CN115761212B - 一种基于红外图像的人体状态预警系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于红外图像的人体状态预警系统，包括处理器以及与处理器通信连接的图像采集装置；图像采集装置用于获取人体红外图像，处理器用于基于人体红外图像中的感兴趣区域和对应的对照区域的温度生成对应的预警状态。本发明能够基于红外图像自动生成对应的预警状态，能够准确得到预警信息。

Description

一种基于红外图像的人体状态预警系统

技术领域

本发明涉及图像处理领域，特别是涉及一种基于红外图像的人体状态预警系统。

背景技术

随着科学技术和人类生活水平的不断提高，当前人们对自身的状态例如身心健康越来越重视，希望通过各种检测手段来实现身体状态的预警。目前，对于人体状态的检测主要依赖于专业人员的询问和专业设备获取的身体各机能的数据例如通过采集心率和血液等进行分析确定，然而，对于一些无法通过身体机能的数据进行反应的人体状态，只能依靠专业人员的观察和经验来进行检测，这种检测会存在误差，导致预警信息不准确。

红外热成像技术是一种通过红外热成像仪对体表温度的分布和数值进行扫描和测定的功能学影像技术，具有温度敏感性高、成像快且清晰、无创伤、绿色、无接触等优势特点，可以直观反映人体活力及代谢功能，从整体上全面动态地反映机体综合状况，在医学领域得到广泛应用。

因此，如果可通过红外热成像技术来对体表温度进行分析以对人体状态进行预警是值得研究的课题。

发明内容

针对上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

本发明实施例提供一种基于红外图像的人体状态预警系统，包括处理器以及与处理器通信连接的图像采集装置；所述图像采集装置用于获取人体红外图像，所述处理器用于执行计算机程序以实现如下步骤：

S100，基于设定的待检测人体状态，从图像采集装置获取的人体红外图像中获取与设定的待检测人体状态相对应的m个设定的感兴趣区域；S200，获取任一感兴趣区域ROI_i的中心点O_i；ROI_i＝(S_i1，S_i2，…，S_ih，…，S_in(i))，S_ih为ROI_i中的第h个像素点，h的取值为1到n(i)，n(i)为ROI_i中的像素点数量；

S300，如果ROI_i为第一设定类型区域，执行S400；如果ROI_i为第二设定类型区域，执行S600；

S400，获取ROI_i的对照区域CA_i＝(S^C _i1，S^C _i2，…，S^C _ir，…，S^C _im(ic))，其中，S^C _ir为CA_i中的r个像素点，并且，R2_i≤Dⁱ _hr≤R1_i；Dⁱ _hr为S^C _ir和O_i之间的距离，R1_i为第一半径，R2_i为第二半径；r的取值为1到m(ic)，m(ic)为CA_i中的像素点数量；

S500，获取第一温度差值△T1_i＝T^C _avgi-T_avgi，T_avgi＝Avg(t_ih)，T^C _avgi＝Avg(t^C _ir)，t_ih为S_ih对应的温度，t^C _ir为S^C _ir对应的温度；执行S700；

S600，获取第二温度差值△T2_i＝T^R _avgi-T_avgi，T^R _avgi为m个设定感兴趣区域中与ROI_i存在关联关系的感兴趣区域的平均温度；执行S700；

S700，将△T1_i与对应的第一设定条件进行比较或者将△T2_i与对应的第二设定条件进行比较，并将比较结果存储至结果记录表中的对应位置处，结果记录表中的第i行包括(ROI_i，M_i)，其中，如果△T_i满足对应的第一设定条件，则M_i为第一标识，否则，M_i为第二标识；如果△T2_i满足对应的第二设定条件，则M_i为第一标识，否则，M_i为第二标识；

S800，遍历结果记录表，获取结果记录表中的第一标识的数量n，基于n/m生成对应的预警状态。

本发明至少具有以下有益效果：

本发明实施例提供的基于红外图像的人体状态预警系统，首先基于设定的待检测人体状态，从获取的人体红外图像中获取与设定的待检测人体状态相对应的设定的感兴趣区域，接着，获取每个感兴趣区域和对照区域之间的温度差，最后，基于温度差和对应的设定条件生成对应的预警状态，能够基于红外图像自动生成对应的预警状态，能够准确得到预警信息。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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为本发明实施例提供的基于红外图像的人体状态预警系统执行计算机程序时实现的方法流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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，本领域技术人员在没有作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。

