[发明专利]一种监控方法、装置、存储介质及家用电器

权利要求书

1.一种监控方法，其特征在于，包括：

采集目标用户的第一图像；

利用卷积神经网络算法对所述第一图像进行识别，以判断所述目标用户是否跌倒；

若判断所述目标用户跌倒，则向相关用户发送相应的第一提醒信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用卷积神经网络算法对所述第一图像进行识别，以判断所述目标用户是否跌倒，包括：

通过卷积神经网络提取所述第一图像中的特征信息，以得到第一特征图；

通过局部神经网络提取所述第一特征图中的目标检测候选区域，并进行分类得到所述目标用户是否跌倒的第一分类结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用卷积神经网络算法对所述第一图像进行识别，以判断所述目标用户是否跌倒，还包括：

将所述目标检测候选区域和所述第一分类结果进行池化处理，得到预设输出尺寸的第二特征图；

将所述第二特征图输入全连接层进行分类，以得到所述目标用户是否跌倒的第二分类结果。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，在采集目标用户的第一图像之前，还包括：

判断当前所处环境的环境声音的强度是否达到第一预设阈值；

当所述环境声音的强度达到第一预设阈值时，采集目标用户的第一图像。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

若判断所述目标用户跌倒，则采集所述目标用户的第二图像；

根据所述第二图像判断所述目标用户跌倒后是否站起来；

根据判断所述目标用户跌倒后是否站起来的判断结果向相关用户发送相应的第二提醒信息。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述第一提醒信息和/或第二提醒信息，包括：文字提醒信息和/或语音提醒信息。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

接收所述目标用户发出的求助语音；

向相关用户发送所述求助语音；

和/或，将所述求助语音转换为相应的文本信息，并将所述相应的文本信息发送给相关用户。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，将所述求助语音转换为相应的求助文本信息，包括：

对所述求助语音进行语音识别，以得到相应的文字信息；

利用长短记忆神经网络对所述文字信息进行语义解析，以得到所述求助文本信息。

9.一种监控装置，其特征在于，包括：

采集单元，用于采集目标用户的第一图像；

第一判断单元，用于利用卷积神经网络算法对所述第一图像进行识别，以判断所述目标用户是否跌倒；

提醒单元，用于若所述第一判断单元判断所述目标用户跌倒，则向相关用户发送相应的第一提醒信息。

10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第一判断单元，包括：

特征提取子单元，用于通过共享的卷积神经网络提取所述第一图像中的特征信息，以得到第一特征图；

第一分类子单元，用于通过预设的局部神经网络提取所述第一特征图中的目标检测候选区域，并进行分类得到所述目标用户是否跌倒的第一分类结果。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第一判断单元，还包括：

池化处理子单元，用于将所述目标检测候选区域和所述第一分类结果导入ROI池化层进行池化处理，得到预设输出尺寸的第二特征图；

第二分类子单元，用于将所述第二特征图输入全连接层进行分类，以得到所述目标用户是否跌倒的第二分类结果。