CN110942827A - 基于时空关系的自助式生命体征检测装置与方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于时空关系的自助式生命体征检测装置与方法。本发明装置由支撑框架、检测控制与交互部件、可调遮挡围护和多种生命体征传感器等组成，以音视频交互为自助手段，以视频识别面部生命特征为核心数据，以心跳、身高、体重等生命体征为辅助数据，同时结合地理位置与时间信息数据，采用决策树与二分类神经元复合构成的多分类方法，获得复合型人体特征测量数据和时空变化的分类判断结果。本发明能进行半封闭空间的光照与色调分析，根据面部特征自动调整装置测量位置，并通过可视化语音交互辅助受测者完成全自助检测过程，装置结构设计精巧，流程完整清晰高效，能在无人帮助的情况下准确完成各项检测。

Description

基于时空关系的自助式生命体征检测装置与方法
技术领域
本发明涉及医疗器械技术领域的生命检测系统与方法，尤其涉及人脸识别、高清拍照、呼吸、力量、体温和血氧脉搏的组合自助式生命体征检测系统与方法。
背景技术
体检是医生运用自己的感官、检查器具、实验室设备等来直接或间接检查患者身体状况的方法，其目的是收集患者有关健康的客观资料，及早发现、预防疾病隐患。因此，定时检测各项生命体征是一种衡量身体健康的重要手段。
随着人们生活节奏的加快，一些不良的生活习惯使越来越多的人处于亚健康状态，大部分的人不会意识到自己的健康状况，可谓“不病倒不进医院”。另一方面因为去医院身体检查需要较大的时间与物质成本，日常生活中对许多生活节奏忙碌的都市人民而言不愿花太多的精力。自助生命体征检测系统的出现能节省看病体检时间，通过该仪器与中西医的结合测试各项生命体征及面色能大致了解自己最近的身体状况，做出诊断。
目前，医学主要从中医和西医来研究人体生理、病理以及疾病的诊断和防治。
中医通过“望闻问切”四诊合参的方法，探求病因、病性、病位、分析病机及人体内五脏六腑、经络关节、气血律液的变化。尤其是望诊占至关重要的一部分。2015年，河南中医学院申请了一种中医面诊仪(授权公开号CN104921704 B)，进行远程望诊。该方法采集的图像逼真自然，有利于医生进行远程面诊，并且使用起来方便舒适。但是采集的照片并没有相对的标准，导致误差范围较大，而且仍需要医生来诊断，消耗的人力成本并没有减少。
西医是借助先进的医疗仪器设备和实验室做出对疾病的诊断。医生借助听诊器、叩诊锤、血压计、体温表等简单的工具对病人进行全面、系统的各项生命体征检查来诊断患者的疾病。现有技术中已经存在一些体积较小的用于生命体征检测的监护设备，并能上传至网站数据库，系统给出健康提示。但是这些装置检测的范围较小，并没有与中医结合诊断这一概念。
如果只做一次的测量得出诊断结果较难得出准确诊断结果，虽然中西医都有一些面诊的方法，比如眼白发黄，鼻子发红，舌苔白厚，但是这些的决策诊断值都不是很明确。而从健康档案角度分析各类体征变化具有实际意义，特别是针对慢性病，往往会延续几年甚至十几年，如个体在高海拔和低海拔地区的面部颜色、血液含氧量等存在明显变化，又如个体在潮湿地区与干燥高紫外线地区的面部颜色变化也较大；因此不同时空地方的持续进行观察记录能形成一个完整趋势过程，对于掌握健康趋势的曲线变化予以分析，本发明所形成的分类是单边趋势的差异性变化，其结果可以是向好也可能是变差。
综上所述，针对各医疗器械诊断方式与范围受限的现状，一种结构简单、自助性更强、检测更加全面、适用范围更广、结合中西医的生命体征探测仪是目前医疗器械领域所急需的。
发明内容
为了解决背景技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种解决上述问题的自助生命体征检测系统，该装置具有简单的结构，能在更多场合使用；且使用时通过语音交互和人脸识别等技术使装置自助性更强，包含多项生命特征检测值，然后通过建立具有时空关系的特征值方式获得趋势性分类结果。
为了达到上述目的，本发明采用的检测装置方案如下：
一、一种自助式生命体征检测装置：
所述的检测装置包括控制显示部件、支撑框架、可调遮挡围护和多种生命感知传感器；控制显示部件包括竖直布置的屏板和连接在屏板顶部上的顶板，顶板的顶面安装有身高传感器，屏板的正面中间设有可触摸式屏幕，可触摸式屏幕下方的屏板正面设有麦克风，可触摸式屏幕上方的屏板正面设有平行注视点、摄像机和红外测温仪，屏板正面最底部设有握力检测器和指甲式血氧脉搏仪；屏板的侧面设有竖直的条形凸块作为屏板滑动条；支撑框架包括第一支撑柱、第二支撑住、可控滑动丝杆、连接杆、内滑轨和外滑轨；第一支撑柱和第二支撑住分别布置于屏板的两侧，第一支撑柱和第二支撑住在靠近屏板一侧的侧面开设有竖直的条形槽作为内滑轨，屏板滑动条嵌装于内滑轨中形成榫卯滑动副连接；第一支撑柱和第二支撑住在远离屏板一侧的侧面开也设有竖直的条形槽作为外滑轨，外滑轨连接可调遮挡围护；第一支撑柱和第二支