[發明專利]基于熱成像的呼吸率檢測方法、裝置及電子設備在審
| 申請號: | 202110877891.9 | 申請日: | 2021-07-30 |
| 公開(公告)號: | CN113576452A | 公開(公告)日: | 2021-11-02 |
| 發明(設計)人: | 覃德智 | 申請(專利權)人: | 深圳市商湯科技有限公司 |
| 主分類號: | A61B5/08 | 分類號: | A61B5/08;A61B5/01;A61B5/00;G06N3/08;G06K9/00;G06K9/62;G06T7/00 |
| 代理公司: | 廣州三環專利商標代理有限公司 44202 | 代理人: | 熊永強;董文俊 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 成像 呼吸 檢測 方法 裝置 電子設備 | ||
本公開涉及基于熱成像的呼吸率檢測方法、裝置及電子設備。上述方法包括獲取至少兩個熱圖像,上述熱圖像包括基于目標對象的溫度信息渲染出的上述目標對象的輪廓;基于神經網絡提取各上述熱圖像中的目標區域;提取各上述目標區域對應的溫度信息;上述溫度信息跟隨上述目標對象的呼吸產生周期性變化,根據提取到的上述溫度信息,確定上述目標對象的呼吸率。本公開可以通過分析熱成像攝像頭拍攝到的熱圖像,確定出目標對象的呼吸率,從而在不接觸目標對象的情況下得到呼吸率檢測結果,實現了非接觸檢測,填補了非接觸檢測場景的空白,并且具備良好的檢測速度和檢測準確度。
技術領域
本公開涉及計算機視覺技術領域,尤其涉及基于熱成像的呼吸率檢測方法、裝置及電子設備。
背景技術
呼吸率是用于分析人體健康狀況、情緒等信息的重要生理數據,相關技術中的呼吸率測量方式通常是有接觸的,比如常用的呼吸帶,其需要將受測者與呼吸帶連接在一起,但是這種接觸式的測量方式的適用場景有限。對于戶外場景、有隔離需求等要求無接觸測量的場景,則無法使用這種接觸式的測量方式,因此,相關技術難以滿足對于呼吸率進行無接觸測量的需求。
發明內容
為了解決上述提出的至少一個技術問題,本公開提出了基于熱成像的呼吸率檢測方法、裝置及電子設備。
根據本公開的一方面,提供了一種基于熱成像的呼吸率檢測方法,其包括:獲取至少兩個多個熱圖像,所述熱圖像包括基于目標對象的溫度信息渲染出的所述目標對象的輪廓;基于神經網絡提取各所述熱圖像中的目標區域;提取各所述目標區域對應的溫度信息;所述溫度信息跟隨所述目標對象的呼吸產生周期性變化,根據提取到的所述溫度信息,確定所述目標對象的呼吸率。基于上述配置,通過分析熱圖像,可以確定出目標對象的呼吸率,從而在不接觸目標對象的情況下得到呼吸率檢測結果,實現了非接觸檢測,填補了非接觸檢測場景的空白,并且具備良好的檢測速度和檢測準確度。
在一些可能的實施方式中,所述神經網絡基于下述方法得到:獲取樣本熱圖像和所述樣本熱圖像對應的標簽;所述樣本熱圖像包括基于樣本目標對象的溫度信息渲染出的所述樣本目標對象的輪廓,所述標簽表征所述樣本目標對象的目標區域;所述目標區域為所述樣本目標對象的口鼻區域或口罩區域;對所述樣本熱圖像進行特征提取,得到樣本特征信息;根據所述樣本特征信息預測目標區域,得到目標區域預測結果;根據所述目標區域預測結果和所述標簽,訓練所述神經網絡。基于上述配置,可以使得神經網絡具備直接確定目標區域的能力,通過快速準確地確定用于檢測呼吸率的位置,提升呼吸率檢測準確度和速度。
在一些可能的實施方式中,所述對所述樣本熱圖像進行特征提取,得到樣本特征信息,包括:對所述樣本熱圖像進行初始特征提取,得到第一特征圖;對所述第一特征圖進行復合特征提取,得到第一特征信息,所述復合特征提取包括通道特征提取;基于所述第一特征信息中的顯著特征,對所述第一特征圖進行過濾;提取過濾結果中的第二特征信息;融合所述第一特征信息和所述第二特征信息,得到所述樣本特征信息。基于上述配置,可以提升第二特征信息的有效度和判別力,進而提升最終的樣本特征信息中信息的豐富程度。
在一些可能的實施方式中,所述神經網絡包括第一神經網絡和第二神經網絡;所述基于神經網絡提取各所述熱圖像中的目標區域,包括:基于所述第一神經網絡提取各所述熱圖像中的人臉目標;基于所述第二神經網絡提取所述人臉目標中的目標區域,所述目標區域為所述人臉目標中的口罩區域。基于上述配置,可以在確定人臉的基礎上再行確定口罩區域,避免對未戴在人臉的口罩進行呼吸率分析,提升呼吸率檢測準確度和速度。
在一些可能的實施方式中,所述基于神經網絡提取各所述熱圖像中的目標區域,包括:基于所述神經網絡提取各所述熱圖像中的關鍵區域,所述關鍵區域為口罩區域或口鼻區域;確定呼吸率檢測場景;根據所述呼吸率檢測場景,確定關鍵區域與目標區域的目標映射關系;根據所述目標映射關系和所述關鍵區域,確定所述目標區域。基于上述配置,對于不同的呼吸率檢測場景可以根據從神經網絡直接識別出的關鍵區域確定目標區域,從而間接自動確定出目標區域,進一步擴展了本公開實施例的應用場景。
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