本发明专利技术涉及智能门锁技术领域，公开了一种智能门锁的健康监测方法、装置、设备及介质，该方法包括：采集预设帧数的手掌可见光视频图像，基于预设帧数的手掌可见光视频图像确定光线强度；采集预设帧数的手掌红外视频图像，基于预设帧数的手掌红外视频图像确定手掌与智能门锁之间的距离；将光线强度和手掌与智能门锁之间的距离与预设条件进行比较；基于比较结果，对预设帧数的手掌可见光视频图像或预设帧数的手掌红外视频图像进行生物信号分析，生成健康监测结果。本发明专利技术为生物参数变化趋势的检测奠定了基础，提高了掌静脉智能门锁进行健康监测的准确性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能门锁，具体涉及一种智能门锁的健康监测方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、心率、血压、血氧饱和度等是与心血管疾病密切相关的生理参数，能反映人的身体健康状况，常见的检测手段，需额外的检测仪器、装备与被测者皮肤接触。由于毛细血管内的血流量会跟随心脏跳动产生一个周期性的变化，从而导致对外界光照的吸收量有一个周期性的变化，皮肤表面颜色也会产生微弱的变化。
2、近年来，基于图像光电容积描记术(image photo plethysmo graphy，简称ippg)的非接触式，通过视频对人体生理各项参数进行非接触测量受到了广泛关注，但相关掌静脉智能门锁上安装的光学摄像头或红外摄像头均存在不足之处，即光学摄像头在光线不足的情况下视频质量下降严重，红外摄像头黑白图像分辨率低，当距离较远时捕获的视频无法看清静脉的细微变化，导致健康监测的结果准确性较低。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种智能门锁的健康监测方法、装置、设备及介质，以解决光学摄像头或红外摄像头进行健康监测的准确性较低的问题。
2、第一方面，本专利技术提供了一种智能门锁的健康监测方法，该方法包括：
3、采集预设帧数的手掌可见光视频图像，基于预设帧数的手掌可见光视频图像确定光线强度；
4、采集预设帧数的手掌红外视频图像，基于预设帧数的手掌红外视频图像确定手掌与智能门锁之间的距离；
5、将光线强度和手掌与智能门锁之间的距离与预设条件进行比较；
6、基于比较结果，对预设帧数的手掌可见光视频图像或预设帧数的手掌红外视频图像进行生物信号分析，生成健康监测结果。
7、本实施例提供的一种智能门锁的健康监测方法，通过采集预设帧数的手掌可见光视频图像和手掌红外视频图像，弥补了单个光学摄像头或单个红外摄像头监测数据的不足，并且将光线强度和手掌与智能门锁之间的距离与预设条件进行比较，基于比较结果进行生物信号分析，为生物参数变化趋势的检测奠定了基础，提高了掌静脉智能门锁进行健康监测的准确性。
8、在一种可选的实施方式中，对预设帧数的手掌红外视频图像进行特征点提取，生成手掌特征点；
9、基于手掌特征点进行用户识别，当用户识别结果为注册用户时，则基于预设帧数的手掌红外视频图像确定第一手掌感兴趣区域；
10、基于第一手掌感兴趣区域确定手掌与红外摄像机之间的距离。
11、本实施例提供的一种智能门锁的健康监测方法，通过手掌特征点进行用户识别，提高了用户识别的精确度，并且，利用第一手掌感兴趣区域确定手掌与红外摄像机之间的距离，为后续生物信号分析奠定了基础。
12、在一种可选的实施方式中，基于比较结果，对预设帧数的手掌可见光视频图像或预设帧数的手掌红外视频图像进行生物信号分析，生成健康监测结果，包括：
13、当手掌与智能门锁之间的距离小于预设条件中的第一预设阈值时，则对预设帧数的手掌红外视频图像进行生物信号分析，生成健康监测结果；
14、或者，当手掌与红外摄像机之间的距离大于第一预设阈值，且光线强度大于预设条件中的第二预设阈值时，则基于预设帧数的手掌可见光视频图像进行生物信号分析，生成健康监测结果。
15、本实施例提供的一种智能门锁的健康监测方法，将手掌与智能门锁之间的距离与第一预设阈值，以及光线强度与第二预设阈值进行比较，进而根据不同的比较结果选取不同的视频图像进行生物信号分析，对当前掌静脉智能门锁的实时环境进行了全方位判断，进而根据不同的实时环境，利用对不同种类的视频图像进行生物信号分析，提高了健康监测结果的准确性。
16、在一种可选的实施方式中，当手掌与智能门锁之间的距离小于预设条件中的第一预设阈值时，则对预设帧数的手掌红外视频图像进行生物信号分析，生成健康监测结果，包括：
17、当手掌与智能门锁之间的距离小于预设条件中的第一预设阈值时，则基于第一手掌感兴趣区域计算平均像素灰度值；
18、基于平均像素灰度值确定单通道信号，并对单通道信号进行信号处理，生成健康监测结果。
19、本实施例提供的一种智能门锁的健康监测方法，利用手掌红外视频图像为灰度图像的特征计算平均像素灰度值，进而实现对单通道信号的信号处理，降低了健康监测的复杂度，提高了掌静脉智能门锁健康监测结果的准确性，弥补了光学摄像头在光线不足的情况下视频质量下降严重的不足。
20、在一种可选的实施方式中，对单通道信号进行信号处理，生成健康监测结果，包括：
21、对单通道信号进行滤波，生成脉搏波信号；
22、对脉搏波信号进行快速傅里叶变换，生成功率谱图；
