CN110705421A - 体型数据的处理方法及装置 - Google Patents

体型数据的处理方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN110705421A
CN110705421A CN201910911555.4A CN201910911555A CN110705421A CN 110705421 A CN110705421 A CN 110705421A CN 201910911555 A CN201910911555 A CN 201910911555A CN 110705421 A CN110705421 A CN 110705421A
Authority
CN
China
Prior art keywords
target person
image information
data
body type
information
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.)
Pending
Application number
CN201910911555.4A
Other languages
English (en)
Inventor
李波
吕慧华
季华
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.)
Zhejiang Hongquan Electronic Technology Co Ltd
Original Assignee
Zhejiang Hongquan Electronic Technology 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 Zhejiang Hongquan Electronic Technology Co Ltd filed Critical Zhejiang Hongquan Electronic Technology Co Ltd
Priority to CN201910911555.4A priority Critical patent/CN110705421A/zh
Publication of CN110705421A publication Critical patent/CN110705421A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • 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
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01G—WEIGHING
    • G01G19/00—Weighing apparatus or methods adapted for special purposes not provided for in the preceding groups
    • G01G19/44—Weighing apparatus or methods adapted for special purposes not provided for in the preceding groups for weighing persons
    • G01G19/50—Weighing apparatus or methods adapted for special purposes not provided for in the preceding groups for weighing persons having additional measuring devices, e.g. for height
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01K—MEASURING TEMPERATURE; MEASURING QUANTITY OF HEAT; THERMALLY-SENSITIVE ELEMENTS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01K13/00—Thermometers specially adapted for specific purposes
    • G01K13/20—Clinical contact thermometers for use with humans or animals
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H15/00—ICT specially adapted for medical reports, e.g. generation or transmission thereof

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)

Abstract

