本申请涉及智能设备技术领域，特别是涉及一种陪护方法、装置及终端设备。
背景技术：
如今，我国老龄化现象日益显著，老年人的身心健康问题受到广泛的关注。但是因为离异、丧偶、失独、子女工作繁忙等种种原因，许多老年人缺少家人的陪伴照料，这对老年人的身体健康和心理健康均是十分不利的。
目前市面上已有一些智能陪护机器人用以陪护老年人，但是将机器人作为载体造价十分昂贵，导致家庭花销负担加重，因此不便于推广应用。另外，陪护方式比较局限，仅能够满足单一的陪护需求。
技术实现要素：
基于上述问题，本申请提供了一种陪护方法、装置及终端设备，可以应用于各种已有的智能设备上，实现丰富的陪护功能。
本申请实施例公开了如下技术方案：
第一方面，提供一种陪护方法，应用于被陪护人对应的终端设备；所述方法包括：
采集被陪护人的数据；所述被陪护人的数据至少包括以下一种：声音数据、表情数据、动作数据和体征数据；
分析所述被陪护人的数据确定对应的陪护模式；所述陪护模式至少包括以下一种：语音应答模式、心理咨询模式和急救模式；
按照确定出的陪护模式对所述被陪护人进行陪护。
可选地，所述分析所述被陪护人的数据确定对应的陪护模式，具体包括：
将所述被陪护人的数据输入预先构建的陪护模型，得到对应的陪护模式，其中所述陪护模型为对样本数据进行机器学习得到的用于输出对应的陪护模式的模型，所述样本数据至少包括以下一种：声音样本数据、表情样本数据、动作样本数据、体征样本数据。
可选地，当所述陪护模式为所述语音应答模式时，所述按照确定出的陪护模式对所述被陪护人进行陪护，具体包括：
利用所述陪护模型获得所述被陪护人的情绪分析结果，并根据所述情绪分析结果获得陪护数据；所述陪护数据为应答音频或音乐；
将所述陪护数据输出。
可选地，方法还包括：采集所述被陪护人的亲人或朋友的声音数据；
所述根据所述情绪分析结果获得陪护数据，具体包括：
根据所述情绪分析结果，利用所述被陪护人的亲人或朋友的声音数据获得陪护数据。
可选地，当所述陪护模式为所述心理咨询模式时，所述按照确定出的陪护模式对所述被陪护人进行陪护，具体包括：
与心理咨询机构建立连接；
向心理咨询机构发送所述被陪护人的数据，和/或，发送对所述被陪护人的情绪分析结果；
接收所述心理咨询机构提供的音视频并输出。
可选地，方法还包括：向所述被陪护人的监护人对应的终端设备发送所述被陪护人与所述心理咨询机构的心理咨询师的对话内容。
可选地，当所述陪护模式为所述急救模式时，所述被陪护人的数据包括体征数据；所述按照确定出的陪护模式对所述被陪护人进行陪护，具体包括：
将所述体征数据发送给距离所述被陪护人最近的急救机构。
可选地，所述分析所述被陪护人的数据确定对应的陪护模式，具体包括：
判断所述体征数据是否异常，如果是，则确定所述陪护模式为所述急救模式。
第二方面，本申请提供一种陪护装置，应用于被陪护人对应的终端设备；所述装置包括：
数据获取模块，用于获得被陪护人的数据；所述被陪护人的数据至少包括以下一种：声音数据、表情数据、动作数据和体征数据；
陪护模式确定模块，用于分析所述被陪护人的数据确定对应的陪护模式；所述陪护模式至少包括以下一种：语音应答模式、心理咨询模式和急救模式；
陪护模块，用于按照所述陪护模式确定模块确定出的陪护模式对所述被陪护人进行陪护。
第三方面，本申请提供一种终端设备，包括：数据采集装置、处理器和存储介质；
其中，所述数据采集装置用于采集被陪护人的数据，并将所述数据发送给处理器；所述被陪护人的数据至少包括以下一种：声音数据、表情数据、动作数据和体征数据；
所述存储介质用于存储计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器运行时，执行以下操作：
获得所述被陪护人的数据；
