[发明专利]非接触式情绪检测方法和装置

摘要

本发明提供了一种非接触式情绪检测方法和装置，涉及情绪检测技术领域。该方法包括：分别通过摄像头和红外传感器采集包含有被测人体的视频信息和被测人体的热图/热点区域图；对所述视频信息和所述热图/热点区域图进行识别得到被检测人体的人体特征数据；将所述人体特征数据进行深度学习引擎关联和分析，得到被测人体的紧张程度；输出通过所述深度学习引擎分析得到的人体紧张程度的结果。本发明通过结合智能传感技术、机器视觉、和深度学习引擎分析，短时间内即可将采集的视频等数据判读出对人体特征数据，最终分析出被检测者的危险指数及其心理紧张程度，给检测人员提供了预测和防止危险发生的有效参考。

主权项

1.一种非接触式情绪检测方法，其特征在于，包括：分别通过摄像头和红外传感器采集包含有被测人体的视频信息和被测人体的热图/热点区域图；对所述视频信息和所述热图/热点区域图进行识别得到被检测人体的人体特征数据；通过对所述视频信息中所包含的被检测人体的面部图像和人体关节图像进行分析得出被检测人体的年龄、性别、心率和心率变异性数据、血压和血氧浓度变化、微动作以及微表情数据；所述微表情包括情绪数据，所述微动作包括呼吸次数和微小动作数据；通过对所述热图/热点区域图像进行分析处理得出被测人体的体温数据；所述对所述视频信息进行识别得到被检测人体的人体特征数据具体为，根据视频来获取被检测对象的性别和年龄，选取人体的面部图像的区域来检测人呼吸时毛细血管充血的变化规律来获取心率、心率变异性、和血氧浓度，根据视频信息中采集的人体部位血流速度的相位差来获取血压的变化，根据视频信息中人脸的微小变化并输入到深度学习引擎来获取微表情数据，根据视频信息中人微小动作的放大并检测其规律来获取微动作数据，其中，根据面部图像的每一帧图像识别得到人脸，计算人脸区域的空间RGB相关性，针对所述相关性，进行奇异值分解得到R，G，B子空间的投影，通过人呼吸时毛细血管的变化对比R，G，B值在子空间的投影转动判断心率；将所述人体特征数据进行深度学习引擎关联和分析，得到被测人体的紧张程度；输出通过所述深度学习引擎分析得到的人体紧张程度的结果。