撑住的正面设有若干漫反射灯和喇叭，第一支撑柱和第二支撑住的背面分别和连接杆的两端固定连接，第一支撑柱内部含有GPS芯片，第二支撑柱的内部含有气压计，第一支撑柱和第二支撑柱最底部有可折叠式体重传感器，可控滑动丝杆竖直穿设并通过螺纹安装于连接杆中部开设的螺纹孔，可控滑动丝杆和连接杆的中部，连接杆上安装有升降电机，升降电机输出轴朝下和可控滑动丝杆同轴连接；可调遮挡围护包括两组遮挡围护组，两组遮挡围护组分别布置在控制显示部件的屏板的两侧，每组遮挡围护组包括多块可折叠挡板、铰链轴、围护滑动条，相邻可折叠挡板之间通过铰链轴铰接成整体，每组遮挡围护组中最远离支撑框架的可折叠挡板表面设有具有校对参数的标准色卡和标尺，最靠近支撑框架的一块可折叠挡板的内侧面设有竖直的条形凸块作为围护滑动条，两组遮挡围护组的围护滑动条分别固定嵌装于第一支撑柱、第二支撑住的外滑轨中；可折叠挡板的顶端设有折叠电机，折叠电机的输出轴连接到铰链轴，带动铰链轴旋转控制。
所述的控制显示部件通过屏板滑动条内嵌在支撑框架的内滑轨；可调遮挡围护通过围护滑动条外嵌在装置整体支撑框架的外滑轨。
所述的握力检测器为两根圆柱杆件结构，用于手把握两根圆柱杆件进行握力检测。
所述的可折叠挡板为非透光板。
二、一种基于时空关系的自助生命体征检测方法：方法具体分为：
第1步：控制折叠电机旋转展开打开可调遮挡围护，受测者进入控制显示部件前方的可调遮挡围护所包围的检测区域后，控制可调遮挡围护的最外侧的可折叠挡板合拢，通过身高传感器和升降电机的配合工作调整可调遮挡围护的高度，调整后通过GPS芯片获取当前时刻的地理位置，通过气压计获得海拔；
第2步：通过摄像机拍摄受测者的正面脸部图像，然后图像分析识别面部特征点鉴别获得受测者的身份，从数据库中调取该受测者生命体征的档案数据；
第3步：通过摄像机拍摄受测者环境图像后，通过漫反射灯校对测试空间环境，通过喇叭发声提示受测者进行吐舌、瞪眼等的行为，在作出行为的同时通过摄像机拍摄并校正处理获取受测者准确的生命特征信息，并提示受测者按顺序进行脉搏、血压、握力、体温等特征测试，并记录测量授时信息，获得人体特征检测数据；
第4步：将人体特征检测数据与档案数据关联后组成多维特征矩阵，并采用决策树二分类神经网络方法进行分类判定，获得受测者生命体征的检测结果；
第5步：确认检测完毕，受测者走出检测区域，控制折叠电机旋转收拢可调遮挡围护。
所述第1步中：通过控制显示部件的身高传感器的测得受测者的人体身高H后，升降电机运行带动可调遮挡围护上下升降移动，升降电机运行带动可调遮挡围护和控制显示部件上下升降移动，使得摄像机和可调遮挡围护的位置在h0＝(0.9375H,0.95H)范围内，(0.9375H,0.95H)表示所测得的人身高H的0.9375倍到0.95倍这一范围，高度原点位于人所在的体重传感器；
然后通过喇叭发声提示受测者双眼正面注视可触摸式屏幕的平行注视点，同时通过摄像机拍摄获得受测者的正面脸部的视频图像Pface，计算处理获得视频图像的畸形率Vface＝f(Pface)，进而计算得到滑动轨道微调参数Δh，最终控制升降电机工作带动可调遮挡围护上下升降移动使得控制显示部件的高度位置调整为h＝h0±Δh。
所述第3步中：通过摄像机拍摄两组遮挡围护组中最远离支撑框架的两个可折叠挡板含有标准色卡的内侧表面图像，并图像分析处理测得t时刻下的环境色值RGB(t)，与预设标准色值R0G0B0进行差值计算得到色度偏差ΔRGB(t)＝R0G0B0-RGB(t)，并按色度偏差ΔRGB(t)调整支撑框架上若干漫反射灯的色调；
通过摄像机拍摄获得受测者的正面脸部的视频图像，视频图像经图像分析处理获得各生命特征色度值，视频图像拍摄的每帧均测量获得色度偏差ΔRGB(t)，视频图像拍摄过程中测量获得各帧的色度偏差ΔRGB(t)，以各帧的色度偏差ΔRGB(t)的最小值min[ΔRGB(t)]为最优值ΔRGB(t’)并赋值给当前帧的受测者的正面脸部的视频图像的各生命特征色度值，还原得到受测者面部准确的各生命特征色度值：
皮肤颜色Skin(RGB)＝Skin[RGB(t)]+ΔRGB(t’)
舌苔颜色Tone(RGB)＝Tone[RGB(t)]+ΔRGB(t’)
眼睛颜色Eye(RGB)＝Eye[RGB(t)]+ΔRGB(t’)。
其中，Skin(RGB)表示还原后的皮肤颜色生命特征色度值，Skin[RGB(t)]表示还原前的皮肤颜色生命特征色度值；Tone(RGB)表示还原后的舌苔颜色生命特征色度值，Tone[RGB(t)]表示还原前的舌苔颜色生命特征色度值；Eye(RGB)表示还原后的眼睛颜色生命特征色度值，Eye[RGB(t)]表示还原前的眼睛颜色生命特征色度值。
