单元和声音和情绪分析单元，所述ai分析模块基于所述被修改后的婴儿状态分析结果信息进行自学习训练所述婴儿问题处理知识图谱单元、所述自然语言处理单元和所述声音和情绪分析单元，从而形成被监护婴儿的个性化婴儿行为模型。
8.本发明育儿装置的进一步改进在于，所述信息采集设备集成设置于配戴固定件，所述配戴固定件供固定安装于婴儿身上。
9.本发明育儿装置的进一步改进在于，所述信息分析处理设备与所述信息采集设备集成设置于一配戴固定件，所述配戴固定件供固定安装于婴儿身上。
10.本发明育儿装置的更进一步改进在于，所述配戴固定件选自安装手环、粘贴片或安全夹袋。
11.本发明育儿装置的更进一步改进在于，所述信息采集设备包括复合型传感器和麦克风阵列。
12.本发明育儿装置的进一步改进在于，所述中央处理器另连接一第一无线通讯模块；所述信息采集设备另连接一第二无线通讯模块；所述摄像设备另连接一第三无线通讯模块；借此，所述中央处理器通过所述第一无线通讯模块和所述第二无线通讯模块与所述信息采集设备进行信息传输；所述中央处理器通过所述第一无线通讯模块和所述第三无线通讯模块与所述摄像设备进行进满传输；且所述中央处理器通过所述第一无线通讯模块与所述云端服务器连接。
13.本发明还提供了一种基于人工智能和婴儿行为模型的育儿方法，所述育儿方法的步骤包括：
14.装置提供步骤：提供如前所述的基于人工智能和婴儿行为模型的育儿装置；将通用婴儿行为模型和婴儿问题处理知识图谱以软件赋能形式，安装于所述育儿装置中；并将所述信息采集设备佩戴于婴儿身上，将所述摄像设备架设于婴儿周边；
15.网络连接步骤：将所述育儿装置与网络连接，使所述信息采集设备测得的婴儿体征信息以及所述摄像设备获得的婴儿外显信息实时同步至所述云端服务器，供照顾者从移动端设备通过网络进入云端服务器进行查看；
16.实时分析比对步骤：将测得的所述婴儿体征信息和所述婴儿外显信息传送至所述中央处理器，所述中央处理器根据所述通用婴儿行为模型和所述婴儿问题处理知识图谱比
对分析所述婴儿体征信息和所述婴儿外显信息后形成婴儿状态分析结果信息；所述婴儿状态分析结果信息包括实时婴儿状态和对应处理建议；所述婴儿状态分析结果信息通过所述云端服务器传送至所述移动端设备的人机操作界面單元通知照顾者；
17.照顾者处理步骤：照顾者通过所述人机操作界面單元获得婴儿状态分析结果信息后，据以处理婴儿当下的行为问题，并在实际处理过程中获得婴儿的实际状态和需求；经比对所述婴儿状态分析结果信息与婴儿的实际状态和需求的区别；
18.行为模型修正步骤：根据所述区别，当照顾者认为有需要修正所述区别时，照顾者通过所述人机操作界面單元连接至所述中央处理器修改所述婴儿状态分析结果信息；被修改后的婴儿状态分析结果信息通过所述中央处理器反馈至所述ai分析模块，所述ai分析模块基于所述被修改后的婴儿状态分析结果信息进行自学习训练所述婴儿问题处理知识图谱单元，以形成被监护婴儿的个性化婴儿行为模型并存储至所述婴儿行为模型模块。
19.本发明育儿方法的进一步改进在于，所述通用婴儿行为模型，是基于育儿经验、儿科常见医疗知识对婴儿常见问题或行为以及对应原因和处理方案进行分析判断并标签所形成的数据库。
20.本发明育儿方法的进一步改进在于，所述婴儿问题处理知识图谱，是利用人工智能大数据挖掘训练，以及聚类分析的技术，对数据进行处理分析，结合婴儿行为通用模型训练生成的婴儿问题处理相关的知识图谱。
21.本发明由于采用了以上技术方案，使其具有以下有益效果：
22.(1)本发明基于人工智能和婴儿行为模型的育儿装置及其方法，通过中央处理器基于ai分析模块和婴儿行为模型模块对监测获得的婴儿体征信息、婴儿外显信息进行分析比对，获得的婴儿状态分析结果信息，使照顾者能够快速了解婴儿情况及可能的需求，从而针对性的进行处理，有效解决婴儿行为问题。
