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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于视频与设备结合的服刑人员体征监测方法及设备，方法括以下过程：通过获取服刑人员的当前监控视频，从视频帧中识别服刑人员的人脸表情特征及所属类别；通过视频监控实时跟踪人脸面部特征区域，同时生命体征监测设备检测监狱服刑人员的心率。结合服刑人员在休息时的心率以及从视频中识别出的服刑人员的人脸表情特征和心率，判断监狱服刑人员是否具有潜在性疾病风险或者异常行为。本发明相对于传统的智能监测设备，具有更高的稳定性和准确度，能够提高对监狱服刑人员中存在的潜在性风险预判、突发性疾病的预判准确度，并及时发出预警。
主权项：1.一种基于视频与设备结合的服刑人员体征监测方法，其特征是，包括以下过程：获取所有监狱服刑人员的监控视频，此视频图像中包含服刑人员面部以及表情，从视频图像中获取各监狱服刑人员的人脸表情特征，将各监狱服刑人员的人脸表情特征与对应所属的表情类型形成监狱服刑人员人脸表情特征数据库；获取待监测的服刑人员的监控视频，从视频图像中获取服刑人员的人脸面部特征区域，所述人脸面部特征区域包含人脸表情；从人脸面部特征区域中识别出服刑人员的人脸表情特征和心率；基于体征检测设备采集服刑人员在休息时的心率；结合服刑人员在休息时的心率以及从视频中识别出的服刑人员的人脸表情特征和心率，与监狱服刑人员人脸表情特征数据库进行对比，判断监狱服刑人员是否具有潜在性疾病风险或者异常行为；从人脸面部特征区域中识别出服刑人员的心率包括：（1）从人脸面部特征区域获得鼻尖、额头、下颌三个关键点附近的矩形区域图像，对三个区域的视频帧进行欧拉视频放大处理；（2）对视频图像中的每一帧图像分解成不同的空间分辨率进行欧拉视频放大处理，然后在RGB颜色空间内将已被欧拉放大处理过的图像的每一帧的RGB通道分开，形成三幅单通道图像，分别计算三通道图像的鼻头、额头、下颌区域内的像素的空间平均值，形成了对应每一帧的红黄蓝三个信号值，对应视频片段内的每一个区域的每一帧就形成三个原始信号序列；（3）对原始信号序列进行FFT变换，选取G通道信号序列中最大功率对应的频率作为心率的估计值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 基于视频与设备结合的服刑人员体征监测方法及设备
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