CN110192843A - 信息推送方法及相关产品 - Google Patents

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Abstract

本申请实施例公开了一种信息推送方法及相关产品,其中方法应用于电子设备,所述电子设备包括静脉识别模组,其中方法包括:通过所述静脉识别模组采集目标部位的静脉图像;对所述静脉图像进行处理,得到静脉特征参数;推送与所述静脉特征参数对应的健康提示信息。采用本申请,可提高推送健康提示信息的即时性。

Description

信息推送方法及相关产品
技术领域
本申请涉及信息安全技术领域,具体涉及一种信息推送方法及相关产品。
背景技术
随着生活水平的提高,医疗卫生条件的改善,人们也越来越关注自己及家人的健康。然而,在实际场景中,经常去医院进行体检是难以实现的。因此,如何提高推送健康提示信息的即时性是本领域技术人员待解决的技术问题。
发明内容
本申请实施例提供了一种信息推送方法及相关产品,可提高推送健康提示信息的即时性。
第一方面,本申请实施例提供一种信息推送方法,应用于电子设备,所述电子设备包括静脉识别模组,所述方法包括:
通过所述静脉识别模组采集目标部位的静脉图像;
对所述静脉图像进行处理,得到静脉特征参数;
推送与所述静脉特征参数对应的健康提示信息。
第二方面,本申请实施例提供一种电子设备,所述电子设备包括处理器、以及与所述处理器连接的静脉识别模组,其中:
所述静脉识别模组,用于采集目标部位的静脉图像;
所述处理器,用于对所述静脉图像进行处理,得到静脉特征参数;推送与所述静脉特征参数对应的健康提示信息。
第三方面,本申请实施例提供一种信息推送装置,应用于电子设备,所述电子设备包括静脉识别模组,所述装置包括:
采集单元,用于通过所述静脉识别模组采集目标部位的静脉图像;
处理单元,用于对所述静脉图像进行处理,得到静脉特征参数;
推送单元,用于推送与所述静脉特征参数对应的健康提示信息。
第四方面,本申请实施例提供另一种电子设备,包括处理器、静脉识别模组、存储器、通信接口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,并且被配置由上述处理器执行,所述程序包括用于如第一方面中所描述的部分或全部步骤的指令。
第五方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,其中,所述计算机可读存储介质存储计算机程序,其中,所述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。
第六方面,本申请实施例提供了一种计算机程序产品,其中,所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质,所述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。
实施本申请实施例,将具有如下有益效果:
可以看出,本申请实施例中所描述的信息推送方法及相关产品,通过电子设备中的静脉识别模组采集目标部位的静脉图像,并对该静脉图像进行分析得到静脉特征参数。然后,推送与该静脉特征参数对应的健康提示信息。如此,在获取静脉图像之后推送健康提示信息,提高了推送健康提示信息的即时性。
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的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
其中:
图1为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图;
图2为本申请实施例提供的一种静脉识别模组采集静脉图像的场景示意图;
图3为本申请实施例提供的一种信息推送方法的流程示意图;
图4为本申请实施例提供的另一种电子设备的结构示意图;
图5为本申请实施例提供的一种信息推送装置的结构示意图。
具体实施方式
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,都属于本申请保护的范围。
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”等是用于区别不同对象,而不是用于描述特定顺序。此外,术语“包括”和“具有”以及它们任何变形,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、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元,而是可选地还包括没有列出的步骤或单元,或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着,结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例,也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是,本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本申请实施例所涉及到的电子设备可以包括各种具有无线通信功能的手持设备(如智能手机)、车载设备、虚拟现实(virtual reality,VR)/增强现实(augmentedreality,AR)设备,可穿戴设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其他处理设备,以及各种形式的用户设备(user equipment,UE),移动台(mobile station,MS),终端设备(terminal device)、研发/测试平台、服务器等等。为方便描述,上面提到的设备统称为电子设备。
