一种基于群体温度监测的情绪预测方法技术

本发明专利技术提出一种基于群体温度监测的情绪预测方法，包括：连续获取被监测群体的红外热图像；基于每一幅红外热图像对被监测群体的每个人的人体温度进行监测，实时判断每个人的人体温度是否异常，获取每个人的温度监测信息；基于观测时段内获取的所有温度监测信息判断每个人的人体温度在预设时段内是否异常，对判断结果为异常的人实时进行情绪调查，在观测时段内定时对所有人进行情绪调查；根据所有人的情绪调查结果和对应的人体温度是否异常建立情绪预测模型；在情绪预测模型中输入任一个人的特定参数预测情绪。本发明专利技术解决了非接触式的情绪预测方法准确性预测的问题，能够及时预测群体内每一个人的异常情绪。

【技术实现步骤摘要】
一种基于群体温度监测的情绪预测方法
本专利技术涉及一种基于群体温度监测的情绪预测方法。
技术介绍
随着经济技术的不断发展和生活节奏的日益加快，人们生活的压力越来越大，越来越多的人产生诸多心理方面的障碍或疾病；青少年更是高危群体，面临学习生活以及中考、高考等各个关键转折点，容易受到发育期间激素的影响，更易发生心理方面的障碍或疾病；而且青少年大部分时间都处于高压学习状态，家长又忙于工作和家务，难以及时发现孩子的情绪变化，更易导致孩子心理障碍或疾病恶化。若能及时预测一些特定场合或环境内群体的情绪变化，可解决或避免很多心理障碍或疾病。目前情绪预测从整体上包括相对人体接触式和非接触式两种，非接触式的情绪预测更有利于在群体内或特定环境中使用，而且具有一定的隐藏性。非接触式主要采用识别面部微表情进行预测，但是面部微表情检测困难，会导致增加面部微表情识别的误差，极大的影响检测结果的准确性。经研究表明，下丘脑为情绪变动和体温变化的中枢传导，情绪变化影响下丘脑，而下丘脑分泌激素影响体温变动。当人们兴奋、紧张或发怒时体温升高；当人们心情低落、或过渡悲哀时体温下降，情绪与体温具有紧密的联系，而对人体体温的监测技术成熟且监测结果准确，但目前没有非接触式的基于人体体温预测情绪的方法。
技术实现思路
为解决现有技术中非接触式的情绪预测方法准确性预测的问题，本专利技术提出一种基于群体温度监测的情绪预测方法。本专利技术的技术方案是这样实现的：一种基于群体温度监测的情绪预测方法，包括：连续获取被监测群体的红外热图像；基于每一幅红外热图像对被监测群体的每个人的人体温度进行监测；实时判断每个人的人体温度是否异常，获取每个人的温度监测信息；基于观测时段内获取的所有温度监测信息判断每个人的人体温度在预设时段内是否异常；对判断结果为异常的人实时进行情绪调查，在观测时段内定时对所有人进行情绪调查；根据所有人的情绪调查结果和对应的人体温度是否异常建立情绪预测模型；在情绪预测模型中输入某个人的特定参数预测情绪。优选的是，基于每一幅红外热图像对被监测群体的每个人的人体温度进行监测，每个人的人体温度为每一个人的若干部位的温度，若干部位可从以下部位中任意选取，额头、脸颊、脖子、眼角、手臂、胸部、足部和手部；每个部位的温度监测信息为该部位对应在每一幅红外热图像上位置的像素值的平均值；每个人的若干部位的温度为该人的人体温度。优选的是，基于每一幅红外热图像对被监测群体的每个人的人体温度进行监测，实时判断每个人的人体温度是否异常的具体方式为：基于每一幅红外热图像计算每个人的每个部位的温度，计算所有人的同一部位温度的平均温度值，计算每个人的每个部位的温度与该部位的平均温度值的差值温度；给定温差阈值，若任一个人的任一个部位的差值温度的绝对值大于温差阈值，判断这个人的这个部位的人体温度为异常。优选的是，基于观测时段内获取的所有温度监测信息判断每个人的人体温度在预设时段内是否异常，具体包括：从观测的起点开始，在每一预设时段内统计每一个人的每个部位连续出现异常的所有时段，给定时段阈值，大于时段阈值的时段记为异常时段；在该预设时段内统计每一个人的每个部位的所有异常时段的总长度，并计算该总长度与预设时段长度的比值，给定比例阈值，大于比例阈值的比值所对应的特定人的特定部位在预设时段内判断为异常，在每个预设时段内，任一人的任一部位的判断结果为异常则发出警告。优选的是，对判断结果为异常的人实时进行情绪调查，具体包括：建立能够反应情绪类别的问答卷，情绪类别可设置为开心、抑郁、愤怒、焦虑和正常；使在预设时段内判断结果为异常的人填写一份所述问答卷。优选的是，在观测时段内定时对所有人进行情绪调查，具体包括：定时让每个人填写一份所述问答卷，记录观测时段内所有人参加的群体活动和参加时间。优选的是，根据所有人的情绪调查结果和对应的人体温度是否异常建立情绪预测模型，具体包括：根据实时进行情绪调查的人填写完成的问答卷识别对应的人的情绪类别，根据定时情绪调查的所有人填写完成的问答卷识别每个人在每个定时的情绪类别，结合对应时间段每个人的人体温度是否异常、以及对应时间内的群体活动的数据，采用机器学习方法根据所有的数据进行训练，建立情绪预测模型。优选的是，在情绪预测模型中输入任一个人的特定参数预测情绪中的特定参数是指该人的每个部位的温度是否异常和与其同时间所对应的这个人参与的集体活动。优选的是，所述的情绪预测方法中，还包括：在预测情绪后，对预测的情绪异常的人对其进行情绪调查，将此人的每个部位的温度是否异常、同时间参加的集体活动和情绪调查结果添加到建立情绪预测模型的训练数据中，修正情绪预测模型。优选的是，连续获取被监测群体的红外热图像，具体包括：利用红外摄像机连续采集被监测群体的初始红外热图像；对初始红外热图像进行中值滤波去噪，获取初步去噪图像；设定有效温度阈值，在初步去噪图像中去除不在有效温度阈值内的像素点，获取有效像素点；设定局部区域阈值，计算每个有效像素点与其周围局部区域内的有效像素点的像素差值，并计算每个有效像素点的所有像素差值的平均值，统计所有有效像素点的平均值的分布直方图，并根据其计算初步去噪图像的平均差值记为噪声水平，根据噪声水平设置高斯滤波器，并对初步去噪图像进行高斯滤波处理，获取二次去噪图像；设定帧数阈值，在首次帧数阈值前的二次去噪图像为被监测群体的红外热图像，在连续处理的二次去噪图像中，每隔帧数阈值更新一次噪声水平，根据更新后的噪声水平重新进行高斯滤波处理，获取被监测群体的红外热图像。本专利技术的有益效果为：本专利技术提出的一种基于群体温度监测的情绪预测方法，基于连续采集的每一幅红外热图像对群体内的每一个人的人体温度进行监测，实时判断每个人的人体温度是否异常；然后基于整个观测时段内所有人的温度监测信息判断其中任一个人在预设时段的人体温度是否异常，并非直接判断被监测人员的温度，提高判断的准确性，结合观测时段内的情绪调查，增加建立情绪模型的精度，提高情绪预测的精准性。观测时段大于预设时段，在观测时段内设有预设时段更能够及时准确的反馈被监测者的人体温度，增加观测时段内判断每个人的人体温度的准确性。本专利技术的情绪预测方法能够及时预测群体内任一个人的情绪的异常，及时辅助予人工干预，能够及时地预防心理障碍或疾病，甚至于及时解决心理障碍或疾病。非接触式的情绪预测方法，更有利于保护被监测的个人隐私。本专利技术的情绪预测方法，对群体中的任一人进行情绪预测后，对预测的情绪异常的人对其进行情绪调查，将此人的每个部位的温度是否异常、同时间参加的集体活动和情绪调查结果添加到建立情绪预测模型的训练数据中，修正情绪预测模型，不断提高模型预测的准确性。具体实施方式下面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，本领域普通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，都属于本专利技术保护的范围。实施例一：一种基于群体本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于群体温度监测的情绪预测方法，其特征在于，包括：连续获取被监测群体的红外热图像；基于每一幅红外热图像对被监测群体的每个人的人体温度进行监测；实时判断每个人的人体温度是否异常，获取每个人的温度监测信息；基于观测时段内获取的所有温度监测信息判断每个人的人体温度在预设时段内是否异常；对判断结果为异常的人实时进行情绪调查，在观测时段内定时对所有人进行情绪调查；根据所有人的情绪调查结果和对应的人体温度是否异常建立情绪预测模型；在情绪预测模型中输入任一个人的特定参数预测情绪。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于群体温度监测的情绪预测方法，其特征在于，包括：连续获取被监测群体的红外热图像；基于每一幅红外热图像对被监测群体的每个人的人体温度进行监测；实时判断每个人的人体温度是否异常，获取每个人的温度监测信息；基于观测时段内获取的所有温度监测信息判断每个人的人体温度在预设时段内是否异常；对判断结果为异常的人实时进行情绪调查，在观测时段内定时对所有人进行情绪调查；根据所有人的情绪调查结果和对应的人体温度是否异常建立情绪预测模型；在情绪预测模型中输入任一个人的特定参数预测情绪。