所述第4步中：通过第2步获得受测者准确的生命特征信息，生命特征信息包括皮肤、眼睛、舌头的颜色RGB(Skin,Eye,Tone)；通过摄像机测得脸型与舌型的形状信息Shape(Face，Tone)；通过握力检测器测得握力值Q，通过指甲式血氧脉搏仪测得脉搏、血压与血氧含量(Pl、Pr、O)，通过红外测温仪得到体温K，通过体重传感器得到体重W；通过GPS芯片和气压计获得包括经度、纬度与海拔的地理信息GIS(L,D,A)，通过GPS芯片获得授时信息T(t)，t表示当前时刻；
构建人体特征检测数据的时序型复合格式作为多维特征矩阵，表达为：
Xinfo(t)＝[RGB(Skin,Eye,Tone),Shape(Face,Tone),Test(Q,Pl,Pr,O,K,W),GIS(L,D,A),T(t)]
Figure BDA0002354119950000051
式中，RGB(Skin,Eye,Tone)中的Skin，Eye，Tone分别表示皮肤、眼睛、舌头的颜色值，Shape(Face，Tone)中的Face，Tone分别表示脸和舌头的形状值，Test(Q,Pl,Pr,O,K,W)中的Q,Pl,Pr,O,K,W分别表示握力值、脉搏、血压、含氧量、体温、体重，GIS(L,D,A)中L,D,A分别表示经度、维度、海拔；Yinfo(t+i)表示第i次人体特征检测数据变化值标准差，Xinfo(t)为当前采集信息值，Xinfo(t+i)为第i次的采集信息值，N表示Xinfo(t)的维度，n表示采样次数；
进而建立当前时刻的多维人体特征集Minfo(t)：
Minfo(t)＝[Yinfo(t+1),Yinfo(t+2),…,Yinfo(t+n)]
将多维人体特征集Minfo(t)作为决策树二分类神经网络的输入项，经决策树二分类神经网络处理获得检测结果，检测结果表征在当前时空状态下的受测者的生命体征变化分类，包含正常、轻度变化、中度变化和严重变化的四类。
本发明装置由支撑框架、检测控制与交互部件、可调遮挡围护和多种生命体征传感器等组成，以音视频交互为自助手段，以视频识别面部生命特征为核心数据，以心跳、身高、体重等生命体征为辅助数据，同时结合地理位置与时间信息数据，采用决策树与二分类神经元复合构成的多分类方法，构成复合型人体特征测量数据和时空变化的趋势性分类判断结果。
本发明的装置通过对具有可折叠、非透明、可调位置特征的遮挡围护结构所营造的半封闭空间的光照与色调分析，智能分析受测者身高与测试环境，能根据面部特征自动调整装置测量位置，并通过可视化语音交互辅助受测者完成全自助检测过程。
本发明装置结构设计精巧，整体自助检测流程完整清晰，能在无人帮助的情况下准确完成各项检测，适用于家庭、社区、医院候诊等场合，实现个人健康档案智能分析和识别处理。
本发明具有的有益效果是：
1)本发明综合了多项生命体征检测，因包含了多个生命体征检测，所以对受测者的生命体征检测更全面，有更充足的数据进行分析，给出的身体分析和建议也更科学。
2)本发明的结构装置简单，轻巧灵活。可折叠挡板部分，可以根据有无受测者自动开启和关闭，节约空间；装置组成结构简单，材质轻巧，所以轻巧灵活，可在家庭、医院、商场、学校等多个场合使用。
3)本发明自助性强：由于本装置采用语音交互功能，并通过可触摸屏让受测者可以查看数据库，选择检测模式。且在检测时，无须其他人员，装置便可自行完成，便利性更强，自助简便。
本发明可外接网络，将历史记录等上传至用户移动应用端，方便用户查看。
附图说明
图1是本发明的总体装配关系示意图。
图2是本发明的收缩关系示意图。
图3是本发明的控制与显示部件部分示意图。
图4是本发明整体支撑框架部分示意图。
图5是本发明的遮挡可调遮挡围护部分示意图。
图6是本发明的可折叠挡板内部色卡参数和标度示意图。
图7是本发明的主控电路逻辑功能模块框图。
图8是本发明的系统使用步骤示意图。
图9是本发明的四分类神经网络模型图。
图10是本发明的系统方法说明图。
图中：1、控制显示部件，1-1、握力检测器，1-2、指甲式血氧脉搏仪，1-3、麦克风，1-4、可触摸式屏幕，1-5、平行注视点，1-6、摄像机，1-7、红外测温仪，1-8身高传感器，1-9、屏板滑动条，2、装置整体支撑框架，2-1第一支撑柱，2-2、第二支撑住，2-3、漫反射灯，2-4、喇叭，2-5、升降电机，2-6、滑动丝杆，2-7、连接杆，2-8、电源插头，2-9、内滑轨，2-10外滑轨，3、遮挡可调遮挡围护，3-1、可折叠挡板，3-2、铰链轴，3-3、折叠电机，3-4、开关按钮，3-5、围护滑动条。
具体实施方式
以下对照附图和使用实施步骤对本发明做进一步的说明。
如图1和图2所示，具体实施的检测装置包括控制显示部件1、支撑框架2、可调遮挡围护3和多种生命感知传感器。
如图3所示，控制显示部件1包括竖直布置的屏板和连接在屏板顶部上的顶板，顶板的顶面安装有用于测身高的身高传感器1-8，屏板的正面中间设有可触摸式屏幕1-4，可触摸式屏幕1-4下方的屏板正面设有麦克风1-3，可触摸式屏幕1-4上方的屏板正面设有平行注视点1-5、摄像机1-6和红外测温仪1-7，屏板正面最底部设有握力检测器1-1和指甲式血氧脉搏仪1-2；屏板的侧面设有竖直的条形凸块作为屏板滑动条1-9。