本发明实施例提供一种基于红外图像的人体状态预警系统，包括处理器以及与处理器通信连接的图像采集装置。

在本发明实施例中，所述图像采集装置用于获取人体红外图像，可为红外摄像装置例如红外图像传感器等。图像采集装置用于按照设定的采集要求采集用户的人体红外图像。

进一步地，如图1所示，所述处理器用于执行计算机程序以实现如下步骤：

S100，基于设定的待检测人体状态，从图像采集装置获取的人体红外图像中获取与设定的待检测人体状态相对应的m个设定的感兴趣区域。

在本发明实施例中，处理器可对获取的人体红外图像进行预处理，包括对图像进行降噪处理以及将图像中的像素点的位置坐标和温度值之间的关系进行提取并存储到存储器中，例如，可以数据表的形式进行存储。数据表的第p行可包括(Spq，Tpq)，Spq为第p行的第q个像素点的位置，Tpq为Spq对应的温度值，p的取值为1到M1，q的取值为1到M2。M1为图像中的像素行数，q为图像中的像素列数，基于图像的大小确定。本领域技术人员知晓，通过红外图像获取每个像素点的温度值可为现有技术。

在本发明实施例中，设定的待检测人体状态可为与人身心健康相关的状态，例如，心理健康状态、身体健康状态等。在一个示意性实施例中，本发明中的设定的待检测人体状态可为与心理健康状态相关的状态，例如，抑郁状态。

在本发明实施例中，感兴趣区域基于设定的待检测人体状态确定，具体可基于统计数据获取。例如，获取N个具有设定的待检测人体状态例如具有抑郁状态的人的人体红外图像，从中提取与设定的待检测人体状态密切相关的共同的红外图像特征，作为感兴趣区域。在一个示意性实施例中，所述感兴趣区域为穴位。在设定的待检测人体状态为抑郁状态时，所述感兴趣区域可包括：天眼区、大椎区、肝俞区、膻中区和身体两侧区。

本领域技术人员知晓，从目标人体红外图像中获取设定的感兴趣区域可基于现有方法实现。例如，可通过如下方式实现：

S11，在多幅人体红外图像上手动标注设定的感兴趣区域；

S12，对标注了多张图像进行训练，得到图像识别模型；

S13，将目标人体红外图像输入到图像识别模型中，以获取目标人体红外图像中的感兴趣区域。

S200，获取任一感兴趣区域ROI_i的中心点O_i；ROI_i＝(S_i1，S_i2，…，S_ih，…，S_in(i))，S_ih为ROI_i中的第h个像素点，h的取值为1到n(i)，n(i)为ROI_i中的像素点数量。

在本发明一实施例中，ROI_i的中心点O_i可基于现有的多种方式确定。在一个示意性实施例中，O_i可满足如下条件1：

条件1：x_i0＝Avg(x_ih)，y_i0＝Avg(y_ih)；

x_ih，y_ih分别为S_ih的横坐标和纵坐标；x_i0，y_i0分别为O_i的横坐标和纵坐标。即，在该实施例中，x_i0为ROI_i中的所有像素点的横坐标的平均值，y_i0为ROI_i中的所有像素点的纵坐标的平均值。

在本发明另一个实施例中，ROI_i的中心点O_i可满足如下条件2：

条件2：x_i0＝(x_imax-x_imin)/2，y_i0＝(y_imax-y_imin)/2

x_imax和x_imin分别为(x_i1，x_i2，…，x_ih，…，x_in(i))中的最大值和最小值，y_imax和y_imin分别为(y_i1，y_i2，…，y_ih，…，y_in(i))中的最大值和最小值。

