CN115005782A - 一种人体健康的评估方法、系统、终端设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及健康分析技术领域，尤其涉及一种人体健康的评估方法、系统、终端设备及存储介质，其方法包括以下步骤：获取热图序列；对所述热图序列进行防抖处理，得到修正图像数据；对所述修正图像数据做变换处理，获得频谱图序列；根据所述频谱图序列得到频域数据；根据预设算法对所述频域数据进行处理，获得目标频域数据；对所述目标频域数据做逆变换处理，得到时域波动热图序列，并根据所述时域波动热图序列得到温度波动评估指标和细分温度波动评估指标。本申请提供的一种人体健康的评估方法、系统、终端设备及存储介质具有提升对人体血管健康的评估效果。
Description
技术领域
本申请涉及健康分析技术领域，尤其涉及一种人体健康的评估方法、系统、终端设备及存储介质。
背景技术
人体体表组织中的血液循环是影响体表温度的主要因素，血液在心脏的驱动下成周期性流动，故通过体表温度的变化作为表象，进而去推测人体代谢的健康特征，对血管内皮健康评估来讲具有巨大价值。
目前，可通过温度变化对血管健康进行评估，传统使用的评估方法为，基于受试者上肢的充气袖带形成暂时的动脉闭塞，分别在闭塞之前、期间和之后检测闭塞肢指尖处的皮肤温度，然后通过室温和闭塞期间温度下降斜率的变化计算出零反应曲线，最后基于比较零反应曲线和去除闭塞后所观测到的温度回弹来评估血管健康。
针对上述中的相关技术，发明人认为通过评估血管术压释放后血管冲血所产生的温度变化曲线与零反应曲线的温度差，进一步通过温度差对血管健康进行评估的方式，由于仅通过温度随时间变化曲线去推测不变温度，过分依赖经验公式，并且会受到部分客观条件的限制，进而对测量过程产生影响，从而使得评估结构造成较大误差。
发明内容
为了提高对人体血管健康的评估效果，本申请提供一种人体健康的评估方法、系统、终端设备及存储介质。
第一方面，本申请提供一种人体健康的评估方法，采用如下的技术方案：
一种人体健康评估方法，包括以下步骤：
获取热图序列；
对所述热图序列进行防抖处理，获得修正图像数据；
对所述修正图像数据做变换处理，获得频谱图序列；
根据所述频谱图序列得到频域数据；
根据预设算法对所述频域数据进行处理，得到目标频域数据；
对所述目标频域数据做逆变换处理，得到时域波动热图序列，并根据所述时域波动热图序列得到温度波动评估指标和细分温度波动评估指标。
通过采用上述技术方案，将获取的热图序列做防抖处理，进而得到对应的修正图像数据，然后对修正图像数据做相应变换，得到对应的频谱图序列，与现有技术相比，通过预设算法对频谱图序列中的频域数据进行处理，分别得到待分析的目标频域数据，随即对目标频域数据做相应的逆变换，得到温度波动评估指标和细分温度波动评估指标，根据温度波动评估指标和细分温度波动评估指标可得知关于人体健康的其他综合参数，从而综合评估人体的健康状况。本申请提供的一种人体健康的评估方法具有提高对人体血管健康的评估效果。
可选的，所述频域数据包括第一频域数据，所述根据预设算法对所述频域数据进行处理，得到目标频域数据包括以下步骤：
根据所述第一频域数据得到直流频域数据；
根据预设算法将所述直流频域数据置零，获得温度波动频域数据作为目标频域数据。
通过采用上述技术方案，根据预设算法对第一频域数据中的直流频域数据置零，从而便于得到温度波动的目标频域数据。
可选的，所述频域数据包括第二频域数据，所述根据预设算法对所述频域数据进行处理，得到目标频域数据包括以下步骤：
对所述第二频域数据进行分段，得到分段频域Km；
根据预设算法将所述分段频域Km中的Kn频段部分置零，得到细分温度波动频域数据，并将所述细分温度波动频域数据作为目标频域数据，1≤n≤m。
通过采用上述技术方案，根据预设算法对分段频域Km中的Kn频段部分置零，进而便于获取细分温度波动的目标频域数据。
可选的，所述对所述热图序列进行防抖处理，得到修正图像数据包括以下步骤：
根据所述热图序列得到红外图像；
设置所述红外图像的防抖识别标志，并生成标志区域；
对所述标志区域做微位移处理，得到对应的位移量；
根据所述位移量对所述热图序列进行处理，得到修正图像数据。
