一種面向智能機器人的危險預警方法和裝置的制造方法
【專利摘要】本發明公開了一種面向智能機器人的危險預警方法和裝置，屬于機器人技術領域，為用戶提供智能的家庭安防監控預警服務。該方法包括：采集監管環境的多模態輸入信息；根據所述多模態輸入信息檢測監管環境內是否有危險情況；在有危險情況時，生成相應的危險預警多模態數據并輸出，以告知監管用戶。
【專利說明】
一種面向智能機器人的危險預警方法和裝置
技術領域
[0001]本發明涉及機器人技術領域，具體的說，涉及一種面向智能機器人的危險預警方法和裝置。
【背景技術】
[0002]隨著信息技術、計算機技術以及人工智能技術的不斷發展，智能機器人已經走入到醫療、保健、家庭、娛樂以及服務行業等與人們生活息息相關的領域。人們對于智能機器人的要求也越來越高，需要智能機器人具備更多的功能從而為人類生活提供更多的幫助。
[0003]目前，尚不存在智能機器人的危險預警方法。

【發明內容】

[0004]本發明的目的在于提供一種面向智能機器人的危險預警方法和裝置，為用戶提供智能的家庭安防監控預警服務。
[0005]本發明提供一種面向智能機器人的危險預警方法，該包括:
[0006]采集監管環境的多模態輸入信息；
[0007]根據所述多模態輸入信息檢測監管環境內是否有危險情況；
[0008]在有危險情況時，生成相應的危險預警多模態數據并輸出，以告知監管用戶。
[0009]在所述檢測監管環境內是否有危險情況的步驟中包括:
[0010]根據所述多模態輸入信息檢測目標用戶是否靠近設定的危險區域。
[0011]在所述檢測監管環境內是否有危險情況的步驟中包括:
[0012]根據所述多模態輸入信息檢測目標用戶是否靠近設定的危險物體。
[0013]在所述檢測監管環境內是否有危險情況的步驟中包括:
[0014]根據所述多模態輸入信息檢測設定的危險區域內是否存在人形。
[0015]在所述生成相應的危險預警多模態數據并輸出的步驟中，還包括:
[0016]通過向監管用戶撥打電話、視頻電話或發短信將所述危險情況告知監管用戶。
[0017]本發明還提供一種面向智能機器人的危險預警裝置，該裝置包括:
[0018]采集單元，其用于采集監管環境的多模態輸入信息；
[0019]危險判斷單元，其用于根據所述多模態輸入信息檢測監管環境內是否有危險情況；
[0020]輸出單元，其用于在有危險情況時，生成相應的危險預警多模態數據并輸出，以告知監管用戶。
[0021]所述危險判斷單元包括:
[0022]第一判斷模塊，其用于根據所述多模態輸入信息檢測目標用戶是否靠近設定的危險區域。
[0023]所述危險判斷單元包括:
[0024]第二判斷模塊，其用于根據所述多模態輸入信息檢測目標用戶是否靠近設定的危險物體。
[0025]所述危險判斷單元包括:
[0026]第三判斷模塊，其用于根據所述多模態輸入信息檢測設定的危險區域內是否存在人形。
[0027]所述輸出單元包括:
[0028]通信模塊，其用于通過向監管用戶撥打電話、視頻電話或發短信將所述危險情況告知監管用戶。
[0029]本發明實施例提供的面向智能機器人的危險預警方法和裝置，智能機器人通過通過視覺、聲覺等多模態信息的綜合識別處理對實時采集的多模態輸入信息進行監管環境中是否有危險情況發生的判斷，在發生危險時生成危險預警多模態數據告知監管用戶，實現通過智能機器人對于監管環境的監視和危險預警，其應用場景廣泛，可以實現對于生活中常見危險情況的預警，其中尤其適用兒童機器人對于家中兒童安全的監視和危險預警。并且在本發明的【具體實施方式】中提供了適用于兒童危險預警的幾種預警檢測判斷方法，針對兒童在日常生活中可能由于接觸危險物品造成的意外損害情況的預警做了具體詳細的設計。并且在檢測到危險情況時，可以通過多方面的手段來向用戶通知進行預警，從而可以實現管家般的家庭安全全面監控，對兒童的家庭活動進行協助看護。使父母不必時刻盯著自己的小孩，可以騰出時間放心地做其他事情。
[0030]本發明的其它特征和優點將在隨后的說明書中闡述，并且，部分的從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本發明而了解。本發明的目的和其他優點可通過在說明書、權利要求書以及附圖中所特別指出的結構來實現和獲得。
【附圖說明】
[0031]為了更清楚的說明本發明實施例中的技術方案，下面將對實施例描述中所需要的附圖做簡單的介紹:
[0032]圖1是本發明實施例提供的面向智能機器人的危險預警方法流程示意圖；
[0033]圖2是本發明實施例提供的面向智能機器人的危險預警方法應用示意圖；
[0034]圖3是本發明實施例提供的面向智能機器人的危險預警裝置示意圖；
[0035]圖4是本發明實施例提供的面向智能機器人的危險預警裝置應用示意圖。
【具體實施方式】
[0036]以下將結合附圖及實施例來詳細說明本發明的實施方式，借此對本發明如何應用技術手段來解決技術問題，并達成技術效果的實現過程能充分理解并據以實施。需要說明的是，只要不構成沖突，本發明中的各個實施例以及各實施例中的各個特征可以相互結合，所形成的技術方案均在本發明的保護范圍之內。
[0037]本發明提供一種面向智能機器人的危險預警方法，如圖1和圖2所示，該方法包括:步驟1I至步驟103。在步驟1I中，采集監管環境的多模態輸入信息。所獲取的多模態輸入信息包括監管環境內的聲音、視覺以及感應輸入信息，其中包括:能夠用于判斷監管環境內是否發生危險的圖像信息和語音信息，以及能夠判斷監管環境狀態是否發生異常的環境溫度、空氣質量等感應信息。
[0038]監管環境即指需要監測并進行危險預警的區域，在本發明實施例中，以家庭作為主要的監管環境來對本發明實施例提供的面向智能機器人的危險預警方法進行說明，當然監管區域并不局限于家庭日常生活環境，也可以為其他有安防需求的場景。
[0039]在步驟102中，根據所述多模態輸入信息檢測監管環境內是否有危險情況。在本步驟中，即通過步驟101中獲取的多模態輸入信息來判斷監管環境中是否發生危險情況。危險情況指可能會遭受損害的情況，例如家中失火、燃氣泄漏等，以及其他可能會直接或間接導致家庭事故的行為。
[0040]在本發明實施例中，危險情況的具體界定可以由用戶自行設定，例如，家中若存放有一些危險物品，為了防止兒童觸碰，用戶可以為這些危險物品劃定一個區域，兒童進入該劃定的區域即認為是危險情況。
[0041]危險情況的具體界定也可依據常規危險進行設置，例如，當家中溫度、溫度上升速度或者煙霧濃度達到失火報警的等級，即認為是發生了失火危險情況，當家里的空氣中的有害氣體濃度達到燃氣泄漏報警的等級，即認為是發生了燃氣泄漏危險情況。
[0042]對于危險情況是否發生的判斷是基于多模態輸入信息來判斷的，例如，機器人實時采集家中環境溫度，通過獲取的環境溫度數據計算環境溫度上升速度，通過將環境溫度以及溫度上升速度與失火報警的閾值進行比較，當超過失火報警的閾值時，則判斷監管環境中(即家中)發生失火危險情況。同樣的，機器人也可實時采集的家中的煙霧濃度，實時監測煙霧濃度是否超過失火報警的煙霧濃度閾值，從而對于失火危險情況是否發生進行判斷。對于環境溫度以及煙霧濃度的采集通過相應的傳感器設備實現。
[0043]進一步的，本步驟中，在判斷危險情況是否發生的一種實施方式為根據多模態輸入信息檢測目標用戶是否靠近設定的危險區域，若目標用戶靠近設定的危險區域，則判斷發生危險情況。這種實施方式特別適用于兒童機器人，即設置目標用戶為兒童用戶。
[0044]由于兒童對于事物的認知有限，再加上天生對于未知的好奇，很容易導致兒童以錯誤的方式主動去接觸家中的一些危險物品或進入危險的區域從而對兒童造成傷害。比如，兒童在廚房中接觸刀具、燃氣灶、開水，在洗手間接觸洗衣粉、洗衣液、消毒液等等，對于兒童來說危險可謂無處不在，家用電器、插座、化妝品、香水、指甲油，看似平淡無奇的物品，一旦使用方式錯誤就會對兒童造成難以挽回的損害。然而即使父母在家中，也不可能時時刻刻盯著小孩，更不要說父母不在家的時候，社會上有很多父母因為這方面的疏忽而使小孩在家受傷甚至死亡的案例，因此就產生了對于兒童日常生活的危險進行預警的需求。
[0045]針對上述需求，在本發明通過上述實施方式，將目標用戶設置為兒童用戶，機器人實時采集監管環境(即家中)的圖像信息，從圖像信息中分析識別出運動的目標用戶和設定的危險區域，進而在兒童靠近危險區域時進行危險預警。
[0046]例如，廚房中的刀具、燃氣灶、開水以及電氣設備都是會造成危險的物品，因此，可將廚房設定為危險區域，當機器人通過圖像識別到兒童靠近廚房時，則判定發生危險情況。
[0047]在這種實施方式中，特別注意的是將目標用戶靠近危險區域判定為危險情況，而不是在目標用戶處于危險區域中才判定為危險情況。其目的在于能夠確保在損害發生之前進行預警，而當目標用戶已處于危險區域中后才判斷發生危險情況，很可能損害已經發生，無法起到預警的作用。
[0048]而對于目標用戶靠近危險區域的具體認定方式可以由用戶根據家裝結構和實際需求自行設定。例如，可以采用距離判斷，即實時測量目標用戶與危險區域之間的距離，當目標用戶與危險區域之間的距離達到設定的閾值距離時，即認定目標用戶靠近危險區域。而若只是單純依據距離判斷也會產生一定的弊端，因為往往家中居室結構復雜，目標用戶走向不同區域很可能會通過一段相同的路徑，當目標用戶處于該路徑上時，無法單純依據相隔距離來判斷目標用戶的行走意圖，也就是說，當目標用戶與危險區域之間的距離達到閾值距離時，也不能直接說明目標用戶的意圖就是進入危險區域，目標用戶也可能只是路過。在這種情況下若判定為危險情況并進行預警，就造成了預警過度，在大部分情況下是沒有必要的。
[0049]所以結合對于距離的測量，還可以通過對于目標用戶身體轉向以及動作的識別來判斷目標用戶是否有意圖接近危險區域。例如，當目標用戶與危險區域之間的距離達到設定的閾值距離，且此時機器人同時通過圖像信息識別到目標用戶的身體正朝向危險區域，并有繼續向前走的動作趨勢，則可認定目標用戶靠近危險區域。采用上述方法相對于只基于距離進行判斷可進一步確定目標用戶的意圖，從而一定程度上解決預警過度的問題，當然，在上述判斷的基礎上還可以結合其他的關于目標用戶行走意圖的判斷方式，以得知目標用戶的真實意圖，進行更加及時并合理的預警。
[0050]上述對于目標用戶靠近危險區域的判定方式可以適用于相對開放式的危險區域空間，即危險區域空間四周沒有太多隔擋，從危險區域的多個方位都可以進入危險區域。而對于由于周圍有一些隔擋，并因此產生了具有一個或多個入口的危險區域，在認定目標用戶靠近危險區域時，則需要基于具體環境結構進行判斷，以目標用戶與危險區域入口之間的可通過路徑的距離和朝向為基礎。例如，家中居室之間通過墻體形成隔斷，每個房間的門之間通過可行走路徑連通。若設定某個房間為危險區域，則在判斷目標用戶是否靠近危險區域時，則機器人可通過獲取描述居室的結構的相關數據了解家庭的戶型結構并結合獲取的圖像信息測量計算目標用戶與危險區域門之間的距離，并識別目標用戶的朝向，在基于目標用戶朝向判斷目標用戶行走意圖時，若目標用戶在路徑上沿行走方向只能到該達危險區域的門，則可認為目標用戶的意圖是走向該危險區域。
[0051]如上例所提到的，父母出于對安全的考慮不希望兒童進入家中放有危險物品較多的房間，而將家中的某個房間設為危險區域，在這種情況下，父母平時會將設為危險區域的房間的門關上。針對這種具體的應用場景，機器人在判定目標用戶靠近危險區域時，可根據采集的圖像信息識別分析目標用戶的動作意圖，在目標用戶有意圖打開危險區域的門時，即識別到目標用戶正在進行開門動作時，認為目標用戶靠近設定的危險區域，判定發生危險情況，繼而進行危險預警。
[0052]由于對于目標用戶的意圖判斷只能是對于目標用戶存在哪種意圖的可能性判斷，并不能肯定的得知目標用戶心中真正的實際意圖。因此，對于具體的目標用戶靠近危險區域的判定方式應當根據具體的應用場景進行相應的設置。對于危險等級較高的危險區域，即處于危險區域造成損害的可能性較大，在判斷是目標用戶是否靠近時，對于目標用戶靠近意圖的識別程度可以較低，也就說當機器人通過采集的多模態信息判斷出目標用戶的意圖是有可能進入危險區域，即使可能性較低，也應視為目標用戶靠近了危險區域。例如上文中所提到的通過目標用戶與危險區域之間的距離進行判斷，一旦兩者距離達到了設定的閾值距離即判斷發生了危險情況，而不考慮目標用戶是否只是路過的危險區域的情況，也就說機器人只要通過蛛絲馬跡獲知了目標用戶有進入危險區域的可能，就進行對應的判斷，進而預警，從而減少機器人識別和判斷的計算處理時間，使其能夠及時的進行預警，在極大程度上避免了危險的發生。
[0053]相對的，對于危險等級較低的危險區域，即處于危險區域會造成損害，但是造成損害的可能性較小，在判斷是目標用戶是否靠近時，對于目標用戶靠近意圖的識別程度則可以相對較高，也就說只有當機器人通過采集的多模態信息判斷出目標用戶的意圖是有較大可能性進入危險區域，才應視為目標用戶靠近了危險區域。例如，相對于上例中的通過目標用戶與危險區域之間的距離進行判斷的方式，之前提到的根據識別到的目標用戶正在進行的開門動作判斷目標用戶靠近危險區域的判斷方式在對目標用戶意圖的識別程度上就相對較高。采用這種方式進行目標用戶的意圖判斷，可以有效的避免對于較低的危險等級的過度預警，提高預警的有效性。
[0054]對于目標用戶靠近危險區域意圖的識別程度往往與目標用戶進行進入危險區域這一行為發生的時間點相關。即識別到的目標用戶靠近危險區域的可能性越高，則得出可能性判斷的時間點就會距離目標用戶進入危險區域的時間點越近。因此在設定在什么識別程度下進行目標用戶靠近危險區域的判斷時，應充分考慮到危險區域的危險程度，以防止由于不及時的預警造成的損害發生，同時盡量避免過度預警情況的發生。
[0055]在本發明實施例中，對于目標用戶身份的識別是通過識別采集的多模態數據中的目標用戶特征信息實現的。在一種實施方式中，機器人從采集的多模態數據中分離出人臉圖像信息，然后對人臉圖像信息進行分析識別從而確定識別對象的身份，在識別對象為目標用戶時，執行本步驟中是否靠近危險區域的判斷，也就是說對于非目標用戶是否靠近危險區域在本實施方式中不進行判斷。
[0056]例如，家中父母希望對兒童日常生活的危險進行預警，則可將兒童設置為目標用戶，機器人只有在識別出該兒童靠近危險區域時，才會判定發生了危險情況，繼而進行預警，在除該兒童外的其他用戶靠近危險區域時，則不判定發生了危險情況。也就是說在判定用戶靠近危險區域時限制了用戶的身份，實現對于特定目標的針對性預警，從而提高預警的有效性和適用性。
[0057]當然，目標用戶的數量并不局限于一個，可以為多個。在目標用戶為多個時，對于不同的目標用戶所設置的判斷危險情況發生的危險區域可以有所不同。同時，對于每個目標用戶所設置的判斷危險情況發生的危險區域也可以為多個。例如，家中有兩個兒童，根據每個兒童的生活習慣和興趣父母可以針對性的為他們分別設置相應的危險區域，兒童A喜歡植物，而家中植物有很多都放在陽臺，兒童A常跑去陽臺看植物，為了防止父母不在家中時兒童A在陽臺發生意外，父母可將陽臺設置為兒童A的危險區域。兒童B喜歡玩媽媽的化妝品，時常去媽媽的梳妝臺玩耍，為了防止父母不在身邊看護時，兒童B誤食或誤用化妝品發生危害，父母可將梳妝臺設置為兒童B的危險區域。而兒童A對于化妝品以及兒童B對于植物都沒有太大的興趣，雙方在對方的危險區域停留往往不會有過久的停留，發生意外的可能性很小。
[0058]又如，目標用戶可以為家中的老人和兒童，在家中老人容易發生危險的地方與兒童必然有一定的區別。因此有針對性的為不同的目標用戶設置不同的危險區域，可以大大提高預警的有效性，減少過度預警的情況發生。
[0059]在本發明實施例中，機器人對于危險區域的識別是通過圖像分割技術實現的，機器人可根據采集的圖像信息中的色彩、結構等其他特征從圖像信息中區分出危險區域和運動的目標用戶，從而確定危險區域和目標用戶的位置。
[0060]例如，當將梳妝臺設置為危險區域時，梳妝臺為木質顏色，其周圍環境為白色墻紙，則機器人可根據圖像中的顏色區別確定梳妝臺的位置，從而確定目標用戶是否靠近梳妝臺。
[0061]又如，當將家中的廚房設置為危險區域時，該開放式廚房具有一深色石制的拱門，即使周圍環境中存在具有相同顏色的其他物件，機器人也可根據其拱門的特定結構形狀確定危險區域廚房的入口位置，從而確定目標用戶是否靠近廚房的入口。
[0062]當然，在很多情況下，所設定的危險區域自身并沒有可以與其周邊環境相區分的特征。在這種情況下，用戶可自行為需要監視的危險區域設置識別特征，對危險區域進行亮度/顏色與周圍環境不同的裝飾和標記。
[0063]例如，當梳妝臺的顏色和結構難以與臥室內的其他物件進行區分時，用戶可在梳妝臺周圍布置一些閃光點將梳妝臺圍起來，機器人根據閃光點的亮度/顏色從采集的圖像信息中區分出該梳妝臺危險區域。
[0064]又如，當廚房入口難以與周圍其他物件進行區分時，用戶在廚房入口使用亮度/顏色和周圍環境不同的點/線將廚房入口圈出來，機器人根據點/線的亮度/顏色從采集的圖像信息中區分出廚房入口。
