CN110420011B - 一种具有血谱光学图像成像功能的摄像机 - Google Patents

一种具有血谱光学图像成像功能的摄像机 Download PDF

Info

Publication number
CN110420011B
CN110420011B CN201910725172.8A CN201910725172A CN110420011B CN 110420011 B CN110420011 B CN 110420011B CN 201910725172 A CN201910725172 A CN 201910725172A CN 110420011 B CN110420011 B CN 110420011B
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
camera
blood
main control
optical
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910725172.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110420011A (zh
Inventor
石旭刚
石恩睿
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hangzhou Zeming Rui Equity Investment Co ltd
Original Assignee
Hangzhou Zeming Rui Equity Investment Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hangzhou Zeming Rui Equity Investment Co ltd filed Critical Hangzhou Zeming Rui Equity Investment Co ltd
Priority to CN201910725172.8A priority Critical patent/CN110420011B/zh
Priority to PCT/CN2019/105487 priority patent/WO2021022623A1/zh
Publication of CN110420011A publication Critical patent/CN110420011A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110420011B publication Critical patent/CN110420011B/zh
Priority to US17/390,439 priority patent/US11998353B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/4887—Locating particular structures in or on the body
    • A61B5/489—Blood vessels
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A61B5/0075—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence by spectroscopy, i.e. measuring spectra, e.g. Raman spectroscopy, infrared absorption spectroscopy
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/56—Extraction of image or video features relating to colour
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
    • G06V10/751—Comparing pixel values or logical combinations thereof, or feature values having positional relevance, e.g. template matching
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/50—Constructional details
    • H04N23/54—Mounting of pick-up tubes, electronic image sensors, deviation or focusing coils
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/50—Constructional details
    • H04N23/55—Optical parts specially adapted for electronic image sensors; Mounting thereof
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/50—Constructional details
    • H04N23/555—Constructional details for picking-up images in sites, inaccessible due to their dimensions or hazardous conditions, e.g. endoscopes or borescopes
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N25/00—Circuitry of solid-state image sensors [SSIS]; Control thereof
    • H04N25/50—Control of the SSIS exposure
    • H04N25/53—Control of the integration time
    • H04N25/533—Control of the integration time by using differing integration times for different sensor regions
    • H04N25/534—Control of the integration time by using differing integration times for different sensor regions depending on the spectral component
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0033—Features or image-related aspects of imaging apparatus classified in A61B5/00, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; arrangements of imaging apparatus in a room
    • A61B5/004—Features or image-related aspects of imaging apparatus classified in A61B5/00, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; arrangements of imaging apparatus in a room adapted for image acquisition of a particular organ or body part
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/02007—Evaluating blood vessel condition, e.g. elasticity, compliance
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/14—Vascular patterns
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/15—Biometric patterns based on physiological signals, e.g. heartbeat, blood flow

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Vascular Medicine (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)

Abstract

本发明公开了一种具有血谱光学图像成像功能的摄像机，包括：镜头、图像传感器、主控制模块、血谱光学成像算法模块和IP网络接口模块；所述镜头位于所述摄像机的摄像采集位置处，所述图像传感器的输出端分别与主控制模块和血谱光学成像算法模块的输入端电性连接，所述主控制模块与血谱光学成像算法模块之间电性连接，所述主控制模块与IP网络接口模块之间电性连接。本发明中，该摄像机把血谱光学成像算法直接应用到摄像机中，使得算法模块可以直接从摄像机内的传感器中获取原始RGB数据，从而能够极大地提高检测的精度和血管成像的质量，并且可以远距离检测人脸的血谱光学图像，同时也能够对运动的人脸也检测到其血谱光学图像。