本发明实施例提供一种体型数据的处理方法及装置，其中的方法包括：采集目标人物的图像信息和体重信息，对所述图像信息进行分析，得到图像分析结果；将所述图像分析结果上传至云监控平台，并接收所述云监控平台返回的所述目标人物的人物历史数据；根据所述目标人物的人物历史数据确定所述目标人物的图像信息对应的第一历史数据，以及所述目标人物的体重信息对应的第二历史数据；结合所述第一历史数据、所述第二历史数据、所述图像信息以及所述体重信息，基于深度学习算法确定所述目标人物的体型变化报告。本发明的有益效果为：通过电子称实现对用户的自我健康管理，更能够实现家长对成长期的儿童或青少年的身高、体重和体型的变化的分析和管理。

Description

体型数据的处理方法及装置
技术领域
本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种体型数据的处理方法及装置。
背景技术
电子称技术已经非常成熟，目前人们能够直接利用现有的电子称技术进行体重测量。
然而随着生活节奏的加快，人们的压力越来越大，工作和生活中能够得到锻炼的机会越来越少，人们虽然使用电子称进行称重，但是对于此时称出的体重对于使用电子称的用户而言仅表示一个表面上的数字，用户不能通过体重数字对自己的体型或者健康等做更深入的了解，因此，目前的电子称基本处于“无用”状态。
因此，如何使电子称的功能更加丰富，并使通过电子称让用户更加关注自己的身体健康状况，是目前业内亟需解决的一个重要难题。
发明内容
本发明实施例提供一种体型数据的处理方法及装置，用以解决现有技术中电子称无法为用户提供健康数据的问题。
本发明实施例提供一种体型数据的处理方法，所述方法包括：
采集目标人物的图像信息和体重信息，对所述图像信息进行分析，得到图像分析结果；
将所述图像分析结果上传至云监控平台，并接收所述云监控平台返回的所述目标人物的人物历史数据；
根据所述目标人物的人物历史数据确定所述目标人物的图像信息对应的第一历史数据，以及所述目标人物的体重信息对应的第二历史数据；
结合所述第一历史数据、所述第二历史数据、所述图像信息以及所述体重信息，基于深度学习算法确定所述目标人物的体型变化报告。
结合本发明实施例的另一方面，所述结合所述第一历史数据、所述第二历史数据、所述图像信息以及所述体重信息，基于深度学习算法确定所述目标人物的体型变化报告，包括：
预先建立深度学习神经网络模型，所述深度学习神经网络模型以图像信息和体重信息作为特征数据进行数据训练；
将所述第一历史数据、所述第二历史数据、所述图像信息以及所述体重信息输入所述深度学习神经网络模型，得到深度学习神经网络模型输出的体型变化报告。
结合本发明实施例的另一方面，所述采集目标人物的图像信息和体重信息，对所述图像信息进行分析，得到图像分析结果，包括：
采集目标人物的图像信息，根据所述图像信息中的人脸图像的细节特征确定所述目标人物的人物数据库；
所述对所述图像信息进行分析，得到图像分析结果，包括：
根据所述图像信息的像素点确定所述目标人物的身高，结合所述体重信息得到所述目标人物的体型作为图像分析结果。
结合本发明实施例的另一方面，所述体型数据的处理方法还包括：
对所述目标人物的图像信息中面部表情进行分析，得出所述目标人物的心情；
根据所述目标人物的心情输出语音数据。
结合本发明实施例的另一方面，所述体型数据的处理方法还包括：
接收所述目标人物输入的健康制定计划；
基于所述体型变化报告与所述健康计划之间的数据差异确定所述目标人物的当前健康状态；
当所述目标人物的当前健康状态异常时向所述目标人物发送提醒信息。
结合本发明实施例的另一方面，所述体型数据的处理方法还包括：
根据所述图像分析结果确定所述目标人物的体型数据当前值；
获取所述目标人物的体型数据标准值；
将所述目标人物的体型数据当前值与体型数据标准值进行比较，生成体型锻炼建议。
本发明实施例还提供了一种体型数据的处理装置，所述装置包括：
分析模块，用于采集目标人物的图像信息和体重信息，对所述图像信息进行分析，得到图像分析结果；
获取模块，用于将所述图像分析结果上传至云监控平台，并接收所述云监控平台返回的所述目标人物的人物历史数据；
数据确定模块，根据所述目标人物的人物历史数据确定所述目标人物的图像信息对应的第一历史数据，以及所述目标人物的体重信息对应的第二历史数据；
报告生成模块，用于结合所述第一历史数据、所述第二历史数据、所述图像信息以及所述体重信息，基于深度学习算法确定所述目标人物的体型变化报告。
上述的体型数据的处理装置，所述报告生成模块包括：
模型建立子模块，用于预先建立深度学习神经网络模型，所述深度学习神经网络模型以图像信息和体重信息作为特征数据进行数据训练；
模型输出子模块，用于将所述第一历史数据、所述第二历史数据、所述图像信息以及所述体重信息输入所述深度学习神经网络模型，得到深度学习神经网络模型输出的体型变化报告。
上述的体型数据的处理装置，所述分析模块，包括：
采集子模块，用于采集目标人物的图像信息，根据所述图像信息中的人脸图像的细节特征确定所述目标人物的人物数据库；
身高确定子模块，用于根据所述图像信息的像素点确定所述目标人物的身高。
上述的体型数据的处理装置，所述体型数据的处理装置还包括：
