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CN117130016B - 基于北斗卫星的人身安全监测系统、方法、装置及介质 - Google Patents

基于北斗卫星的人身安全监测系统、方法、装置及介质 Download PDF

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CN117130016B
CN117130016B CN202311401016.9A CN202311401016A CN117130016B CN 117130016 B CN117130016 B CN 117130016B CN 202311401016 A CN202311401016 A CN 202311401016A CN 117130016 B CN117130016 B CN 117130016B
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Abstract

本说明书实施例提供一种基于北斗卫星的人身安全监测系统、方法、装置及介质，该基于北斗卫星的人身安全监测系统包括：监测模块、数据通信模块、预警模块和处理器：监测模块被配置为基于用户终端的内置传感器，按照监测周期获取监测数据；数据通信模块被配置为向北斗卫星导航系统传输数据；预警模块被配置为向用户发出预警；处理器被配置为：确定监测模块的监测周期；分析监测数据，根据分析结果判断是否启用数据通信模块向北斗卫星导航系统传输数据，以及判断是否启用预警模块发出预警。

Description

基于北斗卫星的人身安全监测系统、方法、装置及介质
技术领域
本说明书涉及安全监测领域，特别涉及一种基于北斗卫星的人身安全监测系统、方法、装置及介质。
背景技术
在应对抢灾救险等突发事件时，复杂恶劣的环境会影响救援开展的速度，使得受灾人员的人身安全难以保障。例如，在难以获取被困于火灾现场的受灾人员的具体位置，受灾人员意识不清晰的情况下，受灾人员可能无法主动向外界呼叫救援，导致救援人员无法及时搜索到受灾人员。此时，受灾人员的人身安全将面临巨大风险。因此，如何及时使人员察觉到周围环境与自身的潜在风险，以及在面临危险时及时与外界进行通讯求救，是当前急需解决的问题。
现有的人身安全监测设备可以对用户进行生命体征监测和对环境参数进行检测，但其智能程度较低，在面对复杂多变的实际情况时，容易出险误报漏报的情况。且现有的人身安全监测设备通常只能依据简单的预设规则进行监测，缺少分析处理周围环境因素的能力，无法有效、准确、智能化地应对复杂恶劣环境所带来的危险。
因此，希望提供一种基于北斗卫星的人身安全监测系统、方法、装置及介质，更好地保障用户的人身安全。
发明内容
为了解决现有人身安全监测系统的监测准确度、监测范围等问题，本说明书提供一种基于北斗卫星的人身安全监测系统、方法、装置及介质。
本说明书一个或多个实施例提供一种基于北斗卫星的人身安全监测系统，所述系统包括监测模块、数据通信模块、预警模块和处理器：所述监测模块被配置为基于用户终端的内置传感器，按照监测周期获取监测数据；所述数据通信模块被配置为向北斗卫星导航系统传输数据；所述预警模块被配置为向用户发出预警；所述处理器被配置为：确定所述监测模块的监测周期；分析所述监测数据，根据分析结果判断是否启用数据通信模块向北斗卫星导航系统传输数据，以及判断是否启用所述预警模块发出预警。
本说明书一个或多个实施例提供一种基于北斗卫星的人身安全监测方法。所述方法包括：确定监测模块的监测周期，并控制所述监测模块按照所述监测周期获取监测数据；分析所述监测数据，根据分析结果判断是否启用数据通信模块向北斗卫星导航系统传输数据，以及判断是否启用所述预警模块发出预警。
本说明书一个或多个实施例提供一种基于北斗卫星的人身安全监测装置，包括至少一个处理器以及至少一个存储器，所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令中的至少部分指令以实现基于北斗卫星的人身安全监测方法。
本说明书一个或多个实施例提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行基于北斗卫星的人身安全监测方法。
上述发明内容带来的有益效果包括但不限于：（1）通过综合分析环境因素以及用户生命特征进行预警，可以得到更为全面准确的分析结果，保证警告和预警的准确度，降低漏报误报的概率；（2）当检测到潜在风险时，可以基于数据通信模块自动向北斗卫星导航系统传输数据，避免了用户因昏厥或受伤而不能发送信息，从而丧失求救时机的情况，降低用户因此遭受危险的概率；（3）将场景数据监测、用户生命体征监测等功能与北斗卫星系统结合，充分利用北斗卫星系统提供的全球定位、数据传输、灾害预判等功能，即使在无网络信号地区以及复杂环境地区都能向用户提供及时可靠的服务，扩大了基于北斗卫星的人身安全监测系统的适用范围和监测范围。
附图说明
图1是根据本说明书一些实施例所示的基于北斗卫星的人身安全监测方法的示例性流程图；
图2是根据本说明书一些实施例所示的确定监测周期的示例性示意图；
图3是根据本说明书一些实施例所示的确定是否启用数据通信模块和/或预警模块的示例性示意图。
实施方式
为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。
