CN113647950A - 心理情绪检测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种心理情绪检测方法及系统，首先获取被测人员的头颈部视频帧影像，同时通过穿戴式传感器获得血氧饱和度、心电图、脉搏等生理指标；然后基于振动影像分析技术，计算每一头颈部视频帧影像中头颈部区域的振动振幅以及振动频率，并计算相邻两个头颈部视频帧影像之间的振幅差异以及频率差异；最后基于所述振幅差异以及所述频率差异，对所述被测人员的心理情绪进行检测。通过采用振动影像分析技术，并结合相邻两个头颈部视频帧影像之间的振幅差异以及频率差异，可以实现对被测人员的心理情绪的快速检测，提高了检测速度。而且，不需要引入人为因素，可以使得检测结果更加准确。另外，还可以为保证被测人员的心理健康提供理论基础。
Description
技术领域
本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种心理情绪检测方法及系统。
背景技术
目前，随着生活压力的增加，人的心理及情绪极易受到波动，极有可能对其健康、生活或工作产生影响。为此，对人的心理情绪进行检查至关重要。
通常，人的心理情绪检测方法主要包括采用心理量表法和脑电测量法。心理量表法所用的工具是心理评定量表，又称为心理量表，主要通过被测人员自行填写，并通过心理专家的进行分析，进而得到被测人员的心理情绪检测结果。脑电测量法是通过检测被测人员的脑电来识别其心理情绪，进而得到心理情绪检测结果。
但是，心理量表法通过心理评定量表的检测只能得到被测人员有意识的反应。而且，心理评定量表需要依赖于心理专家的主观判断，进而需要参考心理专家的时间进行预约，不能实时掌握被测人员的心理情绪情况。另外，采用心理量表法进行心理测评，通常以年为单位，一年一次或几次，也无法及时掌握被测人员的心理情绪情况。除此之外，受被测人员自尊心的影响，可能会对心理评定量表的结果进行人为的刻意掩饰，对同一个被测人员无法多次重复进行检测。脑电测量法由于成本和使用复杂的原因很难实现对较大的人群进行日常的检测。而且，因为这类情绪研究大多在诱发条件下进行，诱发脑电中除了与情绪相关的脑电成分外还含有大量的背景信号，例如基于情绪图片的诱发脑电中，就含有一些视觉诱发电位、自发脑电等。背景信号的存在干扰了与情绪相关的脑电特征的有效提取，在一定程度上影响了识别准确率。
发明内容
本发明提供一种心理情绪检测方法及系统，用以解决现有技术中存在的缺陷。
本发明提供一种心理情绪检测方法，包括：
获取被测人员的头颈部视频帧影像，并通过穿戴式传感器获得所述被测人员的生理指标，所述生理指标至少包括血氧饱和度、心电图以及脉搏；
基于振动影像分析技术，计算每一头颈部视频帧影像中头颈部区域的振动振幅以及振动频率，并计算相邻两个头颈部视频帧影像之间的振幅差异以及频率差异；
基于所述振幅差异以及所述频率差异，对所述被测人员的心理情绪进行检测。
根据本发明提供的一种心理情绪检测方法，所述基于振动影像分析技术，计算每一头颈部视频帧影像中头颈部区域的振动振幅以及振动频率，之后还包括：将所述振动振幅以及所述振动频率在对应的头颈部视频帧影像中进行显示；
相应地，所述计算相邻两个头颈部视频帧影像之间的振幅差异以及频率差异，之后还包括：
将所述振幅差异以及所述频率差异在所述相邻两个头颈部视频帧影像中的后一头颈部视频帧影像中进行显示。
根据本发明提供的一种心理情绪检测方法，所述基于所述振幅差异以及所述频率差异，对所述被测人员的心理情绪进行检测，具体包括：
将所述振幅差异以及所述频率差异输入至神经网络模型，得到由所述神经网络模型输出被测人员的心理情绪检测结果；
其中，所述神经网络模型基于样本人员对应的相邻两个头颈部视频帧影像之间的振幅差异、频率差异以及样本人员对应的心理情绪检测结果，采用深度学习算法训练得到。
根据本发明提供的一种心理情绪检测方法，所述头颈部视频帧影像基于目标摄像装置采集得到；
其中，所述目标摄像装置的帧率大于或等于30帧。
根据本发明提供的一种心理情绪检测方法，所述基于所述振幅差异以及所述频率差异，对所述被测人员的心理情绪进行检测，具体包括：
在预设时长后，判断所述预设时长内获取的头颈部视频帧影像的图像质量是否达到目标要求；
若所述图像质量达到所述目标要求，则基于所述振幅差异以及所述频率差异，确定所述被测人员的心理情绪检测结果；
