CN108968920A - 一种数据检测方法及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种数据检测方法及电子设备，该方法包括：在采集人脸图像进行目标事件的过程中，提取所述人脸图像中的面部血流信息；对所述面部血流信息进行分析，得到用户的生理参数值；生成包括所述生理参数值的身体状况报告。本发明提供的电子设备可以在采集人脸图像进行目标事件的过程中，基于已采集得到的人脸图像对用户的生理参数进行检测，从而无需用户主动触发检测，使得操作较为简便，且由于所述电子设备能够主动地监测用户的身体状况，进而利于用户及时发现身体异常情况。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种数据检测方法及电子设备。
背景技术
随着电子技术的不断发展与进步，现有电子设备所具备的功能越来越丰富，人们可以不仅利用电子设备处理各种事务，或进行游戏娱乐，还能通过所述电子设备进行生理参数检测，如检测心率、血压、体温、情绪等。然而，现有电子设备在进行生理参数检测时，往往需要用户主动触发才能进行测试，例如：若用户需要检测心率，则需要先启动心率检测应用程序，并点击心率检测功能选项，然后按照页面给出的检测提示，将手指放在后置摄像头和闪光灯上以使电子设备进行心率检测。这样，不仅使得生理检测功能的操作不够简便，而且只有在用户主动触发下才能对用户的身体状况进行检测，从而不利于用户及时发现身体异常情况。
可见，现有电子设备在进行生理检测时存在操作不够简便和检测身体状况信息及时性较差的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种数据检测方法及电子设备，以解决现有电子设备在进行生理检测时存在操作不够简便和检测身体状况信息及时性较差的问题。
为解决上述技术问题，本发明是这样实现的：
第一方面，本发明实施例提供了一种数据检测方法，应用于电子设备，所述方法包括：
在采集人脸图像进行目标事件的过程中，提取所述人脸图像中的面部血流信息；
对所述面部血流信息进行分析，得到所述人脸图像对应的用户的生理参数值；
生成包括所述生理参数值的身体状况报告。
第二方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：
提取模块，用于在采集人脸图像进行目标事件的过程中，提取所述人脸图像中的面部血流信息；
分析模块，用于对所述面部血流信息进行分析，得到所述人脸图像对应的用户的生理参数值；
生成模块，用于生成包括所述生理参数值的身体状况报告。
第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述数据检测方法中的步骤。
第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述数据检测方法中的步骤。
本发明实施例中，在采集人脸图像进行目标事件的过程中，提取所述人脸图像中的面部血流信息；对所述面部血流信息进行分析，得到用户的生理参数值；生成包括所述生理参数值的身体状况报告。这样，所述电子设备可以在采集人脸图像进行目标事件的过程中，基于已采集得到的人脸图像对用户的生理参数进行检测，从而无需用户主动触发检测，使得操作较为简便，且由于所述电子设备能够主动地监测用户的身体状况，进而利于用户及时发现身体异常情况。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例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发明的一些实施例，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是本发明实施例提供的一种数据检测方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的一种提取面部血流信息的原理示意图；
图3是本发明实施例提供的另一种数据检测方法的流程图；
图4是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图；
图5是本发明实施例提供的一种电子设备的分析模块的结构示意图；
图6是本发明实施例提供的另一种电子设备的结构示意图；
图7是本发明实施例提供的一种电子设备的生成模块的结构示意图；
图8是本发明实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
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作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。
参见图1，图1是本发明实施例提供的一种数据检测方法的流程图，应用于电子设备，如图1所示，所述方法包括以下步骤：
步骤101、在采集人脸图像进行目标事件的过程中，提取所述人脸图像中的面部血流信息。