表情分析模块，用于对所述目标人物的图像信息中面部表情进行分析，得出所述目标人物的心情；
表情输出模块，用于根据所述目标人物的心情输出语音数据。
本发明实施例提供的体型数据的处理方法及装置，在电子称上集成摄像装置以拍摄用户的图像信息，同时获取电子称上体重传感器确定的体重信息，通过对图像信息进行分析，结合后台保存的该用户的历史数据确定该用户的体型变化甚至于健康状况，使得电子称具备了体型监控的功能，大大改善了传统方式上电子称功能单一的缺陷，使得通过电子称实现对用户的自我健康管理。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的体型数据的处理方法流程示意图；
图2为本发明的体型数据的处理中电子称与摄像装置的结构示意图；
图3为本发明的身高计算方式示意图；
图4为本发明的多个电子称分布与云监控平台的关系示意图；
图5为本发明的体型数据的处理方法的健康提醒流程示意图；
图6为本发明体型数据的处理装置的结构示意图；
图7为本发明体型数据的处理装置的设备实施例结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。
本发明涉及一种体型数据的处理方法及装置，其主要运用于通过电子称实现对用户的体型变化进行监控的场景中，其基本思想是：在电子称上集成摄像装置，在用户使用电子称称重时通过该摄像装置拍摄用户的图像信息，同时获取电子称上体重传感器确定的体重信息，通过对图像信息、体重信息以及后台保存的历史数据以及后台保存的大数据对用户的体型变化甚至健康状况等进行分析，并生成体型变化报告或健康状况报告，通过语音等形式提醒用户，使得电子称具备了体型监控的功能，大大改善了传统方式上电子称功能单一的缺陷，使得仅通过电子称就可实现对用户的自我健康管理。
本实施例可适用于带有体型监控装置以进行体型数据的处理的情况中，该方法可以由体型监控装置来执行，其中该装置可以由软件和/或硬件来实现，一般地可集成于电子称中，或者通过终端中的中心控制模块来控制，如图1所示，为本发明实施例体型数据的处理方法的流程示意图，所述方法具体包括如下步骤：
在步骤110中，采集目标人物的图像信息和体重信息，对所述图像信息进行分析，得到图像分析结果；
所述采集目标人物的图像信息和体重信息时可预先设定触发条件，其可以由用户自行设定，也可以由本发明实施例的电子称监控装置自动设定，比如，当电子称特定位置的温度传感器检测到处于人体温度范围时触发，体重传感器检测到的数值大于标准数值时触发，等等。
当达到触发条件时开始采集目标人物的图像信息和体重信息，其可以同步进行，也可以先采集图像信息或体重信息中的一种，所述图像信息为通过摄像装置拍摄，本发明实施例中所述图像信息至少包括所述目标人物的全身数据，通过全身数据的像素点计算目标人物的身高和体型，通过所述全身数据的人脸数据确定所述目标人物的历史数据，以及在本发明实施例的一种实施方式中，通过所述全身数据中的人脸数据确定所述目标人物的身份信息，进而利用该身份信息建立所述目标人数的数据存储单元，但本发明实施例中通过所述图像信息即可建立并查询其对应的历史数据。
对所述图像信息进行分析，包括通过深度学习算法训练图像信息中的人脸识别，性别识别以及体型识别等，建立深度学习模型为较为成熟的算法，本发明实施例在此不再赘述。
所述人脸识别技术为通过人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，通过采集含有人脸的图像或视频流并自动在图像中侦测人脸进而对检测到的人脸进行识别，建立深度学习模型属于机器学习领域，将获取的图像信息作为特征数据进行训练并搭建深度学习网络框架，能够提高人脸识别的精度。
所述图像分析结果包括对所述目标人物的图像信息进行人脸识别之后得到的身份信息、性别信息、体型信息等。
在步骤120中，将所述图像分析结果上传至云监控平台，并接收所述云监控平台返回的所述目标人物的人物历史数据；
将所述图像分析结果通过通讯方法如无线网络的Wifi、4G网络、5G网络以及Zigbee网络等上传至云监控平台，所述云监控平台为保存有多个接入数据的数据处理平台，通过对接入数据进行处理能够得到与用户对应的各类数据，云监控平台对每一用户及该用户对应的所有数据均进行加密操作，且可以建立对应的数据保存单元以专门保存某一用户的所有数据。
所述云监控平台接收某一终端上传的图像分析结果并根据该图像分析结果查询并得到对应的人物历史数据，将对应的人物历史数据发送至对应的终端。
在步骤130中，根据所述目标人物的人物历史数据确定所述目标人物的图像信息对应的第一历史数据，以及所述目标人物的体重信息对应的第二历史数据；
在步骤140中，结合所述第一历史数据、所述第二历史数据、所述图像信息以及所述体重信息，基于深度学习算法确定所述目标人物的体型变化报告。
根据图像信息对应的第一历史数据以及所述体重信息对应的第二历史数据分别作出对比表，并根据对比表的对比趋势得出目标人物的体型变化报告。
本发明实施例的方法，以电子称作为终端并集成摄像装置以拍摄用户的图像信息，同时获取电子称上体重传感器确定的体重信息，通过对图像信息进行分析，结合后台保存的该用户的历史数据确定该用户的体型变甚至于健康状况，使得电子称具备了体型监控的功能，大大改善了传统方式上电子称功能单一的缺陷，使得通过电子称实现对用户的自我健康管理。