通过采用上述技术方案，对热图序列中的红外图像做防抖处理，从而提升了数据获取的准确性。
可选的，所述根据所述位移量对所述热图序列进行处理，得到修正图像数据包括以下步骤：
根据所述标志区域生成匹配模板；
通过预设算法对所述位移量和所述匹配模板进行计算，获得对应的匹配特征；
根据所述匹配特征得到最小所述匹配特征的匹配位移量；
根据所述匹配位移量对所述热图序列做位移修正，得到修正图像数据。
通过采用上述技术方案，根据预设算法对位移量和匹配模板进行分析计算，进而得到匹配特征，通过匹配特征对热图序列进行修正，从而提升了从热图序列中获取修正图像数据的准确性。
可选的，所述对所述修正图像数据做变换处理，获得频谱图序列包括以下步骤：
根据所述修正图像数据得到时域数据；
将所述时域数据转换成频域数据，并根据所述频域数据得到频谱图序列。
通过采用上述技术方案，对修正图像数据做相关变换，从而便于后续数据的分析计算。
第二方面，本申请还提供一种人体健康的评估系统，采用如下的技术方案：
一种人体健康的评估系统，包括：
预处理模块，用于获取热图序列，对所述热图序列进行防抖处理，得到修正图像数据；
变换模块，用于对所述修正图像数据做变换，得到频谱图序列；
分析模块，用于根据所述频谱图序列得到频域数据，根据预设算法对所述频域数据进行处理，得到目标频域数据；
生成模块，用于对所述目标频域数据做逆变换，得到时域波动热图序列，并根据所述时域波动热图序列得到温度波动评估指标和细分温度波动评估指标。
通过采用上述技术方案，根据预处理模块将获取的热图序列做防抖处理，进而得到对应的修正图像数据，然后通过变换模块对修正图像数据做相应变换，得到对应的频谱图序列，与现有技术相比，预处理模块将频谱图序列发送至分析模块，分析模块根据预设算法对频谱图序列中的频域数据进行处理，分别得到待分析的各个目标频域数据，随即对目标频域数据做相应的逆变换，分析模块将逆变换后的各个目标频域数据传递至生成模块，各个目标频域数据通过生成模块生成温度波动评估指标和细分温度波动评估指标，根据温度波动评估指标和细分温度波动评估指标可得知关于人体健康的其他综合参数，从而综合评估人体的健康状况。本申请提供的一种人体健康的评估系统具有提升对人体血管健康的评估效果。
可选的，所述预处理模块包括：
设置单元，用于根据所述热图序列得到红外图像，设置所述红外图像的防抖识别标志，并生成标志区域；
修正单元，用于将所述热图序列中第一帧所述标志区域作为匹配模板，对当前帧做微位移，得到位移量，根据所述位移量对所述热图序列进行处理，得到修正图像数据。
通过采用上述技术方案，根据设置单元设置热图序列中红外图像的防抖识别标志，得到标志区域，通过修正单元选定所述标志区域的匹配模版，根据位移量对热图序列进行修正得到修正图像数据，从而可以提升获取修正图像数据的准确性。
第三方面，本申请提供一种终端设备，采用如下的技术方案：
一种终端设备，包括存储器、处理器及存储在存储器中并能够在处理器上运行的计算机程序，所述处理器加载并执行计算机程序时，采用了上述的任意一种人体健康的评估方法。
通过采用上述技术方案，通过将上述的任意一种人体健康的评估方法生成计算机程序，并存储于存储器中，以被处理器加载并执行，从而，根据存储器及处理器制作终端设备，方便使用。
第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器加载并执行时，采用了上述的一种人体健康的评估方法。
通过采用上述技术方案，通过将上述的一种人体健康的评估方法生成计算机程序，并存储于计算机可读存储介质中，以被处理器加载并执行，通过计算机可读存储介质，方便计算机程序的可读及存储。
综上所述，本申请包括以下有益技术效果：将获取的热图序列做防抖处理，进而得到对应的修正图像数据，然后对修正图像数据做相应变换，得到对应的频谱图序列，与现有技术相比，通过预设算法对频谱图序列中的频域数据进行处理，分别得到待分析的目标频域数据，随即对目标频域数据做相应的逆变换，得到温度波动评估指标和细分温度波动评估指标，根据温度波动评估指标和细分温度波动评估指标可得知关于人体健康的其他综合参数，从而综合评估人体的健康状况。本申请提供的一种人体健康的评估方法具有提升对人体血管健康的评估效果。