如图4所示，支撑框架2包括第一支撑柱2-1、第二支撑住2-2、可控滑动丝杆2-6、连接杆2-7、内滑轨2-9和外滑轨2-10；第一支撑柱2-1和第二支撑住2-2分别布置于屏板的两侧，第一支撑柱2-1和第二支撑住2-2在靠近屏板一侧的侧面开设有竖直的条形槽作为内滑轨2-9，屏板滑动条1-9嵌装于内滑轨2-9中形成榫卯滑动副连接，使得第一支撑柱2-1和第二支撑住2-2能沿榫卯滑动副上下移动；第一支撑柱2-1和第二支撑住2-2在远离屏板一侧的侧面开也设有竖直的条形槽作为外滑轨2-10，外滑轨2-10连接可调遮挡围护3，内滑轨2-9和外滑轨2-10分别位于第一支撑柱2-1和第二支撑住2-2的内侧和外侧；第一支撑柱2-1和第二支撑住2-2的正面设有若干漫反射灯2-3和喇叭2-4，第一支撑柱2-1和第二支撑住2-2的背面分别和连接杆2-7的两端固定连接，第一支撑柱2-1内部含有GPS芯片2-11，第二支撑柱2-2的内部含有气压计2-12，第一支撑柱2-1和第二支撑柱2-2最底部有可折叠式体重传感器2-13，可控滑动丝杆2-6竖直穿设并通过螺纹安装于连接杆2-7中部开设的螺纹孔，可控滑动丝杆2-6和连接杆2-7的中部，连接杆2-7上安装有升降电机2-5，升降电机2-5输出轴朝下和可控滑动丝杆2-6同轴连接；升降电机2-5运行带动可控滑动丝杆2-6旋转进而带动连接杆2-7及其固接的第一支撑柱2-1、第二支撑住2-2在榫卯滑动副引导下上下升降移动，进而带动可调遮挡围护3上下升降移动。
升降电机2-5经电源插头2-8连接到外部电源，外部电源经电源插头2-8向升降电机2-5供电。
如图5所示，可调遮挡围护3包括两组遮挡围护组，两组遮挡围护组分别布置在控制显示部件1的屏板的两侧，每组遮挡围护组包括多块可折叠挡板3-1、铰链轴3-2、围护滑动条3-5，可折叠挡板3-1为非透光板。相邻可折叠挡板3-1之间通过铰链轴3-2铰接成整体，如图6所示，每组遮挡围护组中最远离支撑框架2的两块可折叠挡板3-1表面设有具有校对参数的标准色卡和标尺，最靠近支撑框架2的一块可折叠挡板3-1的内侧面设有竖直的条形凸块作为围护滑动条3-5，两组遮挡围护组的围护滑动条3-5分别固定嵌装于第一支撑柱2-1、第二支撑住2-2的外滑轨2-10中，使得多块可折叠挡板3-1串联成的整体能沿榫卯滑动副上下移动；可折叠挡板3-1的顶端设有折叠电机3-3，折叠电机3-3的输出轴连接到铰链轴3-2，带动铰链轴3-2旋转控制。
具体实施中，最靠近支撑框架2的一块可折叠挡板3-1的外侧面设有开关按钮3-4，开关按钮3-4经控制器连接到各个折叠电机3-3，用于控制可调遮挡围护3的展开和关闭。
控制显示部件1通过屏板滑动条1-9内嵌在支撑框架的内滑轨2-9；可调遮挡围护3通过围护滑动条3-5外嵌在装置整体支撑框架的外滑轨2-10。
握力检测器1-1为两根圆柱杆件结构，用于手把握两根圆柱杆件进行握力检测。
控制显示部件1、遮挡可调遮挡围护3在装置整体支撑框架的内滑轨2-9和外滑轨2-10上可通过连接杆2-7上的电机2-5驱动滑动丝杆2-6与控制显示部件1的传动装置上下移动，其高度可根据摄像机1-6检测到用户高度及测试部位而自动调整，使可折叠挡板3-1能够包围用户的头部，并使摄像机1-6位置能达到各项检测所需要的位置。
可触摸屏幕1-4上方含2个平行注视点1-5，检测面部信息时，通过摄像机1-6确定摄像机1-6位置与人平视，通过语音交互系统提示用户眼睛目视注视点1-5，进行定点拍摄。
如图7所示，具体实施中还包括控制器MCU，多种生命感知传感器、可触摸式屏幕1-4、漫反射灯2-3和喇叭2-4均连接到控制器MCU，升降电机2-5和折叠电机3-3也均连接到控制器MCU。多种生命感知传感器包括摄像机1-6、身高传感器1-8、红外测温仪1-7、握力检测器1-1和指甲式血氧脉搏仪1-2。
当系统在未启动状态时，如图2所示，屏板两侧的两组遮挡围护组的各块可折叠挡板3-1向内折叠收拢，并将控制显示部件1进行遮挡，起到保护作用；
当系统启动时，如图1所示，通过转动各个铰链轴3-2驱动可折叠挡板3-1垂直打开，受测人员进入屏板的正前方，即站立在检测空间区域后，挡板收拢，围成相对封闭的用于人站立而进行体征检测的光线条件相对稳定的空间区域作为检测区域，包围头部的两块可折叠挡板3-1含有具有校对参数的彩色色卡和标尺的标度如图6。
装置操作方法是在自助式生命体征检测装置与人用户交互模式下，受测者能自助完成生命体征测试，如图10所示，本发明的实施工作过程具体为：
第1步：控制折叠电机3-3旋转展开打开可调遮挡围护3，受测者进入控制显示部件1前方的可调遮挡围护3所包围的检测区域后，控制可调遮挡围护3的最外侧的可折叠挡板3-1合拢，通过身高传感器1-8和升降电机2-5的配合工作调整可调遮挡围护3的高度，调整后通过GPS芯片2-11获取当前时刻的地理位置，包括经度和维度，通过气压计2-12获得海拔；
