[发明专利]一种基于深度学习的独居老人异常表情识别及自动求助系统

说明书

本发明公开了一种基于深度学习的独居老人异常表情识别及自动求助系统，包括测试单元，所述测试单元包括表情单元和身份单元，所述表情单元包括正常表情单元和非正常表情单元，所述身份单元输出端设有存储器，所述测试单元输入端设有CPU，所述CPU连接端设有提醒单元和监测单元。本发明通过设有测试单元，身份单元用于测试者的身份进行确认，将测试者的正常心跳、脉搏、疾病和居住地址进行收集，并将收集的资料存入存储器内部，CPU通过存储器内部内容用于对照，并能够通过检测单元所包括的摄像头和手环对测试者的身体和表情进行实时的检测，从而能通过提醒单元所包括的外接网络和报警单元向医院求救。

技术领域

本发明涉及脸部识别设备领域，特别涉及一种基于深度学习的独居老人异常表情识别及自动求助系统。

背景技术

目前我国为我国人口老龄化的速度逐渐加快，老年人问题越来越多，其中老年群体出现的空巢现象尤其突出。老年陪护机器人服务体系将有助于缓解这类社会问题。

目前人脸表情识别面临一系列的挑战，比如算法一般需要将人脸上存在的人为表情作为前景提出之后才能发挥作用，缺少实用性；缺少对人脸表情的视觉认知加工等和心理病理学的关联研究；无法解决外界光照变化的影响；表情不够精致，常常只局限于6种基本表情。

因此，发明一种基于深度学习的独居老人异常表情识别及自动求助系统来解决上述问题很有必要。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于深度学习的独居老人异常表情识别及自动求助系统，表情单元用于学习训练的过程中，只使用了正常的表情进行训练，在系统使用中，将高兴、悲伤、惊讶、愤怒和害怕一系列表情分为正常表情单元和非正常表情单元，所有与正常表情单元的差别过大的表情都将被归为非正常表情单元，并将测试者在学习训练的表情全部存储到存储器中，身份单元用于测试者的身份进行确认，将测试者的正常心跳、脉搏、疾病和居住地址进行收集，并将收集的资料存入存储器内部，CPU通过存储器内部内容用于对照，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于深度学习的独居老人异常表情识别及自动求助系统，包括测试单元，所述测试单元包括表情单元和身份单元，所述表情单元包括正常表情单元和非正常表情单元，所述身份单元输出端设有存储器，所述测试单元输入端设有CPU，所述CPU连接端设有提醒单元和监测单元，具体：

所述表情单元用于学习训练的过程中，只使用了正常的表情进行训练，在系统使用中，将高兴、悲伤、惊讶、愤怒和害怕一系列表情分为正常表情单元和非正常表情单元，所有与正常表情单元的差别过大的表情都将被归为非正常表情单元；

所述身份单元用于测试者的身份进行确认，将测试者的正常心跳、脉搏、疾病和居住地址进行收集，并将收集的资料存入存储器内部，CPU通过存储器内部内容用于对照。

优选的，所述提醒单元包括外接网络和报警单元，所述外接网络连接为电脑，所述报警单元包括通知电话和警报器，所述外接网络和报警单元均与CPU电性连接。

优选的，所述监测单元包括摄像头和手环，所述摄像头和手环均与CPU电性连接。

优选的，所述电脑通过外接网络将存储器内部测试者的详细数据传输到医院，并通过通知电话拨打对应医院的急救电话，存储器用于在电脑上显示出具体的地址和测试者的身体状况对比数据。

优选的，所述摄像头用于观察测试者的面部表情状况，通过合理布局，要保证摄像头的视野能覆盖主要活动空间，包括起居室、厨房、厕所、门口，在主要活动空间内不要存在盲区，所述手环用于随时记录测试者身体的心跳和脉搏状况，CPU将记录的数据与存储器内部数据进行对比。

本发明的技术效果和优点：