分析所述被陪护人的数据确定对应的陪护模式；所述陪护模式至少包括以下一种：语音应答模式、心理咨询模式和急救模式；
按照确定出的陪护模式对所述被陪护人进行陪护。
可选地，所述终端设备为以下任意一种：
手机、电脑、智能手环、智能电子饰品或智能机器人。
相较于现有技术，本申请具有以下有益效果：
本申请提供的技术方案可应用于被陪护人对应的终端设备，例如智能手环、智能电子饰品等。首先需要采集被陪护人的数据，包括以下一种：声音数据、表情数据、动作数据和体征数据；接着，分析所述被陪护人的数据确定对应的陪护模式；所述陪护模式至少包括以下一种：语音应答模式、心理咨询模式和急救模式；最后按照所述陪护模式对所述被陪护人进行陪护。
本申请能够根据被陪护人的实际情况(即其提供的数据)，匹配相适应的模式进行陪护。陪护模式丰富多样，因此能够丰富被陪护人的被陪护体验，提升陪护的效果。另外，本申请技术方案能够在各种形式的终端设备上实现，不局限于智能机器人，因此大大降低了陪护花销，方便且实用。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种陪护方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的另一种陪护方法的流程图；
图3为本申请实施例提供的一种陪护装置的结构示意图；
图4为本申请实施例提供的一种终端设备的结构示意图。
具体实施方式
正如前文描述，目前已有的陪护产品多为智能陪护机器人的形式，不但硬件配置复杂，故障率高，而且造价昂贵，实用性较差。另外，现有的陪护产品的陪护方式单一，陪护效果有待提升。
针对以上问题，发明人经过研究，在本申请中提供一种陪护方法、装置及终端设备。本申请提供的方案中，能够根据被陪护人的声音数据、表情数据、动作数据和体征数据等，匹配对应的陪护模式进行陪护。陪护模式至少包括语音应答模式、心理咨询模式和急救模式中的一种。最终，按照确定出的对应的陪护模式对被陪护人进行陪护。本申请技术方案不局限于应用在智能陪护机器人上，还可以应用在被陪护人对应的各种终端设备上，例如智能手环或手机。因此，应用范围较广，同时降低了花销。此外，陪护方式丰富且针对性较强，能够提升被陪护人的被陪护体验。
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
方法实施例一
参见图1，该图为本申请实施例提供的一种陪护方法的流程图。
该方法应用于被陪护人对应的终端设备。实际应用中，被陪护人可以是老年人、残疾人、病人或儿童等任何需要陪护的人员，此处对被陪护人的具体人员类型不进行限定。
被陪护人对应的终端设备可以是被陪护人的可移动终端设备，例如手机、平板电脑、笔记本电脑、智能手环、智能电子饰品和智能机器人等；另外，也可以是被陪护人的固定终端设备，例如台式电脑等。
如图1所示，本申请实施例提供的陪护方法，包括：
步骤101：采集被陪护人的数据。
被陪护人对应的终端设备可以包括多种类型的数据采集装置，作为示例，包括：声音数据采集装置，用于采集被陪护人的声音数据；图像采集装置，用于采集被陪护人的图像，通过处理被陪护人的图像可以捕获被陪护人的表情数据和动作数据，此处动作数据指的是肢体方面的动作数据而非人脸面部方面的动作数据；体征数据采集装置，用于采集被陪护人的体征数据。
作为一种可能的实现方式，体征数据采集装置可以是被陪护人对应的终端设备上安装的传感器。体征数据可以包括但不限于：心跳、皮肤电活动(eda,electrodermalactivity)、体温、血氧饱和度、心电图(ecg,electrocardiogram)之中的一种或多种。