[0065]進一步的，本步驟中，在判斷危險情況是否發生的一種實施方式為根據多模態輸入信息檢測目標用戶是否靠近設定的危險物體，若目標用戶靠近設定的危險物體，則判斷發生危險情況。這種實施方式同樣適用于兒童機器人，即設置目標用戶為兒童用戶。
[0066]與基于靠近危險區域判斷危險情況的初衷相同，為了防止特定對象以錯誤的方式使用危險物品從而造成意外傷害，所以需要對特定用戶接觸危險物品的行為進行預警。即在本實施方式中，目標用戶靠近危險物品時就認為發生了危險情況。其中對于目標用戶靠近危險物品的具體認定方式與上文中的實施方式中靠近危險區域的的認定方式大體相同，在此不再贅述。
[0067]在一種實施方式中，機器人對于目標物體的識別是通過物體識別技術實現的，機器人通過對常規危險物體的數據訓練可以實現對于常規危險物體的識別，從采集的圖像信息中區分出相應的危險物體。例如，電源插座、開水瓶等。在應用過程中，機器人還可根據用戶的特定需求設置以及通過機器人的數據獲取方式(如互聯網)獲取更多的危險物品數據對自身危險物體識別系統進行訓練，對危險物體識別的深度和廣度進行不斷的擴展。
[0068]同時，對于危險物品的識別還可以通過圖像分割技術實現。對于用戶需要特別標定的危險物體，可以為該物體賦以特定的圖像區別特征，如色彩和形狀。例如，用戶可以對插座或者插座附近以較為鮮明的顏色進行裝飾以與周圍環境進行區分，機器人即可根據插座或插座附近的亮度/顏色從采集的圖像信息中區分出該插座危險物體。
[0069]進一步的，本步驟中，在判斷危險情況是否發生的一種實施方式為根據多模態輸入信息檢測設定的危險區域內是否存在人形，若目標設定的危險區域內存在人形，則判斷發生危險情況。由于在上述針對目標用戶靠近危險區域和危險物體的兩種實施方式中，需要對用戶的身份進行識別，以確定靠近危險區域或危險物體的用戶的身份為監管對象。而在識別用戶身份的過程需要先識別出人形，然后進一步進行人臉識別，機器人處理這個過程往往需要一定的計算時間，而在危險預警的應用環境下時間是尤為寶貴的，因此當機器人通過采集的圖像信息識別到危險區域中已經出現了人形，或者當機器人通過采集的圖像信息識別到有人形已經接觸到危險物品，則第一時間判斷發生了危險情況，進行相應的預警。也就說機器人通過對人形的識別得知在危險區域中已經出現了人形或有人形已經接觸到危險物品的時候，不再進行進一步的人臉識別，以節省危險情況發生判斷的時間，最快速度的進行預警，以期最大可能的避免意外損害的發生。
[0070]步驟102中監管環境內是否有危險情況的判斷并不局限與上述三種具體的判斷方法，且上述三種具體的判斷方法可以根據用戶的需求以及對于具體危險的危險等級相互結合應用，也可以與其他相關的危險情況判斷方法相結合應用。
[0071]在步驟103中，在有危險情況時，生成相應的危險預警多模態數據并輸出，以告知監管用戶。在步驟102中確定監管環境內由危險情況發生后，在本步驟中結合具體的危險情況生成預警的多模態數據并輸出。監管用戶即對監管環境進行監管、有監管需求的用戶。生成并輸出預警的多模態數據的目的即為將發生的危險情況告知監管用戶，使監管用戶及時得知可能即將發生的意外損害，以達到預警的作用。