上述目标事件可以是采集用户的人脸图像进行面部识别的事件，也可以是进行视频拍摄或视频通话等事件，例如：通过电子设备摄像头采集用户的人脸图像以进行面部识别，开启电子设备摄像头以拍摄包括用户人脸图像的视频，或者利用电子设备与他人进行视频通话等。
本实施例中，可以在采集人脸图像进行目标事件的过程中，进一步利用所采集的人脸图像，对用户进行生理检测，从而使得用户无需进入生理检测应用程序，并触发生理检测应用程序的生理检测功能。
该步骤中，可以先提取所述人脸图像中的面部血流信息，具体地，可以采用血谱光学成像(Transdermal Optical Imaging，简称TOI)技术，从所述人脸图像中提取面部血流信息，其中，所述TOI技术是基于光的反射原理，以及面部皮下不同层对光的反射信息的不同，从所述人脸图像中提取能反应面部血红蛋白分布的信息，即面部血流信息。如图2所示，当不同波长的光(如红光、绿色、蓝色)照射到人脸时，不同波长的光线可以分别进入面部皮下的不同层，其中，红光可以进入面部皮下的真皮层，照射到血红蛋白后反射回红光，而摄像头拍摄的便是光线经面部皮下不同层反射回的信息，且由于面部皮下的色素和血红蛋白所反射的颜色信息是不同的，因此，可以在所述摄像头采集的人脸图像中舍弃色素所反射回的信息，而保留血红蛋白所反射回的信息，具体可以基于上述原理，通过机器学习的方法进行特征提取，以得到所述人脸图像中的面部血流信息。
步骤102、对所述面部血流信息进行分析，得到所述人脸图像对应的用户的生理参数值。
该步骤中，可以基于已提取到的面部血流信息，对其进行分析，以得到所述人脸图像对应的用户的生理参数值，其中，不同的面部血流信息所反应的生理参数值相应不同，即用户在不同的生理状态下，其面部血流分布将有所差别，从而可以基于所述人脸图像中的面部血流信息，通过机器学习的方式对所述人脸图像对应的用户的生理参数值进行预测。
具体地，可以采用深度学习模型对所述面部血流信息进行预测分析，得到所述人脸图像对应的用户的生理参数值，其中，所述深度学习模型可以是依据多组面部血流信息和每组面部血流信息所对应的生理参数值进行训练得到的，所述多组面部血流信息可以包括用户在不同生理状态下的面部血流信息，所述生理参数值可以包括心率值、血压值、心理压力情况等。
这样，该步骤中，可以对从所述人脸图像中提取得到的面部血流信息进行分析，以对用户当前的生理状态进行预测，从而得到用户的各项生理参数值。
步骤103、生成包括所述生理参数值的身体状况报告。
该步骤中，可以依据前述步骤中检测得到的用户的生理参数值，生成用户的身体状况报告，所述身体状况报告中可以包括有用户当前的生理参数值，以让用户可以直观地获知到自己的生理健康情况。且可选的，所述身体状况报告中还可以包括有结合所述生理参数值对用户的生理状态进行的简要分析，例如：各项生理参数值是否均处于正常范围之内，某项生理参数值出现异常的可能原因分析，针对某项生理参数值异常的改善措施等。
这样，本实施例中，在使用所述电子设备的摄像头采集的人脸图像进行目标事件的过程中，便可以利用所述人脸图像对用户的生理参数进行检测分析，并生成包括用户的生理参数值的身体状况报告，从而不仅无需用户主动触发进行生理检测，简化了用户操作，而且易于每日多次对用户的生理参数进行检测，进而有利于用户及时发现身体异常情况，而且能够基于每次检测得到的生理参数值，形成较为连续的身体状况报告。
本发明实施例中，上述电子设备可以是任何具有存储媒介的设备，例如：计算机(Computer)、手机、平板电脑(Tablet Personal Computer)、膝上型电脑(LaptopComputer)、个人数字助理(personal digital assistant，简称PDA)、移动上网装置(Mobile Internet Device，简称MID)或可穿戴式设备(Wearable Device)等终端设备。
本实施例中的数据检测方法，在采集人脸图像进行目标事件的过程中，提取所述人脸图像中的面部血流信息；对所述面部血流信息进行分析，得到用户的生理参数值；生成包括所述生理参数值的身体状况报告。这样，所述电子设备可以在采集人脸图像进行目标事件的过程中，基于已采集得到的人脸图像对用户的生理参数进行检测，从而无需用户主动触发检测，使得操作较为简便，且由于所述电子设备能够主动地监测用户的身体状况，进而利于用户及时发现身体异常情况。
参见图3，图3是本发明实施例提供的另一种数据检测方法的流程图，应用于电子设备，本实施例在图1所示的实施例的基础上，限定了所述目标事件为面部解锁事件，从而可以在电子设备进行面部解锁时，基于已采集的人脸图像对用户的生理参数进行检测，进而既无需用户主动触发检测，且便于用户及时发现身体异常情况。如图3所示，所述方法包括以下步骤：
步骤301、在采集人脸图像进行面部解锁的过程中，提取所述人脸图像中的面部血流信息。
本实施例中，所述目标事件可以是面部解锁事件，即可以在所述电子设备采集人脸图像以进行面部解锁的过程中，提取所述人脸图像中的面部血流信息，以对用户的生理参数进行检测分析。