应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。
如本说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。
本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。
随着人们户外活动的频率增加，人身安全事故也频频发生。例如游客因涨潮等因素被困于礁石上，而报警求救不及时可能导致其陷入危险中；户外运动员在极端天气来临时，由于网络信号差，不能及时获知天气信息，难以与外界进行通讯，可能导致其陷入危险中；户外运动员、户外工作者等在炎热天气运动或工作时，若没有及时察觉高温风险，而出险过热昏厥等情况，如果不能及时被他人发现，可能造成严重后果。
有鉴于此，本说明书一些实施例提供了一种基于北斗卫星的人身安全监测系统、方法、装置及介质，能够根据监测数据的分析结果，判断是否启用数据通信模块向北斗卫星导航系统传输数据，以及判断是否启用预警模块发出预警，以有效应对复杂恶劣环境下的人身安全监测。
图1是根据本说明书一些实施例所示的基于北斗卫星的人身安全监测方法的示例性流程图。如图1所示，流程100包括下述步骤。在一些实施例中，流程100可以由处理器执行。
步骤110，确定监测模块的监测周期，并控制监测模块按照监测周期获取监测数据。
监测模块是用于获取监测数据的模块。监测数据是与被监测对象（例如，特殊环境工作人员等，后续称为用户）的情况相关的数据。
在一些实施例中，监测模块可以包括用户终端的内置传感器。监测数据包括内置传感器的采集数据。其中，内置传感器可以包括位置速度传感器（可以获取用户的位置坐标、速度、加速度、角速度等）、体温传感器、环境温湿度传感器、心率传感器、振动传感器等中的一种或多种。相应的，监测数据可以包括监测对象的速度数据、角速度数据、加速度数据、位置数据、体温数据、心率数据、振动数据等中的一种或多种，以及监测对象所处环境的温度数据、湿度数据等环境数据。
在一些实施例中，监测模块还可以包括声音监测装置。声音监测装置是指采集声音数据的装置。例如，拾音器等。在一些实施例中，声音数据可以包括声音的频率、振幅、声音类型（例如，用户语音、环境背景音等）等中的一种或多种。
在一些实施例中，处理器可以根据用户输入确定是否启用声音监测装置。
在一些实施例中，处理器可以基于对除声音数据外的其他监测数据的分析结果，确定是否启用声音监测装置。例如，当其他监测数据的分析结果显示用户所处位置位于偏远地区，或用户的加速度、温度等达到对应的阈值时，确定启用声音监测装置。通过上述方式，可以在特定的必要情况下开启声音监测装置，保证监测数据的可靠性。同时，在不必要情况下关闭声音监测装置，能够节省电量，提高人身安全监测系统的续航能力。
监测周期是指获取监测数据的时间周期。在一些实施例中，不同的监测数据可以有不同的监测周期，例如，每隔一分钟监测一次环境温度、环境湿度，每隔一秒检测一次用户心率等。处理器可以基于多种方式确定监测周期。例如，处理器可以将预设值确定为检测周期。其中，预设值可以基于先验经验确定。又例如，处理器可以根据初始的监测周期以及实际的监测情况，调整监测周期。关于监测周期的更多内容可以参见图2及其相关描述。
步骤120，分析监测数据，根据分析结果判断是否启用数据通信模块向北斗卫星导航系统传输数据，以及判断是否启用预警模块发出预警。
分析结果可以反映用户面临的处境情况。在一些实施例中，分析结果可以包括用户当前是否安全，用户周围环境的潜在风险种类及大小，用户自身生命特征等。关于分析结果的更多内容可以参见图3及其相关描述。
在一些实施例中，处理器可以基于多种方式分析监测数据。在一些实施例中，处理器可以判断监测数据是否处于预设合理区间，得到分析结果。例如，当判断出监测数据中的温度监测数据未处于对应的预设合理区间，得到分析结果为“用户可能面临高温风险”。例如，当定位数据显示用户位于偏远山区，并且体温监测数据显示用户的体温未处于对应的预设合理区间时，此时可以得到分析结果为“用户可能面临失温风险”。又例如，当定位数据显示用户位于河流地带，并且天气数据表明将要降雨时，用户附近的山坡可能会发生泥石流，河流水位可能上涨，此时可以得到分析结果为“用户可能面临泥石流风险”。其中，预设合理区间可以是系统默认值、人为预设值等。
在一些实施例中，预设合理区间可以依据用户周围环境以及用户身体状态进行调节。例如，用户所在地的天气数据波动越剧烈，所在地区越偏远，用户身体条件越差（例如，用户患病、用户年龄较大等），此时可以缩小预设合理区间的范围，及时提醒用户潜在风险，降低漏报的可能性；而当用户位于人口密集区、用户身体素质良好时，此时用户面临风险的可能性较小，可以放宽预设合理区间，降低误报的可能性。
数据通信模块是指进行数据发送和数据接受的模块。在一些实施例中，处理器可以基于数据通信模块与北斗卫星导航系统进行数据传输，数据传输包括但不限于位置数据传输，天气数据传输，地形变化数据传输等。
北斗卫星导航系统是指北斗全球卫星导航系统，可以进行数据中转，全球定位，灾害预判等功能。在一些实施例中，处理器可以基于数据通信模块通过北斗卫星导航系统获取用户的当前位置，周围的环境监测数据以及天气数据等，处理器还可以通过北斗卫星导航系统发送文字信息（例如，请求救援的信息等）。北斗卫星导航系统可以使得多个用户终端之间、用户终端与中心控制端之间实现双向通信功能。
