[发明专利]基于人工智能图像识别的血压测量质控方法、装置、终端及介质

权利要求书

1.一种基于人工智能图像识别的血压测量质控方法，其特征在于，包括：

获取受测者的人脸图像信息据以进行身份识别；

在确认所述受测者的身份信息后，获取所述受测者进行血压测量的过程图像，并提取姿态特征信息；

根据所述姿态特征信息，判断所述受测者在血压测量过程中的姿态是否符合质控要求；所述质控要求至少包括部分身体部位按姿势要求摆放和/或部分身体部位保持非活动状态。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能图像识别的血压测量质控方法，其特征在于：

所述质控要求中的部分身体部位按姿势要求摆放，包括如下任一种或多种要求的组合：受测者的背部紧靠椅背、受测者的双足平放于地面、受测者的受测手部的手掌朝上；

所述质控要求中的部分身体部位保持非活动状态，包括如下任一种或两种要求的组合：受测者的坐姿保持非活动状态和/或受测者的嘴部保持非活动状态。

3.根据权利要求2所述的基于人工智能图像识别的血压测量质控方法，其特征在于，判断所述受测者的背部是否紧靠椅背的方式包括：根据所述姿态特征信息确定所述受测者的背部位置；并通过所述受测者的背部与椅背之间的间隙距离及接触面积来判断其背部是否紧靠椅背。

4.根据权利要求2所述的基于人工智能图像识别的血压测量质控方法，其特征在于，判断所述受测者的双足是否平放于地面的方式包括：根据所述姿态特征信息确定所述受测者的双足位置；通过所述受测者的双足与地面之间的间隙距离以及接触面积来判断其双足是否平放于地面。

5.根据权利要求2所述的基于人工智能图像识别的血压测量质控方法，其特征在于，判断所述受测者的受测手部的手掌是否朝上的方式包括：若从所述姿态特征信息中提取到指纹模态信息、掌纹模态信息或者掌静脉模态信息，则判断手掌朝上。

6.根据权利要求2所述的基于人工智能图像识别的血压测量质控方法，其特征在于，判断所述受测者的受测手部的手掌是否朝上的方式包括：若从所述姿态特征信息中提取到指甲模态信息，则判断手掌朝下。

7.根据权利要求2所述的基于人工智能图像识别的血压测量质控方法，其特征在于，判断受测者的坐姿是否保持非活动状态的方式包括：在获取到所述受测者进行血压测量的过程图像后，对所有过程图像进行姿态特征信息的提取，将所有提取到的姿态特征转成向量后进行两两比较，计算向量之间的相似度；若任意两个姿态特征之间的相似度低于预设阈值，则判断所述受测者在血压测量过程中未能使其坐姿保持非活动状态。

8.根据权利要求2所述的基于人工智能图像识别的血压测量质控方法，其特征在于，判断受测者的坐姿是否保持非活动状态的方式包括：在获取到所述受测者进行血压测量的过程图像后，设定多个身体关键特征点，并实时跟踪所述身体关键特征点的坐标变化；若监测到任一所述身体关键特征点的坐标变化量超过预设阈值，则判断所述受测者在血压测量过程中未能使其坐姿保持非活动状态。

9.根据权利要求2所述的基于人工智能图像识别的血压测量质控方法，其特征在于，判断受测者的嘴部是否保持非活动状态的方式包括：在获取到所述受测者进行血压测量的过程图像后，对所有过程图像进行姿态特征信息的提取，并确定嘴部位置；将所有过程图像中受测者的嘴部特征转成向量后进行两两比较，计算向量之间的相似度；若任意两个嘴部特征之间的相似度低于预设阈值，则判断所述受测者在血压测量过程中未能保持嘴部不动。

10.根据权利要求2所述的基于人工智能图像识别的血压测量质控方法，其特征在于，判断受测者的嘴部是否保持非活动状态的方式包括：在获取到所述受测者进行血压测量的过程图像后，设定多个嘴部特征点，并基于这些嘴部特征点计算嘴部的宽度和长度的比例；比较多帧图像的嘴部宽度与长度的比例变化，若变化大于预设阈值，则判断所述受测者在血压测量过程中未能保持嘴部不动。