【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及通信，尤其涉及一种健康监测系统、方法、存储介质及计算机程序产品。
技术介绍
1、随着人们生活水平的不断提高，人们的自我健康意识也越来越强，家用健康监测产品的普及也越来越广泛。
2、目前，现有的家用健康监测产品通常是通过将采集的用户监测数据与预存的疾病数据样本进行对比分析，判断用户的健康状况。然而，为了保护用户的隐私数据，现有家用健康监测产品通常不带外部联网功能，形成了“数据孤岛”，使得预存的疾病数据样本无法得到更新，同时，由于产品内存的限制，预存的疾病数据样本数量也不多，从而导致产品的健康监测能力十分有限，适用性不强，并且预测慢性疾病的准确度很低，难以满足用户对于安全度高且准确度高的健康监测的需求。
3、因此，如何在保护用户隐私的同时，更有效地对用户进行健康监测已经成为业界亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种健康监测系统、方法、存储介质及计算机程序产品，用以实现在保护用户隐私的同时，更有效地对用户进行健康监测。
2、本专利技术提供一种健康监测系统，包括：
3、至少一个家电终端和云服务器；
4、所述家电终端内设置有处理器和红外探测器；所述云服务器部署有健康监测模型；
5、所述红外探测器用于获取用户的人体红外图像；
6、所述处理器用于在确定所述用户的健康状态存在异常的情况下，获取所述人体红外图像的图像特征信息，并将所述图像特征信息发送给所述云服务器；
7、
8、本专利技术还提供一种应用于上述的健康监测系统中家电终端的健康监测方法，包括：
9、基于所述用户的目标人体红外图像，确定所述用户的健康状态；所述目标人体红外图像是通过对所述人体红外图像进行图像质量检测得到的；
10、在确定所述用户的健康状态存在异常的情况下，将所述目标人体红外图像分割成多个第一感兴趣区域，并确定各个所述第一感兴趣区域的温度特征信息；
11、基于各个所述第一感兴趣区域所属的人体特征属性及各个所述第一感兴趣区域的温度特征信息，确定所述图像特征信息；
12、将所述图像特征信息发送至所述云服务器，以供所述云服务器将所述图像特征信息输入所述健康监测模型，确定所述用户的健康监测结果；
13、接收并输出所述云服务器发送的所述用户的健康监测结果。
14、根据本专利技术提供的一种健康监测方法，所述确定各个所述第一感兴趣区域的温度特征信息，包括：
15、基于各个所述第一感兴趣区域中所有像素点的温度信息，确定各个所述第一感兴趣区域的平均温度信息；
16、基于各个所述第一感兴趣区域的平均温度信息，确定各个所述第一感兴趣区域的标签信息及所述标签信息对应的特征向量；
17、所述温度特征信息包括所述标签信息对应的特征向量。
18、根据本专利技术提供的一种健康监测方法，基于所述用户的目标人体红外图像，确定所述用户的健康状态，包括：
19、从所述目标人体红外图像中提取第二感兴趣区域和第三感兴趣区域；所述第二感兴趣区域和所述第三感兴趣区域以图像中的人体中心轴线为对称轴，呈轴对称关系；
20、提取所述第二感兴趣区域的温度信息和所述第三感兴趣区域中的温度信息；
21、计算所述第二感兴趣区域的温度信息和所述第三感兴趣区域中的温度信息之间的归一化欧氏距离；
22、基于所述归一化欧氏距离，确定所述用户的健康状态。
23、根据本专利技术提供的一种健康监测方法，基于所述用户的目标人体红外图像，确定所述用户的健康状态，包括：
24、从所述目标人体红外图像中提取第四感兴趣区域及所述第四感兴趣区域中各个像素点的温度信息；
25、对所述第四感兴趣区域进行尺度变换和自动分层，生成图层序列；
26、对所述图层序列中各帧图像分别进行高温检测二值化和低温检测二值化，得到各帧高温二值化图像和各帧所述高温二值化图像对应的低温二值化图像；
27、确定每帧所述高温二值化图像中各个高温斑块区域的数量和面积，以及确定每帧所述低温二值化图像中各个低温斑块区域的数量和面积；
28、基于每帧所述高温二值化图像中各个所述高温斑块区域的数量和面积，确定每帧所述高温二值化图像的第一均匀性特征值，并基于每帧所述低温二值化图像中各个所述低温斑块区域的数量和面积，确定每帧所述低温二值化图像的第二均匀性特征；
29、基于每帧所述高温二值化图像的所述第一均匀性特征值和每帧所述低温二值化图像的第二均匀性特征值，确定所述用户的健康状态。