在一些实施例中，处理器可以基于多种方式判断是否传输数据，例如，处理器可以对监测数据进行分析，当分析结果显示用户可能面临危险时，启用数据通信模块向北斗卫星传输数据。关于判断是否启用数据通信模块向北斗卫星导航系统传输数据的更多内容可以参见图3及其相关描述。
预警模块是指具有预警功能的模块，在一些实施例中，预警模块的预警模式可以包括预警方式、预警强度等。其中，预警模式是指预警模块发出预警时的设置。预警方式可以包括振动、蜂鸣、报警音等其中一种或其组合。预警强度可以包括振动幅度、振动频率，蜂鸣大小等。
在一些实施例中，处理器可以基于多种方式判断是否预警，例如，处理器可以对监测数据进行分析，当分析结果显示用户可能面临危险时，启用预警模块进行预警。关于判断是否启用预警模块的更多内容可以参见图3及其相关描述。
本说明书的一些实施例中，通过监测周围环境、用户位置速度情况以及用户身体状态，并对监测数据进行综合分析，能够有效实现对用户人身安全的多方位监测，以在监测到可能存在危险时，对用户进行及时有效的预警，以及通过北斗卫星导航系统向外界发出求解信息等；通过将人身安全监测系统与北斗卫星系统结合，可以充分利用北斗卫星系统提供的高精度全球定位、数据中转、双向通信等功能，在无网络信号地区也可以及时获取天气数据，位置数据等，当用户面临危险时还可基于北斗卫星系统自动发送求救信息，确保用户人身安全。
图2是根据本说明书一些实施例所示的确定监测周期的示意图。
参见图2，在一些实施例中，处理器可以基于位置数据序列211、天气数据212、场景数据214以及候选初始监测周期213，确定初始监测周期240；基于位置变化数据、速度变化数据以及温度变化数据，对初始监测周期240进行动态调整，获取监测周期250。
位置数据序列是指用户在一段时间内多个时间点的位置数据。其中，位置数据可以包括用户的位置坐标，用户移动的距离，用户移动的方向等。处理器可以通过监测模块获取位置数据序列。
天气数据是指与用户活动范围的天气相关的数据。天气数据可以包括降水量和风力风向数据等。处理器可以通过云网络，在第三方平台获取天气数据。
场景数据是指与用户所处场景的特征相关的数据。场景数据可以指用户所处场景的场景类型。例如，场景类型包括高空环境、森林、雪地、草原等。
场景数据可以通过多种方式确定。在一些实施例中，场景数据可以基于人工输入确定。例如，用户输入文字或语音信息，处理器基于用户输入内容确定场景数据等。示例性地，用户可以在用户终端输入“正在进行高空作业”，则可以确定场景数据为“高空环境”。又例如，用户终端可以提供多种场景数据选项，处理器可以通过用户选择确定场景数据。
在一些实施例中，处理器可以基于定位数据和环境数据确定场景数据。
定位数据是指用户当前的定位信息。定位数据可以基于用户终端内置的GPS等定位装置获取。
环境数据是指用户所处环境的相关数据。环境数据包括温度数据、湿度数据等。环境数据可以由用户终端的内置传感器获取，例如，环境温湿度传感器等。
在一些实施例中，处理器可以基于定位数据，判断用户所处的区域，例如，偏远山区或海边等；基于环境数据判断用户所处的场景类型，例如，雪地或火灾现场等。
候选初始监测周期是指有可能作为初始监测周期的数据。候选初始监测周期可以有多个。候选初始监测周期可以基于历史数据确定。在一些实施例中，处理器可以基于历史数据确定历史监测周期的跨度范围，基于该跨度范围内的一个或多个时间值，生成对应的一个或多个候选初始监测周期。例如，基于历史数据确定的历史监测周期的跨度范围为每1s监测一次到每60s监测一次，则可以在该跨度范围中确定候选初始监测周期。
初始监测周期是指初步确定的监测模块的监测周期。
在一些实施例中，处理器可以通过多种方式确定初始监测周期。例如，处理器可以将多个候选初始监测周期的平均值作为初始监测周期。
参见图2，在一些实施例中，处理器可以基于漏检程度确定模型220对位置数据序列211、天气数据212、场景数据213以及候选初始监测周期214进行处理，确定候选初始监测周期214对应的漏检程度230；基于漏检程度240，从多个候选初始监测周期214中确定初始监测周期240。
在一些实施例中，漏检程度确定模型可以是机器学习模型，例如，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）模型等。参见图2，漏检程度确定模型220的输入可以包括位置数据序列211、天气数据212、场景数据213以及候选初始监测周期214；输出包括候选初始监测周期214对应的漏检程度230。
漏检程度是指基于候选初始监测周期进行监测时，多次监测的监测数据之间的缺失情况。漏检程度越大，表示多个监测数据之间的缺失越严重。例如，当相邻两次监测的监测数据之间的变化值大于预设的变化阈值，此时认为漏检程度较大。
在一些实施例中，处理器可以基于大量带有第一标签的第一训练样本训练漏检程度确定模型。在一些实施例中，第一训练样本可以包括样本位置数据序列、样本天气数据、样本场景数据以及样本候选初始监测周期。在一些实施例中，第一标签可以是第一训练样本对应的漏检程度。在一些实施例中，第一训练样本可以基于历史数据获取，第一训练样本对应的第一标签可以由人工标注获取。
在一些实施例中，处理器可以基于第一训练样本和第一标签，通过各种方法进行训练。例如，可以基于梯度下降法进行训练。仅作为示例，可以将多个带有第一标签的第一训练样本输入初始漏检程度确定模型，通过第一标签和初始漏检程度确定模型的结果构建损失函数，基于损失函数迭代更新初始漏检程度确定模型的参数。当初始漏检程度确定模型的损失函数满足预设条件时模型训练完成，得到训练好的漏检程度确定模型。其中，预设条件可以是损失函数收敛、迭代的次数达到阈值等。