实际应用中，当被陪护人对应的终端设备工作时，根据陪护人提供的数据的类型，可能所有数据采集装置都采集到了有效数据，也可能仅有一部分数据采集装置采集到有效数据。例如，被陪护人没有发出声音，仅仅做出了难过的表情，则声音数据采集装置无法采集到有效数据。
因此，本步骤中采集到的被陪护人的数据至少包括以下一种：声音数据、表情数据、动作数据和体征数据。也就是说，被陪护人的声音数据、表情数据、动作数据和体征数据可能均被采集到，也可能仅有一种、两种或三种被采集到。
步骤102：分析所述被陪护人的数据确定对应的陪护模式。
在本申请实施例提供的技术方案中，提供了多种可用的陪护模式，例如：语音应答模式、心理咨询模式和急救模式。
实际应用中，并不是每时每刻都需要采用所有可用的陪护模式对被陪护人进行陪护。例如，在一些应用场景中，可能无需采用急救模式对被陪护人进行陪护；在一些应用场景中，可能无需采用心理咨询模式对被陪护人进行陪护。为此，需要分析被陪护人的数据，以确定对应的陪护模式。此处，对应的陪护模式即是指根据被陪护人的数据确定出的与被陪护人陪护需求相匹配的陪护模式。实际应用中，根据被陪护人的数据进行分析后，确定出的对应的陪护模式至少包括以下一种：语音应答模式、心理咨询模式和急救模式。
语音应答模式下能够由被陪护人的终端设备向被陪护人提供智能的语音应答。语音应答可以是应答音频或者音乐，此处对语音应答模式下提供的语音应答内容不进行限定。
心理咨询模式即是向被陪护人提供心理咨询服务。
急救模式即是想被陪护人提供急救服务。
作为示例，当采集到被陪护人的体征数据异常，且采集到被陪护人的声音数据后分析出被陪护人发出了求救，此时，可以分析匹配对应的陪护模式包括急救模式，并且为了安抚被陪护人的情绪或者给予被陪护人鼓励和支持，陪护模式还可以包括语音应答模式。
步骤103：按照确定出的陪护模式对所述被陪护人进行陪护。
如果确定出的陪护模式包括语音应答模式，则本步骤具体实现时，可以是：首先获得语音应答模式下的陪护数据，其后将该陪护数据输出。陪护数据具体可以包括：应答音频或音乐等。将陪护数据输出，即是将陪护数据提供给被陪护人。输出方式可以是音频播放、视频播放等形式。
如果确定出的陪护模式包括心理咨询模式，则本步骤具体实现时，可以是：首先于心理咨询机构建立连接，该连接可以是远程通讯连接，连接可以通过已有的一些即时通讯软件建立；其后向心理咨询机构发送被陪护人的数据，和/或，发送对被陪护人的情绪分析结果(情绪分析结果为基于被陪护人的数据分析得到的)；最后接收心理咨询机构提供的音视频并输出。
如果确定出的陪护模式包括急救模式，则本步骤具体实现时，可以是将所述体征数据发送给距离所述被陪护人最近的急救机构。作为一可能的实现方式，被陪护人对应的终端设备具备定位功能，因为该终端设备可以由被陪护人佩戴或携带，或者与被陪护人共处一室，因此终端设备与被陪护人的距离非常近，可以将定位得到的位置作为被陪护人的位置。终端设备如果具备移动通信模块或wifi模块，则可以通过联网登录地图app或者打开相关的网页(例如百度地图或高德地图等)等方式确定距离定位位置最近的急救机构。
另外，如果被陪护人的行动能力较弱，长期活动的区域很少发生变化，也可以由其对应的终端设备通过分析被陪护人的活动区域的规律，预先确定好其长期活动的区域附近最近的急救机构，将该急救机构的相关信息(例如联系电话，位置信息等)存储起来。从而当被陪护人处于该区域并需要启动急救模式时，可以非常便捷且迅速地确定最近的急救机构，节省急救时间。
作为一种可能的实现方式，如果被陪护人对应的终端设备具有定位功能，则本步骤在将被陪护人的体征数据发送给急救机构时，还可以一同发送被陪护人的位置信息，以便急救机构能够为被陪护人提供快速、准确的急救服务。