Description

一种具有血谱光学图像成像功能的摄像机
技术领域
本发明涉及皮下血管图像检测技术领域，尤其涉及一种具有血谱光学图像成像功能的摄像机。
背景技术
皮下血管图像具有广泛的应用价值，如可应用医学疾病的诊断，也可以作为生物特征用于身份识别，由于人的皮肤具有半透明的特点，当可见光照射皮肤时，皮下血管中的血红蛋白会对光线具有一定的吸收作用，当血管中的血容量变化时，对吸收的光线的强度也会相应的发生变化，从而造成皮肤反射光线的强度作相应的变化，因此皮肤的光学成像图像中包含了皮下血管的图像信息，就需要使用到专用的摄像机对皮下血管图像进行成像处理。
传统的血管检测算法都是用摄像机输出的图像通过后期处理来获得，只能对感兴趣区域进行处理，得到整块区域的血液变化的曲线，这类方法并不能得到完整精细的血管的动态图像，同时对于原始图像的质量要求很高，如果采用摄像机的输出图像，如模拟视频或IP视频，则由于摄像机输出的视频通过数字化或压缩/解压缩的处理，其像素的细节信息已大量丢失，很难提取到血管的动态图像，进而导致皮下血管图像成像的精度不足。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种具有血谱光学图像成像功能的摄像机。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种具有血谱光学图像成像功能的摄像机，包括：镜头、图像传感器、主控制模块、血谱光学成像算法模块和IP网络接口模块；
所述镜头位于所述摄像机的摄像采集位置处；
所述图像传感器的输出端分别与主控制模块和血谱光学成像算法模块的输入端电性连接；
所述主控制模块与血谱光学成像算法模块之间电性连接，所述主控制模块与IP网络接口模块之间电性连接。
作为上述技术方案的进一步描述：
所述镜头为光学镜头，其中，光学镜头用于将光学图像聚焦到图像传感器上的图像传感模块中，从而得到完整清晰的光学图像。
作为上述技术方案的进一步描述：
所述图像传感器为CCD或CMOS传感器，其中，图像传感器的图像传感模块用将原始的RGB信号输出到主控制模块和血谱成像算法模块中，从而得到原始准确的RGB信号。
作为上述技术方案的进一步描述：
所述主控制模块采用AI芯片，其中，主控制模块用于对图像传感器和镜头进行控制，并且主控制模块可以采用海思AI芯片3519A的型号，也可以其他具有类似功能的AI芯片。
作为上述技术方案的进一步描述：
所述主控制模块对图像传感器和镜头的控制包括曝光控制、自动白平衡控制和镜头光圈控制，确保图像传感器和镜头能够采集最佳的图像信号。
作为上述技术方案的进一步描述：
所述主控制模块还可以对原始图像进行压缩编码，其中，压缩编码的格式为H.265、H.264、MPEG2、MPEG4或MJPEG，并且在压缩编码后封装成IP包信号。
作为上述技术方案的进一步描述：
所述血谱光学成像算法模块用于从RGB数字图像信号中提取连续变化的人脸面部血管动态光学图像，并送入主控制模块后封装成IP包数据，确保了提取图像的全面性。
作为上述技术方案的进一步描述：
所述血谱光学成像算法模块的计算方法为以下步骤：
S01：从图像传感器中检测到的活体人皮肤下的血管的光学视频图像中，连续读取N帧RGB图像数据；
S02：从连续读取的RGB图像数据中选取绿色分量G图像数据，作为提取血谱光学图像的原始数据，其中，绿色分量G图像数据对应于皮下有血管的区域的绿色像素，可判断该像素是否为血管像素；
S03：对连续N帧图像数据中每个像素绿色分量G(x,y)计算其变化规律，标记并且识别N帧图像数据中所有的像素类别；
S04：将选取的N帧图像数据都进行计算，根据计算得到的数值，可以得到每帧图像数据的血管光学成像图像，即血谱光学图像。
作为上述技术方案的进一步描述：
所述步骤S03中，人脸皮肤下某个位置像素(x,y)的G分量值G(x,y)在连续N帧图像中的数值组成一个G分量序列{G(x,y)[n]}，其中，0≤n<N，可以实现对人脸皮肤下所有位置像素的分量序列的计算。
作为上述技术方案的进一步描述：
所述对G分量序列{G(x,y)[n]}，0≤n<N，进行DFT变换后，即可获取该像素的频谱F[k]，可以判断该像素是否具有与心跳一致的周期性变化规律。
有益效果
本发明提供了一种具有血谱光学图像成像功能的摄像机。具备以下有益效果：
