儿童孤独症训练系统及其方法技术方案

本发明专利技术实施例公开了一种儿童孤独症训练系统及其方法。系统包括：图像采集模块，用于采集现场训练图像；人脸识别模块，用于对现场训练图像进行人脸识别，得到ASD人脸图像；人体轮廓识别模块，用于根据ASD人脸图像对现场训练图像进行人体轮廓识别，得到ASD人体轮廓信息；人机交互模块，用于接收训练者的选择操作以提供训练任务；渲染模块，用于将训练任务的场景和ASD人体轮廓信息进行融合渲染，生成三维动画场景；人机交互模块还用于显示三维动画场景，以使得训练者根据三维动画场景完成训练。本发明专利技术基于ASD儿童面部的特殊性进行ASD人脸及ASD人体轮廓的提取识别来实现训练，考虑了训练者的个体差异，从而可以提升训练效果。从而可以提升训练效果。从而可以提升训练效果。

【技术实现步骤摘要】
儿童孤独症训练系统及其方法


[0001]本专利技术涉及医疗训练
，具体涉及一种儿童孤独症训练系统及其方法。

技术介绍

[0002]ASD(Autism Spectrum Disorder)即孤独症谱系障碍，是广义上的孤独症，又称自闭症，是一组以社交障碍、语言交流障碍、兴趣或活动范围狭窄以及重复刻板行为为主要特征的神经发育性障碍。孤独症对患者的精神监控和行为健康影响很大，严重影响患者的生活。如果未能早期发现并进行科学干预，孤独症对患者的致残率较高。
[0003]目前，世界上对于孤独症的诊断主要采用标准化的手册和量表，对儿童进行行为分析。进过长期研究和积累，我国专家为中国孤独症儿童人群设计、研发完成了首个中国的标准化量表：中国孤独症诊断量表(Chinese Autism Diagnostic Scale,CADS)。CADS的测试总原则中，要求测试人员必须具有标准化心里测量的工作经验和对发育行为儿科学、儿童发展心理学、精神医学等专业知识的学习经验。
[0004]为了普及专业性强的标准化测试，降低标准化测试的人力成本，已经有不少学者投入到使用计算机辅助孤独症筛查和干预的研究中。其中，通过显示技术，标准化试验场景，对儿童进行诊断或干预的方案，已经得到了一些尝试。
[0005]但现有的孤独症训练系统会采用电子设备播放音视频文件，孤独症儿童在辅助者的帮助下完成训练。该种训练方式缺乏对训练者个体差异的考虑，使得训练不佳。