这样，由于用户在电子设备的日常使用中，会经常需要启用所述电子设备的面部解锁功能，从而通过在每次面部解锁时利用已采集的人脸图像来进行生理参数检测，可以较为容易地做到每日定期监测用户的生理状态，形成较为连续的身体状况报告，并能及时发现用户的身体状况异常情况，有助于用户及时采取改善或救护措施。
可选的，所述提取所述人脸图像中的面部血流信息，包括：
在面部解锁成功的情况下，提取所述人脸图像中的面部血流信息。
该实施方式中，在采集人脸图像进行面部解锁的过程中，可以在面部解锁成功的情况下，才从所采集的人脸图像中提取用户的面部血流信息，以对用户的生理参数进行检测分析。这样，可以保证所述电子设备只对其拥有者进行生理检测，避免所述电子设备对其他用户进行不必要的生理检测，且能保证后续依据每次检测得到的生理参数值所生成的身体状况报告具备较高的可信度。
步骤302、对所述面部血流信息进行分析，得到用户的生理参数值。
该步骤的具体实施方式可以参见图1所示的方法实施例中步骤102的实施方式，为避免重复，这里不再赘述。
可选的，所述步骤301包括：
在拍摄人脸视频图像进行目标事件的过程中，分别从所述人脸视频图像的每一帧人脸图像中提取面部血流信息，得到每一帧人脸图像中的面部血流信息；
所述步骤302包括：
分别对每一帧人脸图像中的面部血流信息进行降噪处理；
将降噪后的每一帧人脸图像中的面部血流信息输入深度学习模型，得到所述人脸视频图像对应的用户的生理参数值。
该实施方式中，可以在拍摄人脸视频图像进行目标事件的过程中，利用所拍摄的人脸视频图像对用户进行生理检测，例如：可以在电子设备通过摄像头拍摄人脸视频图像以进行面部解锁，或者开启摄像头以进行视频聊天的过程中，利用所采集的人脸视频图像进行生理检测。
具体地，可以采用TOI技术分别从所述人脸视频图像的每一帧人脸图像中提取面部血流信息，得到每一帧人脸图像中的面部血流信息，从而可以确定每一帧人脸图像中所分别反应的用户的面部血流分布信息，然后，通过按每一帧人脸图像的采集顺序，连续化每一帧人脸图像中的面部血流信息，便可以得到所述人脸视频图像中所反应的用户的面部血流变化信息，进而可以根据所述面部血流变化信息，采用深度学习模型更为准确地分析得到用户的生理参数值。其中，所述深度学习模型可以是依据多组面部血流信息和每组面部血流信息所对应的生理参数值进行训练得到的。
更为具体地，在得到每一帧人脸图像中的面部血流信息后，可以分别对每一帧人脸图像中的面部血流信息进行降噪处理，例如：采用特定信号处理算法对每一帧人脸图像中的面部血流信息进行处理，以提高信噪比。然后，可以将降噪后的每一帧人脸图像中的面部血流信息按序输入深度学习模型，得到所述人脸视频图像中所反应的用户的面部血流变化信息，进而根据所述面部血流变化信息，分析得到用户的生理参数值。
这样，该实施方式中，通过采用已拍摄的人脸视频图像对用户进行生理检测，可以保证依据用户的面部血流变化信息更为准确地分析得到用户的生理参数值，进而提高所述数据检测方法得到的生理参数值的可信度。
当然，该实施方式同样可以应用到图1所示的实施例中，且能达到相同有益效果。
可选的，所述步骤302之后，所述方法还包括：
判断所述生理参数值中的每个参数值是否均处于其对应的预设范围之内；
若所述生理参数值中的目标参数值未处于其对应的预设范围之内，则执行预设处理方式，其中，所述预设处理方式包括：输出提醒消息、播放舒缓音乐、通知紧急联系人或拨打急救电话，所述目标参数值为所述生理参数值中的任一个参数值。
该实施方式中，在检测得到用户的生理参数值之后，还可以对所述生理参数值中的每个参数值是否存在异常的情况进行判断和处理。具体地，可以对于每个参数值，均有一个与其对应的预设范围，该预设范围可以是表示参数值正常的范围，例如：心率的预设范围为60至100次/分钟，血压的预设范围为收缩压在90～140mmHg之间，舒张压在60～90mmHg之间，其中，需指出的是，每个参数值的预设范围具体可以根据用户的实际情况进行设定，如可以根据用户的年龄、性别或其他生理因素等进行相应调整。
然后可以分别判断所述生理参数值中的每个参数值是否均处于其对应的预设范围之内，若所述生理参数值中的目标参数值未处于其对应的预设范围之内，则确定所述目标参数值异常，并可以执行相应的预设处理方式，其中，所述目标参数值可以是所述生理参数值中的任一个参数值，所述预设处理方式可以是输出提醒消息、播放舒缓音乐、通知紧急联系人或拨打急救电话等。
具体地，在执行所述异常处理时，可以根据所述目标参数值的属性，以及所述目标参数值的异常程度，确定用户的身体健康状况等级，从而可以根据所确定的用户的身体健康状况等级，采取相适应的预设处理方式，具体可以是预设了不同身体健康状况等级对应不同的预设处理方式，例如：一等级表示身体健康状况基本良好，其对应的预设处理方式为输出提醒消息，二等级表示身体健康状况不佳，其对应的预设处理方式为播放舒缓音乐，三等级表示身体健康状况较严重，其对应的预设处理方式为通知紧急联系人，四等级表示身体健康状况非常严重，其对应的预设处理方式为通知紧急联系人，并拨打急救电话。