通过控制显示部件1的身高传感器1-8的测得受测者的人体身高H后，升降电机2-5运行带动可调遮挡围护3上下升降移动，升降电机2-5运行带动可调遮挡围护3和控制显示部件1上下升降移动，使得摄像机1-6和可调遮挡围护3的位置在h0＝0.9375H,0.95H范围内，0.9375H,0.95H表示所测得的人身高H的0.9375倍到0.95倍这一范围，高度原点位于人所在的体重传感器；
然后通过喇叭2-4发声提示受测者双眼正面注视可触摸式屏幕1-4的平行注视点1-5，同时通过摄像机1-6拍摄获得受测者的正面脸部的视频图像Pface，计算处理获得视频图像的畸形率Vface＝fPface，进而计算得到滑动轨道微调参数Δh，最终控制升降电机2-5工作带动可调遮挡围护3上下升降移动使得控制显示部件1的高度位置调整为h＝h0±Δh。
第2步：通过摄像机1-6拍摄受测者的正面脸部图像，然后图像分析识别面部特征点鉴别获得受测者的身份，从数据库中调取该受测者生命体征的档案数据；
第3步：通过摄像机1-6拍摄受测者环境图像后，通过漫反射灯校对测试空间环境，通过喇叭2-4发声提示受测者进行吐舌、瞪眼等的行为，在作出行为的同时通过摄像机1-6拍摄并校正处理获取受测者准确的生命特征信息，并提示受测者按顺序进行脉搏、血压、握力、体温等特征测试，并记录测量授时信息，授时信息是指带时区的世界标准时，获得人体特征检测数据；
通过摄像机1-6拍摄两组遮挡围护组中最远离支撑框架2的两个可折叠挡板3-1含有标准色卡的内侧表面图像，并图像分析处理测得t时刻下的环境色值RGB(t)，与预设标准色值R0G0B0进行差值计算得到色度偏差ΔRGB(t)＝R0G0B0-RGB(t)，并按色度偏差ΔRGB(t)调整支撑框架2上若干漫反射灯2-3的色调；
通过摄像机1-6拍摄获得受测者的正面脸部的视频图像，视频图像经图像分析处理获得各生命特征色度值，视频图像拍摄的每帧均测量获得色度偏差ΔRGB(t)，视频图像拍摄过程中测量获得各帧的色度偏差ΔRGB(t)，在色度偏差ΔRGB(t)趋近于最小稳定值时，以各帧的色度偏差ΔRGB(t)的最小值min[ΔRGB(t)]为最优值ΔRGB(t’)并赋值给当前帧的受测者的正面脸部的视频图像的各生命特征色度值，还原得到受测者面部准确的各生命特征色度值：
皮肤颜色Skin(RGB)＝Skin[RGB(t)]+ΔRGB(t’)
舌苔颜色Tone(RGB)＝Tone[RGB(t)]+ΔRGB(t’)
眼睛颜色Eye(RGB)＝Eye[RGB(t)]+ΔRGB(t’)。
其中，Skin(RGB)表示还原后的皮肤颜色生命特征色度值，Skin[RGB(t)]表示还原前的皮肤颜色生命特征色度值；Tone(RGB)表示还原后的舌苔颜色生命特征色度值，Tone[RGB(t)]表示还原前的舌苔颜色生命特征色度值；Eye(RGB)表示还原后的眼睛颜色生命特征色度值，Eye[RGB(t)]表示还原前的眼睛颜色生命特征色度值。
第4步：将人体特征检测数据与档案数据关联后组成多维特征矩阵，并采用决策树二分类神经网络方法进行分类判定，获得受测者生命体征的检测结果；
通过第2步获得受测者准确的生命特征信息，生命特征信息包括皮肤、眼睛、舌头的颜色RGB(Skin,Eye,Tone)；通过摄像机1-6测得脸型与舌型的形状信息ShapeFace，Tone；通过握力检测器1-1测得握力值Q，通过指甲式血氧脉搏仪1-2测得脉搏、血压与血氧含量Pl、Pr、O，通过红外测温仪1-7得到体温K，通过体重传感器1-9得到体重W；通过GPS芯片2-11和气压计2-12获得包括经度、纬度与海拔的地理信息GIS(L,D,A)，通过GPS芯片2-11获得授时信息T(t)，t表示当前时刻；
构建人体特征检测数据的时序型复合格式作为多维特征矩阵，表达为：
Xinfo(t)＝[RGB(Skin,Eye,Tone),Shape(Face,Tone),Test(Q,Pl,Pr,O,K,W),GIS(L,D,A),T(t)]
Figure BDA0002354119950000101
式中，RGB(Skin,Eye,Tone)中的Skin，Eye，Tone分别表示皮肤、眼睛、舌头的颜色值，ShapeFace，Tone中的Face，Tone分别表示脸和舌头的形状值，TestQ,Pl,Pr,O,K,W中的Q,Pl,Pr,O,K,W分别表示握力值、脉搏、血压、含氧量、体温、体重，GISL,D,A中L,D,A分别表示经度、维度、海拔；Yinfo(t+i)表示第i次人体特征检测数据变化值标准差，Xinfo(t)为当前采集信息值，Xinfo(t+i)为第i次的采集信息值，N表示Xinfo(t)的维度，n表示采样次数；
进而建立当前时刻的多维人体特征集Minfo(t)：
Minfo(t)＝[Yinfo(t+1),Yinfo(t+2),…,Yinfo(t+n)]
