[发明专利]基于视频与设备结合的服刑人员体征监测方法及设备

权利要求书

1.基于视频与设备结合的服刑人员体征监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：采集体征，将测量设备置于服刑人员必经的道路，拍摄服刑人员的图像，识别拍摄图像中的人脸表情，热成像识别服刑人员的体温，雷达探测服刑人员的心率和呼吸，利用体重测量毯获取服刑人员的体重，利用红外测量服刑人员的身高；

步骤二：构建原始数据，自fcon_1000项目中的ABIDE数据库中的第二批数据ABIDE II中下载图像数据，获得精神疾病数据集原始数据，分别包含各类精神疾病患者数据60-100例，且每例数据中包含该例病害病程的各个时间点；

步骤三：图像预处理，将步骤一测量的数据在显示器上进行显示，然后对摄像头采集的图像进行预处理，获得拥有多个时间点的4D功能图像；

步骤四：构建表情网络，将每个4D功能图像划分为多个表情区，提取每个表情区对应的时间点的信号序列，构建了一个带权值的表情网络，并将复杂网络理论应用到表情网络中，先连接搜索引擎，考察服刑人员表情网络和正常人员对照组的差异，以此作为后续对比的理论依据；

步骤五：病程预测，使用层次化对比模块，将表情网络分解为若干个单元，并与精神疾病数据集原始数据进行对比，获取对比结果及病程时间点，提出病程预测，完成体征监测的整个过程。

2.根据权利要求1所述的基于视频与设备结合的服刑人员体征监测方法，其特征在于：所述步骤五中，层次化对比模块以多个单元与精神疾病数据集原始数据的相似数量判断整体表情的病灶和病程时间点。

3.基于视频与设备结合的服刑人员体征监测设备，包括中央控制中心、视频采集系统、生命体征提取系统，其特征在于：所述中央控制中心包括处理器、表情图像数据库、数据处理模块和显示模块，所述视频采集系统包括摄像头和热成像仪，所述摄像头具备人脸识别模块，所述生命体征提取系统包括雷达探测系统、身高体重识别模块，所述视频采集系统、生命体征提取系统与所述中央控制中心无线连接；

所述表情图像数据库自fcon_1000项目中的ABIDE数据库中的第二批数据ABIDEII中下载图像数据，得到精神疾病数据集原始数据，所述数据处理模块包括预处理部、表情网络构建模块和层次化对比模块，且数据处理模块接入视频采集系统，所述预处理部对摄像头采集的图像进行预处理，获得拥有多个时间点的4D功能图像，所述表情网络构建模块将每个4D功能图像划分为多个表情区，提取每个表情区对应的时间点的信号序列，构建了一个带权值的表情网络，所述层次化对比模块使用层次结构模型，将表情网络分解为若干个简单的、耦合小的单元，并与精神疾病数据集原始数据进行对比，获取对比结果及病程时间点；

所述摄像头拍摄服刑人员的图像，所述人脸识别模块识别拍摄图像中的人脸表情，所述热成像仪识别服刑人员的体温，所述雷达探测系统探测服刑人员的心率和呼吸，所述身高体重识别模块识别服刑人员的身高体重。

4.根据权利要求3所述的基于视频与设备结合的服刑人员体征监测设备，其特征在于：所述显示模块为显示器，用于显示所监测的服刑人员的身高、体重、心率、呼吸、体温数据，且显示模块用于显示层次化对比模块所获取的对比结果及病程时间点。

5.根据权利要求3所述的基于视频与设备结合的服刑人员体征监测设备，其特征在于：所述表情图像数据库中，精神疾病数据集原始数据分别包含各类精神疾病患者数据60-100例，且每例数据中包含该例病害病程的各个时间点，上述数据以图片和视频的格式呈现。

6.根据权利要求3所述的基于视频与设备结合的服刑人员体征监测设备，其特征在于：所述预处理部对摄像头采集的图像进行预处理的流程包括：去除功能图像前无用时间点的数据、时间校正、头动校正、空间标准化、配准、分割、平滑、去趋势和滤波。

7.根据权利要求3所述的基于视频与设备结合的服刑人员体征监测设备，其特征在于：所述表情网络构建模块将复杂网络理论应用到表情网络中，先连接搜索引擎，考察服刑人员表情网络和正常人员对照组的差异，以此作为后续对比的理论依据。