在实际应用中，可以是在检测出用户的心率在运动状态下稍偏高，其他指标无异常时，确定用户的身体健康状况等级为一，并输出提醒消息；在检测出用户的心率偏高，且心理压力为紧张状态时，确定用户的身体健康状况等级为二，并播放有助于用户放松的舒缓音乐，以缓解用户的紧张程度；在检测出用户的血压偏高，有高血压风险时，确定用户的身体健康状况等级为三，并可以通知预先设定的紧急联系人；还可以在检测出用户的血压严重偏高，心率异常时，确定用户的身体健康状况等级为四，并通知预先设定的紧急联系和拨打急救电话，同时可以发送用户的位置信息，以使家人或医院能够及时地采取救助措施。
这样，通过对检测得到的生理参数值进行异常判断，并执行相应的预设处理方式，可以达到帮助用户监控身体健康状况，并在检测出身体状况异常时，及时为用户提供改善措施或紧急救助措施，从而使得所述电子设备的功能更为丰富齐全，以满足用户的身体状况监控需求。
当然，该实施方式同样可以应用到图1所示的实施例中，且能达到相同有益效果。
可选的，所述步骤302之后，所述方法还包括：
将所述生理参数值发送至云服务器，以使所述云服务器对用户的身体状况进行分析；
接收所述云服务器发送的对用户的身体状况的分析结果信息，其中，所述分析结果信息包括用户的身体状况在同龄人、同职业人群或同性别人群中所处的水平信息。
该实施方式中，还可以将所述生理参数值发送至云服务器，以使所述云服务器对用户的身体状况进行分析，具体地，可以是所述云服务通过大数据对比，即将用户的生理参数值与同龄人、同职业人群或同性别人群等的生理参数值进行对比分析，以确定用户的身体状况在同龄人、同职业人群或同性别人群中处于何种水平。
然后，所述云服务器可以将对用户的身体状况的分析结果信息返回至所述电子设备，从而所述电子设备可以接收所述云服务器发送的对用户的身体状况的分析结果信息，其中，所述分析结果信息包括用户的身体状况在同龄人、同职业人群或同性别人群中所处的水平信息。
这样，通过接收所述云服务器发送的对用户的身体状况的分析结果信息，从而可以将所述分析结果信息展示给用户查看，以便用户更清楚地获知自己的身体状况，并在身体状况相较于同龄人、同职业人群或同性别人群较低时，达到提醒用户引起重视，及早改善身体状况的目的。
当然，该实施方式同样可以应用到图1所示的实施例中，且能达到相同有益效果。
步骤303、生成包括所述生理参数值的身体状况报告。
该步骤的具体实施方式可以参见图1所示的方法实施例中步骤103的实施方式，且能达到相同的有益效果，为避免重复，这里不再赘述。
可选的，所述步骤303包括：
分别将所述生理参数值中的每个参数值添加至其对应的参数周期趋势图；
分别对每个参数周期趋势图进行分析，得到每个参数周期趋势图中参数值异常的目标时段，其中，所述参数值异常包括参数值高于第一阈值或参数值低于第二阈值，所述第一阈值大于所述第二阈值；
根据所述目标时段对应的环境信息和/或用户运动数据，对所述目标时段的参数值异常的原因进行分析；
生成包括所述参数周期趋势图和所述目标时段的参数值异常的原因的身体状况报告。
该实施方式中，在检测出所述生理参数值后，可以分别将所述生理参数值中的每个参数值添加至其对应的参数周期趋势图，以生成每个参数值的周期趋势图，其中，所述周期趋势图可以包括日趋势图、周趋势图、月趋势图、年趋势图或其他任意周期的趋势图。
然后可以分别对每个参数周期趋势图进行分析，以确定每个参数周期趋势图中哪些时段的参数值异常，从而得到每个参数周期趋势图中参数值异常的目标时段，其中，所述参数值异常可以是参数值高于第一阈值或参数值低于第二阈值，所述第一阈值大于所述第二阈值，例如：对于心率周期趋势图中，若存在心率值大于100次/秒或心率值低于60次/秒的时段，则可以确定该时段为心率值异常的目标时段。
对于所确定的目标时段，可以结合所述目标时段对应的环境信息和/或用户运动数据，对所述目标时段的参数值异常的原因进行分析，具体地，可以是在每次进行生理检测时，获取并记录当时的环境信息(如气温、地理位置等信息)，和/或用户的运动数据(如跑步、爬梯等数据)，这样，在确定所述目标时段后，便可以结合所述目标时段对应的环境信息和/或用户运动数据，分析所述目标时段的参数值异常的原因。
例如：若所述目标时段的心率值偏高，但获取到所述目标时段对应的气温偏高或者用户处于高原地区，则可以分析出所述目标时段的心率值偏高的可能原因是受当时气温或所处地区的影响；或者若所述目标时段的心率值偏高，但获取到用户在所述目标时段处于跑步运动状态，则可以分析出所述目标时段的心率值偏高是与用户的运动状态相关。
最后，可以生成包括所述参数周期趋势图和所述目标时段的参数值异常的原因的身体状况报告，这样，用户可以通过所述身体状况报告，获知到每个生理参数值在各不同周期内的变化趋势，从而可以较为全面地获知各周期内的身体状态变化情况，而且还能获知到每个参数周期趋势图中参数值异常的目标时段，以及所述目标时段的参数值异常的原因，进而有利于用户对自己的身体状况进行良好管理。
当然，该实施方式同样可以应用到图1所示的实施例中，且能达到相同有益效果。