将多维人体特征集Minfo(t)作为决策树二分类神经网络的输入项，经决策树二分类神经网络处理获得检测结果，检测结果表征在当前时空状态下的受测者的生命体征变化分类，包含正常、轻度变化、中度变化和严重变化的四类。
具体实施采用数字进行标签编码，包含正常0，异常1轻度变化，异常2中度变化，异常3严重变化四类。
决策树二分类神经网络是预先通过已知实验测试获得已知生命体征变化分类的维人体特征集Minfo(t)输入进行训练获得，网络结构如图9所示。
第5步：确认检测完毕，受测者走出检测区域，控制折叠电机3-3旋转收拢可调遮挡围护3，系统关机。
图7和图8是本发明主控电路板的电路功能模块框图与使用步骤示意图。
具体使用步骤：装置感应挡板前是否有受测者，若检测到有受测者且受测者按下开关3-4，则在喇叭2-4语音提示用户“请先避让，等待挡板打开后再进入”，后电机3-3驱动可折叠挡板3-1垂直打开，并能根据人体身高调整滑动轨道3-5的位置，当人进入挡板内，挡板收拢，并语音提示用户“您已进入检测区域，请根据提示完成测试”。
在用户进入检测区域后，漫反射灯2-3根据环境明暗打开，装置通过摄像机获取用户身高并调整位置，后装置通过其进行人脸识别与数据库进行比对，判断受测者是否是第一次使用。若受测者第一次使用，语音提示用户“请先进行注册后，在进行检测”，待注册完成后再进行检测；若受测者已注册过，则调取其历史个人信息进行确认，待受测者确认后进行检测。
①人脸扫描识别采集的信息：面部信息、身高、体型，采集身高调整摄像头位置，采集受测者脸部信息，减少受测者的等待时间。②数据库为受测者历史数据，含个人信息和历史生命检测信息。
检测前，可触摸屏幕1-4上显示三个选项，分别为“全流程检测模式”、“单流程选择检测模式”“查看历史单项检测数据分析”。“全流程检测模式”：受测者进行全部生命体征检测，且按照系统指定的顺序，包括面部整体拍摄、眼部瞳孔拍摄、舌苔拍摄、心率脉搏血压检测、握力检测、呼吸检测、体温检测。“单流程选择检测模式”则为让受测者自主选择需要检测的，可只选择一项，也可选择多项。“查看历史单项检测数据分析”为受测者可以查看历史单项检测数据对比图，可直观地看到该在不同时间的检测结果。触摸屏幕1-4上显示受测者历史检测，并且检测可按时间选择查看。查看完毕后，用户可点击触摸屏1-4上的返回按钮返回，选择进行检测。
面部整体拍摄：漫反射灯2-3会根据拍摄的位置自动调节灯光，语音提示用户目视注视点1-5，等待拍摄完毕。摄像机1-6通过确认受测者双肩和双耳是否在同一水平线判断其有无坐正，若受测者未坐正，则根据用户实际坐姿进行提示语音提示“请向左(右)坐正”。拍摄完毕后，将照片呈现在可触摸屏幕1-4上，语音提示，同时可触摸屏幕1-4上出现选项：满意，进行保存/不满意，重新拍摄。若受测者点击前者，则保存图片至数据库，若点击后者，则重新提示用户进行拍摄。
眼部瞳孔拍摄：先进行右眼瞳孔拍摄，语音提示用户遮住左眼进行拍摄，待摄像机1-6拍摄完成后进行左眼瞳孔拍摄。语音提示用户遮住右眼进行拍摄，待拍摄完毕后，将照片呈现在可触摸屏幕1-4上，语音提示用户是否选择重新拍摄，同时可触摸屏幕1-4上出现选项：满意，进行保存/不满意，重新拍摄。若受测者点击前者，则保存图片至数据库，若点击后者，则重新提示用户进行拍摄。
舌苔拍摄：语音提示用户伸出舌头，等待拍摄完成。摄像机1-6自动对焦拍摄，拍摄完毕后，将照片呈现在可触摸屏幕1-4上，语音提示用户是否选择重新拍摄，同时可触摸屏幕1-4上出现选项：满意，进行保存/不满意，重新拍摄。若受测者点击前者，则保存图片至数据库，若点击后者，则重新提示用户进行拍摄。
拍摄完此三项检测照片后，因图6有三原色校色板，可根据校色板进行色差校准，得出诊断数据。
心率脉搏血氧检测：语音提示用户将任一手指放入测试仪1-2，待使用户者将手指放入后进行检测，检测完成取得血压和含氧量数据，将检测的结果在可触摸屏1-4上显示，并将测量的结果保存至数据库。
握力检测：语音提示用户双手全力握住握力测试仪1-1的5S，握力检测器1-1检测并记录受测者在5S内最大握力，将检测结果在可触摸屏1-4上显示，并将测量的结果保存至数据库。
体温体重检测：语音提示用户将额头面向红外测温仪1-7，体重传感器2-13可获得受测者体重，等待检测完毕后，将检测结果在可触摸屏1-4上显示，并将测量的结果保存至数据库。
在进行检测后，可触摸屏幕1-4上显示用户拍摄照片，语音提示受测者加入诊断报告，待受测者选择完毕后，将受测者选择的照片按顺序放在一页并附带健康建议，同时心率脉搏血氧、握力、体温，都会加入诊断报告中。可触摸屏幕1-4会显示两种选项，发送全部报告，将全部检测报告发送至用户指定移动应用端；不发送，只提供报告受测者查看，并上传至该受测者云端。每份报告都会以发送时间和地点进行命名，可保证最终的报告发送时不会因网络传输等问题出现信息丢失，保证信息传输的准确性，利于长期分析人的健康问题。
若受测者在使用完毕且发送报告后离开，装置未感应到挡板前有人，则电机3-3驱动可折叠挡板3-1垂直合拢如图2所示。

