[发明专利]基于微表情的呼叫方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于微表情的呼叫方法，其特征在于，所述基于微表情的呼叫方法包括：

接收客户端发送的采集数据，其中，所述采集数据包括目标用户的视频图像和体征指标数据；

使用预设的微表情识别模型对所述视频图像进行面部情绪识别，得到所述目标用户的情绪状态；

使用预设的指标检测模型对所述体征指标数据进行检测，得到所述目标用户的体征状态；

若根据所述目标用户的情绪状态确定所述目标用户的情绪异常，或者根据所述目标用户的体征状态确定所述目标用户的体征异常，则向所述客户端发送预设的询问语音，以使所述客户端采集所述目标用户的答复语音；

接收所述客户端返回的所述答复语音，并使用预设的语音识别模型，对所述答复语音进行文本转换，得到所述答复语音对应的答复文本；

使用预设的语义识别模型对所述答复文本进行语义识别，并根据语义识别结果确定目标呼叫信息，其中，所述目标呼叫信息包括呼叫对象和呼叫方式；

根据所述呼叫对象确定目标医务人员，并按照所述呼叫方式呼叫所述目标医务人员。

2.如权利要求1所述的基于微表情的呼叫方法，其特征在于，所述使用预设的微表情识别模型对所述视频图像进行面部情绪识别，得到所述目标用户的情绪状态包括：

按照预设的提取方式，从所述视频图像中提取出包含所述目标用户的人脸图像的帧图像，并将提取到的所述帧图像标记为待识别图像；

将每个所述待识别图像输入所述预设的微表情识别模型，得到每个所述待识别图像在N个预设的微表情状态下的情绪概率，其中，N为正整数；

从每个所述待识别图像的N个所述情绪概率中，选择取值最大的所述情绪概率对应的微表情状态作为每个所述待识别图像的目标微表情状态；

统计每种所述目标微表情状态的出现次数，并从统计结果中将所述出现次数最多的所述目标微表情状态作为所述目标用户的情绪状态。

3.如权利要求1所述的基于微表情的呼叫方法，其特征在于，所述使用预设的语义识别模型对所述答复文本进行语义识别，并根据语义识别结果确定目标呼叫信息包括：

在所述预设的语义识别模型中，对所述答复文本进行关键字提取，得到所述答复文本包含的答复关键字；

将所述答复关键字与预设的呼叫信息数据库中的关键字进行匹配，将匹配成功的所述关键字作为目标关键字，其中，所述呼叫信息数据库中包含所述关键字与呼叫信息之间预设的对应关系；

根据所述关键字与所述呼叫信息之间预设的对应关系，获取所述目标关键字对应的所述呼叫信息，并将获取到的所述呼叫信息作为所述目标呼叫信息。

4.如权利要求1所述的基于微表情的呼叫方法，其特征在于，在所述根据所述呼叫对象确定目标医务人员，并按照所述呼叫方式呼叫所述目标医务人员之后，所述基于微表情的呼叫方法还包括：

若在预设的时间间隔内没有接收到所述目标医务人员的呼叫响应，则按照预设的医务人员等级定义，获取高于所述呼叫对象的等级的高级别呼叫对象，并根据获取到的所述高级别呼叫对象确定新的目标医务人员；

按照所述呼叫方式重新呼叫所述新的目标医务人员。

5.如权利要求1至4任一项所述的基于微表情的呼叫方法，其特征在于，所述使用预设的指标检测模型对所述体征指标数据进行检测，得到所述目标用户的体征状态之后，所述基于微表情的呼叫方法还包括：

将所述目标用户的情绪状态和所述目标用户的体征状态发送到预设的医疗数据监控平台，以使所述医疗数据监控平台的监控用户进行实时查看。