请参阅图1,图1是本申请实施例提供了一种电子设备的结构示意图,电子设备包括上述电子设备100包括壳体110、设置于所述壳体110内的电路板120和设置于所述壳体110上的显示屏130、静脉识别模组140、所述电路板120上设置有处理器121和存储器122。
其中,处理器121可以基于一个或多个微处理器,微控制器,数字信号处理器,基带处理器,功率管理单元,音频编解码器芯片,专用集成电路,显示驱动器集成电路等来实现,在此不做限定。处理器121用于控制电子设备100的运转,利用各种接口和线路连接整个电子设备100的各个部分,通过运行或执行存储在存储器122内的软件程序和/或模块,以及调用存储在存储器122内的数据,执行电子设备100的各种功能和处理数据,从而对电子设备100进行整体监控。
存储器122可包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如磁盘存储器件、闪存器件、或其它易失性固态存储器件等。存储器122可用于存储软件程序以及功能模块,处理器121通过运行存储在存储器122的软件程序以及功能模块,从而执行电子设备100的各种功能应用以及数据处理。
显示屏130可以包括液晶显示屏,有机发光二极管显示屏,电子墨水显示屏,等离子显示屏,使用其它显示技术的显示屏中一种或者几种的组合。显示屏130可以包括触摸传感器阵列(即,显示屏130可以是触控显示屏)。触摸传感器可以是由透明的触摸传感器电极(例如氧化铟锡(ITO)电极)阵列形成的电容式触摸传感器,或者可以是使用其它触摸技术形成的触摸传感器,例如音波触控,压敏触摸,电阻触摸,光学触摸等,本申请实施例不作限制。
静脉识别模组140可集成设置于显示屏130下,或者,静脉识别模组140还可设置于电子设备100壳体背面。具体地,如图2所示,静脉识别模组140可包括红外灯141以及静脉图像采集模块142,通过红外灯141向目标部位发射红外光,红外光照射到人体静脉的皮肤时,红外光会穿过皮肤,静脉会产生反射。然后通过静脉图像采集模块142获取的物质反射的红外光绘制出静脉图像,即通过静脉识别模组140采集静脉图像。在采集静脉图像之后,可根据该静脉图像和存储器122中预先存储的静脉识别模板进行分析,以得到静脉特征参数。
可选的,电子设备100还包括通信接口(图1中未示出),用于为电子设备100提供与外部设备通信的能力。通信接口可以包括模拟和数字输入输出接口电路,和基于射频信号和/或光信号的无线通信电路。通信接口中的无线通信电路可以包括射频收发器电路、功率放大器电路、低噪声放大器、开关、滤波器和天线。举例来说,通信接口中的无线通信电路可以包括用于通过发射和接收近场耦合电磁信号来支持近场通信(near fieldcommunication,NFC)的电路。例如,通信接口可以包括近场通信天线和近场通信收发器。通信接口还可以包括蜂窝电话收发器和天线,无线局域网收发器电路和天线等。
以上电子设备仅为举例,本申请不作限定。电子设备100还包括光传感器、陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等等传感器,音频输入接口、串行端口、键盘、扬声器、充电接口等输入输出接口,摄像头、蓝牙模块等未示出的模块。
在本申请实施例中,所述静脉识别模组140,用于采集目标部位的静脉图像;所述处理器121,用于对所述静脉图像进行处理,得到静脉特征参数;推送与所述静脉特征参数对应的健康提示信息。
其中,推送健康提示信息可通过电子设备100中的显示屏130进行显示,也可以通过电子设备100中的音频输入接口进行播放,还可以通过与电子设备100连接的其他电子设备进行推送,在此不做限定。
可以看出,通过实施本申请实施例,在获取静脉图像之后推送健康提示信息,提高了推送健康提示信息的即时性。
举例来说,当电子设备100是门禁机时,通过该门禁机上的静脉识别模组140采集用户的静脉图像,可识别该静脉图像的用户身份和静脉特征参数。并在识别该静脉图像对应的用户身份之后,可向该用户身份对应的电子设备发送与该静脉特征参数对应的健康提示信息。如此,在每一次使用门禁机进行身份识别时,还可获取该静脉特征参数对应的健康提示信息,而不需要多次进行静脉图像采集,提高了操作的便利性,以及提示的即时性。
又例如,在家庭健康监控的应用场景下,将电子设备100中的健康应用绑定其家属的健康应用。如此,当健康应用通过电子设备100中的静脉识别模组140采集用户的静脉图像时,可识别该静脉图像的静脉特征参数,并通过该健康应用向其家属所使用该健康应用对应的电子设备推送该静脉特征参数对应的健康提示信息,从而使得其家属知悉电子设备100对应的用户的健康状态,提高了健康监控操作的便利性和即时性。
在一个可能的示例中,所述提示信息包括饮食提示信息,在所述推送与所述静脉特征参数对应的健康提示信息方面,所述处理器110具体用于确定与所述静脉特征参数对应的参考食物;确定所述目标部位对应用户的饮食习惯信息;根据所述饮食习惯信息和所述参考食物确定所述饮食提示信息;推送所述饮食提示信息。
在一个可能的示例中,所述提示信息包括医院挂号提示信息,在所述推送与所述静脉特征参数对应的健康提示信息方面,所述处理器110具体用于确定与所述静脉特征参数对应的医院科室;确定所述电子设备的地理位置;根据所述地理位置和所述医院科室确定所述医院挂号提示信息;推送所述医院挂号提示信息。
在一个可能的示例中,在所述推送与所述静脉特征参数对应的健康提示信息之前,所述处理器110还用于确定所述静脉图像对应的目标采集时刻;根据预先存储的所述目标部位对应的特征参数范围与时间之间的映射关系,获取所述目标采集时刻对应的目标特征参数范围;若所述静脉特征参数不满足所述目标特征参数范围,则执行所述推送与所述静脉特征参数对应的健康提示信息的步骤。
在一个可能的示例中,在所述推送与所述静脉特征参数对应的健康提示信息之后,所述处理器110还用于当预设时长到达时,推送用于提示用户重新进行静脉采集的提示信息静脉识别模组。