这样，本实施例中，通过在使用所述电子设备的摄像头采集的人脸图像进行面部解锁的过程中，对用户的生理参数进行检测分析，从而不仅无需用户主动触发生理检测，而且还可以较容易地做到每日定期监测用户的生理状态，以便用户能够及时发现身体异常情况。
另外，本实施例在图1所示的实施例的基础上还增加了多种可选的实施方式，这些可选的实施方式可以相互结合实现，也可以单独实现，且都能达到无需用户主动触发检测，使得操作较为简便，且由于所述电子设备能够主动地监测用户的身体状况，进而利于用户及时发现身体异常情况的技术效果。
下面将对前述实施例中介绍的数据检测方法进行举例说明：
若检测到电子设备启用摄像头进行面部解锁的事件，则采用TOI技术从所述摄像头采集的人脸视频图像的每一帧人脸图像中提取面部血流信息；分别对所提取的每一帧人脸图像中的面部血流信息进行降噪处理，并将降噪后的每一帧人脸图像中的面部血流信息输入深度学习模型以进行深度学习，从而得到用户的生理参数值，并对所得到的生理参数值进行记录，其中，所述生理参数值可以包括心率值、血压值、心理压力情况等。
然后判断所述生理参数值是否异常，若异常，则输出异常提醒，并可以根据异常程度，执行相应的异常处理，如播放舒缓音乐、通知紧急联系人或拨打急救电话等，若无异常，则无需输出异常提醒；此外，对于每次检测得到的生理参数值，可以生成各不同的周期趋势图，如日趋势图、周趋势图、月趋势图和年趋势图等。
最后，可以对所生成的各周期趋势图中的参数值进行分析，以确定其中参数值较为异常(较正常值偏高或偏低)的时段，并可以结合该时段所对应的环境信息和/或用户的运动数据进行分析，以分析出该时段的参数值异常的可能原因。
参见图4，图4是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图，如图4所示，电子设备400包括：
提取模块401，用于在采集人脸图像进行目标事件的过程中，提取所述人脸图像中的面部血流信息；
分析模块402，用于对所述面部血流信息进行分析，得到所述人脸图像对应的用户的生理参数值；
生成模块403，用于生成包括所述生理参数值的身体状况报告。
可选的，所述提取模块401用于在采集人脸图像进行面部解锁的过程中，提取所述人脸图像中的面部血流信息。
可选的，所述提取模块401用于在面部解锁成功的情况下，提取所述人脸图像中的面部血流信息。
可选的，所述提取模块401用于在拍摄人脸视频图像进行目标事件的过程中，分别从所述人脸视频图像的每一帧人脸图像中提取面部血流信息，得到每一帧人脸图像中的面部血流信息；
且如图5所示，所述分析模块402包括：
降噪单元4021，用于分别对每一帧人脸图像中的面部血流信息进行降噪处理；
深度学习单元4022，用于将降噪后的每一帧人脸图像中的面部血流信息输入深度学习模型，得到所述人脸视频图像对应的用户的生理参数值。
可选的，如图6所示，所述电子设备400还包括：
判断模块404，用于判断所述生理参数值中的每个参数值是否均处于其对应的预设范围之内；
执行模块405，用于若所述生理参数值中的目标参数值未处于其对应的预设范围之内，则执行预设处理方式，其中，所述预设处理方式包括：输出提醒消息、播放舒缓音乐、通知紧急联系人或拨打急救电话，所述目标参数值为所述生理参数值中的任一个参数值。
可选的，如图7所示，所述生成模块403包括：
添加单元4031，用于分别将所述生理参数值中的每个参数值添加至其对应的参数周期趋势图；
第一分析单元4032，用于分别对每个参数周期趋势图进行分析，得到每个参数周期趋势图中参数值异常的目标时段，其中，所述参数值异常包括参数值高于第一阈值或参数值低于第二阈值，所述第一阈值大于所述第二阈值；
第二分析单元4033，用于根据所述目标时段对应的环境信息和/或用户运动数据，对所述目标时段的参数值异常的原因进行分析；
生成单元4034，用于生成包括所述参数周期趋势图和所述目标时段的参数值异常的原因的身体状况报告。
电子设备400能够实现图1和图3的方法实施例中电子设备实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。本发明实施例的电子设备400可以在采集人脸图像进行目标事件的过程中，基于已采集得到的人脸图像对用户的生理参数进行检测，从而无需用户主动触发检测，使得操作较为简便，且由于所述电子设备能够主动地监测用户的身体状况，进而利于用户及时发现身体异常情况。
图8为实现本发明各个实施例的一种电子设备的硬件结构示意图，该电子设备800包括但不限于：射频单元801、网络模块802、音频输出单元803、输入单元804、传感器805、显示单元806、用户输入单元807、接口单元808、存储器809、处理器810、以及电源811等部件。本领域技术人员可以理解，图8中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，电子设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。在本发明实施例中，电子设备包括但不限于手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载终端、可穿戴设备、以及计步器等。
