[发明专利]用于对象识别的相机和图像校准

说明书

在各种实施例中，由第一区域的第一相机(256、456、1156)捕获的第一多幅数字图像可以基于所述第一多幅数字图像的(一个或多个)视觉属性归类(1202‑1210)到多个预定类别中。由第二区域的第二相机(276、376、476、1176)捕获的第二多幅数字图像可以基于所述第二多幅数字图像的(一个或多个)视觉属性归类(1302‑1310)到相同预定类别中。在第二相机采集(1402)描绘所述第二区域中的未知对象的后续数字图像之后，所述后续数字图像可以基于其(一个或多个)视觉属性归类(1404‑1406)到所述预定类别中的给定一个中，并且然后基于归类到给定类别中的第一多幅数字图像与归类到给定类别中的第二多幅数字图像之间的关系来调节(1408)。

技术领域

本公开总体上但是非专有地涉及识别数字图像(包括数字图像的流)中的人。更特别地但非专有地，本文所公开的各种方法和装置涉及校准用于识别数字图像(或其流)中的人的相机设置和/或图像，使得那些人可以在医院的区域(诸如等候室)中被识别。

背景技术

存在其中能够期望基于捕获包含人的场景的数字图像自动地识别人(或者“对象”)的多个情景。例如，当患者访问医院时，其通常被登记、分诊并且然后被送到诸如等候室的区域以等候诸如医师的医院资源变为可用于检查和/或处置患者。能够自动识别个体患者可以帮助当他们等候医学资源的分配时监测其状况(例如，针对恶化)。其也可以帮助确定是否/何时患者离开而未被看到(LWBS)。基于数字图像自动识别人也可以在各种其他背景(诸如机场、火车站、过境处、体育馆和健身中心、各种公司等)下是有用的。

在一些背景下，能够期望识别包含多个对象的数字图像中的个体对象。例如，除等候患者之外，由等候室中的相机捕获的数字图像可能描绘能够与患者一起等候的其他人，诸如朋友、亲属等。面部检测技术可以检测数字图像中的所有面部，但是哪些面部属于患者并且哪些属于他人(诸如员工或同伴)可能是不清楚的。此外，诸如等候室的监测区域中的对象不可能查看相机。代替地，其可以查看其电话、杂志、彼此等。因此，甚至当检测到描绘的面部时，如在其原始状态中所描绘的检测到的面部可能表现为与在登记时采集的收录图像中基本上不同，例如当对象可以直接查看相机时。此外，区域中的光照条件可以跨时间(例如，日间与夜间)和/或跨物理空间变化。

发明内容

本公开涉及用于自动地识别所采集的数字图像中所描绘的人的方法、系统和装置。作为一个非限制性范例，多个分诊患者可以在等候室中等候，直到其可以由急诊医师看到。所述患者可以被包括在例如基于与每个患者相关联的紧急性的量度(在本文中被称为“患者紧急性量度”)排序或者排名的患者监测队列(还简单地被称为“患者队列”)中，所述患者紧急性量度基于由分诊护士从所述患者获得/采集的信息以及其他数据点(诸如，患者等候时间、患者存在等)来确定。在该特定情景中，被安装在等候室中的一个或多个“生命体征采集相机”可以被配置为周期性地执行来自每个患者的一个或多个经更新的生命体征和/或生理参数的无接触和/或无干扰的采集。这些经更新的生命体征和/或生理参数可以包括但不限于温度、脉搏率、血氧饱和度(“SpO₂”)、呼吸速率、姿势、汗水等。

为了识别所述(一个或多个)生命体征采集相机应当从其采集经更新的生命体征的特定患者，本文所描述的技术可以被用于匹配“登记”对象-例如，登记和/或分诊患者-与在由一个或多个相机采集的一幅或多幅数字图像中捕获的场景中所描绘的“检测到的”对象。更一般地，本文所描述的技术可以在各种背景下被实施以识别数字图像(例如，单幅图像和/或数字图像的流(诸如视频馈送))中所描绘的对象，例如，通过收集来自要监测的每个对象(其在本文中可以被称为“登记对象”)的一幅或多幅参考图像，从每幅参考图像提取参考模板和/或对应的特征向量，并且稍后使用那些对象参考模板和/或特征向量来识别随后捕获的数字图像中的对象。