CN113569655A - 基于眼部色彩监控的红眼病患者识别系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及基于眼部色彩监控的红眼病患者识别系统，包括摄像头、图像预处理模块、眼睛部位识别模块以及颜色识别模块；其中，摄像头与图像预处理模块连接，图像预处理模块分别与摄像头和眼睛部位识别模块连接，眼睛部位识别模块分别与图像预处理模块和颜色识别模块连接。本发明通过摄像头、图像预处理模块、眼睛部位识别模块以及颜色识别模块，扩大红眼病检测的范围，提高红眼病识别精确度。
Description
技术领域
本发明涉及智能识别技术领域，尤其涉及基于眼部色彩监控的红眼病患者识别系统。
背景技术
随着全球气候变暖日益加剧，国内的海滩，游泳场规模日益扩大，游客也越来越多，但是有些游客患有红眼病这种易传染的疾病却仍然要去公共场合，这么多人，如果靠人工检查是很难识别出来的，因此，需要寻找一种自主检测的识别系统。
发明内容
为解决现有技术所存在的技术问题，本发明提供基于眼部色彩监控的红眼病患者识别系统，通过摄像头、图像预处理模块、眼睛部位识别模块以及颜色识别模块，扩大红眼病检测的范围，提高红眼病识别精确度。
本发明采用以下技术方案来实现：基于眼部色彩监控的红眼病患者识别系统，包括摄像头、图像预处理模块、眼睛部位识别模块以及颜色识别模块；其中，摄像头与图像预处理模块连接，图像预处理模块分别与摄像头和眼睛部位识别模块连接，眼睛部位识别模块分别与图像预处理模块和颜色识别模块连接。
本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：
本发明通过摄像头、图像预处理模块、眼睛部位识别模块以及颜色识别模块，扩大红眼病检测的范围，提高了游泳馆、海滩等公共场所工作人员的工作效率，提高红眼病识别的精确度，使得红眼病患者不再抱有侥幸心理，进而减少传染性红眼病等眼部的发生，从源头杜绝红眼病等传染病在此人群密集场所大规模爆发的可能。
附图说明
图1是本发明的系统结构示意图；
图2a是认知活动指数不同水平按比例缩小后示意图；
图2b是瞳孔直径不同水平改变示意图；
图2c是NASA任务符合指数不同水平得分示意图；
图2d是表现对应的问题示意图；
图3是本发明HAAR特征模板。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
实施例
如图1所示，本实施例基于眼部色彩监控的红眼病患者识别系统，包括摄像头、图像预处理模块、眼睛部位识别模块以及颜色识别模块；其中，摄像头与图像预处理模块连接，图像预处理模块分别与摄像头和眼睛部位识别模块连接，眼睛部位识别模块分别与图像预处理模块和颜色识别模块连接。
本实施例中，各模块的详细情况分别如下：
摄像头，用于实时监控并获取进出人员的图像数据，利用小型防水摄像头，并植入人工智能算法，实现摄像头的追踪、检测以及报警功能，降低对电脑等电子设备的依赖，使得检测装备更加可靠、迅速。
具体地，通过采用植入认知活动指数(Index of Cognitive ActivityTM，ICA)的视线追踪算法使摄像头获取进出场所人员的眼睛眨眼频度变化，利用认知活动指数的视线追踪算法ICA滤除光对瞳孔信号的影响，只保留所需的测量信息，即眨眼的次数，所对应的频度变化等，实现进出场所人员的眼睛异常检测，通过检测瞳孔反应，眨眼以及头部位置，其中眨眼较多的可以初步判定为眼睛有所不适，具有嫌疑。其中，认知活动指数的视线追踪算法ICA可用一个摄像头实现完整的双模式摄像头应用(DMS 和Videocall视频通话工具)。
具体地，通过在摄像头中嵌入蜂鸣器，检测到红眼病患者后可及时进行报警。
图像预处理模块，用于对摄像头实时输入的图像进行采集处理和判断，通过OpenCV图像处理库函数，进行图像采集处理。
具体地，图像采集处理过程为：输入监控视频图像，利用高斯滤波、灰度化处理、二值化、边缘检测以及感兴趣区域检测等步骤对图像进行处理，输出元素均为0的矩阵并绘制掩膜图像。
眼睛部位识别模块，用于精确定位眼睛位置，通过使用HAAR特征的Adaboost 分类器算法进行分割定位，再经过若干次OpenCV图像处理库函数样本训练提高检测成功率。
具体地，HAAR特征分为：边缘特征、线性特征、中心特征和对角特征，将各特征组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。HAAR特征值反映了图像的灰度变化情况。
如图3所示，对于图中的A、B和D类特征，特征数值计算公式为：v＝Sum白 -Sum黑；而对于C类来说，计算公式如下：v＝Sum白-2*Sum黑；将黑色区域像素和乘以2，使两种矩形区域中像素数目一致。
