一种情绪识别方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及情绪监测技术领域，尤其涉及一种情绪识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：实时获取待测人员的生命体征数据；实时采集待测人员工作区域的人员面部图像信息；对人员面部图像信息进行人脸识别确定待测人员的面部表情数据；将待测人员的生命体征数据和待测人员的面部表情数据输入至预先训练的情绪识别模型得到待测人员的情绪识别结果，本发明专利技术实施例的情绪识别方法将生命体征检测设备的人员精准生命体征检测与摄像头的面部识别技术相结合，不仅实现了心率、体温、血压等生命体征指标的并行、精确测量，还结合表情照片等多源异构数据，实现了智能化情绪识别功能，能够大幅度提高保障工作的效率和准确性。能够大幅度提高保障工作的效率和准确性。能够大幅度提高保障工作的效率和准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种情绪识别方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术属于情绪监测
，尤其涉及一种情绪识别方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在飞行员执行飞行任务之前，航医通常依靠传统的医疗检测设备检查飞行员的体温、血压和心率，并通过人工观察飞行员的面部表情与状态来判断当前飞行员的情绪，这种方式无法实现并行的快速检查，且无法完全排除主观因素的干扰。
[0003]为了提高检查效率，近来出现了基于面部图像识别技术的情绪识别仪器，这种识别仪器存在识别准确度较差的问题，无法推广使用；通过生理特征进行情绪识别的仪器，需要在身体内放置导联线，不方便使用，也无法进行长时间监测。

技术实现思路

[0004]本专利技术意在提供一种情绪识别方法、装置电子设备及存储介质，以解决现有人员情绪检测效率低且准确率差的问题，本专利技术要解决的技术问题通过以下技术方案来实现：
[0005]一方面，本专利技术提供了一种情绪识别方法，包括：
[0006]实时获取待测人员的生命体征数据，其中，所述待测人员的身体上设有生命体征检测设备；
[0007]实时采集待测人员工作区域的人员面部图像信息，其中，所述待测人员工作区域内布置有摄像头；
[0008]对所述人员面部图像信息进行人脸识别确定所述待测人员的面部表情数据；
[0009]将所述待测人员的生命体征数据和所述待测人员的面部表情数据输入至预先训练的情绪识别模型得到所述待测人员的情绪识别结果；
[0010]其中，所述将所述待测人员的生命体征数据和所述待测人员的面部表情数据输入至预先训练的情绪识别模型得到所述待测人员的情绪识别结果的步骤具体包括：
[0011]根据生命体征数据的获取时间戳和面部表情数据的采集时间戳对所述待测人员的生命体征数据和所述待测人员的面部表情数据进行时隙同步处理；
[0012]将处理后的所述待测人员的生命体征数据和所述待测人员的面部表情数据输入至预先训练的情绪识别模型得到所述待测人员的情绪识别结果。
[0013]优选地，所述生命体征数据包括心率数据、血氧数据、心电数据、血压数据、体温数据、体表阻抗数据和睡眠质量数据的一种或者多种。
[0014]优选地，所述对所述人员面部图像信息进行人脸识别确定所述待测人员的面部表情数据的步骤包括：
[0015]利用预先训练的人脸识别模型对所述人员面部图像信息进行识别得到人员身份识别结果；
[0016]根据所述人员身份识别结果从所述人员面部图像信息中提取出所述待测人员的
面部表情数据。
[0017]优选地，所述情绪识别模型的构建步骤包括：
[0018]通过虚拟现实设备诱发训练人员的各种情绪并同时捕捉各个情绪对应的所述训练人员的面部表情数据，同步利用所述生命体征检测设备获取所述训练人员的生命体征数据；
[0019]建立所述训练人员的面部表情数据、所述训练人员的生命体征数据与对应情绪的关系得到所述情绪识别模型。
[0020]优选地，利用所述虚拟现实设备中的沉浸式场景、视频和游戏的一种或多种方式诱发所述训练人员的各种情绪。
[0021]另一方面，本专利技术还提供了一种情绪识别装置，包括：数据中心，与所述数据中心连接的生命体征检测设备以及摄像头，所述生命体征检测设备设置在待测人员的身体上，所述摄像头布置在待测人员工作区域内；
[0022]所述生命体征检测设备用于实时获取所述待测人员的生命体征数据；
[0023]所述摄像头用于实时采集所述待测人员工作区域的人员面部图像信息；
[0024]所述数据处理中心包括：人脸识别模块，用于对所述人员面部图像信息进行人脸识别确定所述待测人员的面部表情数据；以及情绪识别模块，用于将所述待测人员的生命体征数据和所述待测人员的面部表情数据输入至预先训练的情绪识别模型得到所述待测人员的情绪识别结果；
[0025]其中，所述情绪识别模块具体用于根据生命体征数据的获取时间戳和面部表情数据的采集时间戳对所述待测人员的生命体征数据和所述待测人员的面部表情数据进行时隙同步处理；将处理后的所述待测人员的生命体征数据和所述待测人员的面部表情数据输入至预先训练的情绪识别模型得到所述待测人员的情绪识别结果。
[0026]优选地，所述生命体征检测设备为智能腕表，所述智能腕表包括：主控制器，与所述主控制器连接的一个或者多个体征检测模块和无线通信模块，所述体征检测模块为心率血氧测量模块、心电血压测量模块、运动传感器模块、体温测量模块或者人体阻抗测量模块，所述主控制器用于处理所述体征检测模块的测量信号得到生命体征数据，并通过所述无线通信模块将所述生命体征数据上传至所述数据中心。
[0027]再一方面，本专利技术还提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现如上述所述的情绪识别方法。
[0028]又一方面，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述所述的情绪识别方法。
[0029]与现有技术相比，本专利技术的一种情绪识别方法首先获取待测人员的生命体征数据和采集待测人员工作区域的人员面部图像信息，之后对人员面部图像信息进行人脸识别确定待测人员的面部表情数据，最后将待测人员的生命体征数据和待测人员的面部表情数据输入至预先训练的情绪识别模型得到待测人员的情绪识别结果，本专利技术实施例的情绪识别方法将生命体征检测设备的人员精准生命体征检测与摄像头的面部识别技术相结合，不仅实现了心率、体温、血压等生命体征指标的并行、精确测量，还结合表情照片等多源异构数据，实现了智能化情绪识别功能，能够大幅度提高保障工作的效率和准确性。本专利技术实施例
的情绪识别方法适用于飞行员或者网约车驾驶员等特殊人群的情绪实时监测。
附图说明
[0030]图1为本专利技术的一种情绪识别方法的一些实施例的流程示意图；
[0031]图2为本专利技术的一种情绪识别方法的步骤300的一些实施例的流程示意图；
[0032]图3为本专利技术的一种情绪识别方法的步骤400的一些实施例的流程示意图；
[0033]图4为本专利技术的情绪识别模型构建过程的一些实施例的流程示意图；
[0034]图5为本专利技术的一种情绪识别装置的一些实施例的结构示意图；
[0035]图6为本专利技术的一种情绪识别装置的另一些实施例的结构示意图。
具体实施方式
[0036]需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本专利技术。
[0037]在一些实施例中，参见图1所示，本专利技术实施例提供了一种情绪识别方法，包括：
[0038]步骤100：实时获取待测人员的生命体征数据，其中，待测人员的身体上设有生命体征检测设备；
[0039]需要说明的是，本实施例中生命体征检测设备可以为具有体征检测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种情绪识别方法，其特征在于，包括：实时获取待测人员的生命体征数据，其中，所述待测人员的身体上设有生命体征检测设备；实时采集待测人员工作区域的人员面部图像信息，其中，所述待测人员工作区域内布置有摄像头；对所述人员面部图像信息进行人脸识别确定所述待测人员的面部表情数据；将所述待测人员的生命体征数据和所述待测人员的面部表情数据输入至预先训练的情绪识别模型得到所述待测人员的情绪识别结果；其中，所述将所述待测人员的生命体征数据和所述待测人员的面部表情数据输入至预先训练的情绪识别模型得到所述待测人员的情绪识别结果的步骤具体包括：根据生命体征数据的获取时间戳和面部表情数据的采集时间戳对所述待测人员的生命体征数据和所述待测人员的面部表情数据进行时隙同步处理；将处理后的所述待测人员的生命体征数据和所述待测人员的面部表情数据输入至预先训练的情绪识别模型得到所述待测人员的情绪识别结果。2.根据权利要求1所述的情绪识别方法，其特征在于，所述生命体征数据包括心率数据、血氧数据、心电数据、血压数据、体温数据、体表阻抗数据和睡眠质量数据的一种或者多种。3.根据权利要求1所述的情绪识别方法，其特征在于，所述对所述人员面部图像信息进行人脸识别确定所述待测人员的面部表情数据的步骤包括：利用预先训练的人脸识别模型对所述人员面部图像信息进行识别得到人员身份识别结果；根据所述人员身份识别结果从所述人员面部图像信息中提取出所述待测人员的面部表情数据。4.根据权利要求1所述的情绪识别方法，其特征在于，所述情绪识别模型的构建步骤包括：通过虚拟现实设备诱发训练人员的各种情绪并同时捕捉各个情绪对应的所述训练人员的面部表情数据，同步利用所述生命体征检测设备获取所述训练人员的生命体征数据；建立所述训练人员的面部表情数据、所述训练人员的生命体征数据与对应情绪的关系得到所述情绪识别模型。5.根据权利要求4所述的情绪识别方法，其特征在于，利用所述虚拟现实设备中的沉浸式场景、视频和...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾德忠，杨辉，蒋峄，许大辉，谢泽凯，
申请(专利权)人：电科疆泰深圳科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：