[发明专利]利用非词语性身体符号评价语言阅读能力的方法及设备

权利要求书

1.一种利用非词语性身体符号评价语言阅读能力的方法，其特征在于：包括，

通过多视觉机器视觉技术，获取目标对象的非词语性身体符号的视频数据，并将非词语性身体符号的视频数据转化为三维数据文件并分类存储；

对目标对象的非词语性身体符号的特异性特征进行识别，并对目标对象的非词语性身体符号的特异性特征进行分类和标注；

将目标对象的非词语性身体符号的特异性特征输入数据映射规则模型中进行分类、解构及分析；

根据对目标对象的非词语性身体符号的特异性特征分类、解构及分析后，映射非词语身体符号评价标准，得到目标对象的语言阅读能力与表达能力。

2.如权利要求1所述的利用非词语性身体符号评价语言阅读能力的方法，其特征在于：所述通过多视觉机器视觉技术，获取目标对象的非词语性身体符号的视频数据，并将非词语性身体符号的视频数据转化为三维数据文件并分类存储具体包括，

通过多机位的图像采集系统，分别获取目标对象不同角度的非词语性身体符号的视频数据；

通过机器视觉技术将目标对象的各个不同角度的非词语性身体符号的平面的视频数据进行融合与重建，得到目标对象的三维数据。

3.如权利要求2所述的利用非词语性身体符号评价语言阅读能力的方法，其特征在于：所述对目标对象的非词语性身体符号的特异性特征进行识别，并对目标对象的非词语性身体符号的特异性特征进行分类和标注具体包括，

将目标对象的三维数据发送至边缘端采集设备，对目标对象的非词语性身体符号的特异性特征进行粗提取；

将粗提取的目标对象的非词语性身体符号的特异性特征发送至云端服务器进行精处理；

对精处理的目标对象的非词语性身体符号的特异性特征进行分类和标注。

4.如权利要求3所述的利用非词语性身体符号评价语言阅读能力的方法，其特征在于：所述目标对象的非词语性身体符号的特异性特征包括，生理机能特征、身体形态特征及人体姿态特征。

5.如权利要求4所述的利用非词语性身体符号评价语言阅读能力的方法，其特征在于：所述生理机能特征包括呼吸、心跳、血压、血氧饱和度；

身体形态特征包括，身高、坐高、身体围长、身体对称性；

人体姿态特征包括，上下肢协调性、动作伸展度、肢体摆动幅度、运动时长、运动计数。

6.一种利用非词语性身体符号评价语言阅读能力的装置，其特征在于：包括，

数据采集模块，用于通过多视觉机器视觉技术，获取目标对象的非词语性身体符号的视频数据，并将非词语性身体符号的视频数据转化为三维数据文件并分类存储；

数据识别模块，用于对目标对象的非词语性身体符号的特异性特征进行识别，并对目标对象的非词语性身体符号的特异性特征进行分类和标注；

数据映射模块，用于将目标对象的非词语性身体符号的特异性特征输入数据映射规则模型中进行分类、解构及分析；

功能评价模块，用于根据对目标对象的非词语性身体符号的特异性特征分类、解构及分析后，映射非词语身体符号评价标准，得到目标对象的语言阅读能力与表达能力。

7.如权利要求6所述的利用非词语性身体符号评价语言阅读能力的装置，其特征在于：所述数据采集模块具体包括，

多角度视频采集单元，用于通过多机位的图像采集系统，分别获取目标对象不同角度的非词语性身体符号的视频数据；

三维数据建模单元，用于通过机器视觉技术将目标对象的各个不同角度的非词语性身体符号的平面的视频数据进行融合与重建，得到目标对象的三维数据。

8.如权利要求7所述的利用非词语性身体符号评价语言阅读能力的装置，其特征在于：所述数据识别模块具体包括，

特征粗提取单元，用于将目标对象的三维数据发送至边缘端采集设备，对目标对象的非词语性身体符号的特异性特征进行粗提取；

特征精处理单元，用于将粗提取的目标对象的非词语性身体符号的特异性特征发送至云端服务器进行精处理；

特征分类单元，用于对精处理的目标对象的非词语性身体符号的特异性特征进行分类和标注。