(1)：该摄像机把血谱光学成像算法直接应用到摄像机中，使得算法模块可以直接从摄像机内的传感器中获取原始RGB数据，从而能够极大地提高检测的精度和血管成像的质量。
(2)：该摄像机由于采用直接从图像传感器获取RGB数据的方式，使得这些数据可以最大限度地记录血管位置对应像素的细微变化，确保这种摄像机可以远距离检测人脸的血谱光学图像，同时也能够对运动的人脸也检测到其血谱光学图像。
附图说明
图1为本发明提出的一种具有血谱光学图像成像功能的摄像机的整体结构示意图。
图例说明：
1、镜头；2、图像传感器；3、主控制模块；4、血谱光学成像算法模块；5、IP网络接口模块。
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。
如图1所示，一种具有血谱光学图像成像功能的摄像机，包括：镜头1、图像传感器2、主控制模块3、血谱光学成像算法模块4和IP网络接口模块5；
镜头1位于摄像机的摄像采集位置处；
图像传感器2的输出端分别与主控制模块3和血谱光学成像算法模块4的输入端电性连接；
主控制模块3与血谱光学成像算法模块4之间电性连接，主控制模块3与IP网络接口模块5之间电性连接。
镜头1为光学镜头，其中，光学镜头用于将光学图像聚焦到图像传感器2上的图像传感模块中，从而得到完整清晰的光学图像。
摄像机可以采用手动控制镜头，也可以采用自动控制镜头，即可以是普通清晰度镜头，也可以是高清镜头，即可以是模拟摄像机，也可以是IP摄像机，即可以是枪型摄像机、半球摄像机，也可以是具有PTZ控制功能的球型摄像机、云台摄像机等各种形态的摄像机，其中，只要这些这些摄像机中安装有血谱光学成像算法模块4即可实现对人脸皮肤下血管的血流情况进行实时连续成像采集。
图像传感器2为CCD或CMOS传感器，优选的，图像传感器2采用IMX385 CMOS数字图像传感器，其中，图像传感器2的图像传感模块用将原始的RGB信号输出到主控制模块3和血谱成像算法模块4中，从而得到原始准确的RGB信号。
主控制模块3采用AI芯片，其中，主控制模块3用于对图像传感器和镜头进行控制，并且主控制模块3可以采用海思AI芯片3519A的型号，也可以其他具有类似功能的AI芯片。
IP网络接口模块5采用普通的网络接口芯片，完成电口/光口10M/100M/1000M以太网的接入，可以把IP数据包通过RJ45/光口传输到网络中。
主控制模块3对图像传感器2和镜头1的控制包括曝光控制、自动白平衡控制和镜头光圈控制，确保图像传感器2和镜头1能够采集最佳的图像信号。
主控制模块3还可以对原始图像进行压缩编码，其中，压缩编码的格式为H.265、H.264、MPEG2、MPEG4或MJPEG，并且在压缩编码后封装成IP包信号。
血谱光学成像算法模块4用于从RGB数字图像信号中提取连续变化的人脸面部血管动态光学图像，并送入主控制模块3后封装成IP包数据，确保了提取图像的全面性。
血谱光学成像算法模块4的计算方法为以下步骤：
S01：从图像传感器2中检测到的活体人皮肤下的血管的光学视频图像中，连续读取N帧RGB图像数据；
S02：从连续读取的RGB图像数据中选取绿色分量G图像数据，作为提取血谱光学图像的原始数据，其中，绿色分量G图像数据对应于皮下有血管的区域的绿色像素，可判断该像素是否为血管像素；
S03：对连续N帧图像数据中每个像素绿色分量G(x,y)计算其变化规律，标记并且识别N帧图像数据中所有的像素类别；
S04：将选取的N帧图像数据都进行计算，根据计算得到的数值，可以得到每帧图像数据的血管光学成像图像，即血谱光学图像。
步骤S03中，人脸皮肤下某个位置像素(x,y的G分量值G(x,y)在连续N帧图像中的数值组成一个G分量序列{G(x,y)[n]}，其中，0≤n<N，可以实现对人脸皮肤下所有位置像素的分量序列的计算。
对G分量序列{G(x,y)[n]}，0≤n<N，进行DFT变换后，即可获取该像素的频谱Fx,y[k]，可以判断该像素是否具有与心跳一致的周期性变化规律。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明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发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种具有血谱光学图像成像功能的摄像机，其特征在于，包括：镜头(1)、图像传感器(2)、主控制模块(3)、血谱光学成像算法模块(4)和IP网络接口模块(5)；
