校园异常事件的处理方法、智能手表和电子设备 |
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| 申请号 | CN202311723828.5 | 申请日 | 2023-12-14 | 公开(公告)号 | CN117746573A | 公开(公告)日 | 2024-03-22 |
| 申请人 | 北京捷通华声科技股份有限公司; | 发明人 | 周科霖; 李健; 陈明; 武卫东; | ||||
| 摘要 | 本 申请 提供了一种校园异常事件的处理方法、智能 手表 和 电子 设备，该方法通过根据用户所处环境的当前音频、当前生理信息和地理 位置 信息，来确定是否开始采集用户所处环境的当前音视频，以避免没有必要的当前音视频的采集，再根据当前音视频的音频和当前生理信息，确定最终得分，并根据最终得分所处的范围，执行对应的等级处理方式，即实现了根据实际事态发展来进行判断的目的，从而解决了现有方案采集佩戴者周围环境数据，并没有根据实际事态发展情况，提供分级别的处理方案问题。 | ||||||
| 权利要求 | 1.一种校园异常事件的处理方法，所述校园异常事件为发生在校园内的除校园学习和校园生活以外的会对学生的身体和/或心理造成伤害的事件，所述方法应用于智能手表，所述智能手表佩戴在用户的手上，其特征在于，包括： |
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| 说明书全文 | 校园异常事件的处理方法、智能手表和电子设备技术领域背景技术[0003] 首先，智能手表的普及率为高，学生群体普遍拥有和使用智能手表，这使得将其作为监测校园异常事件的工具具有可行性。其次，通过对智能手表进行升级和改进，可以实现对异常语音的识别和分析，从而实现对校园校园异常事件的监测。此外，通过对用户的生理特征进行判断，可以进一步提高监测的准确性。同时，通过对智能手表的地理位置信息进行获取和分析，可以实现对校园校园异常事件的实时判断、追踪和处理。 [0004] 目前方案在唤醒手表后，主要的处理方法是采集佩戴者周围环境数据，并没有根据实际事态发展情况，提供分级别的处理方案，从而造成对校园异常事件的判断与处理方式过于粗放，无法对事件进行有效、及时的干预。发明内容 [0005] 本申请的主要目的在于提供一种校园异常事件的处理方法、智能手表、计算机可读存储介质和电子设备，以至少解决现有方案采集佩戴者周围环境数据，并没有根据实际事态发展情况，提供分级别的处理方案问题。 [0006] 为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种校园异常事件的处理方法，所述校园异常事件为发生在校园内的除校园学习和校园生活以外的会对学生的身体和/或心理造成伤害的事件，所述方法应用于智能手表，所述智能手表佩戴在用户的手上，该方法包括： [0007] 实时获取所述用户所处环境的当前音频、当前生理信息和地理位置信息，所述当前生理信息包括所述用户在当前时刻的血压、心率和脉搏； [0008] 至少根据所述当前音频、所述当前生理信息和所述地理位置信息中的一个，确定是否开始采集所述用户所处环境的当前音视频，所述当前音视频包括音频和视频； [0009] 在确定开始采集所述用户所处环境的当前音视频的情况下，根据所述当前音视频的音频和所述当前生理信息，确定最终得分，并根据所述最终得分所处的范围，执行对应的等级处理方式。 [0010] 可选地，至少根据所述当前音频、所述当前生理信息和所述地理位置信息中的一个，确定是否开始采集所述用户所处环境的当前音视频，包括：在所述当前生理信息大于或者等于生理信息阈值的情况下，确定开始采集所述用户所处环境的所述当前音视频；在所述地理位置信息超出预设的日常活动范围的情况下，确定开始采集所述用户所处环境的所述当前音视频。 [0011] 可选地，至少根据所述当前音频、所述当前生理信息和所述地理位置信息中的一个，确定是否开始采集所述用户所处环境的当前音视频，包括：对所述当前音频进行音频特征提取处理，得到目标音频特征集，所述目标音频特征集包括多个音频特征；对所述目标音频特征集进行敏感词筛选处理，确定所述目标音频特征集是否存在至少一个预设敏感词，并在确定所述目标音频特征集存在至少一个预设敏感词的情况下，确定开始采集所述用户所处环境的所述当前音视频；对所述目标音频特征集进行聚类处理，分别得到用户声纹和第一其他声纹，并根据所述用户声纹确定所述用户的情绪，并确定所述第一其他声纹中是否存在至少一个预设发起者的声纹，在所述用户的情绪为负向情绪，或者确定所述第一其他声纹中存在至少一个所述预设发起者的声纹的情况下，确定开始采集所述用户所处环境的所述当前音视频，所述用户的情绪为以下之一：中性情绪、正向情绪和负向情绪；将所述目标音频特征集转换为音频文本，并确定所述音频文本中是否存在至少一个预设称谓，在确定所述音频文本中存在至少一个预设称谓的情况下，确定开始采集所述用户所处环境的所述当前音视频。 [0012] 可选地，至少根据所述当前音频、所述当前生理信息和所述地理位置信息中的一个，确定是否开始采集所述用户所处环境的当前音视频，包括：在所述当前生理信息小于生理信息阈值，且所述地理位置信息未超出预设的日常活动范围，且确定所述目标音频特征集不存在所述预设敏感词，且所述用户的情绪不为负向情绪，且确定所述第一其他声纹中不存在所述预设发起者的声纹，且确定所述音频文本中不存在预设称谓的情况下，确定不开始采集所述用户所处环境的所述当前音视频。 [0013] 可选地，根据所述当前音视频的音频和所述当前生理信息，确定最终得分，包括：对所述当前音视频的音频进行聚类处理，分别得到用户音频和潜在发起者音频；对所述潜在发起者音频进行筛选得到发起者人数，并对所述发起者人数进行归一化处理，得到第一得分；对所述潜在发起者音频进行分析，确定发起者语言的激烈程度，并对所述发起者语言的激烈程度进行归一化处理，得到第二得分；对所述用户音频进行分析，得到用户呼救语言的严重程度，并对所述用户呼救语言的严重程度进行归一化处理，得到第三得分；对所述当前生理信息进行分析，确定用户生理的紧张程度，并对所述用户生理的紧张程度进行归一化处理，得到第四得分；对所述第一得分、所述第二得分、所述第三得分和所述第四得分进行加权求和处理，得到所述最终得分。 [0014] 可选地，根据所述最终得分所处的范围，执行对应的等级处理方式，包括：在所述最终得分小于第一得分阈值的情况下，执行第一等级处理方式，所述第一等级处理方式表征控制所述智能手表的震动结构进行震动；在所述最终得分大于或者等于所述第一得分阈值，且所述最终得分小于第二得分阈值的情况下，执行第二等级处理方式，所述第二等级处理方式表征将所述当前音视频存储至数据库中，并实时更新所述数据库中的当前音视频；在所述最终得分大于或者等于所述第二得分阈值，且所述最终得分小于第三得分阈值的情况下，执行第三等级处理方式，所述第三等级处理方式表征呼叫紧急联系人的移动设备，并实时将所述当前音视频发送至所述紧急联系人的移动设备；在所述最终得分大于或者等于所述第三得分阈值，且所述最终得分小于第四得分阈值的情况下，执行第四等级处理方式，所述第四等级处理方式表征进行报警，且采用GPT模型技术，根据所述当前音视频和所述地理位置信息，生成校园异常事件反馈报告，所述校园异常事件反馈报告包括校园异常事件发生的地点、时间、人物及事件的概述；在所述最终得分大于或者等于所述第四得分阈值的情况下，执行第五等级处理方式，所述第五等级处理方式表征采用GPT模型技术，根据所述当前音视频，生成警告文本，并以语音的方式广播所述警告文本，以警告发起者。 [0015] 可选地，在执行第五等级处理方式之后，所述方法还包括：生成求救信息，并将所述求救信息发送至所述紧急联系人的移动设备，所述求救信息包括校园异常事件发生的地点和时间。 [0016] 根据本申请的另一方面，提供了一种智能手表，智能手表包括： [0017] 获取单元，用于实时获取用户所处环境的当前音频、当前生理信息和地理位置信息，所述当前生理信息包括所述用户在当前时刻的血压、心率和脉搏； [0018] 第一确定单元，用于至少根据所述当前音频、所述当前生理信息和所述地理位置信息中的一个，确定是否开始采集所述用户所处环境的当前音视频，所述当前音视频包括音频和视频； [0019] 第二确定单元，用于在确定开始采集所述用户所处环境的当前音视频的情况下，根据所述当前音视频的音频和所述当前生理信息，确定最终得分，并根据所述最终得分所处的范围，执行对应的等级处理方式。 [0020] 根据本申请的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行任意一种所述的校园异常事件的处理方法。 [0021] 根据本申请的另一方面，提供了一种电子设备，电子设备包括：一个或多个处理器，存储器，以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行任意一种所述的校园异常事件的处理方法。 [0022] 应用本申请的技术方案，通过根据所述用户所处环境的当前音频、当前生理信息和地理位置信息，来确定是否开始采集所述用户所处环境的当前音视频，以避免没有必要的当前音视频的采集，再根据所述当前音视频的音频和所述当前生理信息，确定最终得分，并根据所述最终得分所处的范围，执行对应的等级处理方式，即实现了根据实际事态发展来进行判断的目的，从而解决了现有方案采集佩戴者周围环境数据，并没有根据实际事态发展情况，提供分级别的处理方案问题。