23、对功率谱图进行分析，生成健康监测结果。
24、本实施例提供的一种智能门锁的健康监测方法，通过对单通道信号依次进行滤波、快速傅里叶变换和功率谱图分析，使得健康检测结果更加精确。
25、在一种可选的实施方式中，当手掌与红外摄像机之间的距离大于第一预设阈值，且光线强度大于预设条件中的第二预设阈值时，则基于预设帧数的手掌可见光视频图像进行生物信号分析，生成健康监测结果，包括：
26、当手掌与红外摄像机之间的距离大于预设条件中的第一预设阈值，且光线强度大于预设条件中的第二预设阈值时，则基于预设帧数的手掌可见光视频图像确定第二手掌感兴趣区域；
27、对第二手掌感兴趣区域进行通道分离，生成绿色通道图像；
28、基于绿色通道图像计算绿色通道平均灰度值，并基于平均灰度值确定绿色通道信号；
29、对绿色通道信号进行信号处理，生成健康监测结果。
30、本实施例提供的一种智能门锁的健康监测方法，利用人体含氧血红蛋白吸收绿色光的能力超过红色，且绿光的穿透能力比蓝光更强的特点，通过对通道分离后的绿色通道图像进行信号处理，实现了对用户健康的精确监测，弥补了红外摄像头黑白图像分辨率低的不足，降低了健康监测的复杂度与成本。
31、在一种可选的实施方式中，该方法还包括：
32、将健康监测结果发送给客户端；其中，客户端基于健康监测结果生成生理参数变化趋势，并将生理参数变化趋势进行显示。
33、本实施例提供的一种智能门锁的健康监测方法，通过将健康监测结果发送给客户端，实现了对生物参数变化趋势的检测与显示。
34、第二方面，本专利技术提供了一种智能门锁的健康监测装置，该装置包括：
35、第一采集模块，用于采集预设帧数的手掌可见光视频图像，基于预设帧数的手掌可见光视频图像确定光线强度；
36、第二采集模块，用于采集预设帧数的手掌红外视频图像，基于预设帧数的手掌红外视频图像确定手掌与智能门锁之间的距离；
37、比较模块，用于将光线强度和手掌与智能门锁之间的距离与预设条件进行比较；
38、分析模块，用于基于比较结果，对预设帧数的手掌可见光视频图像或预设帧数的手掌红外视频图像本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种智能门锁的健康监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述预设帧数的手掌红外视频图像确定手掌与智能门锁之间的距离，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于比较结果，对所述预设帧数的手掌可见光视频图像或所述预设帧数的手掌红外视频图像进行生物信号分析，生成健康监测结果，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述当所述手掌与智能门锁之间的距离小于所述预设条件中的第一预设阈值时，则对所述预设帧数的手掌红外视频图像进行生物信号分析，生成健康监测结果，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述单通道信号进行信号处理，生成所述健康监测结果，包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述当所述手掌与红外摄像机之间的距离大于所述第一预设阈值，且光线强度大于所述预设条件中的第二预设阈值时，则基于所述预设帧数的手掌可见光视频图像进行生物信号分析，生成健康监测结果，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种智能门锁的健康监测装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1至7中任一项所述的智能门锁的健康监测方法。
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【技术特征摘要】
1.一种智能门锁的健康监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述预设帧数的手掌红外视频图像确定手掌与智能门锁之间的距离，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于比较结果，对所述预设帧数的手掌可见光视频图像或所述预设帧数的手掌红外视频图像进行生物信号分析，生成健康监测结果，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述当所述手掌与智能门锁之间的距离小于所述预设条件中的第一预设阈值时，则对所述预设帧数的手掌红外视频图像进行生物信号分析，生成健康监测结果，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述单通道信号进行信...
【专利技术属性】
技术研发人员：席娟，祝志凌，董启广，桑胜伟，黄兴主，邓业豪，
申请(专利权)人：浙江德施曼科技智能股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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