基于图像处理的异常情况监测方法及监测设备技术

本发明专利技术实施例提供一种基于图像处理的异常情况监测方法及监测设备。其中，方法包括如下的步骤：获取被监测婴儿的待监测区域图像；根据所述待监测区域图像各像素点的三基色中各基色对应的灰度色阶，计算所述各像素点的灰度值；计算所述各像素点的灰度值的和，得到整体灰度和；若所述整体灰度和大于报警阈值，则确定所述被监测婴儿出现异常情况。实现上述方法的所述监测设备，其包括图像采集器及图像处理器。本发明专利技术实施例提供的技术方案，解决了现有技术中需在被监测婴儿上安放传感器所带来的诸多问题；因其直接基于图像处理的方式来判断婴儿是否吐奶，较现有技术中通过监测婴儿呼吸、心跳等来间接判断婴儿是否吐奶，本方案的准确率更高。

【技术实现步骤摘要】
基于图像处理的异常情况监测方法及监测设备
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种基于图像处理的异常情况监测方法及监测设备。
技术介绍
婴儿吐奶大部分情况属于正常现象，但是有些情况仍然预示着危险。特别是易呛奶的婴儿，这就十分危险。呛奶本身可能会引起气管堵塞，发生窒息等险情，如果不及时处理，会危害宝宝的生命安全。但家长24小时一刻不离地盯着婴儿也不太现实，特别是婴儿睡眠后，家长一般也会休息，此时发生吐奶现象很难及时发现。现有技术中有通过在婴儿衣服上安放传感器，以对婴儿的呼吸，心跳，体温等进行监控来间接判断婴儿是否吐奶。这些传感器需要贴近婴儿才能起作用，一是会造成婴儿的不舒适感，二是会存在误食的风险。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种基于图像处理的异常情况监测方法及监测设备，以解决现有技术中需贴近婴儿进行监测所带来的诸多问题。在本专利技术的一个实施例中，提供了一种基于图像处理的异常情况监测方法。该方法包括：采集被监测婴儿的待监测区域图像；根据所述待监测区域图像各像素点的三基色中各基色对应的灰度色阶，计算所述各像素点的灰度值；计算所述各像素点的灰度值的和，得到整体灰度和；若所述待监测区域图像的整体灰度和大于报警阈值，则确定所述被监测婴儿出现异常情况。可选地，根据所述待监测区域图像各像素点的三基色中各基色对应的灰度色阶，计算所述各像素点的灰度值，包括：采用如下加权算法计算所述各像素点的灰度值：Gray＝R*Qr+G*Qg+B*Qb，其中，Gray为所述被监测婴儿的所述待监测区域图像中一像素点的灰度值；Qb>Qr，Qb>Qg；R、G及B分别为所述待监测区域图像中同一像素点的三基色中红色对应的灰度色阶、绿色对应的灰度色阶及蓝色对应的灰度色阶；Qr为三基色中红色对应的权重，Qg为三基色中绿色对应的权重，Qb为三基色中蓝色对应的权重；其中，所述待监测区域图像可以是用作判定所述被监测婴儿是否吐奶的嘴部区域图像。可选地，所述的方法还包括：若所述整体灰度和大于所述报警阈值，则获取采集时间在获取所述待监测区域图像的时间点之后的多个连续待监测区域图像作为验证图像集；分别计算所述验证图像集中各待监测区域图像的整体灰度和；根据所述验证图像集中各待监测区域图像的整体灰度和，计算平均值；若所述平均值大于所述报警阈值，则进行异常报警。可选地，所述的方法还包括：获取多个异常样本图像及多个正常样本图像；计算所述多个异常样本图像的整体灰度和的平均值；计算所述多个正常样本图像的整体灰度和的平均值；根据所述多个异常样本图像的整体灰度和的平均值以及所述多个正常样本图像的整体灰度和的平均值，确定所述报警阈值。可选地，所述获取被监测婴儿的待监测区域的图像，包括：采集所述被监测婴儿的面部图像；对所述面部图像进行人脸特征定位，以定位所述被监测婴儿的嘴唇特征在所述面部图像中的区域位置；基于所述区域位置，确定包含所述区域位置在内的局部图像提取区域；从所述面部图像中提取所述局部图像提取区域内的所有像素点，得到所述待监测区域图像。在本专利技术的另一实施例中，提供了一种监测设备。该监测设备包括：图像采集器及图像处理器；其中，所述图像采集器用于采集被监测婴儿的待监测区域图像；所述图像处理器用于根据所述待监测区域图像各像素点的三基色中各基色对应的灰度色阶，计算所述各像素点的灰度值；计算所述各像素点的灰度值的和，得到整体灰度和；若所述待监测区域图像的整体灰度和大于报警阈值，则确定所述被监测婴儿出现异常情况。可选地，所述的监测设备还包括：与所述图像处理器连接的报警器；其中，所述图像处理器还用于：若所述整体灰度和大于所述报警阈值，则获取采集时间在获取所述待监测区域图像的时间点之后的多个连续待监测区域图像作为验证图像集；分别计算所述验证图像集中各待监测区域图像的整体灰度和；根据所述验证图像集中各待监测区域图像的整体灰度和，计算平均值；所述报警器用于当所述平均值大于所述报警阈值时进行异常报警。可选地，所述图像处理器还用于：获取多个异常样本图像及多个正常样本图像；计算所述多个异常样本图像的整体灰度和的平均值；计算所述多个正常样本图像的整体灰度和的平均值；根据所述多个异常样本图像的整体灰度和的平均值以及所述多个正常样本图像的整体灰度和的平均值，确定所述报警阈值。可选地，所述的监测设备还包括：与所述图像处理器连接的人机交互模组，用于为用户提供输入或导入数据的接口，并将用户输入/导入数据传输至所述图像处理器；相应的，所述图像处理器还用于根据所述用户输入/导入数据执行相应的操作，以及当确定所述被监测婴儿出现异常情况时，向所述人机交互模组发送异常提示信息，以通过所述人机交互模组进行显示或播出；和/或，与所述图像处理器连接的存储器，用于存储用户通过所述人机交互模组输入/导入数据和/或所述报警阈值。可选地，所述图像采集器还用于采集所述被监测婴儿的面部图像；所述图像处理器还用于：对所述面部图像进行人脸特征定位，以定位所述被监测婴儿的嘴唇特征在所述面部图像中的区域位置；基于所述区域位置，确定包含所述区域位置在内的局部图像提取区域；从所述面部图像中提取所述局部图像提取区域内的所有像素点，得到所述待监测区域图像。本专利技术实施例提供的技术方案，通过采集被监测婴儿的待监测区域图像并根据待监测区域图像的整体灰度和来确定被监测婴儿是否出现异常情况，无需与被监测婴儿直接接触，进而解决了现有技术中需在被监测婴儿上安放传感器所带来的诸多问题；另外，将本专利技术实施例提供的方案应用到婴儿吐奶监测场景，因其直接基于图像处理的方式来判断婴儿是否吐奶，较现有技术中通过监测婴儿呼吸、心跳等来间接判断婴儿是否吐奶，本方案更直接，且准确率更高。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，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为本专利技术一实施例提供的基于图像处理的异常情况监测方法的流程示意图；图2为本专利技术另一实施例提供的基于图像处理的异常情况监测方法的流程示意图；图3为本专利技术一实施例提供的基于图像处理的异常情况监测方法中待监测区域图像的获取方法流程示意图；图4为本专利技术一实施例提供的监测设备的结构示意图。具体实施方式在本专利技术的说明书、权利要求书及上述附图中描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行。操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域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，都属于本专利技术保护的范围。在介绍本专利技术各具体本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于图像处理的异常情况监测方法，其特征在于，包括：获取被监测婴儿的待监测区域图像；根据所述待监测区域图像各像素点的三基色中各基色对应的灰度色阶，计算所述各像素点的灰度值；计算所述各像素点的灰度值的和，得到整体灰度和；若所述整体灰度和大于报警阈值，则确定所述被监测婴儿出现异常情况。