在一个可能的示例中,所述静脉图像的数量为多个,在所述对所述静脉图像进行处理,得到静脉特征参数方面,所述处理器110具体用于对多个所述静脉图像中每一静脉图像进行区域划分,得到多个区域静脉图像集,每一区域静脉图像集对应一个区域;对所述多个区域静脉图像集中每一区域静脉图像进行评分,得到多个评价值;从所述多个区域静脉图像集中每一区域静脉图像集,选取评价值最大的区域静脉图像作为目标区域静脉图像,得到多个目标区域静脉图像,每一区域静脉图像集对应一个目标区域静脉图像;根据所述多个目标区域静脉图像生成目标静脉图像;对所述目标静脉图像进行处理,得到静脉特征参数。
需要说明的是,本实施例的具体实现过程可参见下述方法所述的具体实现过程,在此不再叙述。
请参照图3,本申请实施例提供一种信息推送方法的流程示意图,该方法应用于电子设备,该电子设备包括静脉识别模组。具体的,如图3所示,一种信息推送方法,包括:
S301、通过静脉识别模组采集目标部位的静脉图像。
在本申请实施例中,目标部位可以是手腕、手掌、手指、手背等中的至少一个部位,还可以是身体其他部位的静脉,在此不做限定。与之对应的静脉图像可以是手腕静脉图像、手掌静脉图像、手指静脉图像、手背静脉图像等,在此也不做限定。
如图2所示,可通过静脉识别模组中红外灯的向目标部位发射红外光,并通过静脉图像采集模块获取该红外光穿过该目标部位的皮肤的静脉产生的静脉图像。
需要说明的是,目标部位和静脉图像的数量均可以是多个。也就是说,采集不同目标部位的静脉图像,或者采集同一目标部位的多个静脉图像。可以理解,多采集静脉图像便于提高图像处理,即有利于提高获取静脉特征参数的准确性。
S302、对所述静脉图像进行处理,得到静脉特征参数。
在本申请实施例中,静脉特征参数可包括以下至少一种:血液颜色、血管内腔宽度、血压、血氧、血糖等物质参数,也可以包括血液流速、血管硬化程度、血管堵塞状态等由物质参数确定的特征参数。进一步的,静脉特征参数还可包括病症参数,例如血栓,在此不做限定。
本申请对于处理静脉图像的方法不做限定,可预先构造一个神经网络模型,且该神经网络模型已训练完成。如此,将该静脉图像输入至该神经网络模型,得到相应的静脉特征参数,该方式可提高获取静脉特征参数的速率和准确率。
在实施步骤S302之前,可对该静脉图像进行预处理。其中,预处理可包括图像格式转换处理、图像缺失填补处理、减去平均值、规范化(normalization)、主成分分析(principal components analysis,PCA)和白化(whiten)等。可以理解,先对静脉图像进行预处理,可提高提取静脉特征参数的识别效率和准确率。
可选的,对所述静脉图像进行特征提取,得到感兴趣区域;对所述感兴趣区域进行尺寸归一化和灰度归一化,得到目标图像;对所述目标图像进行处理,得到静脉特征参数。
其中,特征提取可基于边缘检测(Marr-Hildreth算法、Sobel算法、Canny算法等),对静脉图像中的感兴趣区域(region of interest,ROI)进行轮廓的提取。由于感兴趣区域可能不是一个规则的几何图像,将感兴趣区域进行尺寸归一化和灰度归一化,便于后续对目标图像进行处理。
在实施步骤S302之前,还可依据静脉图像进行身份识别,即将该静脉图像与预设静脉模板进行匹配得到匹配值,并在匹配值大于预设匹配阈值时,确定该静脉图像身份识别成功,且该静脉图像对应的身份为预设静脉模板对应的用户身份。可以理解,对身份识别成功的静脉图像进行处理,可减少电子设备的功耗,避免泄露用户隐私,并提高提示的准确率。
可选的,身份识别可包括步骤A1-A6,其中:
A1、分析所述静脉图像的特征点分布。
如前所述,可基于边缘检测对静脉图像中的感兴趣区域进行轮廓点提取,得到静脉图像的特征点分布。
A2、按照M个不同圆心对所述静脉图像进行圆形图像截取,得到M个圆形静脉区域图像。
其中,M为大于3的整数。需要说明的是,M个圆形静脉区域图像可包括重叠区域。
A3、从所述M个圆形静脉区域图像中选出目标圆形静脉区域图像。
其中,所述目标圆形静脉区域图像所包含的特征点的数量大于所述M个圆形静脉区域图像中的其他圆形静脉区域图像。也就是说,从静脉图像中提取特征点较多的区域图像作为目标圆形静脉区域图像。
A4,将所述目标圆形静脉区域图像划分得到N个圆环。
其中,所述N个圆环的环宽相同。
A5,从所述N个圆环中半径最小的圆环开始,将所述N个圆环依次与预设静脉模板进行特征点匹配,并累计已匹配圆环的匹配值。
A6,当累计的匹配值大于预设匹配阈值时,立即停止进行特征点匹配,并输出静脉识别成功的提示消息。
可以理解,在步骤A1-A6中,将静脉图像中特征点较多的目标圆形静脉区域图像中的圆环,依次与预设静脉模板进行特征点匹配,并累计已匹配圆环的匹配值。在累计的匹配值大于预设匹配阈值时,结束圆环与预设静脉模板中特征点的匹配,确定该静脉图像身份识别成功,且该静脉图像对应的身份为预设静脉模板对应的用户身份。如此,使用部分的静脉图像进行身份识别,提高了识别效率和准确率。
当静脉图像的数量为多个时,在一种可能的示例中,步骤S302的具体实施方式包括步骤B1-B5,其中:
B1、对多个所述静脉图像中每一静脉图像进行区域划分,得到多个区域静脉图像集。
其中,每一区域静脉图像集对应一个区域。本申请可以根据目标区域的位置特征进行划分。例如,手掌静脉图像可根据手掌纹路或者,指节进行划分。
B2、对所述多个区域静脉图像集中每一区域静脉图像进行评分,得到多个评价值。
本申请对于评价值的评分方法不做限定,该评价值可以是区域静脉图像的完整度。该完整度可通过电子设备识别该区域静脉图像的特征点的目标数量,与该区域静脉图像的预设数量进行比对得到。
B3、从所述多个区域静脉图像集中每一区域静脉图像集,选取评价值最大的区域静脉图像作为目标区域静脉图像,得到多个目标区域静脉图像。