技术实现思路

[0006]针对上述技术缺陷，本专利技术实施例的目的在于提供一种儿童孤独症训练系统及其方法。
[0007]为实现上述目的，第一方面，本专利技术实施例提供了一种儿童孤独症训练系统，包括：
[0008]图像采集模块，用于采集现场训练图像；
[0009]人脸识别模块，用于对所述现场训练图像进行人脸识别，得到ASD人脸图像；
[0010]人体轮廓识别模块，用于根据所述ASD人脸图像对所述现场训练图像进行人体轮廓识别，得到ASD人体轮廓信息；
[0011]人机交互模块，用于接收训练者的选择操作以提供训练任务；
[0012]渲染模块，用于将训练任务的场景和所述ASD人体轮廓信息进行融合渲染，生成三维动画场景；
[0013]所述人机交互模块还用于显示所述三维动画场景，以使得训练者根据所述三维动画场景完成训练。
[0014]在本申请的某些具体实施方式中，所述人脸识别模块具体用于：
[0015]获取人脸样本图像，所述人脸样本图像包括ASD人脸样本和正常人脸样本；
[0016]将所述人脸样本图像划分为训练集和测试集；
[0017]采用所述训练集对卷积神经网络模型进行训练；
[0018]采用所述测试集对训练后的所述卷积神经网络进行测试，得到ASD人脸检测模型；
[0019]将所述现场训练图像输入所述ASD人脸检测模型，得到ASD人脸图像。
[0020]在本申请的某些具体实施方式中，所述人体轮廓识别模块具体用于：
[0021]采用所述ASD人脸图像从所述现场训练图像中提取ASD人体轮廓图像；
[0022]采用基于人体索引的人体目标检测识别算法对所述ASD人体轮廓图像进行人体轮廓识别，得到所述ASD人体轮廓信息。
[0023]其中，基于人体索引的人体目标检测识别算法具体为：
[0024]根据深度图像获取像素点的深度距离和索引值，对深度图像中值滤波，根据深度距离设定深度阈值范围，深度图像二值化后，将深度阈值范围内的像素值赋值255，判定在设定深度阈值范围内索引值为1
‑
6的像素点为人体像素点，即为人体轮廓。
[0025]作为本申请的一种具体实施方式，所述人机交互模块具体包括：
[0026]输入单元，用于接收训练者的选择操作以提供训练任务；
[0027]显示单元，用于显示所述三维动画场景；
[0028]训练单元，用于接收所述训练者对所述三维动画场景的操作，并根据训练者的训练情况进行打分。
[0029]进一步地，在本申请的某些优选实施方式中，所述人机交互模还包括：
[0030]登录单元，用于接收训练者的登陆操作以进入所述儿童孤独症训练系统；
[0031]查询单元，用于接收用户的查询操作，并根据所述查询操作将训练者的训练得分情况展示给用户；所述用户包括训练者、训练辅助者或医护人员。
[0032]进一步地，在本申请的某些优选实施方式中，所述系统还包括：
[0033]通信单元，用于获取所述训练单元所记录的训练过程和得分情况；
[0034]集中监控平台，用于获取所述通信单元传输的训练过程和得分情况，使得医生可远程对训练过程进行及时指导。
[0035]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种儿童孤独症训练方法，包括：
[0036]采集现场训练图像；
[0037]对所述现场训练图像进行人脸识别，得到ASD人脸图像；
[0038]根据所述ASD人脸图像对所述现场训练图像进行人体轮廓识别，得到ASD人体轮廓信息；
[0039]接收训练者的选择操作以提供训练任务；
[0040]将训练任务的场景和所述ASD人体轮廓信息进行融合渲染，生成三维动画场景；
[0041]显示所述三维动画场景，以使得训练者根据所述三维动画场景完成训练。
[0042]实施本专利技术实施例，先进行人脸识别得到ASD人脸，再基于ASD人脸得到ASD人体轮廓信息，接着将训练任务的场景和ASD人体轮廓信息进行融合渲染，生成三维动画场景，以使得训练者根据三维动画场景完成训练；由于ASD儿童普遍存在认知障碍，其具有社交困难、行为刻板和兴趣狭窄等特点，ASD儿童面部表情不丰富，上述方案正是基于ASD儿童面部的特殊性进行ASD人脸及ASD人体轮廓的提取识别来实现训练，考虑了训练者的个体差异，从而可以提升训练效果。
[0043]且，孤独症儿童在实际训练过程中通常需要老师或家长辅助，简单地进行图像采
集及人脸识别将会得到多个目标，本专利技术实施例进行ASD人脸识别可以排除老师或家长人脸对后续场景渲染的干扰，从而可以保证后续所渲染得到的场景更加针对于ASD儿童。
附图说明
[0044]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
[0045]图1是本专利技术实施例提供的儿童孤独症训练系统的结构图；
[0046]图2是图1中人机交互模块的结构图；
[0047]图3是本专利技术实施例提供的儿童孤独症训练方法的流程图。
具体实施方式
[0048]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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种儿童孤独症训练系统，其特征在于，包括：图像采集模块，用于采集现场训练图像；人脸识别模块，用于对所述现场训练图像进行人脸识别，得到ASD人脸图像；人体轮廓识别模块，用于根据所述ASD人脸图像对所述现场训练图像进行人体轮廓识别，得到ASD人体轮廓信息；人机交互模块，用于接收训练者的选择操作以提供训练任务；渲染模块，用于将训练任务的场景和所述ASD人体轮廓信息进行融合渲染，生成三维动画场景；所述人机交互模块还用于显示所述三维动画场景，以使得训练者根据所述三维动画场景完成训练。2.如权利要求1所述的儿童孤独症训练系统，其特征在于，所述人脸识别模块具体用于：获取人脸样本图像，所述人脸样本图像包括ASD人脸样本和正常人脸样本；将所述人脸样本图像划分为训练集和测试集；采用所述训练集对卷积神经网络模型进行训练；采用所述测试集对训练后的所述卷积神经网络进行测试，得到ASD人脸检测模型；将所述现场训练图像输入所述ASD人脸检测模型，得到ASD人脸图像。3.如权利要求2所述的儿童孤独症训练系统，其特征在于，所述人体轮廓识别模块具体用于：采用所述ASD人脸图像从所述现场训练图像中提取ASD人体轮廓图像；采用基于人体索引的人体目标检测识别算法对所述ASD人体轮廓图像进行人体轮廓识别，得到所述ASD人体轮廓信息。4.如权利要求1所述的儿童孤独症训练系统，其特征在于，所述基于人体索引的人体目标检测识别算法具体为：根据深度图像获取像素点的深度距离和索引值，对深度图像中值滤波，根据深度距离设定深度阈值范围，深度图像二值化后，将深度阈值范围内的像素值赋值255，判定在设定深度阈值范围内索引值为1
‑
6的像素点为人体像素点，即为人体轮廓。5.如权利要求4所述的儿童孤独症训练系统，其特征在于，所述人机交互模块具体包括：输入单元，用于接收训练者的选择操作以提供训练任务；显示单元，用于显示所述三维动画场景；训练单元，用于接收所述训练者对所述三维动画场景的操作，并根据训练者的训练情况进行打分。6.如权利要求5所述的儿童孤独症训练系统，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：海洋，
申请(专利权)人：哈尔滨医科大学，
类型：发明
国别省市：