其中，所述心理情绪检测结果至少包括所述被测人员的生理指标以及心理指标。
根据本发明提供的一种心理情绪检测方法，所述方法还包括：
若所述图像质量未达到所述目标要求，则调整所述目标摄像装置的参数指标，并重新获取下一预设时长内的头颈部视频帧影像，直至所述图像质量达到所述目标要求。
根据本发明提供的一种心理情绪检测方法，所述基于所述振幅差异以及所述频率差异，对所述被测人员的心理情绪进行检测，之后还包括：
基于所述生理指标以及对所述被测人员的心理情绪进行检测得到的心理情绪检测结果，生成检测报告，并以Excel格式输出。
本发明还提供一种心理情绪检测系统，包括：
获取模块，用于获取被测人员的头颈部视频帧影像，并通过穿戴式传感器获得所述被测人员的生理指标，所述生理指标至少包括血氧饱和度、心电图以及脉搏；
计算模块，用于基于振动影像分析技术，计算每一头颈部视频帧影像中头颈部区域的振动振幅以及振动频率，并计算相邻两个头颈部视频帧影像之间的振幅差异以及频率差异；
检测模块，用于基于所述振幅差异以及所述频率差异，对所述被测人员的心理情绪进行检测。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一种所述心理情绪检测方法的步骤。
本发明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，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述心理情绪检测方法的步骤。
本发明提供的心理情绪检测方法及系统，首先获取被测人员的头颈部视频帧影像，并通过穿戴式传感器获得所述被测人员的生理指标，所述生理指标至少包括血氧饱和度、心电图以及脉搏；然后基于振动影像分析技术，计算每一头颈部视频帧影像中头颈部区域的振动振幅以及振动频率，并计算相邻两个头颈部视频帧影像之间的振幅差异以及频率差异；最后基于所述振幅差异以及所述频率差异，对所述被测人员的心理情绪进行检测。通过采用振动影像分析技术，并结合相邻两个头颈部视频帧影像之间的振幅差异以及频率差异，可以实现对被测人员的心理情绪的快速检测，提高了检测速度。而且，不需要引入人为因素，可以使得检测结果更加准确。另外，本发明实施例中提供的心理情绪检测方法，可以实现静态或者动态检测被测人员的心理和情绪的实时状态，以及动态变化，为保证被测人员的心理健康提供了理论基础。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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是本发明提供的心理情绪检测方法的流程示意图之一；
图2是本发明提供的心理情绪检测方法的流程示意图之二；
图3是本发明提供的心理情绪检测系统的结构示意图；
图4是本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明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做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。
目前，人的心理情绪检测方法主要包括采用心理量表法和脑电测量法。心理量表法所用的工具是心理评定量表，又称为心理量表，主要通过被测人员自行填写，并通过心理专家的进行分析，进而得到被测人员的心理情绪检测结果。心理评定量表几乎在社会各个领域均有应用，个体的行为是可以比较和量化的，这是心理评定量表发展的重要基础。心理评定量表的形式为：一般采用陈述句方式作为条目，较为简单，每个量表内容可多可少；回答方式采用全或无（是或否）或等级（一般3～5级，少数可到7或8级）方式；量表设有专门的评分标准。量表的编制非常严格，尤其是描述心理特质、行为、症状、现象的陈述句（条目）应概念明确，受评者和评定者都不易误解其意义。例如，在SCL-90量表之前共有58项版本和35项简本。SCL-90量表是标准本，包括90个项目，其中包含了比较广泛的精神病症状学内容，如思维、情感、行为、人际关系、生活习惯等。
在使用心理评定量表时需要注意：
1）评定量表结果对诊断个体心理健康水平具有辅助作用，但不能取代临床诊断方法。
2）使用国外量表时应注意文化背景对量表结果的影响。选用适合我国文化背景的量表。
