CN109300537A - 一种基于深度学习的独居老人异常表情识别及自动求助系统 - Google Patents

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冯瑞伦
欧阳旭
邱天
池勇
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    • G16H40/20—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the management or administration of healthcare resources or facilities, e.g. managing hospital staff or surgery rooms
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    • G—PHYSICS
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Abstract

本发明公开了一种基于深度学习的独居老人异常表情识别及自动求助系统，包括测试单元，所述测试单元包括表情单元和身份单元，所述表情单元包括正常表情单元和非正常表情单元，所述身份单元输出端设有存储器，所述测试单元输入端设有CPU，所述CPU连接端设有提醒单元和监测单元。本发明通过设有测试单元，身份单元用于测试者的身份进行确认，将测试者的正常心跳、脉搏、疾病和居住地址进行收集，并将收集的资料存入存储器内部，CPU通过存储器内部内容用于对照，并能够通过检测单元所包括的摄像头和手环对测试者的身体和表情进行实时的检测，从而能通过提醒单元所包括的外接网络和报警单元向医院求救。

Description

一种基于深度学习的独居老人异常表情识别及自动求助系统
技术领域
本发明涉及脸部识别设备领域，特别涉及一种基于深度学习的独居老人异常表情识别及自动求助系统。
背景技术
目前我国为我国人口老龄化的速度逐渐加快，老年人问题越来越多，其中老年群体出现的空巢现象尤其突出。老年陪护机器人服务体系将有助于缓解这类社会问题。
目前人脸表情识别面临一系列的挑战，比如算法一般需要将人脸上存在的人为表情作为前景提出之后才能发挥作用，缺少实用性；缺少对人脸表情的视觉认知加工等和心理病理学的关联研究；无法解决外界光照变化的影响；表情不够精致，常常只局限于6种基本表情。
因此，发明一种基于深度学习的独居老人异常表情识别及自动求助系统来解决上述问题很有必要。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于深度学习的独居老人异常表情识别及自动求助系统，表情单元用于学习训练的过程中，只使用了正常的表情进行训练，在系统使用中，将高兴、悲伤、惊讶、愤怒和害怕一系列表情分为正常表情单元和非正常表情单元，所有与正常表情单元的差别过大的表情都将被归为非正常表情单元，并将测试者在学习训练的表情全部存储到存储器中，身份单元用于测试者的身份进行确认，将测试者的正常心跳、脉搏、疾病和居住地址进行收集，并将收集的资料存入存储器内部，CPU通过存储器内部内容用于对照，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于深度学习的独居老人异常表情识别及自动求助系统，包括测试单元，所述测试单元包括表情单元和身份单元，所述表情单元包括正常表情单元和非正常表情单元，所述身份单元输出端设有存储器，所述测试单元输入端设有CPU，所述CPU连接端设有提醒单元和监测单元，具体：
所述表情单元用于学习训练的过程中，只使用了正常的表情进行训练，在系统使用中，将高兴、悲伤、惊讶、愤怒和害怕一系列表情分为正常表情单元和非正常表情单元，所有与正常表情单元的差别过大的表情都将被归为非正常表情单元；
所述身份单元用于测试者的身份进行确认，将测试者的正常心跳、脉搏、疾病和居住地址进行收集，并将收集的资料存入存储器内部，CPU通过存储器内部内容用于对照。
优选的，所述提醒单元包括外接网络和报警单元，所述外接网络连接为电脑，所述报警单元包括通知电话和警报器，所述外接网络和报警单元均与CPU电性连接。
优选的，所述监测单元包括摄像头和手环，所述摄像头和手环均与CPU电性连接。
优选的，所述电脑通过外接网络将存储器内部测试者的详细数据传输到医院，并通过通知电话拨打对应医院的急救电话，存储器用于在电脑上显示出具体的地址和测试者的身体状况对比数据。
优选的，所述摄像头用于观察测试者的面部表情状况，通过合理布局，要保证摄像头的视野能覆盖主要活动空间，包括起居室、厨房、厕所、门口，在主要活动空间内不要存在盲区，所述手环用于随时记录测试者身体的心跳和脉搏状况，CPU将记录的数据与存储器内部数据进行对比。