30、根据本专利技术提供的一种健康监测方法，在基于所述用户的目标人体红外图像，确定所述用户的健康状态之前，还包括：
31、获取所述用户的原始人体红外图像；
32、对所述原始人体红外图像进行图像增强处理，得到增强后的人体红外图像；
33、对所述增强后的人体红外图像进行信息熵或标准差计算，得到计算结果；
34、在所述计算结果达到预设阈值的情况下，确定所述增强后的人体红外图像为所述目标人体红外图像。
35、本专利技术还提供一种应用于上述健康监测系统中云服务器的健康监测方法，包括：
36、接收所述家电终端发送的所述图像特征信息；
37、将所述图像特征信息输入至预先部署的健康监测模型，输出所述用户的健康监测结果；
38、将所述用户的健康监测结果反馈给所述家电终端；
39、所述健康监测模型是利用携带有健康监测结果标签的图像特征信息样本集进行构建决策树模型得到的，所述图像特征信息样本集是通过对人体红外图像样本集中每个人体红外图像样本进行图像分割和特征提取得到的。
40、根据本专利技术提供的一种健康监测方法，在将所述图像特征信息输入至预先部署的健康监测模型之前，还包括：
41、将携带同一类健康监测结果标签的图像特征信息样本划分为一组训练样本，获取多组训练样本；
42、对于任意一组训练样本，计算每一次迭代过程中所述训练样本的各类人体特征属性的信息熵增益，从所述各类人体特征属性中确定信息熵增益最大值对应的人体特征属性；
43、基于每一次迭代过程中确定的信息熵增益最大值对应的人体特征属性，构建所述训练样本对应的决策树模型。
44、本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述健康监测方法。
45、本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述健康监测方法。
46、本专利技术提供的健康监测系统、方法、存储介质及计算机程序产品，包括至少一个家电终端和云本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种健康监测系统，其特征在于，包括：
2.一种应用于权利要求1所述的健康监测系统中家电终端的健康监测方法，其特征在于，包括：
3.根据权利要求2所述的健康监测方法，其特征在于，所述确定各个所述第一感兴趣区域的温度特征信息，包括：
4.根据权利要求2所述的健康监测方法，其特征在于，基于所述用户的目标人体红外图像，确定所述用户的健康状态，包括：
5.根据权利要求2所述的健康监测方法，其特征在于，基于所述用户的目标人体红外图像，确定所述用户的健康状态，包括：
6.根据权利要求2-5任一项所述的健康监测方法，其特征在于，在基于所述用户的目标人体红外图像，确定所述用户的健康状态之前，还包括：
7.一种应用于权利要求1所述的健康监测系统中云服务器的健康监测方法，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的健康监测方法，其特征在于，在将所述图像特征信息输入至预先部署的健康监测模型之前，还包括：
9.一种非暂态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
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求2至7任一项所述健康监测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种健康监测系统，其特征在于，包括：
2.一种应用于权利要求1所述的健康监测系统中家电终端的健康监测方法，其特征在于，包括：
3.根据权利要求2所述的健康监测方法，其特征在于，所述确定各个所述第一感兴趣区域的温度特征信息，包括：
4.根据权利要求2所述的健康监测方法，其特征在于，基于所述用户的目标人体红外图像，确定所述用户的健康状态，包括：
5.根据权利要求2所述的健康监测方法，其特征在于，基于所述用户的目标人体红外图像，确定所述用户的健康状态，包括：
6.根据权利要求2-5任一项所述的健康监测方法，其特征在于，在基...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘雷，吕守鹏，
申请(专利权)人：青岛海尔智能技术研发有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。