所述镜头(1)位于所述摄像机的摄像采集位置处；
所述图像传感器(2)的输出端分别与主控制模块(3)和血谱光学成像算法模块(4)的输入端电性连接；
所述主控制模块(3)与血谱光学成像算法模块(4)之间电性连接，所述主控制模块(3)与IP网络接口模块(5)之间电性连接；
所述血谱光学成像算法模块(4)用于从RGB数字图像信号中提取连续变化的人脸面部血管动态光学图像，并送入主控制模块(3)后封装成IP包数据，确保了提取图像的全面性；
所述血谱光学成像算法模块(4)的计算方法为以下步骤：
S01：从图像传感器(2)中检测到的活体人皮肤下的血管的光学视频图像中，连续读取N帧RGB图像数据；
S02：从连续读取的RGB图像数据中选取绿色分量G图像数据，作为提取血谱光学图像的原始数据，其中，绿色分量G图像数据对应于皮下有血管的区域的绿色像素，可判断该像素是否为血管像素；
S03：对连续N帧图像数据中每个像素绿色分量G(x,y)计算其变化规律，标记并且识别N帧图像数据中所有的像素类别；
S04：将选取的N帧图像数据都进行计算，根据计算得到的数值，可以得到每帧图像数据的血管光学成像图像，即血谱光学图像。
2.根据权利要求1所述的一种具有血谱光学图像成像功能的摄像机，其特征在于，所述镜头(1)为光学镜头，其中，光学镜头用于将光学图像聚焦到图像传感器(2)上的图像传感模块中，从而得到完整清晰的光学图像。
3.根据权利要求1所述的一种具有血谱光学图像成像功能的摄像机，其特征在于，所述图像传感器(2)为CCD或CMOS传感器，其中，图像传感器(2)的图像传感模块用将原始的RGB信号输出到主控制模块(3)和血谱成像算法模块(4)中，从而得到原始准确的RGB信号。
4.根据权利要求1所述的一种具有血谱光学图像成像功能的摄像机，其特征在于，所述主控制模块(3)采用AI芯片，其中，主控制模块(3)用于对图像传感器(2)和镜头(1)进行控制。
5.根据权利要求4所述的一种具有血谱光学图像成像功能的摄像机，其特征在于，所述主控制模块(3)对图像传感器(2)和镜头(1)的控制包括曝光控制、自动白平衡控制和镜头光圈控制，确保图像传感器(2)和镜头(1)能够采集最佳的图像信号。
6.根据权利要求1所述的一种具有血谱光学图像成像功能的摄像机，其特征在于，所述主控制模块(3)还可以对原始图像进行压缩编码，其中，压缩编码的格式为H.265、H.264、MPEG2、MPEG4或MJPEG，并且在压缩编码后封装成IP包信号。
7.根据权利要求1所述的一种具有血谱光学图像成像功能的摄像机，其特征在于，所述步骤S03中，人脸皮肤下某个位置像素(x,y)的G分量值G(x,y)在连续N帧图像中的数值组成一个G分量序列{G(x,y)[n]}，其中，0≤n<N，可以实现对人脸皮肤下所有位置像素的分量序列的计算。
8.根据权利要求7所述的一种具有血谱光学图像成像功能的摄像机，其特征在于，所述对G分量序列{G(x,y)[n]}，0≤n<N，进行DFT变换后，即可获取该像素的频谱F(x,y)[k]，可以判断该像素是否具有与心跳一致的周期性变化规律。
CN201910725172.8A 2019-08-07 2019-08-07 一种具有血谱光学图像成像功能的摄像机 Active CN110420011B (zh)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910725172.8A CN110420011B (zh) 2019-08-07 2019-08-07 一种具有血谱光学图像成像功能的摄像机
PCT/CN2019/105487 WO2021022623A1 (zh) 2019-08-07 2019-09-12 一种具有血谱光学图像成像功能的摄像机
US17/390,439 US11998353B2 (en) 2019-08-07 2021-07-30 Camera having transdermal optical imaging function

