(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211057770.0 (22)申请日 2022.08.31 (71)申请人 东莞市本末科技有限公司 地址 523000 广东省东莞 市松山湖园区新 竹路4号17栋1单 元312室 (72)发明人 郁亚南　樊玉龙　梁明强　卢振锋　 杨靖　 (74)专利代理 机构 东莞恒成知识产权代理事务 所(普通合伙) 44412 专利代理师 姚伟旗 (51)Int.Cl. G08B 21/02(2006.01) G01S 19/16(2010.01) H04W 64/00(2009.01) G06V 10/764(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 40/16(2022.01) G06V 40/20(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06T 7/20(2017.01) (54)发明名称 儿童跟随看护方法、 装置、 跟随机器人及存 储介质 (57)摘要 本发明涉及人工智能技术， 揭露了一种儿童 跟随看护方法， 包括： 监测看护人及儿童所对应 的定位母点及定位子点的运动轨迹， 根据所述运 动轨迹构建轨迹地图； 在所述定位子点超出所述 轨迹地图时， 判断超出所述轨迹地图的时间是否 达到预设预警时间； 若超出所述轨迹地图的时间 达到所述预警时间， 则对所述儿童进行安全识 别； 根据安全识别的结果生成看护预警， 并将所 述看护预警发送至所述定位母点。 本发明还提出 一种儿童跟随看护装置、 跟随机器人以及存储介 质。 本发明可以提高儿童看护的安全性和全面 性。 权利要求书2页 说明书10页 附图1页 CN 115440001 A 2022.12.06 CN 115440001 A 1.一种儿童跟随看护方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 监测看护人及儿童所对应的定位母点及定位子点的运动轨迹， 根据所述运动轨迹构建 轨迹地图； 在所述定位子点超出所述轨迹地图时， 判断超出所述轨迹地图的时间是否达到预设预 警时间； 若超出所述轨迹地图的时间达 到所述预警时间， 则对所述儿童进行安全识别； 根据安全识别的结果 生成看护预警， 并将所述看护预警 发送至所述定位母点。 2.如权利要求1所述的儿童跟随看护方法， 其特征在于， 所述监测看护人及儿童所对应 的定位母点及定位子点的运动轨 迹， 包括： 将看护人设置为定位母点， 将儿童设置为定位子点， 利用预设的监测设备接收所述定 位母点的定位 坐标， 及所述定位子点的定位 坐标； 根据所述定位母点及所述定位子点的定位坐标描绘所述定位母点及所述定位子点的 运动轨迹。 3.如权利要求1所述的儿童跟随看护方法， 其特征在于， 所述根据 所述运动轨迹构建轨 迹地图， 包括： 获取所述运动轨迹在预设方位的边 缘点， 根据所述 边缘点生成轨迹框； 根据所述轨迹框确定中心点， 根据预设的第一安全距离以及所述中心点计算安全范 围， 并根据所述 安全范围生成轨 迹地图。 4.如权利要求1所述的儿童跟随看护方法， 其特征在于， 所述根据 所述运动轨迹构建轨 迹地图， 包括： 根据所述看护人确定主看护人以及子看护人， 按照预设的第 二安全距离及所述主看护 人的运动轨 迹构建第一轨 迹范围图； 按照预设的第 三安全距离及所述子看护人的运动轨迹构建第 二轨迹范围图， 根据 所述 第一轨迹范围图及所述第二轨 迹范围图生成轨 迹地图。 5.如权利要求1所述的儿童跟随看护方法， 其特征在于， 所述对所述儿童进行安全识 别， 包括： 获取所述定位子点的行为数据， 根据所述行为数据中的人脸图像进行目标识别， 并根 据目标识别的结果对所述人脸图像进行情绪识别， 得到所述儿童的识别情绪； 根据所述行为数据中的肢体数据进行姿态 识别， 得到所述儿童的识别姿态。 6.如权利要求5所述的儿童跟随看护方法， 其特征在于， 所述根据 所述行为数据中的人 脸图像进行目标识别， 包括： 利用预设的索贝尔模板对所述人脸图像进行索贝尔响应值计算， 得到响应值比值； 在所述响应值比值大于预设的比值阈值时， 判定所述人脸图像中包含人脸， 并获取所 述儿童的认证图像， 对所述认证图像及所述人脸图像进行特征识别， 得到所述认证图像及 所述人脸图像对应的特 征点； 根据所述特征点生成所述认证图像及所述人脸图像对应的图像向量， 并对所述图像向 量进行相似度计算， 并在相似度计算的结果大于预设的相似度阈值时， 判定所述人脸图像 中存在所述儿童。 7.如权利要求5 中任一项所述的儿童跟随看护方法， 其特征在于， 所述根据所述行为数权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115440001 A 2据中的肢体数据进行姿态 识别， 得到所述儿童的识别姿态， 包括： 判断所述肢体数据为图像数据还是字段 数据； 当所述肢体数据为字段 数据时， 对所述肢体数据进行 数据滤波处 理， 得到标准数据； 将所述标准数据合成角度数据， 利用预设的卡尔曼滤波器根据 所述角度 数据进行姿态 预测， 得到识别姿态； 当所述肢体数据为图像数据时， 对所述肢体数据进行三维空间， 并利用预设的骨骼序 列对转换后的结果进行骨骼点计算， 得到骨骼特 征； 将所述骨骼特征输入预先训练的分类器模型中， 得到每个肢体姿态类别的概率， 根据 所述每个肢体姿态类别的概 率确定所述儿童的识别姿态。 8.一种儿童跟随看护装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 轨迹地图构建模块， 用于监测看护人及儿童所对应的定位母点及定位子点的运动轨 迹， 根据所述 运动轨迹构建轨 迹地图； 儿童安全监测模块， 用于在所述定位子点超出所述轨迹地图以及超出所述轨迹地图的 时间达到所述预警时间时， 则对所述儿童进行安全识别； 看护预警模块， 用于根据安全识别的结果生成看护预警， 并将所述看护预警发送至所 述定位母点。 9.一种用于执行如权利要求1所述儿童跟随看护方法的跟随机器人， 其特征在于， 所述 跟随机器人包括： 至少一个处理器， 至少一个由直驱电机驱动的行走机构， 所述行走机构用于支撑所述 跟随机器人移动； 以及， 与所述至少一个处 理器通信连接的存 储器； 其中， 所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序， 所述计算机程序被所 述至少一个处理器执行， 以使 所述至少一个处理器能够执行如权利要求 1至7中任意一项 所 述的儿童跟随看护方法。 10.一种计算机可读存储介质， 存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处 理器执行时实现如权利要求1至7中任意 一项所述的儿童跟随看护方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115440001 A 3