本发明实施例中，不同用户的电子称终端均通过无线网络接入同一个云监控平台，云监控平台可对接入的数据进行深度学习神经网络的训练，云监控平台中可预先建立深度学习神经网络模型，所述深度学习神经网络模型可以为卷积神经网络(ConvolutionalNeural Networks,CNN)，以接入的大量的图像信息和体重信息作为特征数据进行数据训练，训练之后将所述第一历史数据、所述第二历史数据、所述图像信息以及所述体重信息输入所述深度学习神经网络模型，得到深度学习神经网络模型输出的一系列层次特征，经过转换之后可以得到目标用户的体型变化报告。
另外，本发明实施例尤其适应于儿童或青少年的成长过程，儿童或青少年的成长是家长的关注重点之一，传统方式需要家长用测量尺和体重记测量儿童或青少年的身高和体重，然后手动记录各项数值，在漫长的成长期中这些记录和测量工作是十分繁琐的，本发明实施例的方法则很好地解决了该问题，不仅能够在测量体重的同时兼顾测量身高，还能够通过云平台记录儿童身体变化的过程，家长能够根据儿童身体变化的情况适当调整儿童的营养配给方案。
本发明实施例的一种实施方式中，如图2所示，为本发明实施例的电子称的结构示意图，如图3所示，为本发明实施例的图像信息处理时身高的计算计算方式，结合图2和图3所示，本发明实施例中，还可根据图像信息中的结节特征确定目标人物的身份信息，这一过程包括：采集目标人物的图像信息，根据所述图像信息中的人脸图像的细节特征确定所述目标人物的人物数据库；当得到目标人物的图像信息后，可对图像信息中的人脸数据进行识别，获得人脸数据中各个部位的细节特征，例如获取额头、眼睛、鼻子、脸颊以及嘴唇等多个细节部位的细节特征，该细节特征包括但不限于上述部位的颜色特征和形状特征等，通过上述特征建立一特定数据库，通过所述特定数据库确定所述该目标人物的身份ID，该身份ID可以为云监控平台建立仅用于保存与该目标人物对应上传的所有数据，而不限于目标人物的注册和登陆后才可建立。
所述细节特征可组建一特征向量，对该特征向量具有唯一性，因此当再次识别到该特征向量的图像信息时，可通过该特征向量从所述云监控平台获取对应目标人物的所有历史数据。
所述对所述图像信息进行分析，得到图像分析结果，包括：
根据所述图像信息的像素点确定所述目标人物的身高，结合所述体重信息得到所述目标人物的体型作为图像分析结果。
本发明实施例的实施方式中，可利用相似三角形原理可得出目标人物的身高，例如，通过公式：hi/h＝fi/f进行计算，在已知fi、f的情况下，再根据hi的值，通过公式可计算出h＝hi*f/fi，其中，f通过人物所站的电子称位置可知，fi通过标定可得知，标定方法仍是相似三角形的原理，通过已知的h、f、hi计算出fi，其中，hi可查阅摄像头图像传感器规格书确定像素点间距，通过hi占用了多少个高度的像素点，可计算出hi值，并最终根据上述公式计算得出身高h。
同样地，根据图像识别算法，例如，简单地根据上述算法得出图像信息中的身高后，根据图像识别出的腰部位置的像素点确定目标人物的腰部宽度，根据图像识别出的肩部位置的像素点确定出目标人物的肩部宽度……，结合身高和各个宽度得出目标人物的体型，当然，本发明实施例的算法并不仅限于此。
结合上述得到的体重信息、图像信息确定出的性别信息以及计算得出的身高，可确定当前用户的BMI指数(Body Mass Index，体质指数)，BMI指数可作为体型变化报告的其中一个指数，同样也可作为该用户的健康状况的一个指数，以用于表示用户当前体型变化以及健康状况等。
本发明实施例的一种实施方式中，如图4所示，为在一个范围内应用多个终端的应用示意图，图中每幢楼中均可以包括有多个用户，用户可以是以家庭或个人为单位，也可以是企业为单位，家庭、个人、企业等配置1个或多个电子称终端，其均接入到云监控平台，每一电子称终端均能够采集相应的图像信息以及体重信息等数据上传至云监控平台进行大数据训练，训练后可得到该范围内的体型参考标准等数据。
本发明实施例的一种实施方式中，还包括语音输出以通过语音对目标人物进行提醒或提示或建议的过程，这一过程可包括如下步骤：对所述目标人物的图像信息中面部表情进行分析，得出所述目标人物的心情；根据所述目标人物的心情输出语音数据。
例如，可预先定义图像信息中的面部表情，当嘴唇细节特征为包括“低于平行两个像素点”表示“心情较差”，此时将设定好的提示语“今天天气不错，心情也要美丽起来”输出，以使目标人物的心情能够得到缓解。
本发明实施例的一种实施方式中，还包括制定健康计划以使其本身坚持的过程，如图5所示，这一过程包括如下步骤：
在步骤510中，接收所述目标人物输入的健康制定计划；
用户可通过与电子称终端通讯连接的手机终端制定健康制定计划并发送至云监控平台，例如所述健康制定计划中包括“使BMI指数恢复至20”。
在步骤520中，基于所述体型变化报告与所述健康计划之间的数据差异确定所述目标人物的当前健康状态；
获取当前状态下目标人物体型变化报告中的BMI指数在最近30天由为32降低至30，则此时可确定目标人物体型偏胖。