3）选用的量表要适合评定对象：除了病种以外，还有年龄或住院和门诊的限制。
4）确定评定的时间范围
5）根据测试所需时间，成本、受试状况，主试熟练程度，合理应用评定量表。
6）适用范围：可广泛应用于精神科和心理咨询门诊中，以了解被测人员的心理卫生问题，但不适合于躁狂症和精神分裂症。
但是，心理量表法通过心理评定量表的检测只能得到被测人员有意识的反应。而且，心理评定量表需要依赖于心理专家的主观判断，进而需要参考心理专家的时间进行预约，不能实时掌握被测人员的心理情绪情况。另外，采用心理量表法进行心理测评，通常以年为单位，一年一次或几次，也无法及时掌握被测人员的心理情绪情况。除此之外，受被测人员自尊心的影响，可能会对心理评定量表的结果进行人为的刻意掩饰，对同一个被测人员无法多次重复进行检测。
脑电测量法是通过检测被测人员的脑电来识别其心理情绪，进而得到心理情绪检测结果。情绪是大脑皮层和皮层下神经过程协同活动的结果，且瞬变性强。脑电是自发的不受人为控制的放电活动，具有时间分辨率高和简便易行的优势，因而利用脑电来识别情绪并揭示其复杂的神经机制是可行的。而且，基于脑电的情绪研究近年来受到了越来越多的关注。脑电测量法由于成本和使用复杂的原因很难实现对较大的人群进行日常的检测。而且，因为这类情绪研究大多在诱发条件下进行，诱发脑电中除了与情绪相关的脑电成分外还含有大量的背景信号，例如基于情绪图片的诱发脑电中，就含有一些视觉诱发电位、自发脑电等。背景信号的存在干扰了与情绪相关的脑电特征的有效提取，在一定程度上影响了识别准确率。
为此，本发明实施例中提供了一种心理情绪检测方法，以解决现有技术中存在的技术问题。
图1为本发明实施例中提供的一种心理情绪检测方法的流程示意图之一，如图1所示，该方法包括：
S1，获取被测人员的头颈部视频帧影像，并通过穿戴式传感器获得所述被测人员的生理指标，所述生理指标至少包括血氧饱和度、心电图以及脉搏；
S2，基于振动影像分析技术，计算每一头颈部视频帧影像中头颈部区域的振动振幅以及振动频率，并计算相邻两个头颈部视频帧影像之间的振幅差异以及频率差异；
S3，基于所述振幅差异以及所述频率差异，对所述被测人员的心理情绪进行检测。
具体地，本发明实施例中提供的心理情绪检测方法，其执行主体为心理情绪检测系统，该心理情绪检测系统可以配置在服务器内，该服务器可以是本地服务器，也可以是云端服务器，本地服务器具体可以是计算机等，本发明实施例中对此不作具体限定。服务器的计算能力应不低于i7八代CPU的算力。
首先执行步骤S1，获取被测人员的头颈部视频帧图像。本发明实施例中，被测人员是指需要对其心理情绪进行检测的人员，可以是社会各阶层人员，例如学生、司机、政务人员以及机关单位人员等，本发明实施例中对此不作具体限定。
本发明实施例中为实现被测人员的心理情绪检测，所采用的技术原理是利用前庭器官反射不可控制的自体原发性振动作为心理生理测量指标的技术。前庭情绪反馈（VER）理论表明人的情绪和身体运动之间有着直接联系，当人情绪波动时会伴随着不可控制的自体原发性紧张，导致头颈部肌肉微振动。通过远程非接触生物信号提取振动影像，捕捉头颈部的微振动。
为此，本发明实施例中需要获取被测人员的头颈部视频帧图像。头颈部视频帧图像可以通过摄像装置采集得到，摄像装置可以包括摄像头、摄像机、视频采集卡、相机、手机、平板等其他带有视频拍摄功能的设备中的一种或多种。该摄像装置可以与心理情绪检测系统通信连接，用以将采集到的头颈部视频帧图像发送至心理情绪检测系统进行被测人员的心理情绪检测。
同时，本发明实施例中，还可以通过穿戴式传感器获得被测人员的血氧饱和度、心电图、脉搏等生理指标作为补充。生理指标还可以包括心率、呼吸数据、心率变异性和血压变化值中的一种或多种。
然后执行步骤S2，通过振动影像分析技术，对被测人员的头颈部的细微肌肉振动振幅和振动频率进行分析计算，可用于后续识别被测人员的紧张度，压力值、攻击性等情绪指标。由于振动影像的每个像素都反映了振动参数，振动参数包括振动幅度以及振动频率。因此可以先通过振动影像分析技术，计算每一头颈部视频帧影像中头颈部区域的振动振幅以及振动频率，然后计算相邻两个头颈部视频帧影像之间的振幅差异以及频率差异。其中，振幅差异可以是相邻两个头颈部视频帧影像中后一头颈部视频帧影像对应的振动振幅与前一头颈部视频帧影像对应的振动幅度之间的差值或比值。频率差异可以是相邻两个头颈部视频帧影像中后一头颈部视频帧影像对应的振动频率与前一头颈部视频帧影像对应的振动频率之间的差值或比值。