其中，处理器810，用于在采集人脸图像进行目标事件的过程中，提取所述人脸图像中的面部血流信息；
对所述面部血流信息进行分析，得到所述人脸图像对应的用户的生理参数值；
生成包括所述生理参数值的身体状况报告。
可选的，处理器810还用于：
在采集人脸图像进行面部解锁的过程中，提取所述人脸图像中的面部血流信息。
可选的，处理器810还用于：
在面部解锁成功的情况下，提取所述人脸图像中的面部血流信息。
可选的，处理器810还用于：
在拍摄人脸视频图像进行目标事件的过程中，分别从所述人脸视频图像的每一帧人脸图像中提取面部血流信息，得到每一帧人脸图像中的面部血流信息；
分别对每一帧人脸图像中的面部血流信息进行降噪处理；
将降噪后的每一帧人脸图像中的面部血流信息输入深度学习模型，得到所述人脸视频图像对应的用户的生理参数值。
可选的，处理器810还用于：
判断所述生理参数值中的每个参数值是否均处于其对应的预设范围之内；
若所述生理参数值中的目标参数值未处于其对应的预设范围之内，则执行预设处理方式，其中，所述预设处理方式包括：输出提醒消息、播放舒缓音乐、通知紧急联系人或拨打急救电话，所述目标参数值为所述生理参数值中的任一个参数值。
可选的，处理器810还用于：
分别将所述生理参数值中的每个参数值添加至其对应的参数周期趋势图；
分别对每个参数周期趋势图进行分析，得到每个参数周期趋势图中参数值异常的目标时段，其中，所述参数值异常包括参数值高于第一阈值或参数值低于第二阈值，所述第一阈值大于所述第二阈值；
根据所述目标时段对应的环境信息和/或用户运动数据，对所述目标时段的参数值异常的原因进行分析；
生成包括所述参数周期趋势图和所述目标时段的参数值异常的原因的身体状况报告。
电子设备800能够实现前述实施例中电子设备实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。本发明实施例的电子设备800可以在采集人脸图像进行目标事件的过程中，基于已采集得到的人脸图像对用户的生理参数进行检测，从而无需用户主动触发检测，使得操作较为简便，且由于所述电子设备能够主动地监测用户的身体状况，进而利于用户及时发现身体异常情况。
应理解的是，本发明实施例中，射频单元801可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，具体的，将来自基站的下行数据接收后，给处理器810处理；另外，将上行的数据发送给基站。通常，射频单元801包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。此外，射频单元801还可以通过无线通信系统与网络和其他设备通信。
电子设备通过网络模块802为用户提供了无线的宽带互联网访问，如帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等。
音频输出单元803可以将射频单元801或网络模块802接收的或者在存储器809中存储的音频数据转换成音频信号并且输出为声音。而且，音频输出单元803还可以提供与电子设备800执行的特定功能相关的音频输出(例如，呼叫信号接收声音、消息接收声音等等)。音频输出单元803包括扬声器、蜂鸣器以及受话器等。
输入单元804用于接收音频或视频信号。输入单元804可以包括图形处理器(Graphics Processing Unit，简称GPU)8041和麦克风8042，图形处理器8041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。处理后的图像帧可以显示在显示单元806上。经图形处理器8041处理后的图像帧可以存储在存储器809(或其它存储介质)中或者经由射频单元801或网络模块802进行发送。麦克风8042可以接收声音，并且能够将这样的声音处理为音频数据。处理后的音频数据可以在电话通话模式的情况下转换为可经由射频单元801发送到移动通信基站的格式输出。
电子设备800还包括至少一种传感器805，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板8061的亮度，接近传感器可在电子设备800移动到耳边时，关闭显示面板8061和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别电子设备姿态(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；传感器805还可以包括指纹传感器、压力传感器、虹膜传感器、分子传感器、陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等，在此不再赘述。