Claims (8)

1.一种自助式生命体征检测装置，其特征在于：所述的检测装置包括控制显示部件(1)、支撑框架(2)、可调遮挡围护(3)和多种生命感知传感器；控制显示部件(1)包括竖直布置的屏板和连接在屏板顶部上的顶板，顶板的顶面安装有身高传感器(1-8)，屏板的正面中间设有可触摸式屏幕(1-4)，可触摸式屏幕(1-4)下方的屏板正面设有麦克风(1-3)，可触摸式屏幕(1-4)上方的屏板正面设有平行注视点(1-5)、摄像机(1-6)和红外测温仪(1-7)，屏板正面最底部设有握力检测器(1-1)和指甲式血氧脉搏仪(1-2)；屏板的侧面设有竖直的条形凸块作为屏板滑动条(1-9)；
支撑框架(2)包括第一支撑柱(2-1)、第二支撑住(2-2)、可控滑动丝杆(2-6)、连接杆(2-7)、内滑轨(2-9)和外滑轨(2-10)；第一支撑柱(2-1)和第二支撑住(2-2)分别布置于屏板的两侧，第一支撑柱(2-1)和第二支撑住(2-2)在靠近屏板一侧的侧面开设有竖直的条形槽作为内滑轨(2-9)，屏板滑动条(1-9)嵌装于内滑轨(2-9)中形成榫卯滑动副连接；第一支撑柱(2-1)和第二支撑住(2-2)在远离屏板一侧的侧面开也设有竖直的条形槽作为外滑轨(2-10)，外滑轨(2-10)连接可调遮挡围护(3)；第一支撑柱(2-1)和第二支撑住(2-2)的正面设有若干漫反射灯(2-3)和喇叭(2-4)，第一支撑柱(2-1)和第二支撑住(2-2)的背面分别和连接杆(2-7)的两端固定连接，第一支撑柱(2-1)内部含有GPS芯片(2-11)，第二支撑柱(2-2)的内部含有气压计(2-12)，第一支撑柱(2-1)和第二支撑柱(2-2)最底部有可折叠式体重传感器(2-13)，可控滑动丝杆(2-6)竖直穿设并通过螺纹安装于连接杆(2-7)中部开设的螺纹孔，可控滑动丝杆(2-6)和连接杆(2-7)的中部，连接杆(2-7)上安装有升降电机(2-5)，升降电机(2-5)输出轴朝下和可控滑动丝杆(2-6)同轴连接；
可调遮挡围护(3)包括两组遮挡围护组，两组遮挡围护组分别布置在控制显示部件(1)的屏板的两侧，每组遮挡围护组包括多块可折叠挡板(3-1)、铰链轴(3-2)、围护滑动条(3-5)，相邻可折叠挡板(3-1)之间通过铰链轴(3-2)铰接成整体，每组遮挡围护组中最远离支撑框架(2)的可折叠挡板(3-1)表面设有具有校对参数的标准色卡和标尺，最靠近支撑框架(2)的一块可折叠挡板(3-1)的内侧面设有竖直的条形凸块作为围护滑动条(3-5)，两组遮挡围护组的围护滑动条(3-5)分别固定嵌装于第一支撑柱(2-1)、第二支撑住(2-2)的外滑轨(2-10)中；可折叠挡板(3-1)的顶端设有折叠电机(3-3)，折叠电机(3-3)的输出轴连接到铰链轴(3-2)，带动铰链轴(3-2)旋转控制。
2.根据权利要求1所述的一种自助式生命体征检测装置，其特征在于：
所述的控制显示部件(1)通过屏板滑动条(1-9)内嵌在支撑框架的内滑轨(2-9)；可调遮挡围护(3)通过围护滑动条(3-5)外嵌在装置整体支撑框架的外滑轨(2-10)。
3.根据权利要求1所述的一种自助式生命体征检测装置，其特征在于：
所述的握力检测器(1-1)为两根圆柱杆件结构，用于手把握两根圆柱杆件进行握力检测。4、根据权利要求1所述的一种自助式生命体征检测装置，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的一种自助式生命体征检测装置，其特征在于：
所述的可折叠挡板(3-1)为非透光板。
5.应用于权利要求1所述的一种基于时空关系的自助生命体征检测方法，其特征在于：方法具体分为：
第1步：控制折叠电机(3-3)旋转展开打开可调遮挡围护(3)，受测者进入控制显示部件(1)前方的可调遮挡围护(3)所包围的检测区域后，控制可调遮挡围护(3)的最外侧的可折叠挡板(3-1)合拢，通过身高传感器(1-8)和升降电机(2-5)的配合工作调整可调遮挡围护(3)的高度，调整后通过GPS芯片(2-11)获取当前时刻的地理位置，通过气压计(2-12)获得海拔；
第2步：通过摄像机(1-6)拍摄受测者的正面脸部图像，然后图像分析识别面部特征点鉴别获得受测者的身份，从数据库中调取该受测者生命体征的档案数据；
第3步：通过摄像机(1-6)拍摄受测者环境图像后，通过漫反射灯校对测试空间环境，通过喇叭(2-4)发声提示受测者进行吐舌、瞪眼等的行为，在作出行为的同时通过摄像机(1-6)拍摄并校正处理获取受测者准确的生命特征信息，并提示受测者按顺序进行脉搏、血压、握力、体温等特征测试，并记录测量授时信息，获得人体特征检测数据；
第4步：将人体特征检测数据与档案数据关联后组成多维特征矩阵，并采用决策树二分类神经网络方法进行分类判定，获得受测者生命体征的检测结果；
第5步：确认检测完毕，受测者走出检测区域，控制折叠电机(3-3)旋转收拢可调遮挡围护(3)。