以上，为本申请实施例提供的陪护方法。该方法可应用于被陪护人对应的终端设备，例如智能手环、智能电子饰品等。首先需要采集被陪护人的数据，包括以下一种：声音数据、表情数据、动作数据和体征数据；接着，分析所述被陪护人的数据确定对应的陪护模式；所述陪护模式至少包括以下一种：语音应答模式、心理咨询模式和急救模式；最后按照所述陪护模式对所述被陪护人进行陪护。
本申请提供的陪护方法能够根据被陪护人的实际情况(即其提供的数据)，匹配相适应的模式进行陪护。陪护模式丰富多样，因此能够丰富被陪护人的被陪护体验，提升陪护的效果。另外，本申请技术方案能够在各种形式的终端设备上实现，不局限于智能机器人，因此大大降低了陪护花销，方便且实用。
可以理解的是，实际应用中被陪护人通常具有监护人。监护人可以是被陪护人的亲属、朋友等。尽管应用本申请实施例提供的方法，被陪护人对应的终端设备可以具备比较丰富的陪护功能，但是如果能够向被陪护人的监护人提供被陪护人相关的陪护信息能够令监护人更加详细地获知和了解被陪护人的实际状况，包括身体健康状况和心理健康状况。
因此，作为一种可能的实现方式，如果步骤102确定出的陪护模式包括心理咨询模式，则在本实施例提供的陪护方法中还可以进一步包括：
向被陪护人的监护人对应的终端设备发送被陪护人与心理咨询机构的心理咨询师的对话内容。
在具体实现时，作为一种可能的实现方式，可以由被陪护人对应的终端设备存储被陪护人与心理咨询机构的心理咨询师远程建立音视频对话的音视频。将该音视频发送至被陪护人的监护人对应的终端设备。
通过获得对话内容，被陪护人的监护人能够实时掌握被陪护人的实际状况，并且根据对话内容监护人也可以了解到心理咨询师缓解被陪护人的负面情绪的可行方式，从而以便监护人在被陪护人需要时利用该可行方式进行更好的陪护。
作为一种可能的实现方式，如果步骤102确定出的陪护模式包括急救模式，则在本实施例提供的陪护方法中还可以进一步包括：
将被陪护人的体征数据以及将体征数据发送给距离被陪护人最近的急救机构的时间信息发送给被陪护人的监护人对应的终端设备。
从而，监护人可以及时获知被陪护人的体征数据异常的情况，并获知急救机构得被陪护人的急救请求的时间。
在实际应用中，为实现对被陪护人数据的快速分析，并快速确定出对应的陪护模式，可以通过预先构建陪护模型的方式，训练出可用的陪护模型。利用陪护模型完成数据的分析和对陪护模式的确认。
方法实施例二
参见图2，该图为本申请实施例提供的另一种陪护方法的流程图。
如图2所示，本实施例提供的陪护方法，包括：
步骤201：采集被陪护人的数据。
本实施例步骤201与前述实施例步骤101的实现方式基本相同，关于步骤201的描述可参照前述实施例，此处不再赘述。
步骤202：将所述被陪护人的数据输入预先构建的陪护模型，得到对应的陪护模式。
下面对本实施例中描述的陪护模型进行描述和说明。
陪护模型是本申请实施例提供的陪护方法执行之前预先训练获得的。具体地，该陪护模型是对样本数据进行机器学习后得到的用于输出对应的陪护模式的模型。由于该模型能够输出对应的陪护模式，因此为便于描述和理解，将该模型称为陪护模型。
样本数据可以来源于大量不同的样本个体(人)，对不同的样本个体的数据进行采集，采集到的数据就称为样本数据。本实施例对于样本数据的具体类型不进行限定。作为一种可能的实现方式，样本数据可以至少包括以下一种：声音样本数据、表情样本数据、动作样本数据、体征样本数据。
作为示例，声音样本数据可以包括：样本个体在多种情绪下的音频，例如包含哭声的音频，包含笑声的音频，包含叹气声的音频，包含怒喊的音频等。
作为示例，表情样本数据可以包括：对于处于多种情绪下的样本个体的面部图像进行处理后提取得到的表情数据。面部图像可以是样本个体露出微笑表情的图像、露出哀伤表情的图像、露出愤怒表情的图像等。
