[发明专利]异常情绪检测方法及装置

权利要求书

1.一种异常情绪检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取工位视频数据、区域视频数据及人员语音数据，解析所述工位视频数据及所述区域视频数据，分别得到工位图片组及区域图片组；

对所述工位图片组及所述区域图片组进行识别，得到多个人员情绪识别结果，并对所述人员语音数据进行识别，得到多个语音识别结果；

根据所述人员情绪识别结果、语音识别结果及预设的行为规则参数，生成异常情绪检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述工位图片组及所述区域图片组进行识别，得到多个人员情绪识别结果包括：

对所述区域图片组中人员的步态进行识别，得到人员步态识别结果；其中，所述人员步态识别结果属于所述人员情绪识别结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述人员情绪识别结果、语音识别结果及预设的行为规则参数，生成异常情绪检测结果包括：

若所述人员步态识别结果中的步态情绪结果为异常，则判断所述人员步态识别结果中的步态异常时间是否大于所述行为规则参数中的步态时间阈值，若是，则根据所述步态异常时间生成步态异常识别结果；其中，所述步态异常识别结果属于所述异常情绪检测结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述工位图片组及所述区域图片组进行识别，得到多个人员情绪识别结果还包括：

对所述工位图片组中的人员进行面部表情识别，得到人员表情识别结果；其中，所述人员表情识别结果属于所述人员情绪识别结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述人员情绪识别结果、语音识别结果及预设的行为规则参数，生成异常情绪检测结果还包括：

若所述人员表情识别结果中的面部表情结果为异常，则判断所述人员表情识别结果中的表情异常时间是否大于所述行为规则参数中的表情时间阈值，若是，则根据所述表情异常时间生成表情异常识别结果；其中，所述表情异常识别结果属于所述异常情绪检测结果。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述人员语音数据进行识别，得到多个语音识别结果包括：

对所述人员语音数据进行语音识别，得到文本情绪识别结果、语速识别结果及音量识别结果；其中，所述文本情绪识别结果、语速识别结果及音量识别结果属于所述语音识别结果。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述人员情绪识别结果、语音识别结果及预设的行为规则参数，生成异常情绪检测结果还包括：

若所述文本情绪识别结果中的文本情绪结果为异常，则判断所述文本情绪识别结果中的文本异常时间是否大于所述行为规则参数中的文本时间阈值，若是，则根据所述文本异常时间生成文本异常识别结果；其中，所述文本异常识别结果属于所述异常情绪检测结果；

若根据所述行为规则参数中的人员语速阈值，获知所述语速识别结果中的人员语速最大值大于所述人员语速阈值，则判断所述语速识别结果中的人员语速时间是否大于所述行为规则参数中的超速时间阈值，若是，则根据所述人员语速时间生成人员语速异常结果；其中，所述人员语速异常结果属于所述异常情绪检测结果；

若根据所述行为规则参数中的人员音量阈值，获知所述音量识别结果中的人员音量最大值大于所述人员音量阈值，则判断所述音量识别结果中的人员音量时间是否大于所述行为规则参数中的音量时间阈值，若是，则根据所述人员音量时间生成人员音量异常结果；其中，所述人员音量异常结果属于所述异常情绪检测结果。

8.一种异常情绪检测装置，其特征在于，所述装置包括：

数据采集模块，用于获取工位视频数据、区域视频数据及人员语音数据，解析所述工位视频数据及所述区域视频数据，分别得到工位图片组及区域图片组；

数据识别模块，用于对所述工位图片组及所述区域图片组进行识别，得到多个人员情绪识别结果，并对所述人员语音数据进行识别，得到多个语音识别结果；

检测结果模块，用于根据所述人员情绪识别结果、语音识别结果及预设的行为规则参数，生成异常情绪检测结果。