在步骤530中，当所述目标人物的当前健康状态异常时向所述目标人物发送提醒信息。
当目标人物的BMI指数30大于健康制定计划中的20时，可确定所述目标人物的当前健康状态异常，此时向所述目标人物发送提醒信息，以建议目标人物持续进行健康的饮食和锻炼等。
通过本发明的方法，可通过用户制定的健康计划使用户实现持续的健康锻炼。
本发明实施例的一种实施方式中，所述体型数据的处理方法还包括根据体型值确定锻炼建议的步骤，这一过程包括：根据所述图像分析结果确定所述目标人物的体型数据当前值，体型值为综合型数据，其可以通过BMI表示；获取所述目标人物的体型数据标准值；将所述目标人物的体型数据当前值与体型数据标准值进行比较，生成体型锻炼建议，通过目标人物的当前体型值与体型数据标准值之间的差异进行针对性的生成锻炼建议，能够进一步为用户的健康状况提供良性循环。
图6为本发明实施例提供的一种体型数据的处理装置的结构示意图，该装置可由软件和/或硬件实现，一般地集成于电子称终端中，可通过体型数据的处理方法来实现。如图所示，本实施例以上述实施例为基础，提供了一种体型数据的处理装置，其主要包括了分析模块610、获取模块620、数据确定模块630以及报告生成模块640。
其中的分析模块610，用于采集目标人物的图像信息和体重信息，对所述图像信息进行分析，得到图像分析结果；
其中的获取模块620，用于将所述图像分析结果上传至云监控平台，并接收所述云监控平台返回的所述目标人物的人物历史数据；
其中的数据确定模块630，根据所述目标人物的人物历史数据确定所述目标人物的图像信息对应的第一历史数据，以及所述目标人物的体重信息对应的第二历史数据；
其中的报告生成模块640，用于结合所述第一历史数据、所述第二历史数据、所述图像信息以及所述体重信息，基于深度学习算法确定所述目标人物的体型变化报告。
本发明实施例的一种实施方式中，所述报告生成模块包括：
模型建立子模块，用于预先建立深度学习神经网络模型，所述深度学习神经网络模型以图像信息和体重信息作为特征数据进行数据训练；
模型输出子模块，用于将所述第一历史数据、所述第二历史数据、所述图像信息以及所述体重信息输入所述深度学习神经网络模型，得到深度学习神经网络模型输出的体型变化报告。
本发明实施例的一种实施方式中，所述分析模块，包括：
采集子模块，用于采集目标人物的图像信息，根据所述图像信息中的人脸图像的细节特征确定所述目标人物的人物数据库；
身高确定子模块，用于根据所述图像信息的像素点确定所述目标人物的身高。
本发明实施例的一种实施方式中，所述体型数据的处理装置还包括：
表情分析模块，用于对所述目标人物的图像信息中面部表情进行分析，得出所述目标人物的心情；
表情输出模块，用于根据所述目标人物的心情输出语音数据。
图7示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图7所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)810、通信接口(Communications Interface)820、存储器(memory)830和通信总线840，其中，处理器810，通信接口820，存储器830通过通信总线840完成相互间的通信。处理器810可以调用存储器830中的逻辑指令，以执行如下方法：采集目标人物的图像信息和体重信息，对所述图像信息进行分析，得到图像分析结果；将所述图像分析结果上传至云监控平台，并接收所述云监控平台返回的所述目标人物的人物历史数据；根据所述目标人物的人物历史数据确定所述目标人物的图像信息对应的第一历史数据，以及所述目标人物的体重信息对应的第二历史数据；结合所述第一历史数据、所述第二历史数据、所述图像信息以及所述体重信息，基于深度学习算法确定所述目标人物的体型变化报告。
此外，上述的存储器830中的逻辑指令可以通过软件功能单元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介质中。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或者该技术方案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中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的传输方法，例如包括：采集目标人物的图像信息和体重信息，对所述图像信息进行分析，得到图像分析结果；将所述图像分析结果上传至云监控平台，并接收所述云监控平台返回的所述目标人物的人物历史数据；根据所述目标人物的人物历史数据确定所述目标人物的图像信息对应的第一历史数据，以及所述目标人物的体重信息对应的第二历史数据；结合所述第一历史数据、所述第二历史数据、所述图像信息以及所述体重信息，基于深度学习算法确定所述目标人物的体型变化报告。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述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的劳动的情况下，即可以理解并实施。