作为示例，动作样本数据可以包括：对于处于多种情绪下的样本个体的身体图像进行处理后提取得到的动作数据。身体图像可以是样本个体做出各种姿势的图像。可以理解的是，肢体动作构建出的姿势与情绪存在关联。
作为示例，体征样本数据可以包括：不同年龄的样本个体在多个时间段的体征数据。此处对体征样本数据的具体类型不进行限定。
实际应用中，作为一种可能的实现方式，可以对样本数据打标签，例如打上类型标签和情绪标签等。类型标签可以包括以下任意一种：声音标签、表情标签、动作标签、体征标签等。情绪标签可以包括正向情绪标签或负向情绪标签，例如露出微笑表情的图像的标签为正向情绪标签，露出哀伤表情或愤怒表情的图像的标签为负向情绪标签。另外，正向情绪标签和负向情绪标签还可以包括具体的情绪值，情绪值的绝对值越高，表示样本数据对应的正向或负向情绪越强烈。作为示例，露出哀伤情绪的图像的情绪值是-1.5；露出愤怒表情的图像的情绪值是-2。
另外，样本数据还可以包括各个类型的体征样本数据对应的参考区间，当体征样本数据超出其对应参考区间，根据体征样本数据的具体类型以及超出参考区间的体征样本数据的具体值，可以为体征样本数据配以紧急度。紧急度为正值，紧急度越高，表示体征样本数据的异常程度越高。
上述情绪值和紧急度均可以是对样本数据进行处理和解析后获得的。
实际应用中，可以预先构建样本数据的紧急度结果、情绪分析结果以及陪护模式之间的对应关系。将该对应关系作为机器学习构建上述陪护模型的目标函数。
其中，紧急度结果为根据同一样本个体的所有类型的体征样本数据的紧急度得到的结果。具体可以是直接累加，也可以是为每个紧急度配以一定权重后相加得到的。上述对应关系中，在紧急度结果超出预设紧急度结果阈值的情况下，紧急度结果对应的陪护模式为急救模式。
情绪分析结果为根据同一样本个体的所有类型的样本数据(其中不包括体征样本数据)的情绪值得到的结果。具体可以是直接累加，也可以是为每个紧急度配以一定权重后相加得到的。上述对应关系中，在情绪分析结果低于预设第一阈值且高于预设第二阈值(预设第一阈值高于预设第二阈值)的情况下，情绪分析结果对应的陪护模式为语音应答模式；在情绪分析结果不高于预设第二阈值的情况下，情绪分析结果对应的陪护模式为心理咨询模式，或者，情绪分析结果对应的模式为心理咨询模式以及语音应答模式。
训练过程中，按照上述目标函数不断训练陪护模型各层的系数，当满足预设终止条件后，获得训练好的陪护模型。该预设终止条件可以是训练次数达到预设次数，也可以是上述目标函数的值小于预设函数值。
利用该训练好的陪护模型，当输入被陪护人的陪护数据后，陪护模型即可输出对应的陪护模式。通过预先构建陪护模型，并利用陪护模型确定合适的陪护模式，能够提升陪护模式的确定速度，从而快速响应被陪护人的陪护需求。提升被陪护人的体验。
步骤203：按照确定出的陪护模式对所述被陪护人进行陪护
本实施例步骤203的实现方式与前述实施例步骤103的实现方式基本相同。因此关于本步骤的相关描述可参照前述实施例。
当所述陪护模式为所述语音应答模式时，步骤203可以按照如下方式实现：
利用所述陪护模型获得所述被陪护人的情绪分析结果，并根据所述情绪分析结果获得陪护数据；将所述陪护数据输出。其中，陪护数据为应答音频或音乐。
本实施例中，情绪分析结果还可以包括情绪类型，例如：悲伤、愤怒、开心等。可以预先创建一个知识库，该知识库中包含各种情绪类型的情绪分析结果对应的陪护数据(应答音频或音乐)。例如，如果情绪分析结果的情绪类型是悲伤，则输出可用于安抚该类型的情绪的应答音频或轻柔欢快的音乐；如果情绪分析结果的情绪类型是愤怒，则输出可用于安抚该类型的情绪的应答音频或节奏舒缓的音乐。
下面对本实施例中数据库的实现方式进行示例性说明。