最后执行步骤S3，根据步骤S2计算得到相邻两个头颈部视频帧影像之间的振幅差异以及频率差异，对被测人员的心理情绪进行检测。对被测人员的心理情绪进行检查过程，可以理解为是确定被测人员的心理指标以及生理指标等参数的过程，即被测人员的心理情绪检测结果可以包括被测人员的心理指标等参数。心理指标可以包括清醒、生理疲惫、昏昏欲睡、紧张、放松、痛苦、愉悦等中的一种或多种。
检测的过程可以通过机器学习算法实现，也可以通过对振幅差异以及频率差异进行分析，得到心理情绪检测结果，本发明实施例中对此不作具体限定。
本发明实施例中提供的心理情绪检测方法，首先获取被测人员的头颈部视频帧影像；然后基于振动影像分析技术，计算每一头颈部视频帧影像中头颈部区域的振动振幅以及振动频率，并计算相邻两个头颈部视频帧影像之间的振幅差异以及频率差异；最后基于所述振幅差异以及所述频率差异，对所述被测人员的心理情绪进行检测。通过采用振动影像分析技术，并结合相邻两个头颈部视频帧影像之间的振幅差异以及频率差异，可以实现对被测人员的心理情绪的快速检测，提高了检测速度。而且，不需要引入人为因素，可以使得检测结果更加准确。另外，本发明实施例中提供的心理情绪检测方法，可以实现静态或者动态检测被测人员的心理和情绪的实时状态，以及动态变化，为保证被测人员的心理健康提供了理论基础。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的心理情绪检测方法，所述基于所述振幅差异以及所述频率差异，对所述被测人员的心理情绪进行检测，具体包括：
将所述振幅差异以及所述频率差异输入至神经网络模型，得到由所述神经网络模型输出被测人员的心理情绪检测结果；
其中，所述神经网络模型基于样本人员对应的相邻两个头颈部视频帧影像之间的振幅差异、频率差异以及样本人员对应的心理情绪检测结果，采用深度学习算法训练得到。
具体地，本发明实施例中，神经网络模型可以基于卷积神经网络、深度卷积神经网络、长短期记忆网络（Long-Short Term Memory，LSTM）以及编码解码神经网络等基础神经网络构建。
本发明实施例中，采用神经网络模型确定心理情绪检测结果，不仅可以提高检测效率，还可以提高检测准确率。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的心理情绪检测方法，所述头颈部视频帧影像基于目标摄像装置采集得到；
其中，所述目标摄像装置的帧率大于或等于30帧。
具体地，本发明实施例中，头颈部视频帧影像可以通过目标摄像装置采集得到。采集时，被测人员与目标摄像装置可以相对静止，被测人员的肌肉处于放松状态，被测人员的头颈部对着目标摄像装置保持静止30秒左右。保持静止是指不做大幅度动作。该目标摄像装置可以与心理情绪检测系统通信连接，目标摄像装置可以将采集到的头颈部视频帧图像发送至心理情绪检测系统，以供心理情绪检测系统通过头颈部视频帧图像对被测人员的心理情绪进行检测。
其中，目标摄像装置的帧率大于或等于30帧。帧率是指目标摄像装置在1秒钟时间里采集并传输的头颈部视频帧影像的帧数。
本发明实施例中，采用帧率大于或等于30帧的目标摄像装置采集头颈部视频帧影像，既可以保证采集到的头颈部视频不卡顿，还可以保证有充足的影像用于心理情绪的检测，使得心理情绪检测结果更加准确。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的心理情绪检测方法，所述基于振动影像分析技术，计算每一头颈部视频帧影像中头颈部区域的振动振幅以及振动频率，之后还包括：将所述振动振幅以及所述振动频率在对应的头颈部视频帧影像中进行显示；
相应地，所述计算相邻两个头颈部视频帧影像之间的振幅差异以及频率差异，之后还包括：
将所述振幅差异以及所述频率差异在所述相邻两个头颈部视频帧影像中的后一头颈部视频帧影像中进行显示。
具体地，本发明实施例中，在计算出每一头颈部视频帧影像中头颈部区域的振动振幅以及振动频率后，可以将每一头颈部视频帧影像进行显示，并将计算得到的振动振幅以及振动频率在对应的头颈部视频帧影像中进行显示，以使用户可以观察到头颈部视频帧影像及其中的振动振幅、振动频率。其中，用户可以是被测人员，也可以是对被测人员进行心理情绪检测的工作人员，本发明实施例中对此不作具体限定。