显示单元806用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。显示单元806可包括显示面板8061，可以采用液晶显示器(Liquid Crystal Display，简称LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,简称OLED)等形式来配置显示面板8061。
用户输入单元807可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，用户输入单元807包括触控面板8071以及其他输入设备8072。触控面板8071，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板8071上或在触控面板8071附近的操作)。触控面板8071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器810，接收处理器810发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板8071。除了触控面板8071，用户输入单元807还可以包括其他输入设备8072。具体地，其他输入设备8072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆，在此不再赘述。
进一步的，触控面板8071可覆盖在显示面板8061上，当触控面板8071检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器810以确定触摸事件的类型，随后处理器810根据触摸事件的类型在显示面板8061上提供相应的视觉输出。虽然在图8中，触控面板8071与显示面板8061是作为两个独立的部件来实现电子设备的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板8071与显示面板8061集成而实现电子设备的输入和输出功能，具体此处不做限定。
接口单元808为外部装置与电子设备800连接的接口。例如，外部装置可以包括有线或无线头戴式耳机端口、外部电源(或电池充电器)端口、有线或无线数据端口、存储卡端口、用于连接具有识别模块的装置的端口、音频输入/输出(I/O)端口、视频I/O端口、耳机端口等等。接口单元808可以用于接收来自外部装置的输入(例如，数据信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到电子设备800内的一个或多个元件或者可以用于在电子设备800和外部装置之间传输数据。
存储器809可用于存储软件程序以及各种数据。存储器809可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器809可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
处理器810是电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器809内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器809内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。处理器810可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器810可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器810中。
电子设备800还可以包括给各个部件供电的电源811(比如电池)，优选的，电源811可以通过电源管理系统与处理器810逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。
另外，电子设备800包括一些未示出的功能模块，在此不再赘述。
优选的，本发明实施例还提供一种电子设备，包括处理器810，存储器809，存储在存储器809上并可在所述处理器810上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器810执行时实现上述数据检测方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述数据检测方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等。
需要说明的是，在本文中，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、物品或者装置不仅包括那些要素，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、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。
Claims (13)
1.一种数据检测方法，应用于电子设备，其特征在于，所述方法包括：
在采集人脸图像进行目标事件的过程中，提取所述人脸图像中的面部血流信息；