参见图2，在一些实施例中，漏检程度确定模型220可以包括嵌入层221和确定层223。其中，嵌入层221可以是CNN模型，确定层223可以是深度神经网络（Deep NeuralNetwork，DNN）模型等。该实施例中，漏检程度确定模型220的输入还可以包括定位数据215、环境数据216和地形数据217。
在一些实施例中，嵌入层221的输入包括天气数据212、定位数据215、环境数据216和地形数据217，输出包括风险特征222。确定层223的输入包括风险特征222、位置数据序列211、天气数据212、场景数据213以及候选初始监测周期214，输出为候选初始监测周期214对应的漏检程度230。
环境数据可以包括用户所处场景的环境情况。环境数据可以包括温度数据、湿度数据、气压数据等。环境数据可以通过监测模块获取。
地形数据可以包括用户所处场景的地形情况。地形数据可以通过北斗卫星导航系统获取。
风险特征是指用户可能会遇到的风险的情况。风险特征可以包括高温风险、失速风险和失温风险等。
在一些实施例中，嵌入层的输出可以作为确定层的输入。嵌入层与确定层可以通过联合训练获取。在一些实施例中，处理器可以预先获取训练好的嵌入层，并在嵌入层与确定层的联合训练过程中，保持训练好的嵌入层的模型参数不变，持续对初始确定层的模型参数进行训练。在一些实施例中，联合训练的第二训练样本包括样本用户的样本定位数据、样本地形数据、样本环境数据、样本位置数据序列、样本天气数据、样本场景数据、样本候选初始监测周期，第二训练样本对应的第二标签为样本候选初始监测周期对应的漏检程度。在一些实施例中，第二训练样本可以基于历史数据获取，第二标签可以通过人工标注确定。
示例性的联合训练过程包括：将样本用户的样本定位数据、样本地形数据、样本环境数据、样本天气数据输入训练好的嵌入层，得到风险特征；将风险特征作为训练样本，与样本用户的样本位置数据序列、样本天气数据、样本场景数据以及样本候选初始监测周期输入初始确定层中，得到预测层输出的漏检程度。基于预测层输出的漏检程度与第二标签构建损失函数，更新初始确定层的模型参数，同时保持训练好的嵌入层的参数不变。当初始确定层的损失函数满足预设条件时模型训练完成，得到训练好的漏检程度确定模型。其中，预设条件可以是损失函数收敛、迭代的次数达到阈值等。
在一些实施例中，处理器可以通过训练意外预测模型得到训练好的嵌入层。意外预测模型为机器学习模型。意外预测模型包括嵌入层和预测层，意外预测模型中的嵌入层的输入输出与漏检程度确定模型中的嵌入层一致，则处理器可以将训练好的意外预测模型中嵌入层的模型参数复制到漏检程度确定模型中。
在一些实施例中，意外预测模型中的嵌入层的输入可以包括定位数据、地形数据、环境数据和天气数据；输出可以包括风险特征。意外预测模型中的预测层的输入可以包括风险特征、用户基本情况和用户装备信息；输出可以包括预测意外数据。其中，用户基本情况是指用户的基本情况，可以包括姓名、年龄、性别等。用户装备信息是指用户的装备的基本情况，可以包括载具的类型等。预测意外数据是指预测该用户在该场景下可能出现的意外的情况，例如，坠落、烧伤和冻伤等。
在一些实施例中，处理器可以将大量带有第三标签的第三训练样本训练意外预测模型。第三训练样本可以包括样本定位数据、样本地形数据、样本环境数据和样本天气数据、样本用户基本情况和样本用户装备信息。第三标签可以是当前第三训练样本对应的实际意外数据，第三标签可以基于人工标注。其中，实际意外数据是指用户实际遇到的意外的情况。示例性的联合训练过程包括：将样本定位数据、样本地形数据、样本环境数据和样本天气数据输入初始嵌入层，得到初始嵌入层输出的风险特征；将风险特征和样本用户基本情况、样本用户装备信息输入初始预测层，得到初始预测层输出的预测意外数据。基于第三标签和预测层输出的预测意外数据构建损失函数，同步更新初始嵌入层和初始预测层的参数，通过参数更新，得到训练好的意外预测模型，得到训练好的嵌入层。
本说明书的一些实施例中，通过漏检程度确定模型确定漏检程度，可以利用机器学习模型的自学习能力，从大量历史数据中找到规律，提高确定漏检程度的准确度和效率。通过带有分层结构的漏检程度确定模型获取漏检程度，根据天气数据、定位数据、环境数据和地形数据先确定用户所处场景的风险，再将风险特征作为输入用于确定漏检程度，可以考虑到场景的风险对监测数据的漏检程度的影响，进而提高确定监测周期的合理性。另外，通过训练意外预测模型，并将训练好的意外预测模型中嵌入层的模型参数复制到漏检程度确定模型中的嵌入层中，简化了训练漏检程度确定模型的难度，降低了训练漏检程度确定模型所需的数据量。
在一些实施例中，处理器可以基于候选初始监测周期对应的漏检程度，确定候选初始监测周期对应的评价指数，以及基于评价指数从多个候选初始监测周期中确定初始监测周期。
评价指数是指候选初始监测周期的可靠程度。在一些实施例中，评价指数可以基于候选初始监测周期和漏检程度确定。例如，评价指数可以基于以下公式确定：评价指数=a*候选初始监测周期+b*漏检程度。其中，a和b为人工设定的系数，且a>0，b<0。
在一些实施例中，处理器可以选择评价指数最高的候选初始监测周期作为最终的初始监测周期。
本说明书的一些实施例中，通过评价指数的方式确定初始监测周期，可以综合平衡监测周期和漏检程度，保证监测周期和漏检程度都处于合理的范围内，在满足监测次数足够获取监测数据的情况下，尽可能地为用户终端省电，既能保证监测的完备性也能保障用户的使用感和安全性。