本发明实施例中，将得到的振动振幅以及振动频率在对应的头颈部视频帧影像中进行显示的过程，可以是对振动振幅以及振动频率进行可视化的过程，包含有振动振幅以及振动频率的头颈部视频帧影像为外部振动影像。外部振动影像中，尺寸与振动幅度有关，颜色与振动频率有关。
在计算相邻两个头颈部视频帧影像之间的振幅差异以及频率差异后，还可以将计算得到的振幅差异以及频率差异在相邻两个头颈部视频帧影像中的后一头颈部视频帧影像中进行显示，以使用户直观的了解到被测人员的头颈部区域的振动振幅以及振动频率发生的变化。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的心理情绪检测方法，所述基于所述振幅差异以及所述频率差异，对所述被测人员的心理情绪进行检测，具体包括：
在预设时长后，判断所述预设时长内采集的头颈部视频帧影像的图像质量是否达到目标要求；
若所述图像质量达到所述目标要求，则基于各头颈部视频帧影像对应的振动振幅、振动频率、相邻两个头颈部视频帧影像之间的振幅差异以及频率差异，确定所述被测人员的心理情绪检测结果；
其中，所述心理情绪检测结果至少包括所述被测人员的生理指标以及心理指标。
具体地，本发明实施例中，在对被测人员的心理情绪进行检查时，可以先获取预设时长内的头颈部视频帧影像，即获取预设时长的头颈部视频。然后，判断预设时长内采集的头颈部视频帧影像的图像质量是否达到目标要求。目标要求可以是图像质量合格率，即预设时长内采集的头颈部视频帧影像中至少目标数量个头颈部视频帧影像的图像质量大于或等于目标图像质量，目标数量可以根据需要进行设定，例如可以设定大于或等于总帧数的95%。图像质量可以通过清晰度、帧率等参数进行表征，本发明实施例中对此不作具体限定。预设时长可以设置为大于或等于30s。
如果图像质量达到目标要求，则可以根据相邻两个头颈部视频帧影像之间的振幅差异以及频率差异，确定被测人员的心理情绪检测结果。
本发明实施例中，给出了检测所需的预设时长的头颈部视频，可以进一步保证心理情绪检测结果的准确性。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的心理情绪检测方法，所述基于所述振幅差异以及所述频率差异，对所述被测人员的心理情绪进行检测，之后还包括：将所述生理指标以及对所述被测人员的心理情绪进行检测得到的心理情绪检测结果进行显示。
具体地，本发明实施例中，在将对被测人员的心理情绪进行检测之后，可以跳转显示界面，将得到的生理指标以及心理情绪检测结果进行显示。在显示心理情绪检测结果时，还可以显示检测过程中得到的振幅差异综合值以及频率差异综合值，振幅差异综合值可以是所有振幅差异的均值或方差值，频率差异综合值可以是所有频率差异的均值或方差值，本发明实施例中对此不作具体限定。
本发明实施例中，对生理指标以及心理情绪检测结果进行显示，可以使用户更直观的掌握被测人员的心理情绪检测结果。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的心理情绪检测方法，所述方法还包括：
若所述图像质量未达到所述目标要求，则调整所述目标摄像装置的参数指标，并重新采集下一预设时长内的头颈部视频帧影像，直至所述图像质量达到所述目标要求。
具体地，如果图像质量未达到目标要求，则可以调整目标摄像装置的参数指标，然后重新采集下一预设时长内的头颈部视频帧影像，直至图像质量达到目标要求，然后根据相邻两个头颈部视频帧影像之间的振幅差异以及频率差异，确定被测人员的心理情绪检测结果。
其中，目标摄像装置的参数指标可以包括目标摄像装置的位置、角度等指标。
本发明实施例中，通过调整目标摄像装置的参数指标，可以保证图像质量未达到目标要求时可以获取到图像质量达到目标要求的头颈部视频，可以进一步保证心理情绪检测结果的准确性。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的心理情绪检测方法，所述基于所述振幅差异以及所述频率差异，对所述被测人员的心理情绪进行检测，之后还包括：
基于所述生理指标以及对所述被测人员的心理情绪进行检测得到的心理情绪检测结果，生成检测报告，并以Excel格式输出。