其中,每一区域静脉图像集对应一个目标区域静脉图像。举例来说,多个区域静脉图像集为第一区域静脉图像集和第二区域静脉图像集。其中,第一区域静脉图像集包括第一区域静脉图像和第二区域静脉图像。第二区域静脉图像集包括第三区域静脉图像和第四区域静脉图像。若第一区域静脉图像的评价值为0.95、第二区域静脉图像的评价值为0.85、第三区域静脉图像的评价值为0.9、第四区域静脉图像的评价值为0.95,则第一区域静脉图像集中的目标区域静脉图像为第一区域静脉图像,第二区域静脉图像集中的目标区域静脉图像为第四区域静脉图像。
B4、根据所述多个目标区域静脉图像生成目标静脉图像。
在该实施例中,可以根据之前目标划分的规则,将多个目标区域静脉图像进行整合得到目标静脉图像。
B5、对所述目标静脉图像进行处理,得到静脉特征参数。
其中,对目标静脉图像的处理可参照静脉图像的描述,在此不再赘述。
可以理解,在步骤B1-B5中,先对各个静脉图像进行区域划分得到多个区域静脉图像集,再对各个区域静脉图像集中的区域静脉图像进行评分,并将一个区域静脉图像集中评价值最大的区域静脉图像作为目标区域静脉图像,从而可得到多个目标区域静脉图像。然后根据多个目标区域静脉图像生成目标静脉图像,并对该目标静脉图像进行处理得到静脉特征参数。如此,提高了目标静脉图像的图像质量,便于提高获取静脉特征参数的准确性。
S303、推送与所述静脉特征参数对应的健康提示信息。
人的血管在不同的生理状态下,静脉对红外光的反射会产生影响,呈现的静脉特征不同。举例来说,血液流速快的时候,血管会扩张,血液流速慢的时候,血管会收缩。不同年龄,血管的硬化程度也不同,血管内腔宽度也不同。由于血管堵塞,那么血管颜色也会有所不同。因此,在本申请实施例中,推送与静脉特征参数对应的健康提示信息,以此提高推送的准确性。
如图1实施例所述,可通过电子设备中的显示屏显示健康提示信息,也可以通过电子设备中的音频输入接口播放健康提示信息,还可以通过与电子设备连接的其他电子设备进行推送健康提示信息,在此不做限定。
在本申请实施例中,健康提示信息可以是饮食提示信息、运动提示信息、治疗提示信息、医院挂号提示信息等,在此不做限定。上述多种不同的提示信息可根据静脉特征参数对应的健康等级进行推送,如下表1所示,当健康等级为1时,健康提示信息是饮食提示信息。当健康等级为2时,健康提示信息是运动提示信息。当健康等级为3时,健康提示信息是治疗提示信息。当健康等级为4时,健康提示信息是医院挂号提示信息。
表1
健康等级 健康提示信息
1 饮食提示信息
2 运动提示信息
3 治疗提示信息
4 医院挂号提示信息
其中,静脉特征参数对应的健康等级可预先定义各个维度的静脉特征参数对应的数值范围,再将静脉图像对应的静脉特征参数依次与对应维度的预设静脉特征参数进行比对,得到多个维度的评价分值。然后根据多个维度的评价分值和预设权值计算该静脉特征参数对应的健康分数,再将该健康分数与等级进行对应得到该静脉图像对应的健康等级。
当提示信息包括饮食提示信息时,在一种可能的示例中,步骤S303的具体实施方式包括步骤C1-C4,其中:
C1、确定与所述静脉特征参数对应的参考食物。
其中,参考食物为有利于调节静脉特征参数的食物。例如,静脉特征参数表示血管堵塞严重,则参考食物可以是黑木耳。需要说明的是,参考食物的数量可以是多个。
C2、确定所述目标部位对应用户的饮食习惯信息。
其中,饮食习惯信息可以是用户的饮食菜系,例如,川菜、湘菜、粤菜等。饮食习惯信息也可以是用户的食品偏好,例如,西蓝花、南瓜、豇豆,或者少盐、少油、食辣椒、面条、米饭等。饮食习惯信息还可以是食量,例如,少食多餐等,在此不做限定。该饮食习惯信息可通过用户的饮食记录、常去的餐厅、经常购买的食材等进行确定。
C3、根据所述饮食习惯信息和所述参考食物确定饮食提示信息。
其中,该饮食提示信息可根据饮食习惯信息从多个参考食物中选取目标食物,并确定该目标食物的饮食提示信息。该饮食提示信息可包括与饮食习惯信息和目标食物对应的饮食搭配。此外还可包括制作食谱或制作视频,即可依据该制作食谱或制作视频进行烹饪,以提高操作的便利性。
C4、推送所述饮食提示信息。
可以理解,在步骤C1-C4中,先确定静脉特征参数对应的参考食物和目标部位对应用户的饮食习惯信息,再根据该参考食物和饮食习惯信息确定饮食提示信息,并推送该饮食提示信息。如此,用户可参照该饮食提示信息调节饮食,便于提高身体状态的管理。
当提示信息包括饮食提示信息时,在一种可能的示例中,步骤S303的具体实施方式包括步骤D1-D4,其中:
D1、确定与所述静脉特征参数对应的医院科室。
其中,医院科室是指与静脉特征参数对应的诊室。例如,神经内科、内分泌科、血液科等。需要说明的是,该医院科室的数量可以为多个。
D2、确定电子设备的地理位置。
其中,地理位置为电子设备的当前位置。该地理位置可通过电子设备中的定位模块进行确定。该定位模块可包括全球定位系统(Global Positioning System,GPS)模块或无线局域网(Wireless Local Area Networks,WLAN)模块。其中,GPS模块利用GPS定位卫星,在全球范围内实时进行定位、导航。WLAN模块利用射频技术,使用电磁波,在空中进行通信连接,其定位方法可依据所连入的热点设备,例如:无线路由器或开启热点的电子设备等。
D3、根据所述地理位置和所述医院科室确定医院挂号提示信息。
其中,医院挂号提示信息可包括待就诊的目标医院科室,还可包括该目标医院科室的位置信息、导航路线、排队人数、收费情况等,在此不做限定。
在该可能的示例中,可根据电子设备的地理位置和各个医院科室的地理位置之间的距离确定目标医院科室,例如,将距离最近的医院科室作为目标医院科室,或者在电子设备对应的常去的医院中选取一个距离较近的医院科室作为目标医院科室等。还可根据各个医院科室的评价值、当前挂号人数以及电子设备的地理位置确定目标医院科室。其中,医院科室的评价值可通过医院等级、科室医疗水平等进行计算。当前挂号人数可根据医院对应的应用或第三方应用中的排队人数进行确定。在确定目标医院科室之后,可生成对应的医院挂号提示信息。
D4、推送所述医院挂号提示信息。