本领域技术人员知晓，获取图像像素点的坐标是现有方法。此外，还可获取每个像素点对应的温度，获得的像素点和温度可以数据表的形式进行存储，例如，数据表的第h行可包括(S_hq，T_hq)，S_hq为第h行的第q个像素点的位置，T_hq为T_hq对应的温度值，h的取值为1到M1，q的取值为1到M2。M1为图像中的像素行数，q为图像中的像素列数，基于图像的大小确定。本领域技术人员知晓，通过红外图像获取每个像素点的温度值可为现有技术。

S300，如果ROI_i为第一设定类型区域，执行S400；如果ROI_i为第二设定类型区域，执行S600。

在本发明实施例中，第一设定类型区域可为该区域的温度与对照区域的温度进行比较。第二设定类型区域可为该区域的温度与m个感兴趣区域中的指定的感兴趣区域的温度进行比较。第一设定类型区域和第二设定类型区域所包括的区域会事先进行存储在存储器的区域分类表中。在感兴趣区域包括天眼区、大椎区、肝俞区、膻中区和身体两侧区的情况下，天眼区、大椎区、肝俞区、膻中区属于第一设定类型区域，身体两侧区属于第二设定类型区域。

S400，获取ROI_i的对照区域CA_i＝(S^C _i1，S^C _i2，…，S^C _ir，…，S^C _im(ic))，其中，S^C _ir为CA_i中的r个像素点S^C _ir，并且，R2_i≤Dⁱ _hr≤R1_i；Dⁱ _hr为S^C _ir和O_i之间的距离，R1_i为第一半径，R2_i为第二半径；r的取值为1到m(ic)，m(ic)为CA_i中的像素点数量。

在本发明实施例中，R1_i可为以中心点O_i为圆心的ROI_i的外接圆的半径，可基于中心点O_i确定。

在O_i满足条件1的情况下，由于ROI_i可能为不规则区域，这种情况下O_i可能不会位于区域中心，这种情况下，R2_i可等于max(d1，d2，d3，d4)，其中，d1＝[(x_i0-x_imax)²+(y_i0-y_imax)²]^1/2,d2＝[(x_i0-x_imax)²+(y_i0-y_imin)²]^1/2,d3＝[(x_i0-x_imin)²+(y_i0-y_imax)²]^1/2,d4＝[(x_i0-x_imin)²+(y_i0-y_imin)²]^1/2。将R2_i设置为max(d1，d2，d3，d4)，能够使得外接圆能够包括整个ROI_i。

在O_i满足条件2的情况下，O_i会位于ROI_i的中心位置，此时，R2_i可为O_i和ROI_i的矩形包围盒的四个顶点的任一个顶点之间的距离，例如，R2_i＝[(x_i0-x_imax)²+(y_i0-y_imax)²]^1/2。

在本发明一示意性实施例中，R1_i可为设定值。例如，在感兴趣区域为天眼区的情况下，R1可为2.5寸，在感兴趣区域为大椎区、肝俞区和膻中区的情况下，R1可为2.5寸。在本发明实施例中，“寸”是指中医领域中的同身寸。

在本发明另一实施例中，R1_i可与R2_i相关联，在一个示意性实施例中，R1_i＝k*R2_i，k＞1。优选，1＜k＜2。更优选，k＝1.5。

S500，获取第一温度差值t_ih为S_ih对应的温度，t^C _ir为S^C _ir对应的温度；执行S700。

S600，获取第二温度差值△T2_i＝T^R _avgi-T_avgi，T^R _avgi为m个设定感兴趣区域中与ROI_i存在关联关系的感兴趣区域的平均温度，执行S700。

在本发明实施例中，与ROI_i存在关联关系的感兴趣区域可以为m个设定感兴趣区域中的单个感兴趣区域，也可以是多个感兴趣区域的组合区域，可基于实际情况进行确定。

在本发明实施例中，可通过查阅数据表获取ROI_i的每个像素点对应的温度和对照区域的每个像素点对应的温度，然后基于获取的所有的温度计算对应区域的平均温度。

S700，将△T1_i与对应的第一设定条件进行比较或者将△T2_i与对应的第二设定条件进行比较，并将比较结果存储至结果记录表中的对应位置处，结果记录表中的第i行包括(ROI_i，M_i)，其中，如果△T_i满足对应的第一设定条件，则M_i为第一标识，否则，M_i为第二标识；如果△T2_i满足对应的第二设定条件，则M_i为第一标识，否则，M_i为第二标识。在本发明实施例中，对于每个红外图像，可构建一个对应的结果记录表。结果记录表的初始值可为Null。