附图说明 [0024] 图1示出了根据本申请的实施例提供的一种校园异常事件的处理方法的流程示意图； [0025] 图2示出了根据本申请的实施例提供的另一种校园异常事件的处理方法的流程示意图； [0026] 图3示出了根据本申请的实施例提供的一种智能手表的结构框图。 具体实施方式[0027] 需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。 [0028] 为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。 [0029] 需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。 [0030] 正如背景技术中所介绍的，目前方案在唤醒手表后，主要的处理方法是采集佩戴者周围环境数据，并没有根据实际事态发展情况，提供分级别的处理方案，从而造成对校园异常事件的判断与处理方式过于粗放，无法对事件进行有效、及时的干预，为解决现有方案采集佩戴者周围环境数据，并没有根据实际事态发展情况，提供分级别的处理方案问题，本申请的实施例提供了一种校园异常事件的处理方法、智能手表、计算机可读存储介质和电子设备。 [0031] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。 [0032] 在本实施例中提供了一种校园异常事件的处理方法，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。 [0033] 上述校园异常事件为发生在校园内的除校园学习和校园生活以外的会对学生的身体和/或心理造成伤害的事件，上述方法应用于智能手表，上述智能手表佩戴在用户的手上，图1是根据本申请的实施例提供的一种校园异常事件的处理方法的流程示意图。如图1所示，该方法包括以下步骤： [0034] 步骤S101，实时获取上述用户所处环境的当前音频、当前生理信息和地理位置信息，上述当前生理信息包括上述用户在当前时刻的血压、心率和脉搏； [0035] 地理位置为根据GPS确定用户处于校园的哪些具体地点，例如食堂、厕所等。 [0036] 步骤S102，至少根据上述当前音频、上述当前生理信息和上述地理位置信息中的一个，确定是否开始采集上述用户所处环境的当前音视频，上述当前音视频包括音频和视频； [0037] 具体地，在上述当前生理信息大于或者等于生理信息阈值的情况下，确定开始采集上述用户所处环境的上述当前音视频；在上述地理位置信息超出预设的日常活动范围的情况下，确定开始采集上述用户所处环境的上述当前音视频。 [0038] 在上述当前生理信息大于或者等于生理信息阈值的情况下，例如血压大于或者等于血压阈值的情况下，确定用户有危险，即开始采集上述用户所处环境的上述当前音视频，在上述地理位置信息超出预设的日常活动范围的情况下，确定用户有危险，即开始采集上述用户所处环境的上述当前音视频； [0039] 步骤S102，即至少根据上述当前音频、上述当前生理信息和上述地理位置信息中的一个，确定是否开始采集上述用户所处环境的当前音视频，包括： [0040] 对上述当前音频进行音频特征提取处理，得到目标音频特征集，上述目标音频特征集包括多个音频特征；对上述目标音频特征集进行敏感词筛选处理，确定上述目标音频特征集是否存在至少一个预设敏感词，并在确定上述目标音频特征集存在至少一个预设敏感词的情况下，确定开始采集上述用户所处环境的上述当前音视频； [0041] 具体地，通过对上述当前音频进行音频特征提取处理，得到目标音频特征集，便于从当前音频提取有效的音频进行后续处理，通过设置多个预设敏感词，只要目标音频特征集存在至少一个预设敏感词，就需要开始采集上述用户所处环境的上述当前音视频； [0042] 对上述目标音频特征集进行聚类处理，分别得到用户声纹和第一其他声纹，并根据上述用户声纹确定上述用户的情绪，并确定上述第一其他声纹中是否存在至少一个预设发起者的声纹，在上述用户的情绪为负向情绪，或者确定上述第一其他声纹中存在至少一个上述预设发起者的声纹的情况下，确定开始采集上述用户所处环境的上述当前音视频，上述用户的情绪为以下之一：中性情绪、正向情绪和负向情绪； [0043] 具体地，对上述目标音频特征集进行聚类处理，实现了对目标音频特征集进行分类，得到了目标音频特征集中的用户声纹，以及目标音频特征集中除了用户以外的其他声纹，通过设置多个预设发起者的声纹，只要目标音频特征集中除了用户以外的其他声纹中存在至少一个预设发起者的声纹，就需要开始采集上述用户所处环境的上述当前音视频； [0044] 将上述目标音频特征集转换为音频文本，并确定上述音频文本中是否存在至少一个预设称谓，在确定上述音频文本中存在至少一个预设称谓的情况下，确定开始采集上述用户所处环境的上述当前音视频。 [0045] 具体地，通过设置多个预设称谓，预设称谓为形容用户的称谓，只要音频文本中存在至少一个预设称谓，就需要开始采集上述用户所处环境的上述当前音视频，以保护用户的安全。 [0046] 在本申请的一种实施例中，至少根据上述当前音频、上述当前生理信息和上述地理位置信息中的一个，确定是否开始采集上述用户所处环境的当前音视频，包括：在上述当前生理信息小于生理信息阈值，且上述地理位置信息未超出预设的日常活动范围，且确定上述目标音频特征集不存在上述预设敏感词，且上述用户的情绪不为负向情绪，且确定上述第一其他声纹中不存在上述预设发起者的声纹，且确定上述音频文本中不存在预设称谓的情况下，确定不开始采集上述用户所处环境的上述当前音视频。 [0047] 具体地，只有在上述当前生理信息小于生理信息阈值，且上述地理位置信息未超出预设的日常活动范围，且确定上述目标音频特征集不存在上述预设敏感词，且上述用户的情绪不为负向情绪，且确定上述第一其他声纹中不存在上述预设发起者的声纹，且确定上述音频文本中不存在预设称谓的情况下，才认定用户无危险，不需要采集上述用户所处环境的上述当前音视频。 [0048] 步骤S103，在确定开始采集上述用户所处环境的当前音视频的情况下，根据上述当前音视频的音频和上述当前生理信息，确定最终得分，并根据上述最终得分所处的范围，执行对应的等级处理方式。 [0049] 上述步骤中，通过根据上述用户所处环境的当前音频、当前生理信息和地理位置信息，来确定是否开始采集上述用户所处环境的当前音视频，以避免没有必要的当前音视频的采集，再根据上述当前音视频的音频和上述当前生理信息，确定最终得分，并根据上述最终得分所处的范围，执行对应的等级处理方式，即实现了根据实际事态发展来进行判断的目的，从而解决了现有方案采集佩戴者周围环境数据，并没有根据实际事态发展情况，提供分级别的处理方案问题。 [0050] 步骤S103中的根据上述当前音视频的音频和上述当前生理信息，确定最终得分，包括： [0051] 对上述当前音视频的音频进行聚类处理，分别得到用户音频和潜在发起者音频；对上述潜在发起者音频进行筛选得到发起者人数，并对上述发起者人数进行归一化处理，得到第一得分； [0052] 具体地，通过对聚类后的声纹进行声纹识别，将录音中的不同人声的声纹分别与预置的潜在发起者声纹库中的声纹进行对比，从而确定出现场出现的声音里对应到潜在发起者声纹库中的人数的数量，归一化处理为常规的归一化的处理方法，以便于后续的加权求和，在此不再加以赘述。 [0053] 对上述潜在发起者音频进行分析，确定发起者语言的激烈程度，并对上述发起者语言的激烈程度进行归一化处理，得到第二得分； [0054] 具体地， [0055] 对上述用户音频进行分析，得到用户呼救语言的严重程度，并对上述用户呼救语言的严重程度进行归一化处理，得到第三得分； [0056] 具体地，根据预设呼叫语音来和用户音频进行相似度比较，每一个预设呼叫语音对应一个用户呼救语言的严重程度，相似度最高的预设呼叫语音对应的用户呼救语言的严重程度为该用户的用户呼救语言的严重程度，归一化处理为常规技术手段，在此不再加以赘述了； [0057] 对上述当前生理信息进行分析，确定用户生理的紧张程度，并对上述用户生理的紧张程度进行归一化处理，得到第四得分； [0058] 具体地，可以根据用户血压、心率、脉搏的变化来判断其紧张程度的档次：轻微紧张状态：轻微升高的血压；轻度增加的心率和脉搏；生理参数处于正常范围，但略有波动；中度紧张状态：明显升高的血压；显著增加的心率和脉搏；生理参数明显超出正常范围，但尚未达到临界状态；高度紧张状态：高度升高的血压；强烈增加的心率和脉搏；生理参数明显超过正常范围，达到临界状态；危险生理状态：极端升高的血压；极度增加的心率和脉搏；生理参数超过危险阈值。 [0059] 对上述第一得分、上述第二得分、上述第三得分和上述第四得分进行加权求和处理，得到上述最终得分。 [0060] 具体地，第一得分的权重、第二得分的权重、第三得分的权重、第四得分的权重的和为1。 [0061] 潜在发起者出现的人数数量(权重：20％)这一因素的权重最小，因为潜在发起者的数量虽然重要，但其他因素如语言激烈程度、用户的呼救语言和生理紧张程度同样重要；潜在发起者语言的激烈程度(权重：30％)：语言激烈程度对于紧急情况的判断具有相当的重要性，高权重可以反映其对判断紧急性的直接影响；用户呼救语言的严重程度(权重： 25％)：用户的呼救语言是直接表达紧急状态的方式，因此具有较高的权重，但相对于语言激烈程度略低一些；用户生理的紧张程度(权重：25％)：用户的生理状态提供了一个客观的指标，但相对于语言和呼救语言，可能在一些情况下权重较低。 [0062] 步骤S103中的根据上述最终得分所处的范围，执行对应的等级处理方式，包括： [0063] 在上述最终得分小于第一得分阈值的情况下，执行第一等级处理方式，上述第一等级处理方式表征控制上述智能手表的震动结构进行震动； [0064] 在上述最终得分大于或者等于上述第一得分阈值，且上述最终得分小于第二得分阈值的情况下，执行第二等级处理方式，上述第二等级处理方式表征将上述当前音视频存储至数据库中，并实时更新上述数据库中的当前音视频； [0065] 在上述最终得分大于或者等于上述第二得分阈值，且上述最终得分小于第三得分阈值的情况下，执行第三等级处理方式，上述第三等级处理方式表征呼叫紧急联系人的移动设备，并实时将上述当前音视频发送至上述紧急联系人的移动设备； [0066] 在上述最终得分大于或者等于上述第三得分阈值，且上述最终得分小于第四得分阈值的情况下，执行第四等级处理方式，上述第四等级处理方式表征进行报警，且采用GPT模型技术，根据上述当前音视频和上述地理位置信息，生成校园异常事件反馈报告，上述校园异常事件反馈报告包括校园异常事件发生的地点、时间、人物及事件的概述； [0067] 在上述最终得分大于或者等于上述第四得分阈值的情况下，执行第五等级处理方式，上述第五等级处理方式表征采用GPT模型技术，根据上述当前音视频，生成警告文本，并以语音的方式广播上述警告文本，以警告发起者。 [0068] 具体地，例如第一得分阈值为20，第二得分阈值为40，第三得分阈值为60，第四得分阈值为80，在最终得分为10的情况下，控制上述智能手表的震动结构进行震动，以提醒用户尽快离开正在处于的场所；在最终得分为30的情况下，将上述当前音视频存储至数据库中，并实时更新上述数据库中的当前音视频，以保留证据；在最终得分为50的情况下，呼叫紧急联系人的移动设备，并实时将上述当前音视频发送至上述紧急联系人的移动设备，以提醒紧急联系人尽快赶到异常事件发生的地点来帮助用户；在最终得分为70的情况下，进行报警，且采用GPT模型技术，根据上述当前音视频和上述地理位置信息，生成校园异常事件反馈报告；在最终得分为90的情况下，采用GPT模型技术，根据上述当前音视频，生成警告文本，并以语音的方式广播上述警告文本，以警告发起者，发起者为校园异常事件的发起者。 [0069] 在本申请的一种实施例中，在执行第五等级处理方式之后，上述方法还包括：生成求救信息，并将上述求救信息发送至上述紧急联系人的移动设备，上述求救信息包括校园异常事件发生的地点和时间。 [0070] 具体地，通过将校园异常事件发生的地点和时间发送至上述紧急联系人的移动设备，以使得紧急联系人尽快赶到异常事件发生的地点来帮助用户。 [0071] 为了使得本领域技术人员能够更加清楚地了解本申请的技术方案，以下将结合具体的实施例对本申请的校园异常事件的处理方法的实现过程进行详细说明。 [0072] 本实施例涉及一种具体的校园异常事件的处理方法，如图2所示，包括如下步骤： [0073] 步骤S1：实时获取用户所处环境的当前音频、当前生理信息和地理位置信息，当前生理信息包括用户在当前时刻的血压、心率和脉搏； [0074] 步骤S2：至少根据当前音频、当前生理信息和地理位置信息中的一个，确定是否开始采集用户所处环境的当前音视频，当前音视频包括音频和视频； [0075] 具体地，对当前音频进行音频特征提取处理，得到目标音频特征集，目标音频特征集包括多个音频特征；对目标音频特征集进行敏感词筛选处理，确定目标音频特征集是否存在至少一个预设敏感词，并在确定目标音频特征集存在至少一个预设敏感词的情况下，确定开始采集用户所处环境的当前音视频；对目标音频特征集进行聚类处理，分别得到用户声纹和第一其他声纹，并根据用户声纹确定用户的情绪，并确定第一其他声纹中是否存在至少一个预设发起者的声纹，在用户的情绪为负向情绪，或者确定第一其他声纹中存在至少一个预设发起者的声纹的情况下，确定开始采集用户所处环境的当前音视频，用户的情绪为以下之一：中性情绪、正向情绪和负向情绪；将目标音频特征集转换为音频文本，并确定音频文本中是否存在至少一个预设称谓，在确定音频文本中存在至少一个预设称谓的情况下，确定开始采集用户所处环境的当前音视频；在当前生理信息大于或者等于生理信息阈值的情况下，确定开始采集用户所处环境的当前音视频；在地理位置信息超出预设的日常活动范围的情况下，确定开始采集用户所处环境的当前音视频；在当前生理信息小于生理信息阈值，且地理位置信息未超出预设的日常活动范围，且确定目标音频特征集不存在预设敏感词，且用户的情绪不为负向情绪，且确定第一其他声纹中不存在预设发起者的声纹，且确定音频文本中不存在预设称谓的情况下，确定不开始采集用户所处环境的当前音视频； [0076] 步骤S3：在确定开始采集用户所处环境的当前音视频的情况下，对当前音视频的音频进行聚类处理，分别得到用户音频和潜在发起者音频； [0077] 步骤S4：对潜在发起者音频进行筛选得到发起者人数，并对发起者人数进行归一化处理，得到第一得分；对潜在发起者音频进行分析，确定发起者语言的激烈程度，并对发起者语言的激烈程度进行归一化处理，得到第二得分；对用户音频进行分析，得到用户呼救语言的严重程度，并对用户呼救语言的严重程度进行归一化处理，得到第三得分；对当前生理信息进行分析，确定用户生理的紧张程度，并对用户生理的紧张程度进行归一化处理，得到第四得分；对第一得分、第二得分、第三得分和第四得分进行加权求和处理，得到最终得分； [0078] 步骤S5：根据最终得分所处的范围，执行对应的等级处理方式。 [0079] 具体地，在最终得分小于第一得分阈值的情况下，执行第一等级处理方式，第一等级处理方式表征控制智能手表的震动结构进行震动；在最终得分大于或者等于第一得分阈值，且最终得分小于第二得分阈值的情况下，执行第二等级处理方式，第二等级处理方式表征将当前音视频存储至数据库中，并实时更新数据库中的当前音视频；在最终得分大于或者等于第二得分阈值，且最终得分小于第三得分阈值的情况下，执行第三等级处理方式，第三等级处理方式表征呼叫紧急联系人的移动设备，并实时将当前音视频发送至紧急联系人的移动设备；在最终得分大于或者等于第三得分阈值，且最终得分小于第四得分阈值的情况下，执行第四等级处理方式，第四等级处理方式表征进行报警，且采用GPT模型技术，根据当前音视频和地理位置信息，生成校园异常事件反馈报告，校园异常事件反馈报告包括校园异常事件发生的地点、时间、人物及事件的概述；在最终得分大于或者等于第四得分阈值的情况下，执行第五等级处理方式，第五等级处理方式表征采用GPT模型技术，根据当前音视频，生成警告文本，并以语音的方式广播警告文本，以警告发起者。 [0080] 需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。 [0081] 本申请实施例还提供了一种智能手表，需要说明的是，本申请实施例的智能手表可以用于执行本申请实施例所提供的用于校园异常事件的处理方法。该智能手表用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的智能手表较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。 [0082] 以下对本申请实施例提供的智能手表进行介绍。 [0083] 图3是根据本申请的实施例提供的一种智能手表的结构框图。如图3所示，智能手表包括： [0084] 获取单元31，用于实时获取用户所处环境的当前音频、当前生理信息和地理位置信息，上述当前生理信息包括上述用户在当前时刻的血压、心率和脉搏； [0085] 第一确定单元32，用于至少根据上述当前音频、上述当前生理信息和上述地理位置信息中的一个，确定是否开始采集上述用户所处环境的当前音视频，上述当前音视频包括音频和视频； [0086] 第二确定单元33，用于在确定开始采集上述用户所处环境的当前音视频的情况下，根据上述当前音视频的音频和上述当前生理信息，确定最终得分，并根据上述最终得分所处的范围，执行对应的等级处理方式。 [0087] 上述智能手表中，通过根据上述用户所处环境的当前音频、当前生理信息和地理位置信息，来确定是否开始采集上述用户所处环境的当前音视频，以避免没有必要的当前音视频的采集，再根据上述当前音视频的音频和上述当前生理信息，确定最终得分，并根据上述最终得分所处的范围，执行对应的等级处理方式，即实现了根据实际事态发展来进行判断的目的，从而解决了现有方案采集佩戴者周围环境数据，并没有根据实际事态发展情况，提供分级别的处理方案问题。 [0088] 在本申请的一种实施例中，第一确定单元包括第一确定模块和第二确定模块，第一确定模块用于在上述当前生理信息大于或者等于生理信息阈值的情况下，确定开始采集上述用户所处环境的上述当前音视频；第二确定模块用于在上述地理位置信息超出预设的日常活动范围的情况下，确定开始采集上述用户所处环境的上述当前音视频。 [0089] 在本申请的一种实施例中，第一确定单元包括第一处理模块、第三确定模块、第二处理模块和第三处理模块，第一处理模块用于对上述当前音频进行音频特征提取处理，得到目标音频特征集，上述目标音频特征集包括多个音频特征；第三确定模块用于对上述目标音频特征集进行敏感词筛选处理，确定上述目标音频特征集是否存在至少一个预设敏感词，并在确定上述目标音频特征集存在至少一个预设敏感词的情况下，确定开始采集上述用户所处环境的上述当前音视频；第二处理模块用于对上述目标音频特征集进行聚类处理，分别得到用户声纹和第一其他声纹，并根据上述用户声纹确定上述用户的情绪，并确定上述第一其他声纹中是否存在至少一个预设发起者的声纹，在上述用户的情绪为负向情绪，或者确定上述第一其他声纹中存在至少一个上述预设发起者的声纹的情况下，确定开始采集上述用户所处环境的上述当前音视频，上述用户的情绪为以下之一：中性情绪、正向情绪和负向情绪；第三处理模块用于将上述目标音频特征集转换为音频文本，并确定上述音频文本中是否存在至少一个预设称谓，在确定上述音频文本中存在至少一个预设称谓的情况下，确定开始采集上述用户所处环境的上述当前音视频。 [0090] 在本申请的一种实施例中，第一确定单元包括第四确定模块，第四确定模块用于在上述当前生理信息小于生理信息阈值，且上述地理位置信息未超出预设的日常活动范围，且确定上述目标音频特征集不存在上述预设敏感词，且上述用户的情绪不为负向情绪，且确定上述第一其他声纹中不存在上述预设发起者的声纹，且确定上述音频文本中不存在预设称谓的情况下，确定不开始采集上述用户所处环境的上述当前音视频。 [0091] 在本申请的一种实施例中，第二确定单元包括第四处理模块、第五处理模块、第五确定模块、第六处理模块、第六确定模块和第七处理模块，第四处理模块用于对上述当前音视频的音频进行聚类处理，分别得到用户音频和潜在发起者音频；第五处理模块用于对上述潜在发起者音频进行筛选得到发起者人数，并对上述发起者人数进行归一化处理，得到第一得分；第五确定模块用于对上述潜在发起者音频进行分析，确定发起者语言的激烈程度，并对上述发起者语言的激烈程度进行归一化处理，得到第二得分；第六处理模块用于对上述用户音频进行分析，得到用户呼救语言的严重程度，并对上述用户呼救语言的严重程度进行归一化处理，得到第三得分；第六确定模块用于对上述当前生理信息进行分析，确定用户生理的紧张程度，并对上述用户生理的紧张程度进行归一化处理，得到第四得分；第七处理模块用于对上述第一得分、上述第二得分、上述第三得分和上述第四得分进行加权求和处理，得到上述最终得分。 [0092] 在本申请的一种实施例中，第二确定单元包括第八处理模块、第九处理模块、第十处理模块、第十一处理模块、第十二处理模块和第十三处理模块，第八处理模块用于在上述最终得分小于第一得分阈值的情况下，执行第一等级处理方式，上述第一等级处理方式表征控制上述智能手表的震动结构进行震动；第九处理模块用于在上述最终得分大于或者等于上述第一得分阈值，且上述最终得分小于第二得分阈值的情况下，执行第二等级处理方式，上述第二等级处理方式表征将上述当前音视频存储至数据库中，并实时更新上述数据库中的当前音视频；第十处理模块用于在上述最终得分大于或者等于上述第二得分阈值，且上述最终得分小于第三得分阈值的情况下，执行第三等级处理方式，上述第三等级处理方式表征呼叫紧急联系人的移动设备，并实时将上述当前音视频发送至上述紧急联系人的移动设备；第十处理模块用于在上述最终得分大于或者等于上述第三得分阈值，且上述最终得分小于第四得分阈值的情况下，执行第四等级处理方式，上述第四等级处理方式表征进行报警，且采用GPT模型技术，根据上述当前音视频和上述地理位置信息，生成校园异常事件反馈报告，上述校园异常事件反馈报告包括校园异常事件发生的地点、时间、人物及事件的概述；第十一处理模块用于在上述最终得分大于或者等于上述第四得分阈值的情况下，执行第五等级处理方式，上述第五等级处理方式表征采用GPT模型技术，根据上述当前音视频，生成警告文本，并以语音的方式广播上述警告文本，以警告发起者。 [0093] 在本申请的一种实施例中，智能手表还包括生成单元，生成单元用于在执行第五等级处理方式之后，上述方法还包括：生成求救信息，并将上述求救信息发送至上述紧急联系人的移动设备，上述求救信息包括校园异常事件发生的地点和时间。 [0094] 上述智能手表包括处理器和存储器，上述获取单元、第一确定单元和第二确定单元等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。 [0095] 处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来解决现有方案采集佩戴者周围环境数据，并没有根据实际事态发展情况，提供分级别的处理方案问题。 [0097] 本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在上述程序运行时控制上述计算机可读存储介质所在设备执行上述校园异常事件的处理方法。 [0098] 本发明实施例提供了一种处理器，上述处理器用于运行程序，其中，上述程序运行时执行上述校园异常事件的处理方法。 [0099] 本发明实施例提供了一种设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现至少以下步骤：实时获取上述用户所处环境的当前音频、当前生理信息和地理位置信息，上述当前生理信息包括上述用户在当前时刻的血压、心率和脉搏；至少根据上述当前音频、上述当前生理信息和上述地理位置信息中的一个，确定是否开始采集上述用户所处环境的当前音视频，上述当前音视频包括音频和视频；在确定开始采集上述用户所处环境的当前音视频的情况下，根据上述当前音视频的音频和上述当前生理信息，确定最终得分，并根据上述最终得分所处的范围，执行对应的等级处理方式。本文中的设备可以是服务器、PC、PAD、手机等。 [0100] 本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有至少如下方法步骤的程序：实时获取上述用户所处环境的当前音频、当前生理信息和地理位置信息，上述当前生理信息包括上述用户在当前时刻的血压、心率和脉搏；至少根据上述当前音频、上述当前生理信息和上述地理位置信息中的一个，确定是否开始采集上述用户所处环境的当前音视频，上述当前音视频包括音频和视频；在确定开始采集上述用户所处环境的当前音视频的情况下，根据上述当前音视频的音频和上述当前生理信息，确定最终得分，并根据上述最终得分所处的范围，执行对应的等级处理方式。 [0101] 本申请还提供了一种电子设备，电子设备包括：一个或多个处理器，存储器，以及一个或多个程序，其中，上述一个或多个程序被存储在上述存储器中，并且被配置为由上述一个或多个处理器执行，上述一个或多个程序包括用于执行任意一种上述的校园异常事件的处理方法。通过根据上述用户所处环境的当前音频、当前生理信息和地理位置信息，来确定是否开始采集上述用户所处环境的当前音视频，以避免没有必要的当前音视频的采集，再根据上述当前音视频的音频和上述当前生理信息，确定最终得分，并根据上述最终得分所处的范围，执行对应的等级处理方式，即实现了根据实际事态发展来进行判断的目的，从而解决了现有方案采集佩戴者周围环境数据，并没有根据实际事态发展情况，提供分级别的处理方案问题。 [0102] 显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。 [0103] 本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD‑ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。 [0104] 本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。 [0105] 这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。 [0106] 这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。 [0108] 存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。 [0109] 计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD‑ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。 [0110] 还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。 [0111] 从以上的描述中，可以看出，本申请上述的实施例实现了如下技术效果： [0112] 1)、本申请的校园异常事件的处理方法，通过根据上述用户所处环境的当前音频、当前生理信息和地理位置信息，来确定是否开始采集上述用户所处环境的当前音视频，以避免没有必要的当前音视频的采集，再根据上述当前音视频的音频和上述当前生理信息，确定最终得分，并根据上述最终得分所处的范围，执行对应的等级处理方式，即实现了根据实际事态发展来进行判断的目的，从而解决了现有方案采集佩戴者周围环境数据，并没有根据实际事态发展情况，提供分级别的处理方案问题。 [0113] 2)、本申请的智能手表，通过根据上述用户所处环境的当前音频、当前生理信息和地理位置信息，来确定是否开始采集上述用户所处环境的当前音视频，以避免没有必要的当前音视频的采集，再根据上述当前音视频的音频和上述当前生理信息，确定最终得分，并根据上述最终得分所处的范围，执行对应的等级处理方式，即实现了根据实际事态发展来进行判断的目的，从而解决了现有方案采集佩戴者周围环境数据，并没有根据实际事态发展情况，提供分级别的处理方案问题。 [0114] 以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。 |
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