附图说明
图1是本申请一种人体健康的评估方法的整体流程示意图。
图2是本申请一种人体健康的评估方法中步骤S201至步骤S202的流程示意图。
图3是本申请一种人体健康的评估方法中步骤S301至步骤S302的流程示意图。
图4是本申请一种人体健康的评估方法中步骤S401至步骤S404的流程示意图。
图5是本申请一种人体健康的评估方法中步骤S501至步骤S504的流程示意图。
图6是本申请一种人体健康的评估方法中步骤S601至步骤S602的流程示意图。
图7是本申请一种人体健康的评估系统的整体模块示意图。
附图标记说明：
1、预处理模块；11、设置单元；12、修正单元；2、变换模块；3、分析模块；4、生成模块。
具体实施方式
以下结合附图1-7对本申请作进一步详细说明。
本申请实施例公开一种人体健康的评估方法，参照图1，包括以下步骤：
S101、获取热图序列；
S102、对热图序列进行防抖处理，获得修正图像数据；
S103、对修正图像数据做变换处理，获得频谱图序列；
S104、根据频谱图序列得到频域数据；
S105、根据预设算法对频域数据进行处理，得到目标频域数据；
S106、对目标频域数据做逆变换，得到时域波动热图序列，并根据时域波动热图序列得到温度波动评估指标和细分温度波动评估指标。
步骤S101在实际运用中，通过采用红外热成像设备对人体表面信息进行采集，利用红外探测器和光学成像物镜接受被测目标的红外辐射能量分布图形反映到红外探测器的光敏元件上，从而获得红外热像图，这种热像图与物体表面的热分布场相对应，进一步得到对应的热图序列。本实施例中采用红外热成像设备的响应波段为8-14um，温度灵敏度小于40mk，图像输出场周期为40ms，图像分辨率为640*480，对人体上臂束缚时间小于3分钟，采集图像序列数量大于3072帧。在DTM检测单点接触式温度传感器的基础上扩展为非接触式大规模面阵温度传感器阵列，相对扩大了人体体表的检测区域。
步骤S102在实际运用中，防抖处理的实施原理为，通过物镜镜头内的陀螺仪测到标志区域内微小的移动，然后将信号传至微处理器计算需要补偿的位移量，其次通过补偿镜片组，根据镜头的抖动方向及位移量加以补偿，从而有效的克服因相机的振动产生的影像模糊。通过对获取的热图序列进行防抖处理，从而获得较为清晰的修正图像数据。
步骤S103至步骤S104在实际运用中，将修正图像数据做变换以后，可以得出对应的频谱图序列，在这个基础上可以对原始数据进行进一步处理，也就是抽取出需要分析的频域数据。比如，通过一个滤波器，把需要的正弦信号抽取出来。
步骤S105至步骤S106在实际运用中，根据预设算法对获取的频域数据进行处理，分别得到需要分析的各个目标频域数据，再对目标频域数据做与步骤S103中修正图像数据变换相逆的逆变换处理，得到对应的时域波动热图序列，最后通过对时域波动热图序列做分类处理，得到可以显示人体健康状况的温度波动评估指标和细分温度波动评估指标。
本实施例提供的人体健康的评估方法，将获取的热图序列做防抖处理，进而得到对应的修正图像数据，然后对修正图像数据做相应变换，得到对应的频谱图序列，与现有技术相比，通过预设算法对频谱图序列中的频域数据进行处理，分别得到待分析的目标频域数据，随即对目标频域数据做相应的逆变换，得到温度波动评估指标和细分温度波动评估指标，根据温度波动评估指标和细分温度波动评估指标可得知关于人体健康的其他综合参数，从而综合评估人体的健康状况。本申请提供的一种人体健康的评估方法具有提高对人体血管健康的评估效果。
在本实施例的其中一种实施方式中，如图2所示，频域数据包括第一频域数据，S105包括以下步骤：
S201、根据第一频域数据得到直流频域数据；
S202、根据预设算法将直流频域数据置零，得到温度波动频域数据，并将温度波动频域数据作为目标频域数据。
步骤S201至步骤S202在实际运用中，在模拟部分的电路中，不少元件输出会有直流漂移，即输出应该为零时，实际上是一个直流电压，这个漂移会对下一级的放大等功能发生影响。另一情况就是需要提取寄生在相对很大直流信号上的一个相对很小的交变信号，这时候需要去除直流信号。