[0072]將危險情況告知監管用戶的方式例如;若監管環境為家庭環境，監管用戶也在家中，家中失火時可能監管用戶與失火地點并不處于一室，監管用戶不能夠第一時間得知失火情況，此時，機器人通過傳感器識別到家中有失火的危險情況，則其可以生成響警笛并同時大聲呼救的多模態數據并輸出，以及時提醒監管用戶，同時基于相應的設置機器人也可以直接幫監管用戶撥通火警電話，并提供相應的火災救援常識，以期最大可能的減小火災可能造成的損害。
[0073]在更多的情況下，監管對象往往與監管環境距離較遠，此種情況下機器人則可以通過向監管用戶撥打電話、視頻電話或發短信將危險情況告知監管用戶。監管用戶看到機器人所撥出的電話時，以該電話接通作為指令，觸發機器人的視覺功能，將監管環境的監視畫面實時傳輸給監管用戶，以使監管用戶了解監管環境內發生的危險情況的具體狀態。
[0074]如上述失火的例子，當監管用戶不在家中時，機器人生成向用戶撥打電話并向監管用戶通信設備傳輸家中監視畫面的多模態數據并輸出。監管用戶接通監視畫面后即可第一時間了解到家中火情的具體狀況。機器人也可以同時直接撥打火警電話，并將家中的火情監視畫面傳輸到相應的火警通信平臺，以使監管用戶以及救援人員能夠確定最佳的救援方案，以期最大程度的減少火災的損失。
[0075]而對于步驟102中所提及的兒童安防的危險情況，機器人則可以將兒童靠近或接觸危險區域、危險物體的實時畫面傳輸給監管用戶通信設備，讓監管用戶了解兒童的當前的具體狀態，意外損害是否已經發生，使監管用戶可以有針對性的進行相應的提醒或實施救援措施。例如，當兒童靠近媽媽的梳妝臺時，機器人確認該危險情況，并撥打兒童父母的電話，并將該場景畫面傳輸給父母的通信設備，父母看到該監視畫面后，則可確定兒童的具體狀態。若兒童此時進入危險區域還未接觸到危險物品，則父母即可通過機器人實現與兒童的視頻通話，提醒兒童不要玩耍危險物品。若此時兒童已經接觸的危險物品，比如指甲油，并已經把指甲油放入了嘴中，即意外損害已經發生，則父母在進行提醒的同時可立即實時救援措施。
[0076]在機器人生成相應的預警多模態數據并輸出的過程中，可以針對所識別的危險情況的具體危險等級，在預警的多模態數據中進行標識說明，使監管用戶在了解具體的危險情況前直觀的先了解其危險等級。使監管用戶在危險等級較低的情況下可以先處理重要性更高的事情，以減少過度預警給監管用戶帶來的打擾。
[0077]本發明還提供一種面向智能機器人的危險預警裝置，如圖3所示，該裝置包括:采集單元1、危險判斷單元2和輸出單元3。其中，采集單元用于采集監管環境的多模態輸入信息。危險判斷單元用于根據多模態輸入信息檢測監管環境內是否有危險情況。輸出單元用于在有危險情況時，生成相應的危險預警多模態數據并輸出，以告知監管用戶。
[0078]如圖4所示，危險判斷單元2中包括第一判斷模塊，第一判斷模塊用于根據多模態輸入信息檢測目標用戶是否靠近設定的危險區域。
[0079]危險判斷單元2中包括第二判斷模塊，第二判斷模塊用于根據多模態輸入信息檢測目標用戶是否靠近設定的危險物體。
[0080]危險判斷單元2中包括第三判斷模塊，第三判斷模塊用于根據多模態輸入信息檢測設定的危險區域內是否存在人形。
[0081]輸出單元中包括通信模塊，通信模塊用于通過向監管用戶撥打電話、視頻電話或發短信將危險情況告知監管用戶。