本发明的技术效果和优点：
1、本发明通过设有测试单元，表情单元用于学习训练的过程中，只使用了正常的表情进行训练，在系统使用中，将高兴、悲伤、惊讶、愤怒和害怕一系列表情分为正常表情单元和非正常表情单元，所有与正常表情单元的差别过大的表情都将被归为非正常表情单元，并将测试者在学习训练的表情全部存储到存储器中，身份单元用于测试者的身份进行确认，将测试者的正常心跳、脉搏、疾病和居住地址进行收集，并将收集的资料存入存储器内部，CPU通过存储器内部内容用于对照，并能够通过检测单元所包括的摄像头和手环对测试者的身体和表情进行实时的检测，从而能通过提醒单元所包括的外接网络和报警单元向医院求救；
2、本发明通过设有监测单元，当摄像头拍摄到测试者的除正常表情单元外的表情时或手环记录测试者身体的心跳和脉搏状况与正常状况下变化较大时，此时CPU将拍摄的信息与存储器内部的信息进行对比，从而电脑通过外接网络将存储器内部测试者的详细数据传输到医院，并通过通知电话拨打对应医院的急救电话，存储器用于在电脑上显示出具体的地址和测试者的身体状况对比数据，并通过警报器通知周围的人，方便现场对测试者进行保护，当房间内部出现多个人时，摄像头的拍摄将关闭，只是通过测试者手臂上戴着的手环对测试者脉搏和心跳进行监测，从而不会产生测试者以外图像对比信息。
附图说明
图1为本发明的整体系统单元结构示意图；
图2为本发明的表情单元和身份单元结构示意图；
图3为本发明的整体系统结构示意图；
图中：1测试单元、2表情单元、3身份单元、4正常表情单元、5非正常表情单元、6存储器、7 CPU、8提醒单元、9监测单元、10外接网络、11报警单元、12电脑、13通知电话、14警报器、15摄像头、16手环。
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，所描述的实施例仅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。
实施例1：
本发明提供了如图1-2所示的一种基于深度学习的独居老人异常表情识别及自动求助系统，包括测试单元1，所述测试单元1包括表情单元2和身份单元3，所述表情单元2包括正常表情单元4和非正常表情单元5，所述身份单元3输出端设有存储器6，所述测试单元1输入端设有CPU7，所述CPU7连接端设有提醒单元8和监测单元9，具体：
所述表情单元2用于学习训练的过程中，只使用了正常的表情进行训练，在系统使用中，将高兴、悲伤、惊讶、愤怒和害怕一系列表情分为正常表情单元4和非正常表情单元5，所有与正常表情单元4的差别过大的表情都将被归为非正常表情单元5；
所述身份单元3用于测试者的身份进行确认，将测试者的正常心跳、脉搏、疾病和居住地址进行收集，并将收集的资料存入存储器6内部，CPU7通过存储器6内部内容用于对照。
该实施例技术方案的效果为：表情单元2用于学习训练的过程中，只使用了正常的表情进行训练，在系统使用中，将高兴、悲伤、惊讶、愤怒和害怕一系列表情分为正常表情单元4和非正常表情单元5，所有与正常表情单元4的差别过大的表情都将被归为非正常表情单元5，并将测试者在学习训练的表情全部存储到存储器6中，身份单元3用于测试者的身份进行确认，将测试者的正常心跳、脉搏、疾病和居住地址进行收集，并将收集的资料存入存储器6内部，CPU7通过存储器6内部内容用于对照，并能够通过检测单元9所包括的摄像头15和手环16对测试者的身体和表情进行实时的检测，从而能通过提醒单元8所包括的外接网络10和报警单元11向医院求救。
实施例2：
根据附图3，所述提醒单元8包括外接网络10和报警单元11，所述外接网络10连接为电脑12，所述报警单元11包括通知电话13和警报器14，所述外接网络10和报警单元11均与CPU7电性连接，摄像头15拍摄到测试者的除正常表情单元4外的表情时或手环16记录测试者身体的心跳和脉搏状况与正常状况下变化较大时，此时CPU7将拍摄的信息与存储器6内部的信息进行对比，从而电脑12通过外接网络10将存储器6内部测试者的详细数据传输到医院，并通过通知电话13拨打对应医院的急救电话，存储器6用于在电脑12上显示出具体的地址和测试者的身体状况对比数据，并通过警报器14通知周围的人，方便现场对测试者进行保护；
所述监测单元9包括摄像头15和手环16，所述摄像头15和手环16均与CPU7电性连接，能够随时的对测试者的脸部表情和身体状况进行实时监测，避免不能对测试者进行快速救治的方法；
所述电脑12通过外接网络10将存储器6内部测试者的详细数据传输到医院，并通过通知电话13拨打对应医院的急救电话，存储器6用于在电脑12上显示出具体的地址和测试者的身体状况对比数据，方便救护人员和车辆能够快速的抵达救护现场，进而保证黄金的救治时间；