可以理解,在步骤D1-D4中,先确定静脉特征参数对应的医院科室和电子设备的地理位置,再根据该医院科室和该地理位置确定医院挂号提示信息,并推送该医院挂号提示信息。如此,用户可参照该医院挂号提示信息进行就诊,便于了就诊的即时性。
在实施步骤S303之前,可判断该静脉图像对应的静脉特征参数是否需要进行提示。可以理解,在需要提示的情况下,推送与静脉特征参数对应的健康提示信息,可提高推送的有效性。
在一种可能的示例中,判断该静脉图像对应的静脉特征参数是否需要进行提示可包括步骤E1-E3,其中:
E1、确定所述静脉图像对应的目标采集时刻。
其中,目标采集时刻为静脉识别模组采集目标部位的静脉图像的时刻。例如,在9点15分时,用户使用电子设备进行静脉指纹打卡,则目标采集时刻为9点15分。
E2、根据预先存储的所述目标部位对应的特征参数范围与时间之间的映射关系,获取所述目标采集时刻对应的目标特征参数范围。
由于不同时刻对应的生理参数不同,例如:一般空腹的血糖值低于餐后的血糖值,运动时的血流速度较快。因此,预先获取目标部位对应用户在各个时间段对应的静脉特征参数的数值范围。在确定该静脉图像对应的目标采集时刻之后,可获取该目标采集时刻对应的正常状态下的静脉特征参数的数值范围,即目标特征参数范围。
进一步的,还可根据用户的医疗健康信息调节该目标特征参数范围。其中,医疗健康信息可包括以下至少一种:年龄、性别、职业、疾病类型、疾病时长、生理参数,生理参数可以包括以下至少一种:血压、体温、血糖、心跳等等,在此不做限定。
也就是说,在上述可能的示例中,根据用户的医疗健康信息调节确定目标特征参数范围,便于提高判断是否需要进行推送的准确性。
E3、若所述静脉特征参数不满足所述目标特征参数范围,则执行步骤S303。
可以理解,在步骤E1-E3中,先确定静脉图像对应的目标采集时刻,再获取与该目标采集时刻对应的目标特征参数范围。若该静脉图像对应的静脉特征参数不满足目标特征参数范围,则执行步骤S303。也就是说,静脉特征参数不满足采集时刻的参数范围时,确定该静脉特征参数为非正常的情况,需推送与静脉特征参数对应的健康提示信息,提高了推送的有效性。
可以看出,通过实施图3所示的信息推送方法,在获取静脉图像之后推送健康提示信息,提高了推送健康提示信息的即时性。
在实施步骤S303之后,在一种可能的示例中,所述方法还包括:当预设时长到达时,推送用于提示用户重新进行静脉采集的提示信息。
其中,预设时长不做限定。该预设时长可根据静脉图像的评价值进行设置,该评价值可根据静脉图像中特征点的完整度进行确定,该完整度可参照步骤B2的描述,在此不再赘述。
可以理解,当预设时长到达时,推送用于提示用户重新进行静脉采集的提示信息。如此,可在预设时长内判断用户是否恢复正常的静脉数值,若否,可再次推送与重新采集的静脉图像对应的健康提示信息,以提高推送的效率。
以下是实施上述信息推送方法的装置,具体如下:
与上述图3所示的实施例一致的,请参阅图4,图4是本申请实施例提供的另一种电子设备400的结构示意图。如图4所示,该电子设备400包括处理器410、静脉识别模组420、通信接口430、存储器440以及一个或多个程序441。其中,处理器410通过总线450连接静脉识别模组420、通信接口430和存储器440。上述一个或多个程序441被存储在上述存储器440中,并且被配置由上述处理器410执行,上述程序441包括用于执行以下步骤的指令:
通过所述静脉识别模组420采集目标部位的静脉图像;
对所述静脉图像进行处理,得到静脉特征参数;
推送与所述静脉特征参数对应的健康提示信息。
可以看出,通过实施本申请实施例,在获取静脉图像之后推送健康提示信息,提高了推送健康提示信息的即时性。
在一个可能的示例中,所述提示信息包括饮食提示信息,在所述推送与所述静脉特征参数对应的健康提示信息方面,所述程序441中的指令具体用于执行以下操作:
确定与所述静脉特征参数对应的参考食物;
确定所述目标部位对应用户的饮食习惯信息;
根据所述饮食习惯信息和所述参考食物确定所述饮食提示信息;
推送所述饮食提示信息。
在一个可能的示例中,所述提示信息包括医院挂号提示信息,在所述推送与所述静脉特征参数对应的健康提示信息方面,所述程序441中的指令具体用于执行以下操作:
确定与所述静脉特征参数对应的医院科室;
确定所述电子设备的地理位置;
根据所述地理位置和所述医院科室确定所述医院挂号提示信息;
推送所述医院挂号提示信息。
在一个可能的示例中,在所述推送与所述静脉特征参数对应的健康提示信息之前,所述程序441中的指令还用于执行以下操作:
确定所述静脉图像对应的目标采集时刻;
根据预先存储的所述目标部位对应的特征参数范围与时间之间的映射关系,获取所述目标采集时刻对应的目标特征参数范围;
若所述静脉特征参数不满足所述目标特征参数范围,则执行所述推送与所述静脉特征参数对应的健康提示信息的步骤。
在一个可能的示例中,在所述推送与所述静脉特征参数对应的健康提示信息之后,所述程序441中的指令还用于执行以下操作:
当预设时长到达时,推送用于提示用户重新进行静脉采集的提示信息静脉识别模组。
在一个可能的示例中,所述静脉图像的数量为多个,在所述对所述静脉图像进行处理,得到静脉特征参数方面,所述程序441中的指令具体用于执行以下操作:
对多个所述静脉图像中每一静脉图像进行区域划分,得到多个区域静脉图像集,每一区域静脉图像集对应一个区域;
对所述多个区域静脉图像集中每一区域静脉图像进行评分,得到多个评价值;
从所述多个区域静脉图像集中每一区域静脉图像集,选取评价值最大的区域静脉图像作为目标区域静脉图像,得到多个目标区域静脉图像,每一区域静脉图像集对应一个目标区域静脉图像;
根据所述多个目标区域静脉图像生成目标静脉图像;
对所述目标静脉图像进行处理,得到静脉特征参数。
上述主要从方法侧执行过程的角度对本申请实施例的方案进行了介绍。可以看出的是,电子设备为了实现上述功能,其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到,结合本文中所提供的实施例描述的各示例的模块及算法步骤,本申请能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