23.(2)本发明基于人工智能和婴儿行为模型的育儿装置及其方法，能够实时监测婴儿状态并进行分析，能够在异常情况下及早发现及早处理，有效提高婴儿的安全并降低婴儿受伤的潜在风险。
24.(3)本发明基于人工智能和婴儿行为模型的育儿装置及其方法，提供照顾者从其移动端设备的人机操作界面單元进行婴儿行为模型的修正，从而实现所述ai分析模块自学习训练所述婴儿问题处理知识图谱单元，并形成被监护婴儿的个性化婴儿行为模型，做到对被监护婴儿行为的精准判断，本发明装置具有易于操作、能有效降低照顾者的育儿焦虑等效果。
25.本发明的这些和其它目的、特点和优势，通过下述的详细说明和权利要求得以充分体现，并可通过所附权利要求中特地指出的手段、装置和它们的组合得以实现。
附图说明
26.图1是本发明基于人工智能和婴儿行为模型的育儿装置的架构示意图。
27.图2是本发明装置的无线通讯架构示意图。
28.图3是本发明装置的配戴固定件为安装手环的示意图。
29.图4是本发明装置的配戴固定件为粘贴片的示意图。
30.图5是本发明装置的配戴固定件为安全夹袋的示意图。
31.附图标记与部件的对应关系如下：
32.监控端设备10；信息分析处理设备110；中央处理器11；第一无线通讯模块111；信息采集设备12；复合型传感器121；麦克风阵列122；第二无线通讯模块123；摄像设备13；第三无线通讯模块131；ai分析模块14；婴儿问题处理知识图谱单元141；自然语言处理单元142；声音及情绪分析单元143；婴儿行为模型模块15；电源模块16；移动端设备20；人机操作界面單元21；配戴固定件40；安装手环41；粘贴片42；安全夹袋43。
具体实施方式
33.在这里将公开本发明的详细的具体实施方案。然而应当理解，所公开的实施方案仅仅是本发明的典型例子，并且本发明可以通过多种备选形式来实施。因此，这里所公开的具体结构和功能细节不是限制性的，仅是以权利要求为原则，作为向本领域技术人员说明不同实施方式的代表性原则。
34.为利于对本发明的了解，以下结合附图和实施例进行说明。
35.请参阅图1至图，本发明提供一种基于人工智能和婴儿行为模型的育儿装置，所述育儿装置包括监控端设备10及移动端设备20，所述监控端设备10与移动端设备20之间通过网络连接至云端服务器30进行信息传输及存储。
36.如图1，所述监控端设备10用于监护婴儿状态。所述监控端设备10包括信息分析处理设备110、信息采集设备12、摄像设备13和电源模块16；其中，所述信息分析处理设备110包括中央处理器11以及分别与所述中央处理器11连接并相关联的ai分析模块14和婴儿行为模型模块15；所述电源模块16与所述中央处理器11连接以供电至本发明育儿装置。所述信息采集设备12用以检测获得婴儿体征信息；所述摄像设备13用以摄像获得婴儿外显信息；所述ai分析模块14内存有婴儿问题处理知识图谱单元141；所述婴儿行为模型模块15内存有通用婴儿行为模型；所述中央处理器11根据所述婴儿问题处理知识图谱单元141和所述通用婴儿行为模型比对分析所述婴儿体征信息和所述婴儿外显信息后输出婴儿状态分析结果信息至所述移动端设备20。
37.于本发明实施例中，所述信息采集设备12至少包括复合型传感器121和麦克风阵列122。其中，所述复合型传感器121用于检测包括且不限于体温、心跳、出汗、睡眠质量等婴儿体征。所述麦克风阵列122用于拾取婴儿声音和/或其周遭声音。
38.于本发明实施例中，所述ai分析模块14还内存有自然语言处理单元142和声音和情绪分析单元143。借此，所述ai分析模块14基于所述被修改后的婴儿状态分析结果信息进行自学习训练所述婴儿问题处理知识图谱单元141、所述自然语言处理单元142和所述声音和情绪分析单元143，从而形成被监护婴儿的个性化婴儿行为模型。
39.于本发明实施例中，所述中央处理器11用于调度各模块协同工作。所述ai分析模块14搭载ai技术及能力，其中包括自然语言处理(nlp)技术、知识图谱技术和声音及情绪分析技术，可基于反馈进行自学习。所述婴儿行为模型模块15和所述ai分析模块14相关联，能够基于已有的育儿知识经验，通过大量的婴儿行为打标，生成一个通用婴儿行为模型，以作为中央处理器11判断检测到婴儿行为信息比对基础，并与所述ai分析模块14进行自学习，达到个性化优化及自训练，形成专属于被监护婴儿的行为模型。所述电源模块16较佳包含内置锂电池以及外接电源充电口。所述信息采集设备12用以拍摄婴儿行为，所述信息采集
设备12包括至少一个摄像头，所述摄像头可以装置在如婴儿床边，也可以分散安装在家庭空间内，以对婴儿进行有效拍摄。
40.如图2所示，本发明育儿装置较佳采用无线通讯进行信息传输，但不限于此，亦可采用有线通讯或者部分有线/部分无线的通讯方式。具体地，所述中央处理器11连接有一第一无线通讯模块111；所述信息采集设备12连接有一第二无线通讯模块123；所述摄像设备13连接有一第三无线通讯模块131；借此，所述中央处理器11通过所述第一无线通讯模块111和所述第二无线通讯模块123与所述信息采集设备12进行信息传输；所述中央处理器11通过所述第一无线通讯模块111和所述第三无线通讯模块131与所述摄像设备13进行进满传输；且所述中央处理器11通过所述第一无线通讯模块111与所述云端服务器30连接。具体地，于本发明实施例中，所述第一无线通讯模块111、第三无线通讯模块131和第二无线通讯模块123为wifi模块。
41.于本发明实施例中，所述信息采集设备12可集成设置于如图3至图5所示的配戴固定件40，所述配戴固定件40供固定安装于婴儿身上。所述信息分析处理设备110可选择地与所述信息采集设备12共同集成设置在所述配戴固定件40上，或者与所述摄像设备13共同集成于一壳体，并通过安装架(图未示)安装在婴儿周边环境使用。
42.如图3至图5所示，于本发明实施例中，所述配戴固定件40可以是如图3的安装手环41、如图4的粘贴片42或者如图5的安全夹袋43。其中，所述粘贴片42较佳为通过贴纸或粘扣带实现粘贴固定的构件。其中，所述安全夹袋43较佳为包括供安装信息采集设备12的袋体及设于袋体外部的夹扣，以通过所述夹扣将所述本发明固定于婴儿身上。
43.如图1、图2所示，本发明的移动端设备20供照顾者操作用。所述移动端设备20设有人机操作界面單元21；所述人机操作界面單元21供显示所述婴儿状态分析结果信息；以及，所述人机操作界面單元21供所述照顾者通过所述云端服务器30连接至所述中央处理器11进行所述婴儿状态分析结果信息的修改。借此，被修改后的婴儿状态分析结果信息通过所述中央处理器11反馈至所述ai分析模块14，所述ai分析模块14基于所述被修改后的婴儿状态分析结果信息进行自学习训练所述婴儿问题处理知识图谱单元141，以形成被监护婴儿的个性化婴儿行为模型并存储至所述婴儿行为模型模块15。
44.以上说明了本发明基于人工智能和婴儿行为模型的育儿装置，以下请再配合参阅图1至图5，说明基于本发明育儿装置的方法步骤。
45.本发明育儿方法的步骤包括：
46.装置提供步骤：提供如前所述的基于人工智能和婴儿行为模型的育儿装置；将通用婴儿行为模型和婴儿问题处理知识图谱以软件赋能形式，安装于所述育儿装置中；并将所述信息采集设备12佩戴于婴儿身上，将所述摄像设备13架设于婴儿周边；
47.网络连接步骤：将所述育儿装置与网络连接，使所述信息采集设备12测得的婴儿体征信息以及所述摄像设备13获得的婴儿外显信息实时同步至所述云端服务器30，供照顾者从移动端设备20通过网络进入云端服务器30进行查看；
48.实时分析比对步骤：将测得的所述婴儿体征信息和所述婴儿外显信息传送至所述中央处理器11，所述中央处理器11根据所述通用婴儿行为模型和所述婴儿问题处理知识图谱比对分析所述婴儿体征信息和所述婴儿外显信息后形成婴儿状态分析结果信息；所述婴儿状态分析结果信息包括实时婴儿状态和对应处理建议；所述婴儿状态分析结果信息通过