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910725172.8A CN110420011B (zh) 2019-08-07 2019-08-07 一种具有血谱光学图像成像功能的摄像机

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110420011A CN110420011A (zh) 2019-11-08
CN110420011B true CN110420011B (zh) 2021-01-12

Family

ID=68413047

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910725172.8A Active CN110420011B (zh) 2019-08-07 2019-08-07 一种具有血谱光学图像成像功能的摄像机

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11998353B2 (zh)
CN (1) CN110420011B (zh)
WO (1) WO2021022623A1 (zh)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110279402A (zh) * 2019-07-31 2019-09-27 杭州泽铭睿股权投资有限公司 一种皮下血管光学视频图像的成像方法
CN110420011B (zh) 2019-08-07 2021-01-12 杭州泽铭睿股权投资有限公司 一种具有血谱光学图像成像功能的摄像机
CN110991425A (zh) * 2019-12-25 2020-04-10 杭州中威电子股份有限公司 一种非接触辅助审讯装置及方法
CN111241917B (zh) * 2019-12-25 2023-08-22 杭州中威电子股份有限公司 一种自适应非接触生理采集云台摄像机装置及方法
CN111195133A (zh) * 2019-12-25 2020-05-26 杭州中威电子股份有限公司 一种能够实时检测疲劳的装置及方法
CN111195119A (zh) * 2019-12-25 2020-05-26 杭州中威电子股份有限公司 一种实时检测生理的眼镜装置及方法
CN118236034A (zh) * 2024-03-26 2024-06-25 深圳市利孚医疗技术有限公司 一种基于红外透皮成像的皮下毛发检测技术

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101743565A (zh) * 2007-03-06 2010-06-16 皇家飞利浦电子股份有限公司 图像序列的滤波
CN103126654A (zh) * 2013-02-05 2013-06-05 杭州柏拉图科技有限公司 一种近红外体表血管检测仪的检测系统
US20150080653A1 (en) * 2013-09-13 2015-03-19 Fujifilm Corporation Endoscope system, processor device, and method for operating endoscope system
CN105430352A (zh) * 2015-12-23 2016-03-23 浙江宇视科技有限公司 一种视频监控图像的处理方法
CN206080493U (zh) * 2016-07-15 2017-04-12 青岛市光电工程技术研究院 一种近红外静脉显影仪
CN107358220A (zh) * 2017-07-31 2017-11-17 江西中医药大学 一种人体心率与呼吸的非接触式测量方法

