[发明专利]智能审讯研判方法

说明书

本发明涉及审讯技术领域，尤其是智能审讯研判方法。该方法包括以下步骤:A)通过摄像机不间断采集被测试对象人脸视频数据，对视频进行面部定位并识别；通过麦克风采集被测试对象的声音数据；B)通过对视频中被测试对象的血容量脉冲信号的定位和提取，计算出被测试对象的心率、血压、呼吸率和心率变异性；提取被测试对象声音情感特征参数，将声音建立LSTM长短时记忆模型；C)在大数据基础上，将被测试对象的心率、血压、呼吸率和心率变异性进行计算，并得出参数。本发明通过获取被审讯人员的人脸视频数据和声音数据，利用计算人脸视频数据和声音数据，辅助审讯人员进行判别，能够有效缩短审讯时间，提高审讯效率。

技术领域

本发明涉及审讯技术领域，尤其是智能审讯研判方法。

背景技术

目前，现有的审讯研判被审讯人员，都是通过审讯人员来进行判断，这种操作方式非常依赖审讯人员以往的经验，并且耗费大量的人力、物力、时间和资源，且效率不高。而常用的测谎仪等设备需要安装在被审讯人员身上，容易使其产生紧张情绪，干扰测试结果；同时，对象在知道测谎的情况下，会提高警觉性，影响讯问效果。且测得的指标较为单一，因此辅助研判的效果有限。

发明内容

为了解决背景技术中描述的现有技术的不足，本发明提供了一种智能审讯研判方法，本申请通过获取被审讯人员的人脸视频数据和声音数据，利用计算人脸视频数据和声音数据，辅助审讯人员进行判别，能够有效缩短审讯时间，提高审讯效率。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种智能审讯研判方法，包括以下步骤：

A)通过摄像机不间断采集被测试对象人脸视频数据，对视频进行面部定位并识别；通过麦克风采集被测试对象的声音数据；

B)通过对视频中被测试对象的血容量脉冲信号的定位和提取，计算出被测试对象的心率、血压、呼吸率和心率变异性；提取被测试对象声音情感特征参数，将声音建立LSTM长短时记忆模型；

C)在大数据基础上，将被测试对象的心率、血压、呼吸率和心率变异性进行计算，并得出参数；利用声音模型中，实现对声音情绪的识别；

D)对得出的视频和音频参数进行评估分析。

具体地，步骤A)中，所述面部定位的方法为，将面部分为两个区域，区域一是额头，区域二是双眼下方与鼻子上方之间，采用相干平均法对选定区域内的像素点进行空间平均序列计算。

具体地，步骤B)中，所述血容量脉冲信号的定位和提取采用滑动窗口法。

具体地，步骤C)中，所述被测试对象的心率、血压、呼吸率和心率变异性进行计算的计算方法包括心率变异性时域分析、心率变异性频域分析、心率变异性非线性分析。

具体地，所述心率变异性时域分析为，采用统计化处理邻近心搏之间RR间期的方法，从采集到的心电信号中提取出均值MEANRR、心率变异标准偏差SDNN、连续性差异的平方根RMSSD，将参数结果进行标准化处理，从而评估自主神经系统活性。

具体地，所述心率变异性频域分析为，采用快速傅里叶变换方法，分别评估形成HRV信号的各频率频带强度，掌握自主神经功能及组成自主神经系统的交感和副交感的平衡程度，继而评估自主神经平衡程度，频域参数包括总能量TP波、高频HF波和低频LF波。

具体地，所述心率变异性非线性分析为，利用散点图方式给出心脏搏动的直观显示，揭示非线性过程和非周期运动。

具体地，步骤D)中，所述对得出的视频和音频参数进行评估分析的方法为，根据心率变异性与人的心理压力负荷关联各项指标的标准值和针对审讯视频、音频大数据分析的标准值，对心率变异性各计算参数与标准值进行比较和综合分析，监测对象的心理压力变化。