[发明专利]人体健康测量方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种人体健康测量方法，其特征在于，包括：

获取客户端发送的原始图像并检测所述原始图像的合法性，获取合法图像；

对所述合法图像进行预处理，获取目标图像；

采用人脸检测算法对所述目标图像进行识别，获取待识别人脸图像；

将所述待识别人脸图像输入到体质类型识别模型中，获取所述待识别人脸图像对应的目标体质类型；

获取运动经常性指标，基于所述运动经常性指标和所述目标体质类型从原始健康识别模型中，选取与所述目标体质类型对应的目标健康识别模型；

获取人体测量设备发送的待识别数据，使用所述目标健康识别模型对所述待识别数据进行识别，获取健康识别结果。

2.如权利要求1所述的人体健康测量方法，其特征在于，在所述获取客户端发送的原始图像并检测所述原始图像的合法性之前，所述人体健康测量方法还包括：

获取训练样本，将所述训练样本划分为训练集和测试集，所述训练样本包括人脸图像，每一所述人脸图像携带有对应的图像标签；

将所述训练集输入到DCNN中进行训练，获取DCNN对所述训练集中的人脸图像的输出；

基于所述人脸图像的输出和所述人脸图像对应的图像标签构建损失函数，基于所述损失函数更新DCNN的权值和偏置，获取更新后的DCNN；

使用所述测试集对更新后的DCNN进行检测，获取体质类型识别模型。

3.如权利要求1所述的人体健康测量方法，其特征在于，在所述获取客户端发送的原始图像并检测所述原始图像的合法性之前，所述人体健康测量方法还包括：

获取所述训练样本，根据数据划分规则划分所述训练样本，获取不同数据类型对应的有效训练数据，所述有效训练数据携带有原始标签；

从每一数据类型的有效训练数据中随机抽取K个样本集，基于K个样本集生成每一数据类型对应的随机森林；

将每一数据类型中没有抽取的有效测量数据输入到随机森林中，将所述随机森林的输出结果作为训练标签；

将所述训练标签与所述原始标签进行对比，当所述训练标签与所述原始标签匹配，则将所述随机森林作为原始健康识别模型。

4.如权利要求3所述的人体健康测量方法，其特征在于，所述数据划分规则包括种族、年龄、性别和运动经常性；

所述数据类型包括黄种、黑种和白种不同种族对应的青年普通男士数据类型、青年普通女士数据类型、中年普通男士数据类型、中年普通女士数据类型、老年普通男士数据类型、老年普通女士数据类型、青年爱好运动男士数据类型、青年爱好运动女士数据类型、中年爱好运动男士数据类型、中年爱好运动女士数据类型、老年爱好运动男士数据类型和老年爱好运动女士数据类型。

5.如权利要求1所述的人体健康测量方法，其特征在于，所述获取人体测量设备发送的待识别数据，包括：

检测人体测量设备是否接入成功，若接入成功，则发送数据获取指令；

基于所述数据获取指令，获取人体测量设备发送的待识别数据。

6.一种人体健康测量装置，其特征在于，包括：

图像合法性判断模块，用于获取客户端发送的原始图像并检测所述原始图像的合法性，获取合法图像；

图像预处理模块，用于对所述合法图像进行预处理，获取目标图像；

人脸检测模块，用于采用人脸检测算法对所述目标图像进行识别，获取待识别人脸图像；

目标体质类型获取模块，用于将所述待识别人脸图像输入到体质类型识别模型中，获取所述待识别人脸图像对应的目标体质类型；

目标健康识别模型选取模块，用于获取运动经常性指标，基于所述运动经常性指标和所述目标体质类型从原始健康识别模型中，选取与所述目标体质类型对应的目标健康识别模型；

健康识别结果获取模块，用于获取人体测量设备发送的待识别数据，使用所述目标健康识别模型对所述待识别数据进行识别，获取健康识别结果。