[发明专利]基于图像处理的异常情况监测方法及监测设备

说明书

本发明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。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，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。

背景技术

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。

发明内容

本发明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。

在本发明的一个实施例中，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*Q_r+G*Q_g+B*Q_b，

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；Q_bQ_r，Q_bQ_g；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；Q_r为三基色中红色对应的权重，Q_g为三基色中绿色对应的权重，Q_b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。