本申请实施例可以根据上述方法示例对电子设备进行功能模块的划分,例如,可以对应各个功能划分各个功能模块,也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能模块的形式实现。需要说明的是,本申请实施例中对模块的划分是示意性的,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式。
图5是本申请实施例中所涉及的信息推送装置500的功能模块组成框图。图5所示的信息推送装置500应用于电子设备,所述电子设备包括静脉识别模组。如图5所示,该信息推送装置500包括:
采集单元501,用于通过所述静脉识别模组采集目标部位的静脉图像;
处理单元502,用于对所述静脉图像进行处理,得到静脉特征参数;
推送单元503,用于推送与所述静脉特征参数对应的健康提示信息。
可以看出,通过实施本申请实施例,在获取静脉图像之后推送健康提示信息,提高了推送健康提示信息的即时性。
在一个可能的示例中,所述提示信息包括饮食提示信息,所述处理单元502,还用于确定与所述静脉特征参数对应的参考食物;确定所述目标部位对应用户的饮食习惯信息;根据所述饮食习惯信息和所述参考食物确定所述饮食提示信息;所述推送单元503具体用于推送所述饮食提示信息。
在一个可能的示例中,所述提示信息包括医院挂号提示信息,所述处理单元502,还用于确定与所述静脉特征参数对应的医院科室;确定所述电子设备的地理位置;根据所述地理位置和所述医院科室确定所述医院挂号提示信息;所述推送单元503具体用于推送所述医院挂号提示信息。
在一个可能的示例中,所述处理单元502,还用于确定所述静脉图像对应的目标采集时刻;根据预先存储的所述目标部位对应的特征参数范围与时间之间的映射关系,获取所述目标采集时刻对应的目标特征参数范围;若所述静脉特征参数不满足所述目标特征参数范围,则调用所述推送单元503。
在一个可能的示例中,所述推送单元503还用于当预设时长到达时,推送用于提示用户重新进行静脉采集的提示信息。
在一个可能的示例中,所述静脉图像的数量为多个,所述处理单元502具体用于对多个所述静脉图像中每一静脉图像进行区域划分,得到多个区域静脉图像集,每一区域静脉图像集对应一个区域;对所述多个区域静脉图像集中每一区域静脉图像进行评分,得到多个评价值;从所述多个区域静脉图像集中每一区域静脉图像集,选取评价值最大的区域静脉图像作为目标区域静脉图像,得到多个目标区域静脉图像,每一区域静脉图像集对应一个目标区域静脉图像;根据所述多个目标区域静脉图像生成目标静脉图像;对所述目标静脉图像进行处理,得到静脉特征参数。
可以看出的是,本实施例的静脉识别装置的各程序模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现,其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述,此处不再赘述。
本申请实施例还提供一种计算机存储介质,其中,该计算机存储介质存储用于存储计算机程序,该计算机程序使得计算机执行如方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤,计算机包括电子设备。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品,计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质,计算机程序可操作来使计算机执行如方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包,计算机包括电子设备。
需要说明的是,对于前述的各方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本申请并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本申请,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作和模式并不一定是本申请所必须的。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置,可通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性或其它的形式。
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,作为单元显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单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件程序模式的形式实现。
集成的单元如果以软件程序模式的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或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器中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括:U盘、只读存储器(read-only memory,ROM)、随机存取存储器(randomaccess memory,RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域普通技术人员可以看出上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,该程序可以存储于一计算机可读存储器中,存储器可以包括:闪存盘、ROM、RAM、磁盘或光盘等。