可以预先采集被陪护人的亲人或朋友(具体可以是被陪护人已经逝世的亲人或朋友)的声音数据；对这些声音数据进行处理(处理方式不进行限定，例如可以是提取声音频率、声调、语音识别等处理)。上述用于安抚各种类型的情绪的应答音频可以根据处理后的声音数据进行替换，即，将远应答音频替换为以被陪护人的亲人或朋友的声音频率和声调，保持应答音频的语音内容不变。结合采集的声音数据和知识库，可以得到以被陪护人的亲人或朋友的声音频率和声调的陪护数据(应答音频)。从而将这些陪护数据输出，能够使被陪护人听到熟悉的亲人或朋友的声音，以该声音对被陪护人进行语音应答，能够提升对被陪护人的陪护效果(例如安抚效果)，影响被陪护人的情绪使其更加正向、积极。
需要说明的是，在上述实施例中，陪护模型可以持续地训练和更新，例如，可以向陪护模型中添加从被陪护人经常就诊的医疗机构采集的病历，其中包含被陪护人往常的体征信息，其中异常或正常的项目均有标识。利用这些病历中的体征信息，能够训练出更加适应被陪护人的体征状态的陪护模型。另外，陪护模型对于所输入的被陪护人的体征数据异常与否也能够有更加准确的识别和判断。从而提升确定的陪护模式的准确性。
基于前述实施例提供的陪护方法，相应地，本申请还提供一种陪护装置。下面结合实施例和附图对该装置的具体实现进行描述。
装置实施例
参见图3，该图为本申请实施例提供的一种陪护装置的结构示意图。
本实施例提供的该陪护装置可以应用于被陪护人对应的终端设备。
如图3所示，本实施例提供的陪护装置包括：
数据获取模块301，用于获得被陪护人的数据；所述被陪护人的数据至少包括以下一种：声音数据、表情数据、动作数据和体征数据；
陪护模式确定模块302，用于分析所述被陪护人的数据确定对应的陪护模式；所述陪护模式至少包括以下一种：语音应答模式、心理咨询模式和急救模式；
陪护模块303，用于按照所述陪护模式确定模块302确定出的陪护模式对所述被陪护人进行陪护。
实际应用中，被陪护人对应的终端设备上可以安装有数据采集装置，用于采集被陪护人的数据。本实施例中数据获取模块301具体可以是从该终端设备的数据采集装置获得被陪护人的数据。
本申请提供的陪护装置能够根据被陪护人的实际情况(即其提供的数据)，匹配相适应的模式进行陪护。陪护模式丰富多样，因此能够丰富被陪护人的被陪护体验，提升陪护的效果。另外，本申请提供的陪护装置能够在各种形式的终端设备上实现，不局限于智能机器人，因此大大降低了陪护花销，方便且实用。
可选地，所述陪护模式确定模块302，具体包括：
第一确定单元，用于将所述被陪护人的数据输入预先构建的陪护模型，得到对应的陪护模式，其中所述陪护模型为对样本数据进行机器学习得到的用于输出对应的陪护模式的模型，所述样本数据至少包括以下一种：声音样本数据、表情样本数据、动作样本数据、体征样本数据。
通过预先构建陪护模型，并利用陪护模型确定合适的陪护模式，能够提升陪护模式的确定速度，从而快速响应被陪护人的陪护需求。提升被陪护人的体验。
可选地，当所述陪护模式为所述语音应答模式时，所述陪护模块303，具体包括：
陪护数据获取单元，用于利用所述陪护模型获得所述被陪护人的情绪分析结果，并根据所述情绪分析结果获得陪护数据；所述陪护数据为应答音频或音乐；
第一输出单元，用于将所述陪护数据输出。
可选地，数据获取模块301还用于获得所述被陪护人的亲人或朋友的声音数据；具体可以是从数据采集装置获得这些声音数据。
所述陪护数据获取单元，具体用于根据所述情绪分析结果，利用所述被陪护人的亲人或朋友的声音数据获得陪护数据。
以被陪护人的亲人或朋友的声音对被陪护人进行语音应答，能够提升对被陪护人的陪护效果(例如安抚效果)，影响被陪护人的情绪使其更加正向、积极。
可选地，当确定的陪护模式为所述心理咨询模式时，所述陪护模块303，具体包括：