需要说明的是，通过傅里叶变换将第一频域数据图像中每个点的频谱图序列中F(k)中的直流频域数据置零，F(1)＝0，从而得到需要进一步分析处理的温度波动频域数据，并将得到的温度波动频域数据作为目标频域数据。
在本实施例的其中一种实施方式中，如图3所示，频域数据包括第二频域数据，S105包括以下步骤：
S301、对第二频域数据进行分段，得到分段频域Km；
S302、根据预设算法将分段频域Km中的Kn频段部分置零，得到细分温度波动频域数据，并将细分温度波动频域数据作为目标频域数据，1≤n≤m。
步骤S301至步骤S302在实际运用中，对第二频域数据中的频域进行分段，得到分段频域K1，K2，...，Km，m≥1，在本实施例中，其中K1为直流频谱，K2为0.005-0.02hz，K3为0.02-0.05hz，K4为0.05-0.15hz，K5为0.15-0.4hz，K6为0.4-2.0hz，然后对图像中每个点的频谱图序列中Km中的Kn频段部分置零，F(！m)＝0，1≤n≤m，进而得到需要分析处理的细分温度波动频域数据，并将细分温度波动频域数据作为目标的频域数据。根据预设算法对分段频域Km中的Kn频段部分置零，从而便于获取细分温度波动的目标频域数据。
在本实施例的其中一种实施方式中，如图4所示，S102包括以下步骤：
S401、根据热图序列得到红外图像；
S402、设置红外图像的防抖识别标志，并生成标志区域；
S403、对所述标志区域做微位移处理，得到对应的位移量；
S404、根据位移量对热图序列进行处理，得到修正图像数据。
步骤S401至步骤S402在实际运用中，对于已采集的热图序列S(n)，先通过手动标记或者自动识别红外图像，然后在识别后的红外图像中设置防抖识别标志，防抖识别标志可以为一个或者多个，防抖识别标志包括位置和面积的标志区域Marki(x,y)，标志区域Marki(x,y)也作为后续数据的一个基准参考点。
步骤S403至步骤S405在实际运用中，将热图序列中第一帧的标志区域Marki(x,y)作为匹配模板，然后对当前帧做微位移[Movem，Moven]，计算每个位移量(Dx，Dy)，然后根据得到的位移量(Dx，Dy)对热图序列进行处理，得到调节后的修正图像数据。
在本实施例的其中一种实施方式中，如图5所示，步骤S405包括以下步骤：
S501、根据标志区域生成匹配模板；
S502、通过预设算法对位移量和匹配模板进行计算，获得对应的匹配特征；
S503、根据匹配特征得到最小匹配特征的匹配位移量；
S504、根据匹配位移量对热图序列做位移修正，得到修正图像数据。
步骤S501在实际运用中，通过预设算法对每个位移量(Dx，Dy)下所有标志区域Si(x,y)对匹配模板的匹配特征σ，匹配特征σ的预设算法为：
其中，Pnmast为匹配模板中第n个数据；Pn为标志区域中第n个数据。
步骤S502至步骤S503在实际运用中，通过查询每帧中最小匹配特征得到对应的匹配位移量(Dix，Diy)，其中最小匹配特征是指获得的匹配特征中最小的位移量，然后根据匹配位移量(Dix，Diy)对热图序列S(n)作位移修正，得到修正图像数据S＇(n)。
在本实施例的其中一种实施方式中，如图6所示，步骤S103包括以下步骤：
S601、根据修正图像数据得到时域数据；
S602、将时域数据转换成频域数据，并根据频域数据得到频谱图序列。
步骤S601至步骤S602在实际运用中，根据修正图像数据中每个点的时域数据x(n)转换成频域数据F(k)，F(k)为复数
其中WN＝e-j2π/N，进而得到对应的频域数据，根据频域数据得到频谱图序列。
步骤S106在本实施例中的一种实施方式中，分别对温度波动频域数据和细分温度波动频域数据做时域频域逆变换，重生成时域波动热图序列f(n)：
其中：WN＝ej2π/N，对时域波动热图序列中每个点做积分，取得温度波动指标和细分温度波动指标：
和
本申请实施例公开一种人体健康的评估系统，参照图7，包括预处理模块1、变换模块2、分析模块3和生成模块4，预处理模块1用于获取热图序列，对热图序列进行防抖处理，得到修正图像数据；变换模块2用于对修正图像数据做变换，得到频谱图序列；分析模块3用于根据频谱图序列得到频域数据，根据预设算法对频域数据进行处理，得到目标频域数据；生成模块4用于对目标频域数据做逆变换，得到时域波动热图序列，并根据时域波动热图序列得到温度波动评估指标和细分温度波动评估指标。