以上对本申请实施例进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本申请的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上,本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种信息推送方法,其特征在于,应用于电子设备,所述电子设备包括静脉识别模组,所述方法包括:
通过所述静脉识别模组采集目标部位的静脉图像;
对所述静脉图像进行处理,得到静脉特征参数;
推送与所述静脉特征参数对应的健康提示信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述提示信息包括饮食提示信息,所述推送与所述静脉特征参数对应的健康提示信息,包括:
确定与所述静脉特征参数对应的参考食物;
确定所述目标部位对应用户的饮食习惯信息;
根据所述饮食习惯信息和所述参考食物确定所述饮食提示信息;
推送所述饮食提示信息。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述提示信息包括医院挂号提示信息,所述推送与所述静脉特征参数对应的健康提示信息,包括:
确定与所述静脉特征参数对应的医院科室;
确定所述电子设备的地理位置;
根据所述地理位置和所述医院科室确定所述医院挂号提示信息;
推送所述医院挂号提示信息。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其特征在于,在所述推送与所述静脉特征参数对应的健康提示信息之前,所述方法还包括:
确定所述静脉图像对应的目标采集时刻;
根据预先存储的所述目标部位对应的特征参数范围与时间之间的映射关系,获取所述目标采集时刻对应的目标特征参数范围;
若所述静脉特征参数不满足所述目标特征参数范围,则执行所述推送与所述静脉特征参数对应的健康提示信息的步骤。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法,其特征在于,在所述推送与所述静脉特征参数对应的健康提示信息之后,所述方法还包括:
当预设时长到达时,推送用于提示用户重新进行静脉采集的提示信息。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法,其特征在于,所述静脉图像的数量为多个,所述对所述静脉图像进行处理,得到静脉特征参数,包括:
对多个所述静脉图像中每一静脉图像进行区域划分,得到多个区域静脉图像集,每一区域静脉图像集对应一个区域;
对所述多个区域静脉图像集中每一区域静脉图像进行评分,得到多个评价值;
从所述多个区域静脉图像集中每一区域静脉图像集,选取评价值最大的区域静脉图像作为目标区域静脉图像,得到多个目标区域静脉图像,每一区域静脉图像集对应一个目标区域静脉图像;
根据所述多个目标区域静脉图像生成目标静脉图像;
对所述目标静脉图像进行处理,得到静脉特征参数。
7.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括处理器、以及与所述处理器连接的静脉识别模组,其中:
所述静脉识别模组,用于采集目标部位的静脉图像;
所述处理器,用于对所述静脉图像进行处理,得到静脉特征参数;推送与所述静脉特征参数对应的健康提示信息。
8.一种信息推送装置,其特征在于,应用于电子设备,所述电子设备包括静脉识别模组,所述装置包括:
采集单元,用于通过所述静脉识别模组采集目标部位的静脉图像;
处理单元,用于对所述静脉图像进行处理,得到静脉特征参数;
推送单元,用于推送与所述静脉特征参数对应的健康提示信息。
9.一种电子设备,其特征在于,包括处理器、静脉识别模组、存储器、通信接口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,并且被配置由所述处理器执行,所述程序包括用于执行权利要求1-6任一项方法中的步骤的指令。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其用于存储计算机程序,其中,所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1-6任一项所述的方法。
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Citations (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090143688A1 (en) * 2007-12-03 2009-06-04 Junichi Rekimoto Information processing apparatus, information processing method and program
CN101483690A (zh) * 2009-01-23 2009-07-15 李秀 移动通讯终端及健康信息采集方法
CN102214297A (zh) * 2011-06-14 2011-10-12 中国人民解放军国防科学技术大学 用于特征提取的静脉图像质量检测方法
US20120201431A1 (en) * 2009-10-30 2012-08-09 Fujitsu Frontech Limited Living body information registration method, biometrics authentication method, and biometrics authentication apparatus
CN102663376A (zh) * 2012-02-22 2012-09-12 重庆科技学院 近红外多光强手指静脉图像的获取和融合系统及方法