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各实施方式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。基于这样的理解，上述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，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：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；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种体型数据的处理方法，其特征在于，所述方法包括：
采集目标人物的图像信息和体重信息，对所述图像信息进行分析，得到图像分析结果；
将所述图像分析结果上传至云监控平台，并接收所述云监控平台返回的所述目标人物的人物历史数据；
根据所述目标人物的人物历史数据确定所述目标人物的图像信息对应的第一历史数据，以及所述目标人物的体重信息对应的第二历史数据；
结合所述第一历史数据、所述第二历史数据、所述图像信息以及所述体重信息，基于深度学习算法确定所述目标人物的体型变化报告。
2.根据权利要求1所述的体型数据的处理方法，其特征在于，所述结合所述第一历史数据、所述第二历史数据、所述图像信息以及所述体重信息，基于深度学习算法确定所述目标人物的体型变化报告，包括：
预先建立深度学习神经网络模型，所述深度学习神经网络模型以图像信息和体重信息作为特征数据进行数据训练；
将所述第一历史数据、所述第二历史数据、所述图像信息以及所述体重信息输入所述深度学习神经网络模型，得到深度学习神经网络模型输出的体型变化报告。
3.根据权利要求1所述的体型数据的处理方法，其特征在于，所述采集目标人物的图像信息和体重信息，对所述图像信息进行分析，得到图像分析结果，包括：
采集目标人物的图像信息，根据所述图像信息中的人脸图像的细节特征确定所述目标人物的人物数据库；
所述对所述图像信息进行分析，得到图像分析结果，包括：
根据所述图像信息的像素点确定所述目标人物的身高，结合所述体重信息得到所述目标人物的体型作为图像分析结果。
4.根据权利要求1所述的体型数据的处理方法，其特征在于，所述体型数据的处理方法还包括：
对所述目标人物的图像信息中面部表情进行分析，得出所述目标人物的心情；
根据所述目标人物的心情输出语音数据。
5.根据权利要求1所述的体型数据的处理方法，其特征在于，所述体型数据的处理方法还包括：
接收所述目标人物输入的健康制定计划；
基于所述体型变化报告与所述健康计划之间的数据差异确定所述目标人物的当前健康状态；
当所述目标人物的当前健康状态异常时向所述目标人物发送提醒信息。
6.根据权利要求1所述的体型数据的处理方法，其特征在于，所述体型数据的处理方法还包括：
根据所述图像分析结果确定所述目标人物的体型数据当前值；
获取所述目标人物的体型数据标准值；
将所述目标人物的体型数据当前值与体型数据标准值进行比较，生成体型锻炼建议。
7.一种体型数据的处理装置，其特征在于，所述装置包括：
分析模块，用于采集目标人物的图像信息和体重信息，对所述图像信息进行分析，得到图像分析结果；
获取模块，用于将所述图像分析结果上传至云监控平台，并接收所述云监控平台返回的所述目标人物的人物历史数据；
数据确定模块，根据所述目标人物的人物历史数据确定所述目标人物的图像信息对应的第一历史数据，以及所述目标人物的体重信息对应的第二历史数据；
报告生成模块，用于结合所述第一历史数据、所述第二历史数据、所述图像信息以及所述体重信息，基于深度学习算法确定所述目标人物的体型变化报告。
8.根据权利要求7所述的体型数据的处理装置，其特征在于，所述报告生成模块包括：
模型建立子模块，用于预先建立深度学习神经网络模型，所述深度学习神经网络模型以图像信息和体重信息作为特征数据进行数据训练；
模型输出子模块，用于将所述第一历史数据、所述第二历史数据、所述图像信息以及所述体重信息输入所述深度学习神经网络模型，得到深度学习神经网络模型输出的体型变化报告。
9.根据权利要求7所述的体型数据的处理装置，其特征在于，所述分析模块，包括：
采集子模块，用于采集目标人物的图像信息，根据所述图像信息中的人脸图像的细节特征确定所述目标人物的人物数据库；
身高确定子模块，用于根据所述图像信息的像素点确定所述目标人物的身高。
10.根据权利要求7所述的体型数据的处理装置，其特征在于，所述体型数据的处理装置还包括：
表情分析模块，用于对所述目标人物的图像信息中面部表情进行分析，得出所述目标人物的心情；
表情输出模块，用于根据所述目标人物的心情输出语音数据。