根据预处理模块1将获取的热图序列做防抖处理，进而得到对应的修正图像数据，然后通过变换模块2对修正图像数据做相应变换，得到对应的频谱图序列，与现有技术相比，预处理模块1将频谱图序列发送至分析模块3，分析模块3根据预设算法对频谱图序列中的频域数据进行处理，分别得到待分析的各个目标频域数据，随即对目标频域数据做相应的逆变换，分析模块3将逆变换后的各个目标频域数据传递至生成模块4，各个目标频域数据通过生成模块4生成温度波动评估指标和细分温度波动评估指标，根据温度波动评估指标和细分温度波动评估指标可得知关于人体健康的其他综合参数，从而综合评估人体的健康状况。本申请提供的一种人体健康的评估方法具有提升对人体血管健康的评估效果。
在本实施例的其中一种实施方式中，如图7所示，获取模块包括设置单元11和修正单元12，设置单元11用于根据热图序列得到红外图像，设置红外图像的防抖识别标志，并生成标志区域；修正单元12用于将热图序列中第一帧标志区域作为匹配模板，对当前帧做微位移，得到位移量，根据位移量对热图序列进行处理，得到修正图像数据。
需要说明的是，对于已采集的热烈图序列S(n)，先通过设置单元11设置S(n)的防抖识别标志，识别标志可以为一个或者多个，识别标志包括位置和面积的标志区域Marki(x,y)，标志区域Marki(x,y)也作为后续数据的一个基准参考点。将热图序列中第一帧的标志区域Marki(x,y)作为匹配模板，然后对当前帧做微位移[Movem，Moven]，计算每个位移量(Dx，Dy)，然后通过修正单元12根据得到的位移量(Dx，Dy)对热图序列进行预处理，得到调节后的修正图像数据。
本申请实施例还公开一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并能够在处理器上运行的计算机程序，其中，处理器执行计算机程序时，采用了上述实施例中的一种人体健康的评估方法。
其中，终端设备可以采用台式电脑、笔记本电脑或者云端服务器等计算机设备，并且，终端设备包括但不限于处理器以及存储器，例如，终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备以及总线等。
其中，处理器可以采用中央处理单元(CPU)，当然，根据实际的使用情况，也可以采用其他通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，通用处理器可以采用微处理器或者任何常规的处理器等，本申请对此不做限制。
其中，存储器可以为终端设备的内部存储单元，例如，终端设备的硬盘或者内存，也可以为终端设备的外部存储设备，例如，终端设备上配备的插接式硬盘、智能存储卡(SMC)、安全数字卡(SD)或者闪存卡(FC)等，并且，存储器还可以为终端设备的内部存储单元与外部存储设备的组合，存储器用于存储计算机程序以及终端设备所需的其他程序和数据，存储器还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据，本申请对此不做限制。
其中，通过本终端设备，将上述实施例中的任意一种人体健康的评估方法存储于终端设备的存储器中，并且，被加载并执行于终端设备的处理器上，方便使用。
本申请实施例还公开一种计算机可读存储介质，并且，计算机可读存储介质存储有计算机程序，其中，计算机程序被处理器执行时，采用了上述实施例中的任意一种人体健康的评估方法。
其中，计算机程序可以存储于计算机可读介质中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间件形式等，计算机可读介质包括能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等，需要说明的是，计算机可读介质包括但不限于上述元器件。
其中，通过本计算机可读存储介质，将上述实施例中的一种人体健康的评估方法存储于计算机可读存储介质中，并且，被加载并执行于处理器上，以方便上述方法的存储及应用。