具体地，本发明实施例中，在对被测人员的心理情绪进行检测之后，还可以根据被测人员的生理指标以及心理情绪检测结果，生成检测报告，并以Excel格式输出。其中，检测报告中可以包含有生理指标、心理情绪检测结果以及检测过程中得到的各头颈部视频帧影像对应的振动振幅值、振动频率值、相邻两个头颈部视频帧影像之间的振幅差异值、频率差异值、振幅差异综合值以及频率差异综合值等数值。
本发明实施例中，生成检测报告的过程，即对检测过程中获得的相关信息以及数据进行汇总的过程。然后可以将得到的检测报告以Excel格式输出，以便于用户全面了解被测人员的相关信息以及数据。
图2为本发明实施例中提供的一种心理情绪检测方法的流程示意图之二，如图2所示，该方法包括：
步骤一：登录，进入心理情绪检测系统的主界面，以被测人员身份登录，即通过被测人员的账户和密码进入检测用户界面。
步骤二：登记，进行被测人员的信息登记，至少填写姓名和编号两个信息。
步骤三：影像采集，首先调整好目标摄像装置的位置和角度等参数指标，使被测人员的头颈部处于目标摄像装置的拍摄窗口范围内，同时周围环境的光照要充分，面部要清晰。然后进行影像采集。
步骤四：合格率判断，在30秒以后，检测目标摄像装置采集的头颈部视频帧影像的图像质量合格率，如果合格率未达到95%，则执行步骤五；如果合格率达到至少95%以上的合格率执行步骤六。
步骤五：重新采集，心理情绪检测系统提示重新检测。此时，调整目标摄像装置的参数指标，也可以调整环境光线，使图像质量稳定，且合格率达到至少95%以上。
步骤六：生理指标测量，通过健康手环和指尖传感器等穿戴式传感器获得血氧饱和度、心电图、脉搏等生理指标。
步骤七：心理情绪检测与计算，心理情绪检测系统进行检测，对每一头颈部视频帧影像进行对比分析，捕捉到相邻两个头颈部视频帧影像之间的振幅差异以及频率差异等振动差异，在图像上实时显示振动差异，以长短表示振动幅度，颜色表示不同振动频率。同时，可以在显示界面的指标区动态显示差异变化值。
步骤八：显示，在检测完成后，心理情绪检测系统提示检测完成，并在显示界面上显示心理情绪测量结果，包括生理指标和心理指标两个主要内容，以及振幅差异综合值、频率差异综合值、各个专项指标值等。
步骤九：生成检测报告，心理情绪检测系统可以通过检测报告功能生成独立的检测报告，并以Execl格式输出。
步骤十：重新登录，测量结束后，退出被测人员身份，并以管理用户重新登录心理情绪检测系统，进入管理界面；
步骤十一：统计分析，对心理情绪测量结果进行统计分析，形成统计分析报表等。
为测试本发明实施例中提供的心理情绪检测方法的效果，本发明实施例中对学生、部队、公安、保安、司机等各群体进行了实际测试，从试验的结果来看，采用该方法后，效果很好，基本满足了快速检测的要求。本发明实施例中提供的心理情绪检测方法，实现简单，限速有效，达到了应用的要求。具有使用方便、成本低、应用场景广泛等优势，在多个场景中和脑电进行比较测试，指标具有高度相关性。
采用本发明实施例中提供的心理情绪检测方法，得到的振动影像的误差率，心理生理测量平均边缘误差为±6.1%（无仪器误差为±4.3%）；系统误差主要由外部因素（时间、刺激因素）影响下导致心理生理状态发生单向改变产生（单向变化的机率每小时在±3%以内）。得到的微表情误差率，在自然状态下情绪识别准确率不低于90%，面部表情识别准确率不低于95%，由于微表情持续时间极短，这个识别的准确率要远远高于人眼的识别准确率。
综上所述，本发明实施例中提供的心理情绪检测方法，可以高频率进行检测，以便及时发现心理问题；具有非接触、无感的特点，从而可以检测到被测人员无意识的反应；可以和量表结果融合，既可以得到主观数据也可以得到客观数据；可以和脑电等设备检测结果融合，既可以得到有意识反应也可以得到无意识反应；在组织成员的工作和生活环境中进行连续、长期的检测，信度和效度较高。
如图3所示，在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供了一种心理情绪检测系统，包括：获取模块31、计算模块32和检测模块33。
获取模块31，用于获取被测人员的头颈部视频帧影像，并通过穿戴式传感器获得所述被测人员的生理指标，所述生理指标至少包括血氧饱和度、心电图以及脉搏；
计算模块32，用于基于振动影像分析技术，计算每一头颈部视频帧影像中头颈部区域的振动振幅以及振动频率，并计算相邻两个头颈部视频帧影像之间的振幅差异以及频率差异；