连接建立单元，用于与心理咨询机构建立连接；
数据第一发送单元，用于向心理咨询机构发送所述被陪护人的数据，和/或，发送对所述被陪护人的情绪分析结果；
音视频接收单元，用于接收所述心理咨询机构提供的音视频；
音视频输出单元，用于将接收的音视频输出。
可以理解的是，实际应用中被陪护人通常具有监护人。监护人可以是被陪护人的亲属、朋友等。尽管应用本申请实施例提供的方法，被陪护人对应的终端设备可以具备比较丰富的陪护功能，但是如果能够向被陪护人的监护人提供被陪护人相关的陪护信息能够令监护人更加详细地获知和了解被陪护人的实际状况，包括身体健康状况和心理健康状况。
可选地，该装置还包括：对话内容发送模块，用于向所述被陪护人的监护人对应的终端设备发送所述被陪护人与所述心理咨询机构的心理咨询师的对话内容。
通过获得对话内容，被陪护人的监护人能够实时掌握被陪护人的实际状况，并且根据对话内容监护人也可以了解到心理咨询师缓解被陪护人的负面情绪的可行方式，从而以便监护人在被陪护人需要时利用该可行方式进行更好的陪护。
可选地，当所述陪护模式为所述急救模式时，所述被陪护人的数据包括体征数据；所述陪护模块303，具体包括：
数据第二发送单元，用于将所述体征数据发送给距离所述被陪护人最近的急救机构。从而，便于急救机构尽快对被陪护人开展救援。
可选地，所述陪护模式确定模块302，具体包括：
异常判断单元，用于判断所述体征数据是否异常；
第二确定单元，用于当异常判断单元判断被陪护人的体征数据异常时，确定所述陪护模式为所述急救模式。
基于前述实施例提供的陪护方法和陪护装置，相应地，本申请还提供与中终端设备。下面结合实施例和附图对该终端设备的具体实现进行描述。
终端设备实施例
参见图4，该图为本申请实施例提供的一种终端设备的结构示意图。
如图4所示，本实施例提供的终端设备，包括：
数据采集装置401、处理器402和存储介质403；
其中，所述数据采集装置401用于采集被陪护人的数据，并将所述数据发送给处理器402；所述被陪护人的数据至少包括以下一种：声音数据、表情数据、动作数据和体征数据；
所述存储介质403用于存储计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器402运行时，执行以下操作：
获得所述被陪护人的数据；
分析所述被陪护人的数据确定对应的陪护模式；所述陪护模式至少包括以下一种：语音应答模式、心理咨询模式和急救模式；
按照确定出的陪护模式对所述被陪护人进行陪护。
该所述终端设备可以为以下任意一种：
手机、电脑、智能手环、智能电子饰品或智能机器人。当然，终端设备还可以为其他的智能电子设备，此处不进行具体限定。
本申请提供的终端设备能够根据被陪护人的实际情况(即其提供的数据)，匹配相适应的模式进行陪护。陪护模式丰富多样，因此能够丰富被陪护人的被陪护体验，提升陪护的效果。另外，本申请提供的陪护装置能够在各种形式的终端设备上实现，不局限于智能机器人，因此大大降低了陪护花销，方便且实用。
另外，当存储介质403存储的计算机程序被处理器402运行时，还可以执行前述任一方法实施例描述的操作，实现对被陪护人的多样化陪护。提升被陪护人的体验，实现对被陪护人的安全可靠的陪护。
需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备及系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的设备及系统实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元提示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述，仅为本申请的一种具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