在本发明实施例中，第一设定条件用于基于感兴趣区域和对照区域的温度确定感兴趣区域是否存在异常，第二设定条件用于基于感兴趣区域和关联感兴趣区域的温度确定感兴趣区域是否存在异常，可分别基于感兴趣区域在人体中的位置进行设置，本发明不做特别限制。第一设定条件和第二设定条件可基于感兴趣区域进行设置，本发明不做特别限制。在感兴趣区域为天眼区、大椎区、肝俞区、膻中区和身体两侧区的情况下，通过查阅区域分类表，可知天眼区、大椎穴、肝俞穴属于第一设定类型区域，身体两侧区属于第二设定类型区域。其中，天眼区、大椎穴、肝俞穴对应的设定条件即第一设定条件可为：感兴趣区域的平均温度比对照区域的平均温度低设定温度，例如0.5℃。膻中对应的设定条件可为：感兴趣区域的平均温度比对照区域的平均温度大设定温度，例如0.5℃。身体两侧区对应的设定条件即第二设定条件可为：身体两侧区域的平均温度之间的差值大于设定温度，例如1℃。

在本发明实施例中，第一标识和第二标识可基于实际需要设置，例如，第一标识可通过1表示，第二标识可通过0表示。

S800，遍历结果记录表，获取第一标识的数量n，基于n/m生成对应的预警状态。

进一步地，S800可具体包括：

S801，如果n/m≥k1，则生成第一预警状态；k1为第一设定阈值，例如，k1可为0.9～1，优选为1。

S802，如果k2≤n/m＜k1，则生成第二预警状态；k2为第二设定阈值，例如，k2可为0.6～0.8，优选，可为0.75；

S803，如果n/m＜k2，则生成第三预警状态。

其中，第一预警状态的优先级大于第二预警状态的优先级，第二预警状态的优先级大于第三预警状态的优先级。

进一步地，本发明实施例中，S800被替换为：

S810，从m个标识中获取第一标识的数量n，基于(n/m)*a生成对应的预警状态，w_r为n个第一标识对应的n个感兴趣区域中的第r感兴趣区域的权重。每个感兴趣区域的权重可基于实际情况进行确定。

进一步地，S810具体包括：

S811，如果(n/m)*a≥k1，则生成第一预警状态；k1为第一设定阈值；

S812，如果k2≤(n/m)*a＜k1，则生成第二预警状态；k2为第二设定阈值；

S813，如果(n/m)*a＜k2，则生成第三预警状态；

其中，第一预警状态的优先级大于第二预警状态的优先级，第二预警状态的优先级大于第三预警状态的优先级。

S810的技术效果在于，相对于S800，由于考虑了感兴趣区域的权重，使得计算结果更加准确。

进一步地，本发明实施例提供的系统还包括：与处理器通信连接的显示器，所述显示器用于对所述预警状态进行可视化显示。具体地，不同的预警状态可以不同的颜色进行显示，例如，第一预警状态以红色进行显示，第二预警状态以黄色进行显示，第三预警状态可以绿色进行显示等。通过可视化显示，能够直观知晓预警状态。

虽然已经通过示例对本发明的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员应该理解，以上示例仅是为了进行说明，而不是为了限制本发明的范围。本领域的技术人员还应理解，可以对实施例进行多种修改而不脱离本发明的范围和精神。本发明公开的范围由所附权利要求来限定。

Claims (9)

1.一种基于红外图像的人体状态预警系统，其特征在于，包括处理器以及与处理器通信连接的图像采集装置；所述图像采集装置用于获取人体红外图像，所述处理器用于执行计算机程序以实现如下步骤：

S100，基于设定的待检测人体状态，从图像采集装置获取的人体红外图像中获取与设定的待检测人体状态相对应的m个设定的感兴趣区域；

S200，获取任一感兴趣区域ROI_i的中心点O_i；ROI_i＝(S_i1，S_i2，…，S_ih，…，S_in(i))，S_ih为ROI_i中的第h个像素点，h的取值为1到n(i)，n(i)为ROI_i中的像素点数量；

S300，如果ROI_i为第一设定类型区域，执行S400；如果ROI_i为第二设定类型区域，执行S600；

S400，获取ROI_i的对照区域CA_i＝(S^C _i1，S^C _i2，…，S^C _ir，…，S^C _im(ic))，其中，S^C _ir为CA_i中的r个像素点，并且，R2_i≤Dⁱ _hr≤R1_i；Dⁱ _hr为S^C _ir和O_i之间的距离，R1_i为第一半径，R2_i为第二半径；r的取值为1到m(ic)，m(ic)为CA_i中的像素点数量；

S500，获取第一温度差值△T1_i＝T^C _avgi-T_avgi，T_avgi＝Avg(t_ih)，T^C _avgi＝Avg(t^C _ir)，t_ih为S_ih对应的温度，t^C _ir为S^C _ir对应的温度；执行S700；

S600，获取第二温度差值△T2_i＝T^R _avgi-T_avgi，T^R _avgi为m个设定感兴趣区域中与ROI_i存在关联关系的感兴趣区域的平均温度；执行S700；

S700，将△T1_i与对应的第一设定条件进行比较或者将△T2_i与对应的第二设定条件进行比较，并将比较结果存储至结果记录表中的对应位置处，结果记录表中的第i行包括(ROI_i，M_i)，其中，如果△T1_i满足对应的第一设定条件，则M_i为第一标识，否则，M_i为第二标识；如果△T2_i满足对应的第二设定条件，则M_i为第一标识，否则，M_i为第二标识；

S810，从m个标识中获取第一标识的数量n，基于(n/m)*a生成对应的预警状态，w_r为n个第一标识对应的n个感兴趣区域中的第r感兴趣区域的权重。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，S810具体包括：

S811，如果(n/m)*a≥k1，则生成第一预警状态；k1为第一设定阈值；

S812，如果k2≤(n/m)*a＜k1，则生成第二预警状态；k2为第二设定阈值；

S813，如果(n/m)*a＜k2，则生成第三预警状态；

其中，第一预警状态的优先级大于第二预警状态的优先级，第二预警状态的优先级大于第三预警状态的优先级。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述感兴趣区域为穴位。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述感兴趣区域包括：天眼区、大椎区、肝俞区、膻中区和身体两侧区。

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，还包括：与处理器通信连接的显示器，所述显示器用于对所述预警状态进行可视化显示。

6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，R2_i为ROI_i的外接圆的半径。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，x_i0＝Avg(x_ih)，y_i0＝Avg(y_ih)，x_ih，y_ih分别为S_ih的横坐标和纵坐标；x_i0，y_i0分别为O_i的横坐标和纵坐标；

R2_i＝max(d1，d2，d3，d4)，d1＝[(x_i0-x_imax)²+(y_i0-y_imax)²]^1/2,d2＝[(x_i0-x_imax)²+(y_i0-y_imin)

²]^1/2,d3＝[(x_i0-x_imin)²+(y_i0-y_imax)²]^1/2,d4＝[(x_i0-x_imin)²+(y_i0-y_imin)²]^1/2,x_imax和x_imin分别为(x_i1，x_i2，…，x_ih，…，x_in(i))中的最大值和最小值，y_imax和y_imin分别为(y_i1，y_i2，…，y_ih，…，y_in(i))中的最大值和最小值。

8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，x_i0＝(x_imax-x_imin)/2，y_i0＝(y_imax-y_imin)/2，x_i0，y_i0分别为O_i的横坐标和纵坐标，x_imax和x_imin分别为(x_i1，x_i2，…，x_ih，…，x_in(i))中的最大值和最小值，y_imax和y_imin分别为(y_i1，y_i2，…，y_ih，…，y_in(i))中的最大值和最小值；x_ih，y_ih分别为S_ih的横坐标和纵坐标；

R2_i＝[(x_i0-x_imax)²+(y_i0-y_imax)²]^1/2。

9.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，R1_i＝k*R2_i，k＞1。