CN116386120A - 一种无感监控管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及智能管理领域,具体公开了一种无感监控管理系统,包括图像采集模块、图像特征提取模块、环境监测模块、面部检测模块以及云端反馈模块;利用无感监控对进行面部识别,同时实时监测环境确保有一个良好的睡眠环境;本发明利用监控设备对环境及面部进行检测,同时对睡眠情况进行预测。
Description
技术领域
本发明涉及校园智能管理领域,更具体地说,本发明涉及一种无感监控管理系统。
背景技术
好的睡眠能确保有一个好的身体和学习状态,因此需要一种能够对睡眠情况进行有效管理,根据睡眠情况的数据,对工作和学习进行适应性的调节,同时还可以起到对睡眠质量进行评价的管理系统,使睡眠得到有效的保障。为了解决上述问题,现提供一种技术方案。
发明内容
为了克服现有技术的上述缺陷,本发明的实施例提供一种无感监控管理系统,利用监控设备对环境及面部进行检测,同时对睡眠情况进行预测,以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种无感监控管理系统,包括图像采集模块、图像特征提取模块、环境监测模块、面部检测模块以及云端反馈模块,具体为:
图像采集模块通过红外传感器、温度传感器及湿度传感器采集环境的温度、湿度、电磁辐射量及噪声分贝,建立环境数据库,再利用监控设备采集面部特征,包括唇形、肤色、眼间距、眉毛以及面部轮廓线,并建立面部识别数据库;
图像处理模块用于处理图像采集模块采集的信息,包括面部图像噪声分贝去除、环境数据标准化和环境数据归一化;
环境监测模块用于对环境的温度、湿度、电磁辐射量及噪声分贝预测环境指标对睡眠影响程度,并针对预测结果建立评估模型;
面部检测模块包括图像分析、图像边缘检测、图像特征定位以及图像特征匹配,通过唇形、肤色、眼间距、眉毛以及面部轮廓线特征;
数据存储模块分别用于并存储环境数据库和面部识别数据库。
作为本发明的进一步方案,图像处理模块对图像采集模块采集的信息进行噪声分贝去除、数据标准化和数据归一化,具体为:
Q2.数据标准化:将环境数据库进行标准化处理,环境数据库标准化处理公式为:
Q3.数据归一化:环境数据库归一化处理公式为:
在进行睡眠质量评估时,各项评估指标存在如下的数值变化规则:
情况一:环境的湿度和标准环境湿度差值的绝对值,电磁辐射量和标准环境下电磁辐射量差值的绝对值、噪声分贝和标准噪声分贝差值的绝对值在设定的阈值范围内,环境温度和标准环境温度差值的绝对值较大时,对身体素质影响较大,睡眠质量较差,环境温度和标准环境温度差值的绝对值较小时,对身体素质影响较小,睡眠质量较佳。
情况二:环境温度和标准环境温度差值的绝对值,电磁辐射量和标准环境下电磁辐射量差值的绝对值、噪声分贝和标准噪声分贝差值的绝对值在设定的阈值范围内,环境的湿度和标准环境湿度差值的绝对值较大时,细菌滋生概率较大,睡眠质量较差,环境的湿度和标准环境湿度差值的绝对值较小时,细菌滋生概率较小,睡眠质量较佳。
情况三:环境温度和标准环境温度差值的绝对值,环境的湿度和标准环境湿度差值的绝对值、噪声分贝和标准噪声分贝差值的绝对值在设定的阈值范围内,电磁辐射量和标准环境下电磁辐射量差值的绝对值较大时,对身体造成伤害较大,睡眠质量较差,电磁辐射量和标准环境下电磁辐射量差值的绝对值较小时,对身体造成伤害较小,睡眠质量较佳。
情况四:环境温度和标准环境温度差值的绝对值,电磁辐射量和标准环境下电磁辐射量差值的绝对值、环境的湿度和标准环境湿度差值的绝对值在设定的阈值范围内,噪声分贝和标准噪声分贝差值的绝对值较大时,入睡速度较慢,睡眠质量较差,噪声分贝和标准噪声分贝差值的绝对值较小时,入睡速度较快,睡眠质量较佳。
作为本发明的进一步方案,环境监测模块用于确定环境的温度、湿度、电磁辐射量及噪声分贝评估因子的评估机制,构建睡眠质量评估模型,并依据评估结果对睡眠质量进行分级评估,其中,睡眠质量与温度正相关,与湿度负相关,与电磁辐射量负相关,与噪声分贝负相关,睡眠质量评估公式为:
作为本发明的进一步方案,依据评估结果对睡眠质量进行分级评估,通过对睡眠质量评估结果进行线性变换,再对线性变换后的评估结果进行标准化、正则化得到,将标准化、正则化后的参数/>作为自变量带入函数/>,根据函数值判断环境对睡眠质量的影响级别,其中,睡眠质量评估结果线性变换公式为:
作为本发明的进一步方案,根据函数值判断环境对睡眠质量的影响级别,对睡眠质量进行分级评估,分级评估的方法为:
作为本发明的进一步方案,面部检测模块包括图像分析、图像边缘检测、图像特征定位以及图像特征匹配,具体步骤为:
图像分析用于处理面部图像上仍存在的噪声以及边缘不清晰图像;
图像特征匹配包括一个卷积层和一个全连接层,在卷积层中利用卷积神经网络引入Sigmoid激活函数提取出特征H,将特征H输入至全连接层,选取具有多样代表性的唇形、肤色、眼间距、眉毛以及面部轮廓线为面部识别的特征数据;
图像特征定位通过圆形模型匹配法确定各特征数据的在面部的位置。
作为本发明的进一步方案,图像分析完成后,通过比较分析后的待识别面部特征向量与已有面部特征库中的特征向量,计算面部特征向量之间的相似度得分,根据相似度进行面部匹配。
本发明一种无感监控管理系统的技术效果和优点:本发明利用监控设备对环境及面部进行检测,同时对睡眠情况进行预测。
附图说明
图1为本发明一种无感监控管理系统的结构示意图。
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。
一种无感监控管理系统,包括图像采集模块、图像特征提取模块、环境监测模块、面部检测模块以及云端反馈模块,具体为:
图像采集模块通过红外传感器、温度传感器及湿度传感器采集环境的温度、湿度、电磁辐射量及噪声分贝,建立环境数据库,再利用监控设备采集面部特征,包括唇形、肤色、眼间距、眉毛以及面部轮廓线,并建立面部识别数据库;
图像处理模块用于处理图像采集模块采集的信息,包括面部图像噪声分贝去除、环境数据标准化和环境数据归一化;
环境监测模块用于对环境的温度、湿度、电磁辐射量及噪声分贝预测环境指标对睡眠影响程度,并针对预测结果建立评估模型;
面部检测模块包括图像分析、图像边缘检测、图像特征定位以及图像特征匹配,通过唇形、肤色、眼间距、眉毛以及面部轮廓线特征;
数据存储模块分别用于并存储环境数据库和面部识别数据库。
通过建立一种无感监控管理系统实现对校园更好的管理,利用环境监测模块对环境的温度、湿度、电磁辐射量及噪声分贝预测环境指标对睡眠影响程度并建立评估模型,针对评估结果对环境进行合理调节。
图像处理模块对图像采集模块采集的信息进行噪声分贝去除、数据标准化和数据归一化,具体为:
Q2.数据标准化:将环境数据库进行标准化处理,环境数据库标准化处理公式为:
Q3.数据归一化:环境数据库归一化处理公式为:
预处理步骤可以帮助我们从环境和面部中提取出最有用的信息,并将其用于识别和匹配。图像处理的方法需要采集大量环境数据以及面部图像,并对其进行预处理和特征提取等操作,以建立准确、高效的无感监控管理系统。
环境监测模块用于确定环境的温度、湿度、电磁辐射量及噪声分贝评估因子的评估机制,构建睡眠质量评估模型,并依据评估结果对睡眠质量进行分级评估,其中,睡眠质量与温度正相关,与湿度负相关,与电磁辐射量负相关,与噪声分贝负相关,睡眠质量评估公式为:
通过本发明可以有效地利用环境的温度、湿度、电磁辐射量及噪声分贝评估因子对睡眠质量进行评估和预测,通过对环境的多角度分析,便于将各个评估因子进行合理有效的分析,确保评估结果的准确性,同时能够有效平衡各指标之间的数量级差异。
依据评估结果对睡眠质量进行分级评估,通过对睡眠质量评估结果进行线性变换,再对线性变换后的评估结果进行标准化、正则化得到,将标准化、正则化后的参数/>作为自变量带入函数/>,根据函数值判断环境对睡眠质量的影响级别,其中,睡眠质量评估结果线性变换公式为:
根据函数值判断环境对睡眠质量的影响级别,对睡眠质量进行分级评估,分级评估的方法为:
根据函数值判断环境对睡眠质量进行分级评估,评估结果可以有效判断环境的好坏,依据环境级别的好坏及时作出改良。
面部检测模块包括图像分析、图像边缘检测、图像特征定位以及图像特征匹配,具体步骤为:
图像分析用于处理面部图像上仍存在的噪声以及边缘不清晰图像;
图像特征匹配包括一个卷积层和一个全连接层,在卷积层中利用卷积神经网络引入Sigmoid激活函数提取出特征H,将特征H输入至全连接层,选取具有多样代表性的唇形、肤色、眼间距、眉毛以及面部轮廓线为面部识别的特征数据;
图像特征定位通过圆形模型匹配法确定各特征数据的在面部的位置。
图像分析完成后,通过比较分析后的待识别面部特征向量与已有面部特征库中的特征向量,计算面部特征向量之间的相似度得分,根据相似度进行指纹匹配。
综上所述,一种无感监控管理系统通过建立一种无感监控管理系统实现对校园更好的管理,利用环境监测模块对环境的温度、湿度、电磁辐射量及噪声分贝预测环境指标对睡眠影响程度并建立评估模型,针对评估结果对环境进行合理调节。预处理步骤可以帮助我们从环境和面部中提取出最有用的信息,并将其用于识别和匹配。图像处理的方法需要采集大量环境数据以及面部图像,并对其进行预处理和特征提取等操作,以建立准确、高效的无感监控管理系统。通过本发明可以有效地利用环境的温度、湿度、电磁辐射量及噪声分贝评估因子对睡眠质量进行评估和预测,通过对环境的多角度分析,便于将各个评估因子进行合理有效的分析,确保评估结果的准确性,同时能够有效平衡各指标之间的数量级差异。并根据函数值判断环境对睡眠质量进行分级评估,评估结果可以有效判断环境的好坏,以便及时作出改良。利用监控设备对环境及人脸进行检测,同时对睡眠情况进行预测。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
最后:以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种无感监控管理系统,包括图像采集模块、图像特征提取模块、环境监测模块、面部检测模块以及云端反馈模块,其特征在于,
图像采集模块通过红外传感器、温度传感器及湿度传感器采集环境的温度、湿度、电磁辐射量及噪声分贝,建立环境数据库,再利用监控设备采集面部特征,包括唇形、肤色、眼间距、眉毛以及面部轮廓线,并建立面部识别数据库;
图像处理模块用于处理图像采集模块采集的信息,包括面部图像噪声分贝去除、环境数据标准化和环境数据归一化;
环境监测模块用于对环境的温度、湿度、电磁辐射量及噪声分贝预测环境指标对睡眠影响程度,并针对预测结果建立评估模型;
面部检测模块包括图像分析、图像边缘检测、图像特征定位以及图像特征匹配,通过唇形、肤色、眼间距、眉毛以及面部轮廓线特征;
数据存储模块分别用于并存储环境数据库和面部识别数据库。
6.根据权利要求1所述的一种无感监控管理系统,其特征在于,面部检测模块包括图像分析、图像边缘检测、图像特征匹配以及图像特征定位,具体步骤为:
图像分析用于处理面部图像上仍存在的噪声以及边缘不清晰图像;
图像特征匹配包括一个卷积层和一个全连接层,在卷积层中利用卷积神经网络引入Sigmoid激活函数提取出特征H,将特征H输入至全连接层,选取唇形、肤色、眼间距、眉毛以及面部轮廓线为面部识别的特征数据;
图像特征定位通过圆形模型匹配法确定各特征数据的在面部的位置。
7.根据权利要求1所述的一种无感监控管理系统,其特征在于,图像分析完成后,通过比较分析后的待识别面部特征向量与已有面部特征库中的特征向量,计算面部特征向量之间的相似度得分,对相似度得分进行排序,获取满足阈值范围的相似度,根据相似度进行面部匹配。
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