检测模块33，用于基于所述振幅差异以及所述频率差异，对所述被测人员的心理情绪进行检测。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的心理情绪检测系统，还包括显示模块，用于：
将所述振动振幅以及所述振动频率在对应的头颈部视频帧影像中进行显示；
相应地，所述显示模块还用于：
将所述振幅差异以及所述频率差异在所述相邻两个头颈部视频帧影像中的后一头颈部视频帧影像中进行显示。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的心理情绪检测系统，所述检测模块，具体用于：
将所述振幅差异以及所述频率差异输入至神经网络模型，得到由所述神经网络模型输出被测人员的心理情绪检测结果；
其中，所述神经网络模型基于样本人员对应的相邻两个头颈部视频帧影像之间的振幅差异、频率差异以及样本人员对应的心理情绪检测结果，采用深度学习算法训练得到。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的心理情绪检测系统，所述头颈部视频帧影像基于目标摄像装置采集得到；
其中，所述目标摄像装置的帧率大于或等于30帧。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的心理情绪检测系统，所述检测模块，还具体用于：
在预设时长后，判断所述预设时长内获取的头颈部视频帧影像的图像质量是否达到目标要求；
若所述图像质量达到所述目标要求，则基于所述振幅差异以及所述频率差异，确定所述被测人员的心理情绪检测结果；
其中，所述心理情绪检测结果至少包括所述被测人员的心理指标。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的心理情绪检测系统，所述检测模块，还具体用于：
若所述图像质量未达到所述目标要求，则调整所述目标摄像装置的参数指标，并重新获取下一预设时长内的头颈部视频帧影像，直至所述图像质量达到所述目标要求。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的心理情绪检测系统，还包括检测报告生成模块，用于：
基于所述生理指标以及对所述被测人员的心理情绪进行检测得到的心理情绪检测结果，生成检测报告，并以Excel格式输出。
具体地，本发明实施例中提供的心理情绪检测系统中各模块的作用与上述方法类实施例中各步骤的操作流程是一一对应的，实现的效果也是一致的，具体参见上述实施例，本发明实施例中对此不再赘述。
图4示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图4所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)410、通信接口(CommunicationsInterface)420、存储器(memory)430和通信总线440，其中，处理器410，通信接口420，存储器430通过通信总线440完成相互间的通信。处理器410可以调用存储器430中的逻辑指令，以执行上述各实施例提供的心理情绪检测方法，该方法包括：获取被测人员的头颈部视频帧影像，并通过穿戴式传感器获得所述被测人员的生理指标，所述生理指标至少包括血氧饱和度、心电图以及脉搏；基于振动影像分析技术，计算每一头颈部视频帧影像中头颈部区域的振动振幅以及振动频率，并计算相邻两个头颈部视频帧影像之间的振幅差异以及频率差异；基于所述振幅差异以及所述频率差异，对所述被测人员的心理情绪进行检测。
此外，上述的存储器430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-OnlyMemory）、随机存取存储器（RAM，RandomAccessMemory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各实施例提供的心理情绪检测方法，该方法包括：获取被测人员的头颈部视频帧影像，并通过穿戴式传感器获得所述被测人员的生理指标，所述生理指标至少包括血氧饱和度、心电图以及脉搏；基于振动影像分析技术，计算每一头颈部视频帧影像中头颈部区域的振动振幅以及振动频率，并计算相邻两个头颈部视频帧影像之间的振幅差异以及频率差异；基于所述振幅差异以及所述频率差异，对所述被测人员的心理情绪进行检测。