对所述面部血流信息进行分析，得到所述人脸图像对应的用户的生理参数值；
生成包括所述生理参数值的身体状况报告。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在采集人脸图像进行目标事件的过程中，提取所述人脸图像中的面部血流信息，包括：
在采集人脸图像进行面部解锁的过程中，提取所述人脸图像中的面部血流信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述提取所述人脸图像中的面部血流信息，包括：
在面部解锁成功的情况下，提取所述人脸图像中的面部血流信息。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述在采集人脸图像进行目标事件的过程中，提取所述人脸图像中的面部血流信息，包括：
在拍摄人脸视频图像进行目标事件的过程中，分别从所述人脸视频图像的每一帧人脸图像中提取面部血流信息，得到每一帧人脸图像中的面部血流信息；
所述对所述面部血流信息进行分析，得到所述人脸图像对应的用户的生理参数值，包括：
分别对每一帧人脸图像中的面部血流信息进行降噪处理；
将降噪后的每一帧人脸图像中的面部血流信息输入深度学习模型，得到所述人脸视频图像对应的用户的生理参数值。
5.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述面部血流信息进行分析，得到所述人脸图像对应的用户的生理参数值之后，所述方法还包括：
判断所述生理参数值中的每个参数值是否均处于其对应的预设范围之内；
若所述生理参数值中的目标参数值未处于其对应的预设范围之内，则执行预设处理方式，其中，所述预设处理方式包括：输出提醒消息、播放舒缓音乐、通知紧急联系人或拨打急救电话，所述目标参数值为所述生理参数值中的任一个参数值。
6.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述生成包括所述生理参数值的身体状况报告，包括：
分别将所述生理参数值中的每个参数值添加至其对应的参数周期趋势图；
分别对每个参数周期趋势图进行分析，得到每个参数周期趋势图中参数值异常的目标时段，其中，所述参数值异常包括参数值高于第一阈值或参数值低于第二阈值，所述第一阈值大于所述第二阈值；
根据所述目标时段对应的环境信息和/或用户运动数据，对所述目标时段的参数值异常的原因进行分析；
生成包括所述参数周期趋势图和所述目标时段的参数值异常的原因的身体状况报告。
7.一种电子设备，其特征在于，包括：
提取模块，用于在采集人脸图像进行目标事件的过程中，提取所述人脸图像中的面部血流信息；
分析模块，用于对所述面部血流信息进行分析，得到所述人脸图像对应的用户的生理参数值；
生成模块，用于生成包括所述生理参数值的身体状况报告。
8.根据权利要求7所述的电子设备，其特征在于，所述提取模块用于在采集人脸图像进行面部解锁的过程中，提取所述人脸图像中的面部血流信息。
9.根据权利要求8所述的电子设备，其特征在于，所述提取模块用于在面部解锁成功的情况下，提取所述人脸图像中的面部血流信息。
10.根据权利要求7至9中任一项所述的电子设备，其特征在于，所述提取模块用于在拍摄人脸视频图像进行目标事件的过程中，分别从所述人脸视频图像的每一帧人脸图像中提取面部血流信息，得到每一帧人脸图像中的面部血流信息；
所述分析模块包括：
降噪单元，用于分别对每一帧人脸图像中的面部血流信息进行降噪处理；
深度学习单元，用于将降噪后的每一帧人脸图像中的面部血流信息输入深度学习模型，得到所述人脸视频图像对应的用户的生理参数值。
11.根据权利要求7至9中任一项所述的电子设备，其特征在于，所述电子设备还包括：
判断模块，用于判断所述生理参数值中的每个参数值是否均处于其对应的预设范围之内；
执行模块，用于若所述生理参数值中的目标参数值未处于其对应的预设范围之内，则执行预设处理方式，其中，所述预设处理方式包括：输出提醒消息、播放舒缓音乐、通知紧急联系人或拨打急救电话，所述目标参数值为所述生理参数值中的任一个参数值。
12.根据权利要求7至9中任一项所述的电子设备，其特征在于，所述生成模块包括：
添加单元，用于分别将所述生理参数值中的每个参数值添加至其对应的参数周期趋势图；
第一分析单元，用于分别对每个参数周期趋势图进行分析，得到每个参数周期趋势图中参数值异常的目标时段，其中，所述参数值异常包括参数值高于第一阈值或参数值低于第二阈值，所述第一阈值大于所述第二阈值；
第二分析单元，用于根据所述目标时段对应的环境信息和/或用户运动数据，对所述目标时段的参数值异常的原因进行分析；
生成单元，用于生成包括所述参数周期趋势图和所述目标时段的参数值异常的原因的身体状况报告。
13.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的数据检测方法中的步骤。
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