JP2013212315A (ja) * 2012-04-03 2013-10-17 Kyokko Denki Kk 装着型使用者状態情報取得装置
CN103713448A (zh) * 2012-10-01 2014-04-09 精工爱普生株式会社 摄像装置以及医疗设备
CN104850731A (zh) * 2015-03-17 2015-08-19 惠州Tcl移动通信有限公司 一种用于引导用户生活习惯的智能系统
CN106343978A (zh) * 2016-09-23 2017-01-25 武汉珞樱联创信息科技有限公司 一种智能穿戴设备
CN107505268A (zh) * 2017-08-04 2017-12-22 中国科学院半导体研究所 血糖检测方法及系统
US20190012776A1 (en) * 2017-07-10 2019-01-10 Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp., Ltd. Regulation method, terminal equipment and non-transitory computer-readable storage medium for automatic exposure control of region of interest
CN109222927A (zh) * 2018-07-27 2019-01-18 努比亚技术有限公司 一种基于健康状态的处理方法、智能穿戴设备及存储介质
JP2019028532A (ja) * 2017-07-26 2019-02-21 富士通株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム
CN109784174A (zh) * 2018-12-14 2019-05-21 深圳壹账通智能科技有限公司 一种用户账户的登录方法及设备
CN109815791A (zh) * 2018-12-13 2019-05-28 北京理工大学 基于血管的身份识别方法和装置

Patent Citations (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090143688A1 (en) * 2007-12-03 2009-06-04 Junichi Rekimoto Information processing apparatus, information processing method and program
CN101483690A (zh) * 2009-01-23 2009-07-15 李秀 移动通讯终端及健康信息采集方法
US20120201431A1 (en) * 2009-10-30 2012-08-09 Fujitsu Frontech Limited Living body information registration method, biometrics authentication method, and biometrics authentication apparatus
CN102214297A (zh) * 2011-06-14 2011-10-12 中国人民解放军国防科学技术大学 用于特征提取的静脉图像质量检测方法
CN102663376A (zh) * 2012-02-22 2012-09-12 重庆科技学院 近红外多光强手指静脉图像的获取和融合系统及方法
JP2013212315A (ja) * 2012-04-03 2013-10-17 Kyokko Denki Kk 装着型使用者状態情報取得装置
CN103713448A (zh) * 2012-10-01 2014-04-09 精工爱普生株式会社 摄像装置以及医疗设备
CN104850731A (zh) * 2015-03-17 2015-08-19 惠州Tcl移动通信有限公司 一种用于引导用户生活习惯的智能系统
CN106343978A (zh) * 2016-09-23 2017-01-25 武汉珞樱联创信息科技有限公司 一种智能穿戴设备
US20190012776A1 (en) * 2017-07-10 2019-01-10 Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp., Ltd. Regulation method, terminal equipment and non-transitory computer-readable storage medium for automatic exposure control of region of interest
JP2019028532A (ja) * 2017-07-26 2019-02-21 富士通株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム
CN107505268A (zh) * 2017-08-04 2017-12-22 中国科学院半导体研究所 血糖检测方法及系统
CN109222927A (zh) * 2018-07-27 2019-01-18 努比亚技术有限公司 一种基于健康状态的处理方法、智能穿戴设备及存储介质
CN109815791A (zh) * 2018-12-13 2019-05-28 北京理工大学 基于血管的身份识别方法和装置
CN109784174A (zh) * 2018-12-14 2019-05-21 深圳壹账通智能科技有限公司 一种用户账户的登录方法及设备

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
贾旭: "基于特征区分度的静脉图像质量评价算法", 《辽宁工业大学学报(自然科学版)》 *

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