2.根据权利要求1所述的情绪预测方法，其特征在于，基于每一幅红外热图像对被监测群体的每个人的人体温度进行监测，每个人的人体温度为每一个人的若干部位的温度，若干部位可从以下部位中任意选取，额头、脸颊、脖子、眼角、手臂、胸部、足部和手部；每个部位的温度监测信息为该部位对应在每一幅红外热图像上位置的像素值的平均值；每个人的若干部位的温度为该人的人体温度。


3.根据权利要求2所述的情绪预测方法，其特征在于，基于每一幅红外热图像对被监测群体的每个人的人体温度进行监测，实时判断每个人的人体温度是否异常的具体方式为：基于每一幅红外热图像计算每个人的每个部位的温度，计算所有人的同一部位温度的平均温度值，计算每个人的每个部位的温度与该部位的平均温度值的差值温度；给定温差阈值，若任一个人的任一个部位的差值温度的绝对值大于温差阈值，判断这个人的这个部位的人体温度为异常。


4.根据权利要求2所述的情绪预测方法，其特征在于，基于观测时段内获取的所有温度监测信息判断每个人的人体温度在预设时段内是否异常，具体包括：从观测的起点开始，在每一预设时段内统计每一个人的每个部位连续出现异常的所有时段，给定时段阈值，大于时段阈值的时段记为异常时段；在该预设时段内统计每一个人的每个部位的所有异常时段的总长度，并计算该总长度与预设时段长度的比值，给定比例阈值，大于比例阈值的比值所对应的特定人的特定部位在预设时段内判断为异常，在每个预设时段内，任一人的任一部位的判断结果为异常则发出警告。


5.根据权利要求4所述的情绪预测方法，其特征在于，对判断结果为异常的人实时进行情绪调查，具体包括：建立能够反应情绪类别的问答卷，情...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪辉，任大明，樊文彬，
申请(专利权)人：南京鑫和汇通电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32