[发明专利]检测呼吸率的方法、装置、存储介质及电子设备在审
申请号: | 202110871825.0 | 申请日: | 2021-07-30 |
公开(公告)号: | CN113592817A | 公开(公告)日: | 2021-11-02 |
发明(设计)人: | 覃德智 | 申请(专利权)人: | 深圳市商汤科技有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/33;G06K9/32;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人: | 熊永强;董文俊 |
地址: | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 检测 呼吸 方法 装置 存储 介质 电子设备 | ||
1.一种检测呼吸率的方法,其特征在于,所述方法包括:
获取至少两个图像组,每个图像组均包括可见光图像以及与所述可见光图像匹配的热图像;
提取所述可见光图像中的第一目标区域,所述第一目标区域指向目标对象的呼吸区域;
在所述热图像中确定与所述第一目标区域对应的第二目标区域;
基于所述热图像确定各所述第二目标区域对应的温度信息,所述温度信息跟随所述目标对象的呼吸产生周期性变化;
根据所述温度信息,确定所述目标对象的呼吸率。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法应用于检测呼吸率的装置,所述装置包括热成像设备和可见光摄像设备,所述获取至少两个图像组之前,所述方法还包括:
对所述热成像设备和所述可见光摄像设备进行配准,得到单应性矩阵,所述单应性矩阵表征相同时刻下,所述可见光摄像设备输出的可见光图像的像素点与所述热成像设备输出的热图像的像素点之间的对应关系;
所述在所述热图像中确定与所述第一目标区域对应的第二目标区域,包括:根据所述单应性矩阵和所述第一目标区域,得到所述第二目标区域。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取配准后的可见光摄像设备输出的第一视频流,所述第一视频流的帧图像均为可见光图像;
获取配准后的热成像设备输出的第二视频流,所述第二视频流的帧图像均为热图像;
所述获取至少两个图像组包括:
确定至少两个目标时刻;
对于每个目标时刻,根据所述第一视频流中所述目标时刻对应的可见光图像和所述第二视频流中所述目标时刻对应的热图像,得到所述目标时刻对应的图像组。
4.根据权利要求2或3所述的方法,其特征在于,所述对所述热成像设备和所述可见光摄像设备进行配准,得到单应性矩阵之前,所述方法还包括:
布设所述热成像设备和所述可见光摄像设备,以使得所述热成像设备和所述可见光摄像设备均正对配准参考对象,并且与所述配准参考对象的距离均小于第一距离阈值,所述热成像设备与所述可见光摄像设备之间的距离小于第二距离阈值;所述配准参考对象与所述目标对象满足预设位置要求。
5.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法,其特征在于,所述提取所述可见光图像中的第一目标区域,包括:基于神经网络对所述可见光图像进行呼吸区域提取,得到所述第一目标区域;所述神经网络基于下述方法得到:
获取样本可见光图像和所述样本可见光图像对应的标签;所述标签指向所述样本可见光图像中的呼吸区域;所述呼吸区域为所述样本可见光图像中的样本目标对象的口鼻区域或口罩区域;
对所述样本可见光图像进行特征提取,得到特征提取结果;
根据所述特征提取结果预测呼吸区域,得到呼吸区域预测结果;
根据所述呼吸区域预测结果和所述标签,训练所述神经网络。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述对所述样本可见光图像进行特征提取,得到特征提取结果,包括:
对所述样本可见光图像进行初始特征提取,得到第一特征图;
对所述第一特征图进行复合特征提取,得到第一特征信息,所述复合特征提取包括通道特征提取;
基于所述第一特征信息中的显著特征,对所述第一特征图进行过滤;
提取过滤结果中的第二特征信息;
融合所述第一特征信息和所述第二特征信息,得到所述特征提取结果。
7.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法,其特征在于,所述提取所述可见光图像中的第一目标区域,包括:
基于第一神经网络提取所述可见光图像中的人脸目标;
基于第二神经网络提取所述人脸目标中的呼吸区域,所述呼吸区域为所述人脸目标中的口罩区域,所述呼吸区域指向所述第一目标区域。
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