CN201910911555.4A 2019-09-25 2019-09-25 体型数据的处理方法及装置 Pending CN110705421A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910911555.4A CN110705421A (zh) 2019-09-25 2019-09-25 体型数据的处理方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910911555.4A CN110705421A (zh) 2019-09-25 2019-09-25 体型数据的处理方法及装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110705421A true CN110705421A (zh) 2020-01-17

Family

ID=69197239

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910911555.4A Pending CN110705421A (zh) 2019-09-25 2019-09-25 体型数据的处理方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110705421A (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112418025A (zh) * 2020-11-10 2021-02-26 广州富港万嘉智能科技有限公司 基于深度学习的体重检测方法及装置
CN112419479A (zh) * 2020-11-10 2021-02-26 广州二元科技有限公司 一种基于体重身高及身体影像的体型数据计算方法
CN112509184A (zh) * 2020-12-02 2021-03-16 海南华晟瑞博科技有限公司 一种特定人群出入房屋监测方法、系统及存储介质
CN112735561A (zh) * 2021-01-07 2021-04-30 深圳市罗湖医院集团 一种用于肥胖患者恢复健康的管理方法、设备及可读介质
CN113467259A (zh) * 2020-06-29 2021-10-01 青岛海信电子产业控股股份有限公司 一种智能设备及身体管理方法

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103544397A (zh) * 2013-10-30 2014-01-29 江苏万全科技有限公司 人体的生理健康指标数据进行汇总分析预警的方法
CN103557921A (zh) * 2013-09-26 2014-02-05 山东大学 基于生物特征识别的身高、体重监测装置及工作方法
CN104061992A (zh) * 2013-03-20 2014-09-24 北京知康优美科技有限公司 一种基于物联网技术的智能体重秤及实现方法
CN105808903A (zh) * 2014-12-29 2016-07-27 中兴通讯股份有限公司 一种生成健康报告的方法及装置
CN107830921A (zh) * 2017-12-12 2018-03-23 华东交通大学 一种安全智能多功能体重秤及安全体重秤控制系统
CN108420431A (zh) * 2017-02-15 2018-08-21 郝明学 身高测量仪器、体重身高测量装置及体重身高测量系统
CN108968920A (zh) * 2018-07-12 2018-12-11 维沃移动通信有限公司 一种数据检测方法及电子设备
CN109409348A (zh) * 2018-12-29 2019-03-01 北京卡路里信息技术有限公司 一种用户体征的确定方法、装置、设备和存储介质
CN111289076A (zh) * 2020-05-13 2020-06-16 成都泰盟软件有限公司 自动采集人体基础数据的人体生理实验系统
CN112418022A (zh) * 2020-11-10 2021-02-26 广州富港万嘉智能科技有限公司 一种人体数据的检测方法及装置

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104061992A (zh) * 2013-03-20 2014-09-24 北京知康优美科技有限公司 一种基于物联网技术的智能体重秤及实现方法
CN103557921A (zh) * 2013-09-26 2014-02-05 山东大学 基于生物特征识别的身高、体重监测装置及工作方法
CN103544397A (zh) * 2013-10-30 2014-01-29 江苏万全科技有限公司 人体的生理健康指标数据进行汇总分析预警的方法
CN105808903A (zh) * 2014-12-29 2016-07-27 中兴通讯股份有限公司 一种生成健康报告的方法及装置
CN108420431A (zh) * 2017-02-15 2018-08-21 郝明学 身高测量仪器、体重身高测量装置及体重身高测量系统
CN107830921A (zh) * 2017-12-12 2018-03-23 华东交通大学 一种安全智能多功能体重秤及安全体重秤控制系统
CN108968920A (zh) * 2018-07-12 2018-12-11 维沃移动通信有限公司 一种数据检测方法及电子设备