在一些实施例中，在确定初始监测周期后，处理器可以基于初始检测周期进行一段时间的监测，并获取该时间段的监测数据的变化数据。在一些实施例中，监测数据的变化数据可以包括位置变化数据、速度变化数据以及温度变化数据等中的一种或多种。在一些实施例中，处理器可以基于位置变化数据、速度变化数据以及温度变化数据，对初始监测周期进行动态调整，获取监测周期。
位置变化数据是指用户在一段时间内位置移动的数据。例如，位置移动方向、移动距离等。
速度变化数据是指用户在一段时间内速度变化的情况。
温度变化数据是指用户所处场景在一段时间内温度的变化情况。
位置变化数据、速度变化数据、温度变化数据可以基于监测模块获取。
在一些实施例中，处理器可以基于位置变化数据、速度变化数据以及温度变化数据，确定综合变化指数；基于综合变化指数，对初始监测周期进行动态调整，从而确定监测周期。
综合变化指数是指综合考量变化数据对监测周期的影响的指数。综合变化指数可以基于位置变化数据、速度变化数据、温度变化数据确定。例如，综合变化指数可以通过以下公式确定：综合变化指数=x1*位置变化数据+ x2*速度变化数据+ x3*温度变化数据。其中，x1、x2和x3均为人工设定的系数。当综合变化指数大于预设的指数阈值时，处理器可以对初始监测周期进行调整，例如，缩减初始监测周期等。指数阈值可以基于人工设定。综合变化指数越大，表示用户所处场景的变化越多越快，则可以对初始监测周期进行大幅度缩减。处理器可以将调整后的初始监测周期作为监测周期。
在一些实施例中，监测周期还相关于数据传输必要度、极端天气概率。数据传输必要度越高（例如，高于对应预设的阈值）、极端天气概率越大（例如，大于对应预设的阈值），表示用户的情况紧急，则可以缩短监测周期。关于数据传输必要度和极端天气概率的具体说明参见图3及其相关内容。
本说明书的一些实施例中，在确定监测周期时考虑传输必要度和极端天气概率，可以充分评估用户所处场景的紧急程度，提高了确定的监测周期的合理性，保障了用户的人身安全。
本说明书的一些实施例中，基于多种监测数据确定初始监测周期，在初步确定的结果上，再进行考虑多方因素，结合用户的实时情况，对初始监测周期进行动态调整，最终确定监测周期，确定过程更加严谨完备，保证了结果的准确性。
图3是根据本说明书一些实施例所示的确定是否启用数据通信模块和/或预警模块的示例性示意图。
在一些实施例中，处理器可以通过对监测数据的分析结果，判断是否启用数据通信模块向北斗卫星导航系统传输数据，以及判断是否启用预警模块发出预警。
在一些实施例中，分析结果可以包括数据传输必要度。
参见图3，在一些实施例中，处理器可以基于风险特征311、监测数据序列312，确定数据传输必要度330；响应于数据传输必要度330大于必要度阈值，启用数据通信模块向北斗卫星导航系统传输数据。
监测数据序列是指多个时间点的监测数据组成的序列。在一些实施例中，监测数据序列可以包括位置数据序列、速度数据序列、环境数据序列、声音数据序列、振动数据序列等。其在，环境数据序列可以包括温度数据序列、湿度数据序列、气压数据序列等。监测数据序列可以由监测模块获取。
数据传输必要度是指将待传输数据传输给北斗卫星导航系统的必要程度。数据传输必要度越大，表示待传输数据需要传输给北斗卫星导航系统的必要程度越高。其中，待传输数据可以包括场景数据、定位数据、天气数据等。
在一些实施例中，处理器可以基于历史数据传输必要度、历史风险特征和历史监测数据序列建立第一预设表。第一预设表包括不同历史风险特征、不同历史监测数据序列和不同历史数据传输必要度的对应关系。处理器可以通过查阅第一预设表，根据当前的风险特征和监测数据序列，确定当前的数据传输必要度。
参见图3，在一些实施例中，处理器可以基于传输必要度确定模型320对风险特征311、监测数据序列312进行处理，确定数据传输必要度330。
传输必要度确定模型是用于确定数据传输必要度的模型。传输必要度确定模型是机器学习模型，例如，CNN模型等。参见图3，传输必要度确定模型320的输入可以包括风险特征311和监测数据序列312；输出可以包括数据传输必要度330。
参加图3，在一些实施例中，传输必要度确定模型330的输入还可以包括地形变化数据313。
地形变化数据是指用户所处场景的地形变化的情况。例如，山体、河流的形态变化或位移等。地形变化数据可以通过北斗卫星导航系统获取。
本说明书的一些实施例中，在确定数据传输必要度时考虑地形变化数据，可以保持对用户周边地形的监测，及时向用户预警可能会发生的山体滑坡、河流水位暴涨等险情，提高用户的人身安全性。
在一些实施例中，处理器可以基于大量带有第四标签的第四训练样本训练传输必要度确定模型。第四训练样本可以包括样本风险特征、样本监测数据序列等。第四标签可以是第四训练样本对应的数据传输必要度。在一些实施例中，第四训练样本及第四标签可以基于历史数据获取。例如，处理器可以对历史数据中，历史风险特征、历史监测数据序列进行聚类，得到多个簇。通过获取每簇中，各个历史第四训练样本对应的传输判断情况，确定每簇的确认传输概率，将确认传输概率作为该簇的数据传输必要度，即第四标签。其中，传输判断情况是指该第四训练样本中用户是否选择了传输数据，或是通过系统或人为判断的该第四训练样本的数据是否进行了传输。确认传输概率是指该簇中第四训练样本进行了数据传输的概率。示例性的，当某簇中有10个第四训练样本时，其中有8个第四训练样本进行了数据传输，则该簇的确认传输概率为0.8。
