【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能监控的，尤其涉及一种基于图像处理的养老机构远程监控系统。
技术介绍
1、近年来，随着全球人口老龄化加剧和慢性病患者数量增加，对远程健康监护的需求不断上升。技术进步为远程健康监护行业提供了支持，物联网、大数据、云计算和人工智能等技术的发展使得监测设备更加智能化，数据分析能力更强。
2、目前，在公开号为cn112150114a的中国专利技术专利中，公开了基于bim技术的智慧养老系统及构建方法，该方法通过在bim模型的管理平台上对养老院建筑、设备进行三维信息布建，实现多维度信息采集与展示，提高养老院的管理水平，但是相关技术中没有根据老人实际的心理需求对亲属探望频次作出建设性提议，缺乏对老人的人文关怀，没有基于老人客观的监测数据，对老人的睡眠方面和饮食方面进行科学监控，缺乏监控的全面性，不利于老人的身心健康，存在一定局限性。
技术实现思路
1、本专利技术解决的技术问题是：相关技术中没有根据老人实际的心理需求对亲属探望频次作出建设性提议，缺乏对老人的人文关怀，没有基于老人客观的监测数据，对老人的睡眠方面和饮食方面进行科学监控，缺乏监控的全面性，不利于老人的身心健康，存在一定局限性。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于图像处理的养老机构远程监控系统，包括采集模块、第一分析模块和第二分析模块；
3、所述采集模块录入服务对象的自身面部图像和相关面部图像，识别待测对象的服务编码，匹配与待测对象的服务编码对应的自身监测数据
4、所述第一分析模块根据脑电波数据将监控时间划分为第一时间段和第二时间段，获取第一时间段内相同的第一面部图像出现时的自身监测数据，记为第一数据，计算第一时间段内相邻的第一数据的间隔时长，记为第一时长，根据所述第一数据和第一时长，构建所述第一面部图像对于所述服务对象的情绪影响度模型，根据所述情绪影响度模型生成对应的亲属探望决策，根据第二时间段内的自身监测数据判断睡眠质量等级，根据睡眠质量等级和环境数据构建睡眠质量影响度模型，根据所述睡眠质量影响度模型生成环境调控决策；
5、所述第二分析模块获取所述服务对象的医嘱信息，根据饮食图片识别饮食名称，将所述饮食名称与饮食建议进行比对，得到第一比对结果，根据第一比对结果执行第一操作。
6、作为本专利技术所述的一种基于图像处理的养老机构远程监控系统的一种优选方案，其中：所述采集模块录入服务对象的自身面部图像和相关面部图像，所述相关面部图像表示为服务对象的亲属的面部图像，识别待测对象的服务编码，所述待测对象的服务编码通过服务对象佩戴手环进行射频识别感应，所述自身面部图像和相关面部图像的录入逻辑包括；
7、启动人脸录入设备，设置拍摄参数，所述拍摄参数包括拍摄角度和拍摄焦距，发送开始录入信号，对人脸进行拍摄，得到拍摄图像，识别拍摄图像中的人脸轮廓，统计人脸轮廓内的像素的个数，记为第一个数，统计拍摄图像中的像素的总个数，记为第二个数，计算第一个数和第二个数的比值，记为第一比值，所述第一比值表示为拍摄图像中有效像素的占比，将第一取值设置为第一比值的阈值，将第一比值与第一取值进行比较；
8、当第一比值大于等于第一取值时，将拍摄图像与服务对象编码进行绑定，将拍摄图像的标签设置为服务对象的亲属名称；
9、当第一比值小于第一取值时，将第一梯度值设置为拍摄角度的改变量，将第二梯度值设置为拍摄焦距的改变量，根据第一梯度值和第二梯度值对拍摄参数进行连续调控，并连续计算调控后的第一比值，直到调控后的第一比值大于等于第一取值时，停止连续调控拍摄参数，将调控后的拍摄图像与服务对象编码进行绑定，将调控后的拍摄图像的标签设置为服务对象的亲属名称；
10、所述连续调控表示为连续增加或者连续减小，所述第一梯度值和第二梯度值通过大数据获取；
11、当拍摄图像与服务对象编码绑定完毕，且拍摄图像的标签设置完毕后，关闭人脸录入设备；
12、将相关面部图像进行编号，得到第一面部图像，相关面部图像的编号表示为xi，其中，i为自然数，xi表示为第i个录入人脸图像的服务对象的亲属。
13、作为本专利技术所述的一种基于图像处理的养老机构远程监控系统的一种优选方案，其中：所述采集模块调取服务数据库，向所述服务数据库中输入所述服务对象编码，匹配与待测对象的服务编码对应的自身监测数据、环境数据和饮食图片；
14、所述自身监测数据为脑电波数据，所述脑电波数据表示为监测时间段内的脑电波图像；
15、所述环境数据包括环境噪音、环境湿度和环境温度；
16、所述饮食图片表示为午餐拍摄的食物图片，以及晚餐拍摄的食物图片。
17、作为本专利技术所述的一种基于图像处理的养老机构远程监控系统的一种优选方案，其中：所述第一分析模块根据脑电波数据将监控时间划分为第一时间段和第二时间段；
18、所述第一时间段和第二时间段的划分逻辑包括：
19、将第二取值设置为个体时间步长，将第三取值设置为时间段，将原始的脑电波信号分割为子片段，所述第二取值和第三取值通过大数据得到，所述第二取值表示为每个子片段中包含的脑电波幅值的个数，所述第三取值表示为每个子片段持续的时间长度，按照时间顺序获取子片段中的各个脑电波幅值，将脑电波幅值进行离散小波变换，得到幅值的频域表达式，计算幅值的频谱熵值，计算幅值的频谱熵值的平均值，记为第一平均值，获取睡眠时段标准频谱熵，将第一平均值与所述睡眠时段标准频谱熵进行比较，当第一平均值大于所述睡眠时段标准频谱熵时，将对应的子片段归类于第一时间段内，当第一平均值小于等于所述睡眠时段标准频谱熵时，将对应的子片段归类于第二时间段内；