所述摄像头15用于观察测试者的面部表情状况，通过合理布局，要保证摄像头的视野能覆盖主要活动空间，包括起居室、厨房、厕所、门口，在主要活动空间内不要存在盲区，所述手环16用于随时记录测试者身体的心跳和脉搏状况，CPU7将记录的数据与存储器6内部数据进行对比，实时的对测试者进行监控，保证测试者的身体安全状况。
本发明工作原理：
参照说明书附图2，表情单元2用于学习训练的过程中，只使用了正常的表情进行训练，在系统使用中，将高兴、悲伤、惊讶、愤怒和害怕一系列表情分为正常表情单元4和非正常表情单元5，所有与正常表情单元4的差别过大的表情都将被归为非正常表情单元5，并将测试者在学习训练的表情全部存储到存储器6中，身份单元3用于测试者的身份进行确认，将测试者的正常心跳、脉搏、疾病和居住地址进行收集，并将收集的资料存入存储器6内部，CPU7通过存储器6内部内容用于对照；
参照说明书附图1和附图3，摄像头15用于观察测试者的面部表情状况，通过合理布局，要保证摄像头的视野能覆盖主要活动空间，包括起居室、厨房、厕所、门口，在主要活动空间内不要存在盲区；手环16用于随时记录测试者身体的心跳和脉搏状况，CPU7将记录的数据与存储器6内部数据进行对比，当摄像头15拍摄到测试者的除正常表情单元4外的表情时或手环16记录测试者身体的心跳和脉搏状况与正常状况下变化较大时，此时CPU7将拍摄的信息与存储器6内部的信息进行对比，从而电脑12通过外接网络10将存储器6内部测试者的详细数据传输到医院，并通过通知电话13拨打对应医院的急救电话，存储器6用于在电脑12上显示出具体的地址和测试者的身体状况对比数据，并通过警报器14通知周围的人，方便现场对测试者进行保护，当房间内部出现多个人时，摄像头15的拍摄将关闭，只是通过测试者手臂上戴着的手环16对测试者脉搏和心跳进行监测，从而不会产生测试者以外图像对比信息。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于深度学习的独居老人异常表情识别及自动求助系统，其特征在于：包括测试单元(1)，所述测试单元(1)包括表情单元(2)和身份单元(3)，所述表情单元(2)包括正常表情单元(4)和非正常表情单元(5)，所述身份单元(3)输出端设有存储器(6)，所述测试单元(1)输入端设有CPU(7)，所述CPU(7)连接端设有提醒单元(8)和监测单元(9)，具体：
所述表情单元(2)用于学习训练的过程中，只使用了正常的表情进行训练，在系统使用中，将高兴、悲伤、惊讶、愤怒和害怕一系列表情分为正常表情单元(4)和非正常表情单元(5)，所有与正常表情单元(4)的差别过大的表情都将被归为非正常表情单元(5)；
所述身份单元(3)用于测试者的身份进行确认，将测试者的正常心跳、脉搏、疾病和居住地址进行收集，并将收集的资料存入存储器(6)内部，CPU(7)通过存储器(6)内部内容用于对照。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的独居老人异常表情识别及自动求助系统，其特征在于：所述提醒单元(8)包括外接网络(10)和报警单元(11)，所述外接网络(10)连接为电脑(12)，所述报警单元(11)包括通知电话(13)和警报器(14)，所述外接网络(10)和报警单元(11)均与CPU(7)电性连接。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的独居老人异常表情识别及自动求助系统，其特征在于：所述监测单元(9)包括摄像头(15)和手环(16)，所述摄像头(15)和手环(16)均与CPU(7)电性连接。
4.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的独居老人异常表情识别及自动求助系统，其特征在于：所述电脑(12)通过外接网络(10)将存储器(6)内部测试者的详细数据传输到医院，并通过通知电话(13)拨打对应医院的急救电话，存储器(6)用于在电脑(12)上显示出具体的地址和测试者的身体状况对比数据。
5.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的独居老人异常表情识别及自动求助系统，其特征在于：所述摄像头(15)用于观察测试者的面部表情状况，通过合理布局，要保证摄像头的视野能覆盖主要活动空间，包括起居室、厨房、厕所、门口，在主要活动空间内不要存在盲区，所述手环(16)用于随时记录测试者身体的心跳和脉搏状况，CPU(7)将记录的数据与存储器(6)内部数据进行对比。
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