[0082]本發明實施例提供的面向智能機器人的危險預警方法和裝置，智能機器人通過通過視覺、聲覺等多模態信息的綜合識別處理對實時采集的多模態輸入信息進行監管環境中是否有危險情況發生的判斷，在發生危險時生成危險預警多模態數據告知監管用戶，實現通過智能機器人對于監管環境的監視和危險預警，其應用場景廣泛，可以實現對于生活中常見危險情況的預警，其中尤其適用兒童機器人對于家中兒童安全的監視和危險預警。并且在本發明的【具體實施方式】中提供了適用于兒童危險預警的幾種預警檢測判斷方法，針對兒童在日常生活中可能由于接觸危險物品造成的意外損害情況的預警做了具體詳細的設計。并且在檢測到危險情況時，可以通過多方面的手段來向用戶通知進行預警，從而可以實現管家般的家庭安全全面監控，對兒童的家庭活動進行協助看護。使父母不必時刻盯著自己的小孩，可以騰出時間放心地做其他事情。
[0083]雖然本發明所公開的實施方式如上，但所述的內容只是為了便于理解本發明而采用的實施方式，并非用以限定本發明。任何本發明所屬技術領域內的技術人員，在不脫離本發明所公開的精神和范圍的前提下，可以在實施的形式上及細節上作任何的修改與變化，但本發明的專利保護范圍，仍須以所附的權利要求書所界定的范圍為準。
【主權項】
1.一種面向智能機器人的危險預警方法，其特征在于，包括: 采集監管環境的多模態輸入信息； 根據所述多模態輸入信息檢測監管環境內是否有危險情況； 在有危險情況時，生成相應的危險預警多模態數據并輸出，以告知監管用戶。2.根據權利要求1所述的面向智能機器人的危險預警方法，其特征在于，在所述檢測監管環境內是否有危險情況的步驟中包括: 根據所述多模態輸入信息檢測目標用戶是否靠近設定的危險區域。3.根據權利要求1所述的面向智能機器人的危險預警方法，其特征在于，在所述檢測監管環境內是否有危險情況的步驟中包括: 根據所述多模態輸入信息檢測目標用戶是否靠近設定的危險物體。4.根據權利要求1-3任一項所述的面向智能機器人的危險預警方法，其特征在于，在所述檢測監管環境內是否有危險情況的步驟中包括: 根據所述多模態輸入信息檢測設定的危險區域內是否存在人形。5.根據權利要求1所述的面向智能機器人的危險預警方法，其特征在于，在所述生成相應的危險預警多模態數據并輸出的步驟中，還包括: 通過向監管用戶撥打電話、視頻電話或發短信將所述危險情況告知監管用戶。6.一種面向智能機器人的危險預警裝置，其特征在于，包括: 采集單元，其用于采集監管環境的多模態輸入信息； 危險判斷單元，其用于根據所述多模態輸入信息檢測監管環境內是否有危險情況； 輸出單元，其用于在有危險情況時，生成相應的危險預警多模態數據并輸出，以告知監管用戶。7.根據權利要求6所述的面向智能機器人的危險預警裝置，其特征在于，所述危險判斷單元包括: 第一判斷模塊，其用于根據所述多模態輸入信息檢測目標用戶是否靠近設定的危險區域。8.根據權利要求6所述的面向智能機器人的危險預警裝置，其特征在于，所述危險判斷單元包括: 第二判斷模塊，其用于根據所述多模態輸入信息檢測目標用戶是否靠近設定的危險物體。9.根據權利要求6-8任一項所述的面向智能機器人的危險預警裝置，其特征在于，所述危險判斷單元包括: 第三判斷模塊，其用于根據所述多模態輸入信息檢測設定的危險區域內是否存在人形。10.根據權利要求6所述的面向智能機器人的危險預警裝置，其特征在于，所述輸出單元包括: 通信模塊，其用于通過向監管用戶撥打電話、視頻電話或發短信將所述危險情況告知監管用戶。
【文檔編號】B25J9/16GK106003047SQ201610486211
【公開日】2016年10月12日
【申請日】2016年6月28日
【發明人】孫永超
【申請人】北京光年無限科技有限公司