本实施例中，通过改变特征模板的大小和位置，可在图像子窗口中列举出大量的特征。特征模板又称为“特征原型”；特征原型在图像子窗口中扩展，即平移或伸缩，获取的特征称为“矩形特征”；矩形特征的值称为“特征值”。
具体地，矩形特征可位于图像任意位置，大小也可以任意改变，因此，矩形特征值是矩形模板类别、矩形位置和矩形大小这三个因素的函数。故矩形模板类别、矩形位置和矩形大小的变化，使得很小的检测窗口含有非常多的矩形特征。
具体地，Adaboost分类器算法的具体实现过程如下：
S1、设训练集样本为T＝{(x,y1),(x2,y2),...(xm,ym)}，则训练集在第k个弱学习器的输出权重为：D(k)＝(wk1,wk2,...wkm)；
i＝1,2…m；
其中，(x,y1)为第一张样本集的图片特征和对应的标签；(x2,y2)为第二张样本集的图片特征和对应的标签；(xm,ym)为第m张样本集的图片特征和对应的标签；wkm,为第 m个样本对应的权值，w1i为相对应的误差权重，初始化为1/m；m为训练样本集的图片特征和对应的标签；
S2、Adaboost分类器算法分类为二分类问题及其推广，设输出为[-1,1]时，加权误差率为：
其中，Gk为第k个弱分类器；xi为输入的第i个测试样本；yi为输入的第i个测试样本的标签值；wki为第i个样本对应的权值；
可见，该算法的误差率较小，使得对眼睛部位的捕捉更加精确；
S3、第k个弱分类器Gk(x)的权重系数为：
可见，分类误差率ek越大，则对应的弱分类器权重系数
越小，即误差率小的弱分类器权重系数越大，该算法在误差不可避免的情况尽可能地精确目标。
S4、Adaboost分类器算法采用加权表决法的集合策略，最终的强分类器为：
其中，k为输入的第k个数。
颜色识别模块，用于提取红色眼睛图像，将获取的眼睛图像转换成HIS空间，其中，H表示颜色的色调，取值为0度到360度；I表示颜色的明度，范围为0到255； S表示颜色饱和度0％到100％；转换公式如下：
I＝(R+G+B)/3
其中，RGB为三种三色分量。
具体地，通过在HIS空间中分别设置红色的颜色阈值，将H取值在300到360，I 取值在200到255，S取值在60％到100％，红色由浅入深可推断出疑似患者的情况严重程度，最后将颜色属于红色的阈值提取出来，即可获取精确的图像。当检测到红色阈值过大后即及时进行报警。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.基于眼部色彩监控的红眼病患者识别系统，其特征在于，包括摄像头、图像预处理模块、眼睛部位识别模块以及颜色识别模块；其中，摄像头与图像预处理模块连接，图像预处理模块分别与摄像头和眼睛部位识别模块连接，眼睛部位识别模块分别与图像预处理模块和颜色识别模块连接。
2.根据权利要求1所述的基于眼部色彩监控的红眼病患者识别系统，其特征在于，摄像头，用于实时监控并获取进出人员的图像数据，利用小型防水摄像头，摄像头中嵌入蜂鸣器，并植入认知活动指数的视线追踪算法ICA，实现摄像头的追踪、检测以及报警功能。
3.根据权利要求2所述的基于眼部色彩监控的红眼病患者识别系统，其特征在于，摄像头通过认知活动指数的视线追踪算法ICA获取进出场所人员的眼睛眨眼频度变化，滤除光对瞳孔信号的影响，保留测量信息，通过检测瞳孔反应，眨眼以及头部位置，实现进出场所人员的眼睛异常检测。
4.根据权利要求1所述的基于眼部色彩监控的红眼病患者识别系统，其特征在于，图像预处理模块，用于对摄像头实时输入的图像进行采集处理和判断，通过OpenCV图像处理库函数，进行图像采集处理。
5.根据权利要求4所述的基于眼部色彩监控的红眼病患者识别系统，其特征在于，图像采集处理过程为：输入监控视频图像，利用高斯滤波、灰度化处理、二值化、边缘检测以及感兴趣区域检测的步骤对图像进行处理，输出元素均为0的矩阵并绘制掩膜图像。
6.根据权利要求1所述的基于眼部色彩监控的红眼病患者识别系统，其特征在于，眼睛部位识别模块，用于精确定位眼睛位置，通过使用HAAR特征的Adaboost分类器算法进行分割定位，再经过若干次OpenCV图像处理库函数样本训练，实现检测成功率的提高。
7.根据权利要求6所述的基于眼部色彩监控的红眼病患者识别系统，其特征在于，HAAR特征分为：边缘特征、线性特征、中心特征和对角特征，将各特征组合成特征模板，特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。
8.根据权利要求1所述的基于眼部色彩监控的红眼病患者识别系统，其特征在于，颜色识别模块，用于提取红色眼睛图像，将获取的眼睛图像转换成HIS空间，其中，H表示颜色的色调，取值为0度到360度；I表示颜色的明度，范围为0到255；S表示颜色饱和度0％到100％；转换公式如下：
I＝(R+G+B)/3
其中，RGB为三种三色分量。