所述云端服务器30传送至所述移动端设备20的人机操作界面單元21通知照顾者；
49.照顾者处理步骤：照顾者通过所述人机操作界面單元21获得婴儿状态分析结果信息后，据以处理婴儿当下的行为问题，并在实际处理过程中获得婴儿的实际状态和需求；经比对所述婴儿状态分析结果信息与婴儿的实际状态和需求的区别；
50.行为模型修正步骤：根据所述区别，当照顾者认为有需要修正所述区别时，照顾者通过所述人机操作界面單元21连接至所述中央处理器11修改所述婴儿状态分析结果信息；被修改后的婴儿状态分析结果信息通过所述中央处理器11反馈至所述ai分析模块14，所述ai分析模块14基于所述被修改后的婴儿状态分析结果信息进行自学习训练所述婴儿问题处理知识图谱单元141，以形成被监护婴儿的个性化婴儿行为模型并存储至所述婴儿行为模型模块15。
51.于本发明实施例中，所述信息采集设备12和所述摄像设备13可由所述照顾者从所述人机操作界面單元21通过所述云端服务器30连接至所述信息分析处理设备110的中央处理器11进行实时操作或者修改设定信息采集和摄录频率、时间；借此，实现对婴儿实时体征检测和摄录，以定时或即时地获得婴儿状态的分析结果，以及相应于婴儿实时状态的婴儿行为问题处理方针建议。
52.于本发明实施例中，所述通用婴儿行为模型，是基于育儿经验、儿科常见医疗知识对婴儿常见问题或行为以及对应原因和处理方案进行分析判断并标签所形成的数据库。
53.于本发明实施例中，所述婴儿问题处理知识图谱，是利用人工智能大数据挖掘训练，以及聚类分析的技术，对数据进行处理分析，结合婴儿行为通用模型训练生成的婴儿问题处理相关的知识图谱。
54.以下提供本发明基于人工智能和婴儿行为模型的育儿方法的实施例。其方法步骤包括：
55.第一步：婴儿通用行为模型设计，通过育儿经验丰富的人、儿科常见场景的医疗知识、对于婴儿行为案例标注，对婴儿常见问题or行为进行分析判断并打标签(如不同时间段，不同环境下的哭闹、吐奶、肢体的动作、体温的变化、出汗的情况、发出声音、睡眠等情况，分别可能代表那些原因)，并针对原因，给出对应的处理方案。
56.第二步：利用人工智能大数据挖掘训练，以及聚类分析的技术，对数据进行处理分析，结合训练生成婴儿行为通用模型，基于婴儿行为模型，搭建相关婴儿问题处理的知识图谱。
57.第三步：将上述婴儿模型以及知识图谱，以软件赋能的形式，置入装置中，给婴儿进行佩戴。
58.第四步：设备连接网络，传感器检测到的信息，以及基于婴儿模型判断的信息，实时云端同步，并通过网络连接到家长的移动端设备中，可进行查看。
59.第五步：传感器和麦克风实时监测婴儿的声音以及身体情况，并将信息传递到婴儿模型模块、ai分析模块和知识图谱。综合判断目前婴儿状态，给出反馈信息。如：摄像头拍摄到婴儿有吮吸动作，舔嘴唇，麦克风收集到啼哭，心跳监测较快，又到了吃饭时间，综合婴儿模型和婴儿知识图谱判断，可能是宝宝饿了，这个时候判断的结果会通过网络传送到加上的手机中。家长可以直接判断，宝宝可能是饿了。同样的道理，如宝宝生病哭闹，家长可以直接在手机端收到宝宝生病的意思提醒消息，尽快进行有效处理。
60.第六步：由于宝宝会有一些特殊的习惯，如果该装置判断不够准确，家长可以在移动端进行行为的修正。如信息提示宝宝饿了，实际并不想吃饭，家长发现宝宝其实是尿了。这个时候，在手机端修改预警问题类型。多次之后，此时ai模块的知识图谱、婴儿模型等会自行进行学习训练，形成一个个性化宝宝模型。
61.以上结合附图和实施例对本发明进行了详细说明，本领域中普通技术人员可根据上述说明对本发明做出种种变化例。因而，实施例中的某些细节不应构成对本发明的限定，本发明将以所附权利要求书界定的范围作为本发明的保护范围。