【技术实现步骤摘要】
基于视频与设备结合的服刑人员体征监测方法及设备
[0001]本专利技术涉及体征监测
,尤其涉及基于视频与设备结合的服刑人员体征监测方法及设备。
技术介绍
[0002]随着信息化进程的加快,监狱的管理也迎来了新的变革,在监狱的视频监控以及智能设备配置方面也产生了较大积极的影响,在对监狱服刑人员进行看护的过程中,有一项非常重要的任务就是要监测服刑人员的综合生理特征,以及潜在性的风险分析;
[0003]现有的监狱服刑人员综合生理体征监测过程中主要依靠人力来进行,不能做到全天候全地域的观察分析,不能实现自动识别异常行为、心率较低等特殊情况,在服刑人员的身心健康出现问题时无法及时发现,因此,本专利技术提出基于视频与设备结合的服刑人员体征监测方法及设备以解决现有技术中存在的问题。
技术实现思路
[0004]针对上述问题,本专利技术提出基于视频与设备结合的服刑人员体征监测方法及设备,该基于视频与设备结合的服刑人员体征监测方法及设备用于身心同步连续监测,无需人力,方便及时发现服刑人员的身心健康问题。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于视频与设备结合的服刑人员体征监测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一:采集体征,将测量设备置于服刑人员必经的道路,拍摄服刑人员的图像,识别拍摄图像中的人脸表情,热成像识别服刑人员的体温,雷达探测服刑人员的心率和呼吸,利用体重测量毯获取服刑人员的体重,利用红外测量服刑人员的身高;步骤二:构建原始数据,自fcon_1000项目中的ABIDE数据库中的第二批数据ABIDE II中下载图像数据,获得精神疾病数据集原始数据,分别包含各类精神疾病患者数据60
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100例,且每例数据中包含该例病害病程的各个时间点;步骤三:图像预处理,将步骤一测量的数据在显示器上进行显示,然后对摄像头采集的图像进行预处理,获得拥有多个时间点的4D功能图像;步骤四:构建表情网络,将每个4D功能图像划分为多个表情区,提取每个表情区对应的时间点的信号序列,构建了一个带权值的表情网络,并将复杂网络理论应用到表情网络中,先连接搜索引擎,考察服刑人员表情网络和正常人员对照组的差异,以此作为后续对比的理论依据;步骤五:病程预测,使用层次化对比模块,将表情网络分解为若干个单元,并与精神疾病数据集原始数据进行对比,获取对比结果及病程时间点,提出病程预测,完成体征监测的整个过程。2.根据权利要求1所述的基于视频与设备结合的服刑人员体征监测方法,其特征在于:所述步骤五中,层次化对比模块以多个单元与精神疾病数据集原始数据的相似数量判断整体表情的病灶和病程时间点。3.基于视频与设备结合的服刑人员体征监测设备,包括中央控制中心、视频采集系统、生命体征提取系统,其特征在于:所述中央控制中心包括处理器、表情图像数据库、数据处理模块和显示模块,所述视频采集系统包括摄像头和热成像仪,所述摄像头具备人脸识别模块,所述生命体征提取系统包括雷达探测系统、身高体重识别模块,所述视频采集系统、生命体征提取系统与所述中央控制中心无线连接;所述表情图像数据库自fcon_1000项目中的ABIDE数据库中的第二批数据ABIDEII中下载图像数据,得到精神疾病数据集原始数据,所述数据处理模块包括预处理部、表情网络构建模块和层次化对比模块,且数据处理模块接入视频采集系统,所述预处理部对摄像头采集的图像进行预处理,获得拥有多个时间点的4D功能图像,所述表情网络构建模块将每个4D功能图像划分为多个表情区,提取每个表情区对应的时间点的信号序列,构建了一个...
【专利技术属性】
技术研发人员:何卫灵,金耀初,张宏辉,谢占功,陈健庆,
申请(专利权)人:广州利科科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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