CN109409348A (zh) * 2018-12-29 2019-03-01 北京卡路里信息技术有限公司 一种用户体征的确定方法、装置、设备和存储介质
CN111289076A (zh) * 2020-05-13 2020-06-16 成都泰盟软件有限公司 自动采集人体基础数据的人体生理实验系统
CN112418022A (zh) * 2020-11-10 2021-02-26 广州富港万嘉智能科技有限公司 一种人体数据的检测方法及装置

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113467259A (zh) * 2020-06-29 2021-10-01 青岛海信电子产业控股股份有限公司 一种智能设备及身体管理方法
CN112418025A (zh) * 2020-11-10 2021-02-26 广州富港万嘉智能科技有限公司 基于深度学习的体重检测方法及装置
CN112419479A (zh) * 2020-11-10 2021-02-26 广州二元科技有限公司 一种基于体重身高及身体影像的体型数据计算方法
CN112419479B (zh) * 2020-11-10 2022-09-06 广州二元科技有限公司 一种基于体重身高及身体影像的体型数据计算方法
CN112509184A (zh) * 2020-12-02 2021-03-16 海南华晟瑞博科技有限公司 一种特定人群出入房屋监测方法、系统及存储介质
CN112735561A (zh) * 2021-01-07 2021-04-30 深圳市罗湖医院集团 一种用于肥胖患者恢复健康的管理方法、设备及可读介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110705421A (zh) 体型数据的处理方法及装置
CN104055521B (zh) 用户身份识别方法、识别系统及健康仪
CN109754885A (zh) 近视预测系统及方法
CN104376203A (zh) 基于运动和饮食干预为核心的云体质管理系统和管理方法
US20210197022A1 (en) Evaluation method, model establishing method, teaching device, system, and electrical apparatus
CN110110671B (zh) 一种性格分析方法、装置及电子设备
WO2016075529A1 (en) System and method for detecting and quantifying deviations from physiological signals normality
US20210082056A1 (en) Information processing apparatus and information processing method
CN112101124A (zh) 一种坐姿检测方法及装置
US20210304111A1 (en) Information processing apparatus, information processing method, and program
CN108489585A (zh) 一种智能识别的电子秤
CN204302978U (zh) 基于运动和饮食干预为核心的云体质管理系统
CN111341416B (zh) 一种心理压力评估模型处理方法以及相关设备
CN208012749U (zh) 一种基于脚部形状的智能人体秤
CN109710371A (zh) 字体调节方法、装置及系统
CN112418025A (zh) 基于深度学习的体重检测方法及装置
CN117322852A (zh) 一种基于深度学习的智能服装健康监护系统及方法
US20170011184A1 (en) Method of Adaptively Predicting Blood-Glucose Level by Collecting Biometric and Activity Data with A User Portable Device
CN115067643A (zh) 一种可疲劳提醒的智能手环及其方法
CN109919740B (zh) 一种生成购衣建议的方法及装置
CN114649096A (zh) 体型数据确定方法、装置、设备、存储介质及产品
KR102654041B1 (ko) 스캔을 바탕으로 신체 정보를 측정하고 운동을 추천하는 전자 장치, 및 시스템
CN111026934A (zh) 智能推荐方法及相关设备
KR102640995B1 (ko) 혈당 데이터를 이용한 인공지능 기반의 체중 변화 예측 방법 및 장치
JP7426015B1 (ja) ヘルスケア用データ解析システム

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
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20200117