6.根据权利要求5所述的一种基于时空关系的自助生命体征检测方法，其特征在于：所述第1步中：
通过控制显示部件(1)的身高传感器(1-8)的测得受测者的人体身高H后，升降电机(2-5)运行带动可调遮挡围护(3)上下升降移动，升降电机(2-5)运行带动可调遮挡围护(3)和控制显示部件(1)上下升降移动，使得摄像机(1-6)和可调遮挡围护(3)的位置在h0＝(0.9375H,0.95H)范围内，(0.9375H,0.95H)表示所测得的人身高H的0.9375倍到0.95倍这一范围，高度原点位于人所在的体重传感器；
然后通过喇叭(2-4)发声提示受测者双眼正面注视可触摸式屏幕(1-4)的平行注视点(1-5)，同时通过摄像机(1-6)拍摄获得受测者的正面脸部的视频图像Pface，计算处理获得视频图像的畸形率Vface＝f(Pface)，进而计算得到滑动轨道微调参数Δh，最终控制升降电机(2-5)工作带动可调遮挡围护(3)上下升降移动使得控制显示部件(1)的高度位置调整为h＝h0±Δh。
7.根据权利要求5所述的一种基于时空关系的自助生命体征检测方法，其特征在于：所述第3步中：
通过摄像机(1-6)拍摄两组遮挡围护组中最远离支撑框架(2)的两个可折叠挡板(3-1)含有标准色卡的内侧表面图像，并图像分析处理测得t时刻下的环境色值RGB(t)，与预设标准色值R0G0B0进行差值计算得到色度偏差ΔRGB(t)＝R0G0B0-RGB(t)，并按色度偏差ΔRGB(t)调整支撑框架(2)上若干漫反射灯(2-3)的色调；
通过摄像机(1-6)拍摄获得受测者的正面脸部的视频图像，视频图像经图像分析处理获得各生命特征色度值，视频图像拍摄的每帧均测量获得色度偏差ΔRGB(t)，视频图像拍摄过程中测量获得各帧的色度偏差ΔRGB(t)，以各帧的色度偏差ΔRGB(t)的最小值min[ΔRGB(t)]为最优值ΔRGB(t’)并赋值给当前帧的受测者的正面脸部的视频图像的各生命特征色度值，还原得到受测者面部准确的各生命特征色度值：
皮肤颜色Skin(RGB)＝Skin[RGB(t)]+ΔRGB(t’)
舌苔颜色Tone(RGB)＝Tone[RGB(t)]+ΔRGB(t’)
眼睛颜色Eye(RGB)＝Eye[RGB(t)]+ΔRGB(t’)。
其中，Skin(RGB)表示还原后的皮肤颜色生命特征色度值，Skin[RGB(t)]表示还原前的皮肤颜色生命特征色度值；Tone(RGB)表示还原后的舌苔颜色生命特征色度值，Tone[RGB(t)]表示还原前的舌苔颜色生命特征色度值；Eye(RGB)表示还原后的眼睛颜色生命特征色度值，Eye[RGB(t)]表示还原前的眼睛颜色生命特征色度值。
8.根据权利要求5所述的一种基于时空关系的自助生命体征检测方法，其特征在于：所述第4步中：
通过第2步获得受测者准确的生命特征信息，生命特征信息包括皮肤、眼睛、舌头的颜色RGB(Skin,Eye,Tone)；通过摄像机(1-6)测得脸型与舌型的形状信息Shape(Face，Tone)；通过握力检测器(1-1)测得握力值Q，通过指甲式血氧脉搏仪(1-2)测得脉搏、血压与血氧含量(Pl、Pr、O)，通过红外测温仪(1-7)得到体温K，通过体重传感器(1-9)得到体重W；通过GPS芯片(2-11)和气压计(2-12)获得包括经度、纬度与海拔的地理信息GIS(L,D,A)，通过GPS芯片(2-11)获得授时信息T(t)，t表示当前时刻；
构建人体特征检测数据的时序型复合格式作为多维特征矩阵，表达为：
Xinfo(t)＝[RGB(Skin,Eye,Tone),Shape(Face,Tone),Test(Q,Pl,Pr,O,K,W),GIS(L,D,A),T(t)]
Figure FDA0002354119940000041
式中，RGB(Skin,Eye,Tone)中的Skin，Eye，Tone分别表示皮肤、眼睛、舌头的颜色值，Shape(Face，Tone)中的Face，Tone分别表示脸和舌头的形状值，Test(Q,Pl,Pr,O,K,W)中的Q,Pl,Pr,O,K,W分别表示握力值、脉搏、血压、含氧量、体温、体重，GIS(L,D,A)中L,D,A分别表示经度、维度、海拔；Yinfo(t+i)表示第i次人体特征检测数据变化值标准差，Xinfo(t)为当前采集信息值，Xinfo(t+i)为第i次的采集信息值，N表示Xinfo(t)的维度，n表示采样次数；
进而建立当前时刻的多维人体特征集Minfo(t)：
Minfo(t)＝[Yinfo(t+1),Yinfo(t+2),…,Yinfo(t+n)]
将多维人体特征集Minfo(t)作为决策树二分类神经网络的输入项，经决策树二分类神经网络处理获得检测结果，检测结果表征在当前时空状态下的受测者的生命体征变化分类，包含正常、轻度变化、中度变化和严重变化的四类。
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