本说明书的一些实施例中，通过传输必要度确定模型确定数据传输必要度，可以利用机器学习模型的自学习能力，提高确定数据传输必要度的准确度和效率。
参见图3，在一些实施例中，传输必要度确定模型320包括环境预警层321和必要度确定层323。其中，环境预警层321和必要度确定层323可以是机器学习模型，例如，DNN模型等。该实施例中，传输必要度确定模型320的输入还可以包括定位数据313、天气数据314和环境数据序列315。
参见图3，在一些实施例中，环境预警层321的输入包括定位数据313、天气数据314、环境数据序列315，输出为极端天气概率322；必要度确定层323的输入包括极端天气概率322、风险特征311和监测数据序列312，输出为数据传输必要度330。在一些实施例中，必要度确定层323的输入还可以包括地形变化数据313。
环境数据序列是指多个时间点的环境数据构成的序列。环境数据序列可以通过监测模块获取。
极端天气概率是指用户所处场景发生极端天气的概率。极端天气可以包括雷暴天气、温度不在预设温度范围内的天气、暴风雪等。
在一些实施例中，环境预警层与必要度确定层可以单独训练获取。
在一些实施例中，处理器可以基于大量带有第五标签的第五训练样本训练环境预警层。第五样本可以包括样本定位数据、样本天气数据和样本环境数据序列。第五标签可以是第五样本对应的天气情况，当天气情况为极端天气时，第五标签为1；反之，天气情况不是极端天气时，第五标签为0。第五标签可以基于人工标注。在一些实施例中，处理器可以基于大量带有第六标签的第六训练样本训练必要度确定层。第六训练样本可以包括样本极端天气概率、样本风险特征、样本监测数据序列和样本地形变化数据，输出可以是数据传输必要度。第六标签可以是第六样本对应的数据传输必要度，可以基于人工标注确定。
本说明书的一些实施例中，通过传输必要度确定模型确定数据传输必要度，可以利用机器学习模型的自学习能力，从大量历史数据中找到规律，提高确定数据传输必要度的准确度和效率。通过带有分层结构的传输必要度模型获取数据传输必要度，可以根据天气数据、定位数据、环境数据序列先确定用户所处场景的极端天气概率，再将极端天气概率作为输入用于确定数据传输必要度，可以考虑到极端天气对用户人身安全的影响，进而提高确定数据传输必要度的合理性。
概率阈值是指传输数据时，数据传输必要度需要满足的最小值。当数据传输必要度大于必要度阈值时，处理器可以向北斗卫星导航系统传输数据。在一些实施例中，必要度阈值可以基于人工设定。
在一些实施例中，必要度阈值相关于风险特征。处理器可以基于风险特征确定必要度阈值。在一些实施例中，必要度阈值可以基于第二预设表确定。处理器可以基于历史风险特征和历史必要度阈值构建第二预设表。第二预设表包含不同历史风险特征与不同历史必要度阈值的对应关系。处理器可以基于当前风险特征，通过查询第二预设表确定当前的必要度阈值。
本说明书的一些实施例中，通过风险特征确定必要度阈值，可以更合理地判断待传输数据的紧急性，提高数据传输的效率。
在一些实施例中，响应于数据传输必要度大于必要度阈值，处理器可以启用数据通信模块向北斗卫星导航系统传输数据。在一些实施例中，当用户进行第一次数据传输后，北斗卫星导航系统会向用户终端返回确认信息，当用户没有在预设时间内确认该确认信息时，数据通信模块会进行自动且定期的数据传输。其中，数据传输的周期可以基于人工设定。其中，确认信息是由北斗卫星导航系统发送给用户端，让用户确认是否继续进行数据传输的信息。
本说明书的一些实施例中，基于风险特征和监测数据序列确定数据的传输必要度，可以有效合理地评估数据是否亟需上传，保证重要的数据能及时上传，确保对用户情况的实时把控，保障人身安全。另外，结合北斗卫星导航系统发送给用户的确认信息确定是否自动、定期地传输数据，可以让用户拥有数据传输与否的选择权，避免系统误判，提高传输效率。
在一些实施例中，处理器可以通过预警模块向用户发出预警。预警可以包括多种形式，例如，文字提示、语音提示等。
在一些实施例中，处理器可以响应于数据传输必要度大于必要度阈值时，启用预警模块发出预警。该实施例中，必要度阈值可以是发出预警时，数据传输必要度需要满足的最小值。
在一些实施例中，处理器可以响应于极端天气概率大于概率阈值时，启用预警模块发出预警。
概率阈值是指发出预警时，极端天气概率需要满足的最小值。
在一些实施例中，概率阈值相关于风险特征、地理位置中的至少一种。在一些实施例中，处理器可以基于风险特征、地理位置确定概率阈值。处理器可以基于历史风险特征、历史地理位置和历史概率阈值构建第三预设表。第三预设表包括不同历史风险特征、不同历史地理位置和不同历史概率阈值的对应关系。处理器可以基于当前风险特征和地理位置，通过查询第三预设表的方式，确定当前概率阈值。
在一些实施例中，处理器还可以响应于用户未能在预设时间确认北斗导航卫星系统返回的确认信息时，启用预警模块发出预警。如果用户未能在预设时间确认北斗导航卫星系统返回的确认信息，则可以视为用户未能及时确认。
在一些实施例中，预设时间相关于风险特征、确认信息等级和数据传输必要度。其中，确认信息等级是指确认信息的紧急程度。确认信息等级越大，表示确认信息越紧急。关于风险特征的更多说明参见图2。
在一些实施例中，处理器可以基于风险特征、确认信息等级和数据传输必要度构建待匹配向量，基于待匹配向量在向量数据库中进行向量匹配，确定关联向量；基于关联向量确定预设时间。向量数据库中包含多个参考向量及其对应的参考预设时间。在一些实施例中，参考向量可以基于历史数据进行构建。例如，通过对多个历史风险特征、历史确认信息等级和历史数据传输必要度进行向量构建得到多个参考向量。参考向量对应的参考预设时间可以由人为根据先验知识进行标注。
在一些实施例中，处理器可以基于待匹配向量，在向量数据库中确定符合预设匹配条件的参考向量，将符合预设匹配条件的参考向量确定为关联向量，将关联向量对应的参考预设时间确定为待匹配向量对应的预设时间。其中，预设匹配条件可以指用于确定关联向量的判断条件。在一些实施例中，预设匹配条件可以包括向量距离小于距离阈值、向量距离最小等。
本说明书的一些实施例中，通过风险特征、确认信息等级和数据传输必要度确定预设时间，可以保障能及时地将紧急险情预警给用户。在用户可能遇到险情时，用户越需要传输数据，其数据传输必要度越高，确认信息等级也越高，预设时间设置越短，可以保障能及时地将紧急险情预警给用户，提高用户的安全性。
本说明书的一些实施例中，在用户没有及时确认数据传输的信息时向用户发出预警，可以提高用户的警惕，保障系统对用户情况的实时监测，提高用户的安全性。
在一些实施例中，在确定启用预警模块后，处理器可以进一步确定预警模块的预警模式。在一些实施例中，预警模式包括预警方式以及预警强度。关于预警模式的更多说明参见图1。
在一些实施例中，处理器可以基于确认信息等级确定预警模式，不同的确认信息等级可以对应不同的预警模式。例如，当确认信息等级较高时，预警强度较高，例如预警的振动幅度较大。在一些实施例中，处理器还可以进一步结合用户习惯确定预警模式。例如，对于历史遗漏确定确认信息的次数较多的用户，则处理器可以将预警强度调整得更高，以便提醒用户确认。
本说明书的一些实施例中，基于确认信息等级确定预警模式，可以根据不同的情况向用户发出不同的预警，增加用户的体验感，让用户对当前情况进行有效把控，提高用户的安全性。
本说明书的一些实施例中，在数据传输必要度较大、极端天气概率较高时向用户发出预警，提高用户的警惕性，提醒用户对可能发生的危险进行规避，避免险情的发生，保障用户安全。
本说明书一个或多个实施例之一提供一种基于北斗卫星的人身安全监测系统，包括监测模块、数据通信模块、预警模块和处理器，监测模块被配置为基于用户终端的内置传感器，按照监测周期获取监测数据；数据通信模块被配置为向北斗卫星导航系统传输数据；预警模块被配置为向用户发出预警；处理器被配置为：确定监测模块的监测周期；分析监测数据，根据分析结果判断是否启用数据通信模块向北斗卫星导航系统传输数据，以及判断是否启用预警模块发出预警。
本说明书一个或多个实施例中还提供一种基于北斗卫星的人身安全监测装置，所述装置包括至少一个处理器以及至少一个存储器；所述至少一个存储器用于存储计算机指令；所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令中的至少部分指令以实现如上述实施例中任一项所述的基于北斗卫星的人身安全监测方法。
本说明书一个或多个实施例中还提供一种计算机可读存储介质，存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行上述实施例中任一项所述的基于北斗卫星的人身安全监测方法。
上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。
同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。
同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20%的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本说明书一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。
针对本说明书引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本说明书作为参考。与本说明书内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本说明书权利要求最广范围有限制的文件（当前或之后附加于本说明书中的）也除外。需要说明的是，如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。
最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。

Claims (10)

1.一种基于北斗卫星的人身安全监测系统，其特征在于，所述系统包括监测模块、数据通信模块、预警模块和处理器：
所述监测模块被配置为基于用户终端的内置传感器，按照监测周期获取监测数据；
所述数据通信模块被配置为向北斗卫星导航系统传输数据；
所述预警模块被配置为向用户发出预警；
所述处理器被配置为：
确定所述监测模块的监测周期，所述监测周期相关于数据传输必要度、极端天气概率；其中，所述数据传输必要度是指将待传输数据传输给所述北斗卫星导航系统的必要程度；所述数据传输必要度基于传输必要度确定模型确定，所述传输必要度确定模型为机器学习模型，包括环境预警层和必要度确定层；所述环境预警层的输入包括定位数据、天气数据、环境数据序列，输出为所述极端天气概率；所述必要度确定层的输入包括所述极端天气概率、风险特征、监测数据序列和地形变化数据，输出为所述数据传输必要度；