又一方面，本发明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心理情绪检测方法，该方法包括：获取被测人员的头颈部视频帧影像，并通过穿戴式传感器获得所述被测人员的生理指标，所述生理指标至少包括血氧饱和度、心电图以及脉搏；基于振动影像分析技术，计算每一头颈部视频帧影像中头颈部区域的振动振幅以及振动频率，并计算相邻两个头颈部视频帧影像之间的振幅差异以及频率差异；基于所述振幅差异以及所述频率差异，对所述被测人员的心理情绪进行检测。
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)
1.一种心理情绪检测方法，其特征在于，包括：
获取被测人员的头颈部视频帧影像，并通过穿戴式传感器获得所述被测人员的生理指标，所述生理指标至少包括血氧饱和度、心电图以及脉搏；
基于振动影像分析技术，计算每一头颈部视频帧影像中头颈部区域的振动振幅以及振动频率，并计算相邻两个头颈部视频帧影像之间的振幅差异以及频率差异；
基于所述振幅差异以及所述频率差异，对所述被测人员的心理情绪进行检测。
2.根据权利要求1所述的心理情绪检测方法，其特征在于，所述基于振动影像分析技术，计算每一头颈部视频帧影像中头颈部区域的振动振幅以及振动频率，之后还包括：将所述振动振幅以及所述振动频率在对应的头颈部视频帧影像中进行显示；
相应地，所述计算相邻两个头颈部视频帧影像之间的振幅差异以及频率差异，之后还包括：
将所述振幅差异以及所述频率差异在所述相邻两个头颈部视频帧影像中的后一头颈部视频帧影像中进行显示。
3.根据权利要求1所述的心理情绪检测方法，其特征在于，基于所述振幅差异以及所述频率差异，对所述被测人员的心理情绪进行检测，具体包括：
将所述振幅差异以及所述频率差异输入至神经网络模型，得到由所述神经网络模型输出被测人员的心理情绪检测结果；
其中，所述神经网络模型基于样本人员对应的相邻两个头颈部视频帧影像之间的振幅差异、频率差异以及样本人员对应的心理情绪检测结果，采用深度学习算法训练得到。
4.根据权利要求1所述的心理情绪检测方法，其特征在于，所述头颈部视频帧影像基于目标摄像装置采集得到；
其中，所述目标摄像装置的帧率大于或等于30帧。
5.根据权利要求4所述的心理情绪检测方法，其特征在于，所述基于所述振幅差异以及所述频率差异，对所述被测人员的心理情绪进行检测，具体包括：
在预设时长后，判断所述预设时长内获取的头颈部视频帧影像的图像质量是否达到目标要求；
若所述图像质量达到所述目标要求，则基于所述振幅差异以及所述频率差异，确定所述被测人员的心理情绪检测结果；
其中，所述心理情绪检测结果至少包括所述被测人员的心理指标。
6.根据权利要求5所述的心理情绪检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述图像质量未达到所述目标要求，则调整所述目标摄像装置的参数指标，并重新获取下一预设时长内的头颈部视频帧影像，直至所述图像质量达到所述目标要求。
7.根据权利要求1-6任一项所述的心理情绪检测方法，其特征在于，所述基于所述振幅差异以及所述频率差异，对所述被测人员的心理情绪进行检测，之后还包括：
基于所述生理指标以及对所述被测人员的心理情绪进行检测得到的心理情绪检测结果，生成检测报告，并以Excel格式输出。
8.一种心理情绪检测系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取被测人员的头颈部视频帧影像，并通过穿戴式传感器获得所述被测人员的生理指标，所述生理指标至少包括血氧饱和度、心电图以及脉搏；
计算模块，用于基于振动影像分析技术，计算每一头颈部视频帧影像中头颈部区域的振动振幅以及振动频率，并计算相邻两个头颈部视频帧影像之间的振幅差异以及频率差异；
检测模块，用于基于所述振幅差异以及所述频率差异，对所述被测人员的心理情绪进行检测。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述心理情绪检测方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述心理情绪检测方法的步骤。
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