以上均为本申请的较佳实施例，并非依此限制本申请的保护范围，故：凡依本申请的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种人体健康的评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取热图序列；
对所述热图序列进行防抖处理，获得修正图像数据；
对所述修正图像数据做变换处理，获得频谱图序列；
根据所述频谱图序列得到频域数据；
根据预设算法对所述频域数据进行处理，得到目标频域数据；
对所述目标频域数据做逆变换处理，得到时域波动热图序列，并根据所述时域波动热图序列得到温度波动评估指标和细分温度波动评估指标。
2.根据权利要求1所述的一种人体健康的评估方法，其特征在于，所述频域数据包括第一频域数据，所述根据预设算法对所述频域数据进行处理，得到目标频域数据包括以下步骤：
根据所述第一频域数据得到直流频域数据；
根据预设算法将所述直流频域数据置零，获得温度波动频域数据作为目标频域数据。
3.根据权利要求1所述的一种人体健康的评估方法，其特征在于，所述频域数据包括第二频域数据，所述根据预设算法对所述频域数据进行处理，得到目标频域数据包括以下步骤：
对所述第二频域数据进行分段，得到分段频域Km；
根据预设算法将所述分段频域Km中的Kn频段部分置零，得到细分温度波动频域数据，并将所述细分温度波动频域数据作为目标频域数据，1≤n≤m。
4.根据权利要求1所述的一种人体健康的评估方法，其特征在于，所述对所述热图序列进行防抖处理，得到修正图像数据包括以下步骤：
根据所述热图序列得到红外图像；
设置所述红外图像的防抖识别标志，并生成标志区域；
对所述标志区域做微位移处理，得到对应的位移量；
根据所述位移量对所述热图序列进行处理，得到修正图像数据。
5.根据权利要求4所述的一种人体健康的评估方法，其特征在于，所述根据所述位移量对所述热图序列进行处理，得到修正图像数据包括以下步骤：
根据所述标志区域生成匹配模板；
通过预设算法对所述位移量和所述匹配模板进行计算，获得对应的匹配特征；
根据所述匹配特征得到最小所述匹配特征的匹配位移量；
根据所述匹配位移量对所述热图序列做位移修正，得到修正图像数据。
6.根据权利要求1所述的一种人体健康的评估方法，其特征在于，所述对所述修正图像数据做变换处理，获得频谱图序列包括以下步骤：
根据所述修正图像数据得到时域数据；
将所述时域数据转换成频域数据，并根据所述频域数据得到频谱图序列。
7.一种人体健康的评估系统，其特征在于，包括：
预处理模块（1），用于获取热图序列，对所述热图序列进行防抖处理，得到修正图像数据；
变换模块（2），用于对所述修正图像数据做变换，得到频谱图序列；
分析模块（3），用于根据所述频谱图序列得到频域数据，根据预设算法对所述频域数据进行处理，得到目标频域数据；
生成模块（4），用于对所述目标频域数据做逆变换，得到时域波动热图序列，并根据所述时域波动热图序列得到温度波动评估指标和细分温度波动评估指标。
8.根据权利要求7所述的一种人体健康的评估系统，其特征在于，所述预处理模块（1）包括：
设置单元（11），用于根据所述热图序列得到红外图像，设置所述红外图像的防抖识别标志，并生成标志区域；
修正单元（12），用于将所述热图序列中第一帧所述标志区域作为匹配模板，对当前帧做微位移，得到位移量，根据所述位移量对所述热图序列进行处理，得到修正图像数据。
9.一种终端设备，包括存储器、处理器及存储在存储器中并能够在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器加载并执行计算机程序时，采用了权利要求1至6中任一项所述的人体健康的评估方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器加载并执行时，采用了权利要求1-6中任一项所述的人体健康的评估方法。
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| CN115005782A true CN115005782A (zh) | 2022-09-06 |
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