分析所述监测数据，根据分析结果判断是否启用数据通信模块向所述北斗卫星导航系统传输数据，以及判断是否启用所述预警模块发出预警；包括：
响应于所述数据传输必要度大于必要度阈值，启用所述数据通信模块向所述北斗卫星导航系统传输所述待传输数据，所述待传输数据包括场景数据、所述定位数据、所述天气数据；所述北斗卫星导航系统在接收到所述待传输数据后，向用户端发送是否继续进行数据传输的确认信息；
响应于用户未能在预设时间确认所述北斗卫星导航系统返回的所述确认信息，启用所述预警模块发出预警；所述预设时间相关于所述风险特征、确认信息等级和所述数据传输必要度，所述确认信息等级是指所述确认信息的紧急程度。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述处理器进一步被配置为：
基于位置数据序列、所述天气数据、所述场景数据以及候选初始监测周期，确定初始监测周期；
基于位置变化数据、速度变化数据以及温度变化数据，对所述初始监测周期进行动态调整，获取监测周期；所述位置数据序列、所述位置变化数据、所述速度变化数据、所述温度变化数据基于所述监测模块获取。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述处理器进一步被配置为：
基于所述风险特征、所述监测数据序列，确定所述数据传输必要度；
响应于所述数据传输必要度大于必要度阈值，启用所述数据通信模块向所述北斗卫星导航系统传输数据。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述处理器进一步被配置为：
响应于所述数据传输必要度大于必要度阈值时，启用所述预警模块发出预警；
响应于所述极端天气概率大于概率阈值时，启用所述预警模块发出预警；所述概率阈值相关于所述风险特征、地理位置中的至少一种。
5.一种基于北斗卫星的人身安全监测方法，其特征在于，所述方法由处理器执行，包括：
确定监测模块的监测周期，并控制所述监测模块按照所述监测周期获取监测数据；所述监测周期相关于数据传输必要度、极端天气概率；其中，所述数据传输必要度是指将待传输数据传输给北斗卫星导航系统的必要程度；所述数据传输必要度基于传输必要度确定模型确定，所述传输必要度确定模型为机器学习模型，包括环境预警层和必要度确定层；所述环境预警层的输入包括定位数据、天气数据、环境数据序列，输出为所述极端天气概率；所述必要度确定层的输入包括所述极端天气概率、风险特征、监测数据序列和地形变化数据，输出为所述数据传输必要度；
分析所述监测数据，根据分析结果判断是否启用数据通信模块向所述北斗卫星导航系统传输数据，以及判断是否启用预警模块发出预警；包括：
响应于所述数据传输必要度大于必要度阈值，启用所述数据通信模块向所述北斗卫星导航系统传输所述待传输数据，所述待传输数据包括场景数据、所述定位数据、所述天气数据；所述北斗卫星导航系统在接收到所述待传输数据后，向用户端发送是否继续进行数据传输的确认信息；
响应于用户未能在预设时间确认所述北斗卫星导航系统返回的所述确认信息，启用所述预警模块发出预警；所述预设时间相关于所述风险特征、确认信息等级和所述数据传输必要度，所述确认信息等级是指所述确认信息的紧急程度。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定监测模块的监测周期包括：
基于位置数据序列、所述天气数据、所述场景数据以及候选初始监测周期，确定初始监测周期；
基于位置变化数据、速度变化数据以及温度变化数据，对所述初始监测周期进行动态调整，获取所述监测周期；所述位置数据序列、所述位置变化数据、所述速度变化数据、所述温度变化数据基于所述监测模块获取。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据分析结果判断是否启用数据通信模块向北斗卫星导航系统传输数据包括：
基于所述风险特征、所述监测数据序列，确定所述数据传输必要度；
响应于所述数据传输必要度大于必要度阈值，启用所述数据通信模块向所述北斗卫星导航系统传输数据。
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据分析结果判断是否启用所述预警模块发出预警包括：
响应于所述数据传输必要度大于必要度阈值时，启用所述预警模块发出预警；
响应于所述极端天气概率大于概率阈值时，启用所述预警模块发出预警；所述概率阈值相关于所述风险特征、地理位置中的至少一种。
9.一种基于北斗卫星的人身安全监测装置，所述装置包括处理器，其特征在于，所述装置包括至少一个处理器以及至少一个存储器；
所述至少一个存储器用于存储计算机指令；
所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令中的至少部分指令以实现如权利要求5至8中任意一项所述的基于北斗卫星的人身安全监测方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，其特征在于，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行如权利要求5至8中任意一项所述的基于北斗卫星的人身安全监测方法。
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