9.根据权利要求8所述的基于眼部色彩监控的红眼病患者识别系统，其特征在于，HIS空间中分别设置红色的颜色阈值，将H取值在300到360，I取值在200到255，S取值在60％到100％，红色由浅入深推断出疑似患者的情况严重程度，最后将颜色属于红色的阈值提取出来，即可获取精确的图像。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114518116A (zh) * | 2022-02-17 | 2022-05-20 | 广州大学 | 一种基于跟踪导引线的视觉导航方法 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105739127A (zh) * | 2016-05-06 | 2016-07-06 | 京东方科技集团股份有限公司 | 智能眼镜及眼疲劳识别方法 |
| CN110287807A (zh) * | 2019-05-31 | 2019-09-27 | 上海亿童科技有限公司 | 一种人体信息获取方法、装置及系统 |
| CN110428908A (zh) * | 2019-07-31 | 2019-11-08 | 广西壮族自治区人民医院 | 一种基于人工智能的眼睑运动功能评估系统 |
| CN111259794A (zh) * | 2020-01-16 | 2020-06-09 | 苏州瓴图智能科技有限公司 | 一种基于图像的非接触式红眼病自动筛查方法 |
| US20210035689A1 (en) * | 2018-04-17 | 2021-02-04 | Bgi Shenzhen | Modeling method and apparatus for diagnosing ophthalmic disease based on artificial intelligence, and storage medium |
| CN112992304A (zh) * | 2020-08-24 | 2021-06-18 | 湖南数定智能科技有限公司 | 高分辨率红眼病案例数据生成方法、设备及存储介质 |
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- 2021-07-02 CN CN202110751701.9A patent/CN113569655A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105739127A (zh) * | 2016-05-06 | 2016-07-06 | 京东方科技集团股份有限公司 | 智能眼镜及眼疲劳识别方法 |
| US20210035689A1 (en) * | 2018-04-17 | 2021-02-04 | Bgi Shenzhen | Modeling method and apparatus for diagnosing ophthalmic disease based on artificial intelligence, and storage medium |
| CN110287807A (zh) * | 2019-05-31 | 2019-09-27 | 上海亿童科技有限公司 | 一种人体信息获取方法、装置及系统 |
| CN110428908A (zh) * | 2019-07-31 | 2019-11-08 | 广西壮族自治区人民医院 | 一种基于人工智能的眼睑运动功能评估系统 |
| CN111259794A (zh) * | 2020-01-16 | 2020-06-09 | 苏州瓴图智能科技有限公司 | 一种基于图像的非接触式红眼病自动筛查方法 |
| CN112992304A (zh) * | 2020-08-24 | 2021-06-18 | 湖南数定智能科技有限公司 | 高分辨率红眼病案例数据生成方法、设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 张善文: "图像模式识别", 西安电子科技大学出版社, pages: 89 - 90 * |
| 贾文伟 等: "车载眼动追踪技术应用集成系统开发", 《汽车科技》, no. 1, 31 January 2019 (2019-01-31), pages 49 - 52 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114518116A (zh) * | 2022-02-17 | 2022-05-20 | 广州大学 | 一种基于跟踪导引线的视觉导航方法 |
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