20、将第一时间点设置为傍晚分界点，所述第一时间点表示为公认的傍晚与白天的分解时间点，将归类于第一时间段内且分布于第一时间点前的子片段设置为第一时间段，将归类于第二时间段内且分布于第一时间点后的子片段设置为第二时间段；
21、所述第一时间段表示为清醒的时间段，所述第二时间段表示为睡眠的时间段。
22、作为本专利技术所述的一种基于图像处理的养老机构远程监控系统的一种优选方案，其中：所述第一分析模块获取第一时间段内相同的第一面部图像出现时的脑电波数据，记为第一数据，统计第一时间段内相邻的第一数据的间隔时长，记为第一时长，所述相邻表示为时间顺序相邻；
23、根据所述第一数据和第一时长，构建所述第一面部图像对于所述服务对象的情绪影响度模型，根据所述情绪影响度模型生成对应的亲属探望决策，所述情绪影响度模型的构建逻辑包括：
24、获取第一数据，设置第一分割步长，所述第一分割步长通过历史经验得到，将第一数据进行分割，得到第一子数据，对第一子数据进行带通滤波处理，提取带通滤波后的第一子数据的频率特征量，记为第一特征量，获取标准α波的频率特征量和标准β波的频率特征量，记为第二特征量和本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于图像处理的养老机构远程监控系统，其特征在于，包括采集模块、第一分析模块和第二分析模块；
2.如权利要求1所述的一种基于图像处理的养老机构远程监控系统，其特征在于：所述采集模块录入服务对象的自身面部图像和相关面部图像，所述相关面部图像表示为服务对象的亲属的面部图像，识别待测对象的服务编码，所述待测对象的服务编码通过服务对象佩戴手环进行射频识别感应，所述自身面部图像和相关面部图像的录入逻辑包括；
3.如权利要求2所述的一种基于图像处理的养老机构远程监控系统，其特征在于：所述采集模块调取服务数据库，向所述服务数据库中输入所述服务对象编码，匹配与待测对象的服务编码对应的自身监测数据、环境数据和饮食图片；
4.如权利要求1所述的一种基于图像处理的养老机构远程监控系统，其特征在于：所述第一分析模块根据脑电波数据将监控时间划分为第一时间段和第二时间段；
5.如权利要求3所述的一种基于图像处理的养老机构远程监控系统，其特征在于：所述第一分析模块获取第一时间段内相同的第一面部图像出现时的脑电波数据，记为第一数据，统计第一时间段内相邻的第一
6.如权利要求5所述的一种基于图像处理的养老机构远程监控系统，其特征在于：所述情绪影响度模型的计算表达式为：
7.如权利要求5所述的一种基于图像处理的养老机构远程监控系统，其特征在于：所述第一分析模块根据第二时间段内的脑电波数据判断睡眠质量等级，所述睡眠质量等级的判断逻辑包括：
8.如权利要求7所述的一种基于图像处理的养老机构远程监控系统，其特征在于：所述睡眠质量影响度模型的构建逻辑包括：
9.如权利要求1所述的一种基于图像处理的养老机构远程监控系统，其特征在于：所述第二分析模块连接医院系统，向所述医院系统输入服务对象的服务编码，获取所述服务对象的医嘱信息，所述医嘱信息表示为饮食建议，所述饮食建议表示为不能进食的食物名称。
10.如权利要求9所述的一种基于图像处理的养老机构远程监控系统，其特征在于：根据饮食图片识别食物名称，将所述食物名称与饮食建议进行比对，得到第一比对结果，根据第一比对结果执行第一操作，所述第一比对结果包括食物名称符合饮食建议，以及食物名称不符合饮食建议，所述第一操作包括不发送食物预警信号，以及发送食物预警信号；
...【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的养老机构远程监控系统，其特征在于，包括采集模块、第一分析模块和第二分析模块；
2.如权利要求1所述的一种基于图像处理的养老机构远程监控系统，其特征在于：所述采集模块录入服务对象的自身面部图像和相关面部图像，所述相关面部图像表示为服务对象的亲属的面部图像，识别待测对象的服务编码，所述待测对象的服务编码通过服务对象佩戴手环进行射频识别感应，所述自身面部图像和相关面部图像的录入逻辑包括；
3.如权利要求2所述的一种基于图像处理的养老机构远程监控系统，其特征在于：所述采集模块调取服务数据库，向所述服务数据库中输入所述服务对象编码，匹配与待测对象的服务编码对应的自身监测数据、环境数据和饮食图片；
4.如权利要求1所述的一种基于图像处理的养老机构远程监控系统，其特征在于：所述第一分析模块根据脑电波数据将监控时间划分为第一时间段和第二时间段；
5.如权利要求3所述的一种基于图像处理的养老机构远程监控系统，其特征在于：所述第一分析模块获取第一时间段内相同的第一面部图像出现时的脑电波数据，记为第一数据，统计第一时间段内相邻的第一数据的间隔时长，记为第一时长，所述相...
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