[发明专利]一种智能婴儿监护系统在审
申请号: | 201810506627.2 | 申请日: | 2018-05-23 |
公开(公告)号: | CN108806765A | 公开(公告)日: | 2018-11-13 |
发明(设计)人: | 刘博韬 | 申请(专利权)人: | 刘博韬 |
主分类号: | G16H10/60 | 分类号: | G16H10/60;G16H50/30 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 100035 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 情绪状态 智能 婴儿 婴儿监护系统 分析模块 声音信息 生理信息 示教模块 行为信息 云服务器 数据库存储 分析算法 个体差异 生活记录 需求信息 预警提示 自动采集 示教 预设 监护 提示 分析 | ||
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,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,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,云服务器至少包括示教模块和基于婴儿的生理信息、声音信息和/或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,示教模块基于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,情绪状态分析模块基于与婴儿的实际情绪状态对应的需求信息指示第二智能端向当前用户发出需求提示和/或预警提示。本发明基于婴儿的个体差异实现了对婴儿的实际情绪状态的准确监护。
技术领域
本发明涉及婴儿监护技术领域,尤其涉及一种智能婴儿监护系统。
背景技术
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。
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,孩子的双亲对于每日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。
在记录孩子每日的配方奶摄入量时,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。
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(CN105708468A)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。
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。
发明内容
针对现有技术之不足,本发明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,其特征在于,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,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。
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。
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