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3880209B2 (ja) * 1998-07-16 2007-02-14 キヤノン株式会社 眼科検査装置
DE10220295A1 (de) * 2002-05-07 2003-11-20 Philips Intellectual Property Verfahren zur Verbesserung der Bildqualität
CN104138254A (zh) * 2013-05-10 2014-11-12 天津点康科技有限公司 非接触式自动心率测量系统及测量方法
CN104665767A (zh) * 2013-12-03 2015-06-03 保定河山成像设备有限公司 一种血管辅助定位装置
US10019796B2 (en) * 2015-10-16 2018-07-10 General Electric Company System and method for blood vessel analysis and quantification in highly multiplexed fluorescence imaging
EP3393347B8 (en) * 2015-12-23 2020-03-25 Koninklijke Philips N.V. Apparatus and method for measuring the quality of an extracted signal
CN106073729B (zh) * 2016-05-31 2019-08-27 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 光电容积脉搏波信号的采集方法
CN106355575A (zh) * 2016-08-31 2017-01-25 上海交通大学 一种基于神经网络的监督学习型眼底血管提取方法
JP2018171177A (ja) * 2017-03-31 2018-11-08 大日本印刷株式会社 眼底画像処理装置
KR101882282B1 (ko) * 2017-09-22 2018-08-24 엘지전자 주식회사 디지털 디바이스 및 그의 생체 인증 방법
CN110420011B (zh) 2019-08-07 2021-01-12 杭州泽铭睿股权投资有限公司 一种具有血谱光学图像成像功能的摄像机

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101743565A (zh) * 2007-03-06 2010-06-16 皇家飞利浦电子股份有限公司 图像序列的滤波
CN103126654A (zh) * 2013-02-05 2013-06-05 杭州柏拉图科技有限公司 一种近红外体表血管检测仪的检测系统
US20150080653A1 (en) * 2013-09-13 2015-03-19 Fujifilm Corporation Endoscope system, processor device, and method for operating endoscope system
CN105430352A (zh) * 2015-12-23 2016-03-23 浙江宇视科技有限公司 一种视频监控图像的处理方法
CN206080493U (zh) * 2016-07-15 2017-04-12 青岛市光电工程技术研究院 一种近红外静脉显影仪
CN107358220A (zh) * 2017-07-31 2017-11-17 江西中医药大学 一种人体心率与呼吸的非接触式测量方法

Also Published As

Publication number Publication date
US11998353B2 (en) 2024-06-04
US20210353220A1 (en) 2021-11-18
CN110420011A (zh) 2019-11-08
WO2021022623A1 (zh) 2021-02-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110420011B (zh) 一种具有血谱光学图像成像功能的摄像机
CN110490041B (zh) 人脸图像采集装置及方法
CN107292860B (zh) 一种图像处理的方法及装置
CN108111749B (zh) 图像处理方法和装置
US7623678B2 (en) Image pick-up apparatus having a function of automatically picking-up an object image and automatic image pick-up method
JP4702441B2 (ja) 撮像装置及び撮像方法
EP1431912A2 (en) Method and system for determining an area of importance in an archival image
CN107993209B (zh) 图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备
CN102377937B (zh) 摄像装置
CN108055452A (zh) 图像处理方法、装置及设备
CN101317757A (zh) 生物信息获取设备及其方法
JP7229676B2 (ja) 生体情報検出装置および生体情報検出方法
WO2021022599A1 (zh) 一种可以检测婴儿心跳呼吸的婴儿监控摄像机
KR20200070062A (ko) 인공신경망을 이용하여 캡슐형 내시경 영상에서 병변을 감지하는 시스템 및 방법
JPH10210486A (ja) 画像撮像装置および方法
CN107578372B (zh) 图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备
JP2009123081A (ja) 顔検出方法及び撮影装置
JP5622903B2 (ja) 画像処理装置、画像処理装置の作動方法および画像処理プログラム
CN112926367A (zh) 一种活体检测的设备及方法
CN110279406B (zh) 一种基于摄像头的无接触式的脉率测量方法及装置
CN115410261B (zh) 面部识别异构数据关联解析系统
CN113949802A (zh) 一种图像处理方法及摄像机
CN107770446B (zh) 图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备
JP2007251532A (ja) 撮像装置及び顔領域抽出方法
CN110321782A (zh) 一种检测人体特征信号的系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant