CN115546292B - 头位判读方法、体位验证方法、计算设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种头位判读方法、体位验证方法、计算设备和存储介质,该方法包括:获取包含目标睡眠人体头部的初始图像,其中,目标睡眠人体头部的指定位置有预设长度的荧光标识条,所述初始图像自所述目标睡眠人体垂直上方的位置获得;对所述初始图像进行预处理,以识别所述初始图像中荧光标识条的位置和长度;根据所述初始图像中荧光标识条的位置和长度,确定目标睡眠人体的头位。通过在人体头部的指定位置设置荧光标识条,即使是普通摄像装置也能够在夜间获取带有指定位置的荧光标识条的睡眠人体头部图像,即使该图像中的睡眠人体头部图像不清楚,也能够根据荧光标识条的位置和长度来确定睡眠人体的头位,大幅度降低了对头位信息的采集难度。
Description
技术领域
本发明涉及人体监测技术领域,尤其涉及一种头位判读方法、体位验证方法、计算设备和存储介质。
背景技术
对人体睡眠时头位和体位的判断将有助于对相关疾病及不同头位和体位的生理状态进行研究。目前的体位监测技术可分为:非穿戴式监测技术和穿戴式监测技术。
穿戴式体位监测技术是指监测装置佩戴在监测者身上的,一般以三轴加速度传感器和重力信息计算得到三个欧拉角,并根据阈值公式计算体位的技术。除此以外,也有部分设备采用内置于床垫的感应装置,通过综合比较不同位置的受压情况来计算体位。
非穿戴式体位监测技术是指监测装置和监测者是非接触的,一般指基于光学图像识别技术的姿态监测。光学图像的产生以红外夜视摄像头在主动红外光的照射下反射得到的图像为主,一般为质量较差的黑白图像。除此以外,也有部分设备可通过声学定位的方式进行姿态监测。
然而,体位监测并不能够实现对头位的监测,相关技术中也没有对头位进行监测的技术方案,即使可以利用光学图像来判断头位,但由于睡眠时监控图像一般由红外摄像头录制,其图像黑白且模糊,效果较差。
因此,需要一种新的头位判读方法。
发明内容
本发明的主要目的是提供一种头位判读方法、体位验证方法、计算设备和存储介质,以能够在夜间根据荧光信号对睡眠人体的头位进行判读。
本发明提供一种头位判读方法,包括:获取包含目标睡眠人体头部的初始图像,其中,目标睡眠人体头部的指定位置有预设长度的荧光标识条,所述初始图像自所述目标睡眠人体垂直上方的位置获得;对所述初始图像进行预处理,以识别所述初始图像中荧光标识条的位置和长度;根据所述初始图像中荧光标识条的位置和长度,确定目标睡眠人体的头位。
在一实施例中,所述目标睡眠人体头部的指定位置包括:脸部的眉弓上缘连线位置和/或脸部至少一侧的颧骨突出部与下颌角连线位置。
在一实施例中,对所述初始图像进行预处理,以识别所述初始图像中荧光标识条的位置和长度,包括:对所述初始图像进行降采样处理和骨骼化处理,以将所述初始图像中荧光标识条的图像处理成单像素线条;对所述单像素线条进行卷积操作,以识别所述单像素线条的端点,得到预处理后的图像;根据预处理后的图像中单像素线条的端点确定预处理后的图像中单像素线条的位置和长度,将预处理后的图像中单像素线条的位置作为初始图像中相应的荧光标识条的位置,将预处理后的图像中单像素线条的长度作为初始图像中相应的荧光标识条的长度。
在一实施例中,所述目标睡眠人体头部的指定位置包括:脸部的眉弓上缘连线位置和脸部两侧的颧骨突出部与下颌角连线位置,其中,眉弓上缘连线的任一端点与最近的颧骨突出部与下颌角连线的端点之间的虚拟连线平行于目标睡眠人体的矢状位;将预处理后的图像中单像素线条的位置作为初始图像中相应的荧光标识条的位置,将预处理后的图像中单像素线条的长度作为初始图像中相应的荧光标识条的长度,包括:根据预处理后的图像中各个单像素线条与所述虚拟连线之间的夹角,确定预处理后的图像中各个单像素线条与初始图像中脸部的眉弓上缘连线位置和脸部两侧的颧骨突出部与下颌角连线位置的荧光标识条之间的对应关系;将预处理后的图像中各个单像素线条的位置作为初始图像中相应的各个荧光标识条的位置,将预处理后的图像中各个单像素线条的长度作为初始图像中相应的各个荧光标识条的长度。
在一实施例中,根据所述初始图像中荧光标识条的位置和长度,确定目标睡眠人体的头位,包括:将所述初始图像中眉弓上缘连线位置的荧光标识条的长度与脸部两侧的颧骨突出部与下颌角连线位置的荧光标识条的长度进行比较,根据其中的最大长度判断目标睡眠人体的头位是仰卧位还是侧卧位,包括:当所述初始图像中眉弓上缘连线位置的荧光标识条的长度为最大长度时,判定目标睡眠人体的头位是仰卧位;当所述初始图像中脸部任一侧的颧骨突出部与下颌角连线位置的荧光标识条的长度为最大长度时,判定目标睡眠人体的头位是侧卧位。
在一实施例中,在目标睡眠人体的头位是仰卧位的情况下,所述方法还包括:根据所述初始图像中作为最大长度的眉弓上缘连线位置的荧光标识条的长度,确定目标睡眠人体的冠状位相对于空间水平面的偏转角度。
在一实施例中,在目标睡眠人体的头位是侧卧位的情况下,所述方法还包括:根据所述初始图像中作为最大长度的颧骨突出部与下颌角连线位置的荧光标识条的长度,确定目标睡眠人体的冠状位相对于空间水平面的偏转角度。
在一实施例中,所述方法还包括:根据所述初始图像中脸部两侧的颧骨突出部与下颌角连线位置的荧光标识条中较长的荧光标识条所在的脸侧,确定目标睡眠人体的冠状位相对于空间水平面的偏转方向。
在一实施例中,所述初始图像的数量为多个;获取包含目标睡眠人体头部的初始图像,包括:获取包含目标睡眠人体头部的初始视频数据,从所述初始视频数据中提取多个图像帧,将所述多个图像帧作为多个包含目标睡眠人体头部的初始图像;根据所述初始图像中荧光标识条的位置和长度,确定目标睡眠人体的头位,包括:根据每一所述初始图像中荧光标识条的位置和长度,确定每一所述初始图像中目标睡眠人体的头位,进而确定目标睡眠人体的头位在所述初始视频数据中的变化。
在一实施例中,从所述初始视频数据中提取多个图像帧,包括:利用帧间差分算法,从所述初始视频数据中提取目标睡眠人体的头位发生变化的至少一个图像帧;和/或按照预设时间间隔,从所述初始视频数据中提取多个图像帧。
本发明提供一种体位验证方法,包括:获取目标睡眠人体的体位;根据预设的头位与体位的对应关系,利用上述的方法获取的目标睡眠人体的头位,验证所获取的目标睡眠人体的体位是否正确。
本发明提供一种计算设备,包括处理器和存储器,所述存储器中存储有计算机程序,当所述计算机程序被所述处理器执行时,实现上述的头位判读方法的步骤或上述的体位验证方法的步骤。
本发明提供一种存储介质,用于计算机可读存储,存储有计算机程序,当所述计算机程序被处理器执行时,实现上述的头位判读方法的步骤或上述的体位验证方法的步骤。
通过在人体头部的指定位置设置荧光标识条,即使是普通摄像装置也能够在夜间获取指定位置有荧光标识条的目标睡眠人体头部的图像,即使该图像中的目标睡眠人体头部的图像不清楚,也能够根据荧光标识条的位置和长度来确定目标睡眠人体的头位,大幅度降低了对头位信息的采集难度。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定,在附图中:
图1为根据本申请一示例性实施方式的头位判读方法的流程图;
图2为根据本申请一具体实施例的头位判读方法的流程图;
图3为根据本申请一具体实施例的头位判读方法的原理图;
图4A为根据本申请一具体实施例的荧光标识条在人体头部的指定位置的示意图;
图4B为摄像头在夜间获取的图4A所示的目标睡眠人体头部的图像帧;
图4C为包含基于图4B所示的荧光标识条的单像素线条的图像帧。
具体实施方式
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
实施例一
本实施例提供一种头位判读方法,图1为根据本申请一示例性实施方式的头位判读方法的流程图。如图1所示,本实施例的方法可以包括:
S100:获取包含目标睡眠人体头部的初始图像,其中,目标睡眠人体头部的指定位置有预设长度的荧光标识条,所述初始图像自所述目标睡眠人体垂直上方的位置获得。
S200:对所述初始图像进行预处理,以识别所述初始图像中荧光标识条的位置和长度。
S300:根据所述初始图像中荧光标识条的位置和长度,确定目标睡眠人体的头位。
通过在人体头部的指定位置设置荧光标识条,即使是普通摄像装置也能够在夜间获取指定位置有荧光标识条的目标睡眠人体头部的图像,即使该图像中的目标睡眠人体头部的图像不清楚,也能够根据荧光标识条的位置和长度来确定目标睡眠人体的头位。
在一实施方式中,对所述初始图像进行预处理,以识别所述初始图像中荧光标识条的位置和长度,可以包括:对所述初始图像进行降采样处理和骨骼化处理,以将所述初始图像中荧光标识条的图像处理成单像素线条;对所述单像素线条进行卷积操作,以识别所述单像素线条的端点,得到预处理后的图像;根据预处理后的图像中单像素线条的端点确定预处理后的图像中单像素线条的位置和长度,将预处理后的图像中单像素线条的位置作为初始图像中相应的荧光标识条的位置,将预处理后的图像中单像素线条的长度作为初始图像中相应的荧光标识条的长度。
在本实施例中,通过降采样处理可以减少图像中的特征数量,为后续的图像处理减少运算量。通过骨骼化处理可以将图像中具有多个像素宽度的荧光标识条的图像细化为具有单像素宽度的线条(即单像素线条),从而方便标识荧光标识条在图像中的位置。在该卷积操作中,卷积核的大小例如可以选择为5*5像素,当然,也可以选择其他大小,本实施例对此不做限定。
在对单像素线条执行卷积操作时,可以使得单像素线条穿过卷积核相对的两个侧边,在卷积核中的单像素线条的像素个数小于卷积核的边长时,则确定识别到了单像素线条的一个端点,例如,在5*5像素的卷积核中的单像素线条的像素个数为4个、3个、2个或1个等,则确定识别到了单像素线条的一个端点,从而可以确定该端点在图像中的位置。
根据预处理后的图像中单像素线条的端点确定预处理后的图像中单像素线条的长度,可以根据单像素线条的端点利用勾股定理计算长度,也可以对单像素线条利用弧长公式计算长度,还可以利用计数像素个数的方法计算单像素线条的长度,本实施例对此不做限定。
在一实施方式中,目标睡眠人体头部的指定位置可以包括:脸部的眉弓上缘连线位置和/或脸部至少一侧的颧骨突出部与下颌角连线位置。当然,该指定位置还可以包括下颌骨与耳根连线位置等其他位置,本实施例对此不做限定。
在一实施方式中,所述目标睡眠人体头部的指定位置可以包括:脸部的眉弓上缘连线位置和脸部两侧的颧骨突出部与下颌角连线位置,其中,眉弓上缘连线的任一端点与最近的颧骨突出部与下颌角连线的端点之间的虚拟连线平行于目标睡眠人体的矢状位;将预处理后的图像中单像素线条的位置作为初始图像中相应的荧光标识条的位置,将预处理后的图像中单像素线条的长度作为初始图像中相应的荧光标识条的长度,可以包括:根据预处理后的图像中各个单像素线条与所述虚拟连线之间的夹角,确定预处理后的图像中各个单像素线条与初始图像中脸部的眉弓上缘连线位置和脸部两侧的颧骨突出部与下颌角连线位置的荧光标识条之间的对应关系;将预处理后的图像中各个单像素线条的位置作为初始图像中相应的各个荧光标识条的位置,将预处理后的图像中各个单像素线条的长度作为初始图像中相应的各个荧光标识条的长度。
在本实施例中,脸部的眉弓上缘连线可以近似看作直线,眉弓上缘连线的任一端点与最近的颧骨突出部与下颌角连线的端点之间的虚拟连线平行于目标睡眠人体的矢状位,即该虚拟连线与眉弓上缘连线之间的角度可以近似看作直角。根据各个单像素线条与虚拟连线之间的夹角确定预处理后的图像中各个单像素线条与初始图像中脸部各个位置的荧光标识条之间的对应关系,例如,可以将与虚拟连线呈近似直角关系的单像素线条对应于眉弓上缘连线位置的荧光标识条,可以基于眉弓上缘连线位置的荧光标识条进一步分别确定脸部左右两侧的颧骨突出部与下颌角连线位置的荧光标识条,从而确定预处理后的图像中各个单像素线条与初始图像中脸部的眉弓上缘连线位置和脸部两侧的颧骨突出部与下颌角连线位置的荧光标识条之间的对应关系。
在一实施方式中,根据所述初始图像中荧光标识条的位置和长度,确定目标睡眠人体的头位,包括:将所述初始图像中眉弓上缘连线位置的荧光标识条的长度与脸部两侧的颧骨突出部与下颌角连线位置的荧光标识条的长度进行比较,根据其中的最大长度判断目标睡眠人体的头位是仰卧位还是侧卧位,可以包括:当所述初始图像中眉弓上缘连线位置的荧光标识条的长度为最大长度时,判定目标睡眠人体的头位是仰卧位;当所述初始图像中脸部任一侧的颧骨突出部与下颌角连线位置的荧光标识条的长度为最大长度时,判定目标睡眠人体的头位是侧卧位。
在本实施例中,在初始图像中眉弓上缘连线位置的荧光标识条的长度最长的情况下,说明目标睡眠人体的眉弓上缘连线位置的大部分区域正对着图像获取装置,可以判定目标睡眠人体的头位为仰卧位;在初始图像中脸部任一侧的颧骨突出部与下颌角连线位置的荧光标识条的长度最长的情况下,说明目标睡眠人体的颧骨突出部与下颌角连线位置的大部分区域正对着图像获取装置,可以判定目标睡眠人体的头位为侧卧位。
在一实施方式中,在目标睡眠人体的头位是仰卧位的情况下,所述方法还可以包括:根据所述初始图像中作为最大长度的眉弓上缘连线位置的荧光标识条的长度,确定目标睡眠人体的冠状位相对于空间水平面的偏转角度。
在一实施方式中,在目标睡眠人体的头位是侧卧位的情况下,所述方法还可以包括:根据所述初始图像中作为最大长度的颧骨突出部与下颌角连线位置的荧光标识条的长度,确定目标睡眠人体的冠状位相对于空间水平面的偏转角度。
当目标睡眠人体的冠状位平行于空间水平面时,目标睡眠人体的头位为正仰卧位,当目标睡眠人体向左侧或右侧偏转时,目标睡眠人体的冠状位将与空间水平面呈一定夹角,可以根据荧光标识条在冠状位的投影长度的变化来确定目标睡眠人体的冠状位相对于空间水平面的偏转角度。
在目标睡眠人体的头位是仰卧位的情况下,眉弓上缘连线位置的荧光标识条的长度为最大长度,相比于利用脸部两侧的颧骨突出部与下颌角连线位置的荧光标识条的长度计算目标睡眠人体的冠状位相对于空间水平面的偏转角度,利用眉弓上缘连线位置的荧光标识条的长度计算目标睡眠人体的冠状位相对于空间水平面的偏转角度的计算结果可能误差更小,结果更加准确。类似的,在目标睡眠人体的头位是侧卧位的情况下,脸部其中一侧的颧骨突出部与下颌角连线位置的荧光标识条的长度为最大长度,相比于利用眉弓上缘连线位置的荧光标识条的长度计算目标睡眠人体的冠状位相对于空间水平面的偏转角度,利用作为最大长度的颧骨突出部与下颌角连线位置的荧光标识条的长度计算目标睡眠人体的冠状位相对于空间水平面的偏转角度的计算结果可能误差更小,结果更加准确。
在一实施方式中,该方法还包括:根据所述初始图像中脸部两侧的颧骨突出部与下颌角连线位置的荧光标识条中较长的荧光标识条所在的脸侧,确定目标睡眠人体的冠状位相对于空间水平面的偏转方向。
例如,当目标睡眠人体脸部左侧的颧骨突出部与下颌角连线位置的荧光标识条较长,说明目标睡眠人体的头向右侧偏转,反之,当目标睡眠人体脸部右侧的颧骨突出部与下颌角连线位置的荧光标识条较长,说明目标睡眠人体的头向左侧偏转。
在一实施方式中,所述初始图像的数量可以为多个;获取包含目标睡眠人体头部的初始图像,可以包括:获取包含目标睡眠人体头部的初始视频数据,从所述初始视频数据中提取多个图像帧,将所述多个图像帧作为多个包含目标睡眠人体头部的初始图像;根据所述初始图像中荧光标识条的位置和长度,确定目标睡眠人体的头位,可以包括:根据每一所述初始图像中荧光标识条的位置和长度,确定每一所述初始图像中目标睡眠人体的头位,进而确定目标睡眠人体的头位在所述初始视频数据中的变化。
在本实施例中,通过多个图像,可以确定目标睡眠人体的头位变化情况。
在一实施方式中,从所述初始视频数据中提取多个图像帧,可以包括:利用帧间差分算法,从所述初始视频数据中提取目标睡眠人体的头位发生变化的至少一个图像帧;和/或按照预设时间间隔,从所述初始视频数据中提取多个图像帧。例如,该预设时间间隔可以是20s、1min等等,本实施例对此不做具体限定。
在一实施方式中,在从初始视频数据中提取多个图像帧之前,还可以包括:对初始视频数据进行插帧或减帧处理,以使初始视频数据的帧率达到预设范围或预设值。例如,希望使初始视频数据的帧率达到2fps,对于不足2fps的初始视频数据可以利用RIFE(Real-Time Intermediate Flow Estimation,实时视频插帧算法)进行插帧处理。
利用本实施例的方法,通过在目标睡眠人体头部的指定位置设置荧光标识条,可以基于普通的图像获取装置在夜间获取的图像确定目标睡眠人体的头位;通过在眉弓上缘连线位置和/或颧骨突出部与下颌角连线位置设置荧光标识条,使得确定目标睡眠人体的头位的计算过程更加简单易行;通过将眉弓上缘连线位置以及颧骨突出部与下颌角连线位置的荧光标识条的位置进行结合,能够更加准确地确定目标睡眠人体的头位。
实施例二
本实施提供一种体位验证方法,可以包括:
S400:获取目标睡眠人体的体位。
S500:根据预设的头位与体位的对应关系,利用上述的方法获取的目标睡眠人体的头位,验证所获取的目标睡眠人体的体位是否正确。
在一实施例中,可以通过体位传感器获取目标睡眠人体的体位,也可以通过其他装置或方法来获取目标睡眠人体的体位。
目标睡眠人体的头位与体位之间具有一定的对应关系,例如,在目标睡眠人体的头位为右侧位时,目标睡眠人体的体位可以是仰卧位或右侧位,在目标睡眠人体的头位为左侧位时,目标睡眠人体的体位可以是仰卧位或左侧位。在一实施方式中,目标睡眠人体的头位的偏转角度与体位之间可以有一定的对应关系,具体的对应关系可以根据需要进行确定,本实施例对此不做限定。
在一实施例中,可以用所获取的目标睡眠人体的体位与头位相互印证。
在一实施例中,在获取目标睡眠人体的体位之后,可以利用由上述的头位判读方法确定的目标睡眠人体的头位来验证所获取的目标睡眠人体的体位,在目标睡眠人体的体位与头位不对应的情况下,可以由人工确定目标睡眠人体的体位或头位。
通过利用目标睡眠人体的头位来验证目标睡眠人体的体位,能够使得对目标睡眠人体的体位检测结果更加准确。
实施例三
本实施例提供一头位判读方法的具体实施例,图2为根据本申请一具体实施例的头位判读方法的流程图;图3为根据本申请一具体实施例的头位判读方法的原理图;图4A为根据本申请一具体实施例的荧光标识条在人体头部的指定位置的示意图;图4B为摄像头在夜间获取的图4A所示的目标睡眠人体头部的图像帧;图4C为包含基于图4B所示的荧光标识条的单像素线条的图像帧。
如图3所示,可以将人体的头部看作一正六面体,其正视平面可以看作目标睡眠人体的冠状位在与空间水平面平行时的位置,观察平面可以看作目标睡眠人体的冠状位相对于空间水平面偏转α角的位置,水平线可以看作目标睡眠人体的眉弓上缘连线位置的荧光标识条,左、右两侧斜线可以分别看作目标睡眠人体的脸部左、右两侧的颧骨突出部与下颌角连线位置的荧光标识条。
可以事先标定水平线和左、右两侧斜线在图像中的长度,图3中水平线的长度为L,左、右侧斜线在水平方向和竖直方向的投影长度分别为a和b。
当目标睡眠人体的冠状位偏转时,即图3中的正六面体偏转到观察平面的位置时,此时,水平线在正视平面的投影为:
L1=L*cosα±Er
其中,L1为水平线在正视平面的投影长度,α为正六面体的偏转角度,Er为误差。
斜线在水平方向的投影在正视平面的投影为:
a1=a*sinα±Er
其中,a1为斜线在水平方向的投影在正视平面的投影,α为正六面体的偏转角度,Er为误差。
当α在0~45°时,表达式(1)的计算结果受Er的影响较小;当α在45~90°时,表达式(2)的计算结果受Er的影响较小。因此,可以利用L1与a1中较大的一个来计算α。
下面介绍根据图2所示的本实施例的头位判读方法。
第一步,在人脸指定位置贴上荧光贴纸,如图4A所示。荧光贴纸是荧光标识条的一种,荧光标识条还可以是用荧光笔直接画在人脸上,图中未示出。
为了获得准确、有效地定位,可以采用荧光胶条对面部关键部位进行标记,以此达到减少信息采集难度(如不需微光或红外摄像头便可以采集头位信息)、提升头位判读结果的准确率的目的。
在本实施例中,可以采用已知长度(12cm)的贴纸,在眉弓上缘连线位置和脸部两侧的颧骨突出部与下颌角连线位置进行标记,如图4A所示(三条贴纸长度可以相同),使得眉弓上缘连线位置的荧光贴纸的端点与最近的颧骨突出部与下颌角连线位置的荧光贴纸的上端点之间的虚拟连线与人体的矢状位平行。
第二步,摄像装置整夜录像。
对所采集的视频数据进行处理,使得不同帧率的视频统一为相同的帧率。例如,可以将实际分析的视频帧率降至1fps,对原帧率不足1fps的视频可以采用RIFE算法进行插帧处理,最终得到帧率为1fps的视频数据。
第三步,关键帧选取。
为减少计算量,可以采用帧间差分算法,捕捉发生头位改变的关键帧,如图4B所示。在预设时长(例如15s)内都未出现关键帧的情况下,可以将该时长对应的最后一帧作为关键帧,同时重新开始计时。
第四步,对所有关键帧进行图片降采样、骨骼化。
可以采用高斯卷积将该帧图像处理为384*512像素。可以以RGB色彩模式中的绿色窗进行纳入,舍弃红色和蓝色窗,得到相应灰度图像,对灰度图像以[200,255]作为阈值进行二值化处理,采用Zha84算法进行骨骼化处理,得到三段单像素宽度的线条的灰度图像,如图4C所示。
利用5*5像素的卷积核对图4C所示的单像素线条进行图像卷积操作,使单像素线条穿过卷积核相对的两个侧边,当卷积核中的像素个数少于5个时,则确定该卷积核所处位置为单像素线条的端点,并记录该端点的坐标,连接处于同一线条中的两个端点。
第五步,根据端点位置,输出头位角度。
1、基于第四步所得的图像,计算各荧光贴纸在图像中的长度,可以利用下式计算两个端点的间距,将该间距作为荧光贴纸在图像中的长度:
其中,l表示荧光贴纸在图像中的长度,(x1,y1)、(x2,y2)分别为荧光贴纸的两个端点在图像中的坐标。
2、根据最长的荧光贴纸的长度,利用表达式(1)或(2)确定目标睡眠人体的头位以及目标睡眠人体头位的偏转角度。
第六步,体位、头位核对。
根据头位的偏转角度验证体位传感器测得的目标睡眠人体的体位是否正确,根据表1,头位的偏转角度均有对应的体位,在测得的目标睡眠人体的体位与根据头位确定的体位不一致的情况下,说明测得的目标睡眠人体的体位不准确,将该检测结果标记为“待人工核对”,由人工重新目标确定睡眠人体的体位。
表1
第七步,根据判读结果输出头位和体位。
实施例四
本实施例提供一种计算设备,包括处理器和存储器,存储器中存储有计算机程序,当计算机程序被处理器执行时,实现上述的头位判读方法的步骤或体位验证方法的步骤。
在一个实施例中,该计算设备可以包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash FLASH RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
实施例五
本实施例提供一种存储介质,用于计算机可读存储,存储有计算机程序,当计算机程序被处理器执行时,实现上述的头位判读方法的步骤或体位验证方法的步骤。
计算机程序可以采用一个或多个存储介质的任意组合。存储介质可以是可读信号介质或可读存储介质。
可读存储介质例如可以包括电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)可以包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件或者上述的任意合适的组合。
可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了可读计算机程序。这种传播的数据信号可以采用多种形式,例如可以包括电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何存储介质,该存储介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
存储介质上包含的计算机程序可以用任何适当的介质传输,例如可以包括无线、有线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序。程序设计语言可以包括面向对象的程序设计语言——例如Java、C++等,还可以包括常规的过程式程序设计语言——诸如“C”语言或类似的程序设计语言。计算机程序可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中,远程计算设备可以通过任意种类的网(例如可以包括局域网或广域网)连接到用户计算设备,或者,可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本申请的示例性实施方式,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
需要说明的是,本申请的说明书和权利要求书及附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的术语在适当情况下可以互换。
应当理解的是,本说明书中的示例性实施方式可以由多种不同的形式来实施,并且不应当被解释为只限于这里所阐述的实施方式。附加地或备选地,可以省略某些步骤,将多个步骤合并为一个步骤执行,和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。提供这些实施方式是为了使得本申请的公开彻底且完整,并且将这些示例性实施方式的构思充分传达给本领域普通技术人员,而不应当理解为对本发明的限制。
虽然已经参考若干具体实施方式描述了本发明的精神和原理,但是应该理解,本发明并不限于所公开的具体实施方式,对各方面的划分也不意味着这些方面中的特征不能组合以进行受益,这种划分仅是为了表述的方便。本发明旨在涵盖所附权利要求的精神和范围内所包括的各种修改和等同布置。
Claims (9)
1.一种头位判读方法,其特征在于,包括:
获取包含目标睡眠人体头部的初始图像,其中,目标睡眠人体头部的指定位置有预设长度的荧光标识条,所述初始图像自所述目标睡眠人体垂直上方的位置获得;其中,所述目标睡眠人体头部的指定位置包括:脸部的眉弓上缘连线位置和脸部两侧的颧骨突出部与下颌角连线位置,其中,眉弓上缘连线的任一端点与最近的颧骨突出部与下颌角连线的端点之间的虚拟连线平行于目标睡眠人体的矢状位;
对所述初始图像进行预处理,以识别所述初始图像中荧光标识条的位置和长度,包括:对所述初始图像进行降采样处理和骨骼化处理,以将所述初始图像中荧光标识条的图像处理成单像素线条;对所述单像素线条进行卷积操作,以识别所述单像素线条的端点,得到预处理后的图像;根据预处理后的图像中单像素线条的端点确定预处理后的图像中单像素线条的位置和长度,根据预处理后的图像中各个单像素线条与所述虚拟连线之间的夹角,确定预处理后的图像中各个单像素线条与初始图像中脸部的眉弓上缘连线位置和脸部两侧的颧骨突出部与下颌角连线位置的荧光标识条之间的对应关系,将预处理后的图像中各个单像素线条的位置作为初始图像中相应的各个荧光标识条的位置,将预处理后的图像中各个单像素线条的长度作为初始图像中相应的各个荧光标识条的长度;
根据所述初始图像中荧光标识条的位置和长度,确定目标睡眠人体的头位,包括:将所述初始图像中眉弓上缘连线位置的荧光标识条的长度与脸部两侧的颧骨突出部与下颌角连线位置的荧光标识条的长度进行比较,根据其中的最大长度判断目标睡眠人体的头位是仰卧位还是侧卧位,包括:当所述初始图像中眉弓上缘连线位置的荧光标识条的长度为最大长度时,判定目标睡眠人体的头位是仰卧位,当所述初始图像中脸部任一侧的颧骨突出部与下颌角连线位置的荧光标识条的长度为最大长度时,判定目标睡眠人体的头位是侧卧位。
2.根据权利要求1所述的头位判读方法,其特征在于,在目标睡眠人体的头位是仰卧位的情况下,所述方法还包括:
根据所述初始图像中作为最大长度的眉弓上缘连线位置的荧光标识条的长度,确定目标睡眠人体的冠状位相对于空间水平面的偏转角度。
3.根据权利要求1所述的头位判读方法,其特征在于,在目标睡眠人体的头位是侧卧位的情况下,所述方法还包括:
根据所述初始图像中作为最大长度的颧骨突出部与下颌角连线位置的荧光标识条的长度,确定目标睡眠人体的冠状位相对于空间水平面的偏转角度。
4.根据权利要求2或3所述的头位判读方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述初始图像中脸部两侧的颧骨突出部与下颌角连线位置的荧光标识条中较长的荧光标识条所在的脸侧,确定目标睡眠人体的冠状位相对于空间水平面的偏转方向。
5.根据权利要求1所述的头位判读方法,其特征在于,所述初始图像的数量为多个;
获取包含目标睡眠人体头部的初始图像,包括:
获取包含目标睡眠人体头部的初始视频数据,从所述初始视频数据中提取多个图像帧,将所述多个图像帧作为多个包含目标睡眠人体头部的初始图像;
根据所述初始图像中荧光标识条的位置和长度,确定目标睡眠人体的头位,包括:
根据每一所述初始图像中荧光标识条的位置和长度,确定每一所述初始图像中目标睡眠人体的头位,进而确定目标睡眠人体的头位在所述初始视频数据中的变化。
6. 根据权利要求5所述的头位判读方法,其特征在于,从所述初始视频数据中提取多个图像帧,包括:
利用帧间差分算法,从所述初始视频数据中提取目标睡眠人体的头位发生变化的至少一个图像帧;和/或
按照预设时间间隔,从所述初始视频数据中提取多个图像帧。
7.一种体位验证方法,其特征在于,包括:
获取目标睡眠人体的体位;
根据预设的头位与体位的对应关系,利用如权利要求1至6中任一项所述的方法获取的目标睡眠人体的头位,验证所获取的目标睡眠人体的体位是否正确。
8.一种计算设备,其特征在于,包括处理器和存储器,所述存储器中存储有计算机程序,当所述计算机程序被所述处理器执行时,实现如权利要求1至6中任一项所述的头位判读方法的步骤或如权利要求7所述的体位验证方法的步骤。
9.一种存储介质,用于计算机可读存储,其特征在于,存储有计算机程序,当所述计算机程序被处理器执行时,实现如权利要求1至6中任一项所述的头位判读方法的步骤或如权利要求7所述的体位验证方法的步骤。
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