1.一种陪护方法，其特征在于，应用于被陪护人对应的终端设备；所述方法包括：
采集被陪护人的数据；所述被陪护人的数据至少包括以下一种：声音数据、表情数据、动作数据和体征数据；
分析所述被陪护人的数据确定对应的陪护模式；所述陪护模式至少包括以下一种：语音应答模式、心理咨询模式和急救模式；
按照确定出的陪护模式对所述被陪护人进行陪护。
2.根据权利要求1所述的陪护方法，其特征在于，所述分析所述被陪护人的数据确定对应的陪护模式，具体包括：
将所述被陪护人的数据输入预先构建的陪护模型，得到对应的陪护模式，其中所述陪护模型为对样本数据进行机器学习得到的用于输出对应的陪护模式的模型，所述样本数据至少包括以下一种：声音样本数据、表情样本数据、动作样本数据、体征样本数据。
3.根据权利要求2所述的陪护方法，其特征在于，当所述陪护模式为所述语音应答模式时，所述按照确定出的陪护模式对所述被陪护人进行陪护，具体包括：
利用所述陪护模型获得所述被陪护人的情绪分析结果，并根据所述情绪分析结果获得陪护数据；所述陪护数据为应答音频或音乐；
将所述陪护数据输出。
4.根据权利要求3所述的陪护方法，其特征在于，还包括：采集所述被陪护人的亲人或朋友的声音数据；
所述根据所述情绪分析结果获得陪护数据，具体包括：
根据所述情绪分析结果，利用所述被陪护人的亲人或朋友的声音数据获得陪护数据。
5.根据权利要求1所述的陪护方法，其特征在于，当所述陪护模式为所述心理咨询模式时，所述按照确定出的陪护模式对所述被陪护人进行陪护，具体包括：
与心理咨询机构建立连接；
向心理咨询机构发送所述被陪护人的数据，和/或，发送对所述被陪护人的情绪分析结果；
接收所述心理咨询机构提供的音视频并输出。
6.根据权利要求1所述的陪护方法，其特征在于，还包括：向所述被陪护人的监护人对应的终端设备发送所述被陪护人与所述心理咨询机构的心理咨询师的对话内容。
7.根据权利要求1所述的陪护方法，其特征在于，当所述陪护模式为所述急救模式时，所述被陪护人的数据包括体征数据；所述按照确定出的陪护模式对所述被陪护人进行陪护，具体包括：
将所述体征数据发送给距离所述被陪护人最近的急救机构。
8.根据权利要求1所述的陪护方法，其特征在于，所述分析所述被陪护人的数据确定对应的陪护模式，具体包括：
判断所述体征数据是否异常，如果是，则确定所述陪护模式为所述急救模式。
9.一种陪护装置，其特征在于，应用于被陪护人对应的终端设备；所述装置包括：
数据获取模块，用于获得被陪护人的数据；所述被陪护人的数据至少包括以下一种：声音数据、表情数据、动作数据和体征数据；
陪护模式确定模块，用于分析所述被陪护人的数据确定对应的陪护模式；所述陪护模式至少包括以下一种：语音应答模式、心理咨询模式和急救模式；
陪护模块，用于按照所述陪护模式确定模块确定出的陪护模式对所述被陪护人进行陪护。
10.一种终端设备，其特征在于，包括：数据采集装置、处理器和存储介质；
其中，所述数据采集装置用于采集被陪护人的数据，并将所述数据发送给处理器；所述被陪护人的数据至少包括以下一种：声音数据、表情数据、动作数据和体征数据；
所述存储介质用于存储计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器运行时，执行以下操作：
获得所述被陪护人的数据；
分析所述被陪护人的数据确定对应的陪护模式；所述陪护模式至少包括以下一种：语音应答模式、心理咨询模式和急救模式；
按照确定出的陪护模式对所述被陪护人进行陪护。
技术总结