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的异常情况监测方法，其特征在于，包括：获取被监测婴儿的待监测区域图像；根据所述待监测区域图像各像素点的三基色中各基色对应的灰度色阶，计算所述各像素点的灰度值；计算所述各像素点的灰度值的和，得到整体灰度和；若所述整体灰度和大于报警阈值，则确定所述被监测婴儿出现异常情况。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述待监测区域图像各像素点的三基色中各基色对应的灰度色阶，计算所述各像素点的灰度值，包括：采用如下加权算法计算所述各像素点的灰度值：Gray＝R*Qr+G*Qg+B*Qb，其中，Gray为所述被监测婴儿的所述待监测区域图像中一像素点的灰度值；Qb>Qr，Qb>Qg；R、G及B分别为所述待监测区域图像中同一像素点的三基色中红色对应的灰度色阶、绿色对应的灰度色阶及蓝色对应的灰度色阶；Qr为三基色中红色对应的权重，Qg为三基色中绿色对应的权重，Qb为三基色中蓝色对应的权重；其中，所述待监测区域图像可以是用作判定所述被监测婴儿是否吐奶的嘴部区域图像。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，还包括：若所述整体灰度和大于所述报警阈值，则获取采集时间在获取所述待监测区域图像的时间点之后的多个连续待监测区域图像作为验证图像集；分别计算所述验证图像集中各待监测区域图像的整体灰度和；根据所述验证图像集中各待监测区域图像的整体灰度和，计算平均值；若所述平均值大于所述报警阈值，则进行异常报警。4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，还包括：获取多个异常样本图像及多个正常样本图像；计算所述多个异常样本图像的整体灰度和的平均值；计算所述多个正常样本图像的整体灰度和的平均值；根据所述多个异常样本图像的整体灰度和的平均值以及所述多个正常样本图像的整体灰度和的平均值，确定所述报警阈值。5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取被监测婴儿的待监测区域图像，包括：采集所述被监测婴儿的面部图像；对所述面部图像进行人脸特征定位，以定位所述被监测婴儿的嘴唇特征在所述面部图像中的区域位置；基于所述区域位置，确定包含所述区域位置在内的局部图像提取区域；从所述面部图像中提取所述局部图像提取区域内的所有像素点，得到所述待监测区域...

【专利技术属性】
技术研发人员：林志远，
申请(专利权)人：歌尔股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山东,37