CN115165115A - 智能手表的体温测量方法、装置、介质及穿戴设备 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种智能手表的体温测量方法、装置、介质及穿戴设备，所述方法包括：通过获取手表本体指向人脸的第一动作触发摄像开启指令；所述摄像开启指令控制手表本体上的摄像装置连续获取人脸图像信息，解析所述人脸图像信息中是否包括额头信息；若人脸图像信息中包括额头信息，则通过获取手表本体指向额头的第二动作触发红外体温检测装置的测温指令。本方案的测温指令自动实现，且启动时机兼顾了测温对象位置的准确性和测温启动时机的合理性，且通过图像分析实现了对测温位置的准确识别，以及对遮挡物的识别和排除。
Description
技术领域
本发明涉及智能手表的体温检测技术领域，尤其涉及一种智能手表的体温测量方法、装置、介质及穿戴设备。
背景技术
现有技术中，将红外体温检测装置集成在智能手表上，红外体温检测装置的检测有效距离较小，通常在1-5cm，无接触式的红外体温检测装置的建议检测部位为额头、耳内及腋下，佩戴在手腕上的智能手表测量额头无疑为最方便、最准确的位置。
由于智能手表佩戴在使用者的手腕上，而手腕的关节转动角度相对受限，导致佩戴者对自己的额头进行测温，或者对他人的额头进行测温时，通常会处于一个无法直接看到手表的角度，因此在测温启动时，通常智能手表会处于一个佩戴者无法准确确认测温方向、测温位置及测温角度的“盲态”。
现有的智能手表的红外测温方法中，既有通过开关控制、声控控制等主动控制开启测温的方法，也有通过抬手动作等自动启动手表测温的方法，但是，现有的红外体温测温装置的开启方法，对体温自动开启的时机并未作出详细优化，导致在自动测温时，容易因为额头有头发遮挡而因为测温位置导致测温结果不准确，或者智能手表尚未达到最适宜的测温区域或已经离开适宜测温区域，红外体温检测装置已提前或延后开始测温，导致最终的体温测量结果不够准确。
发明内容
基于此，有必要针对上述问题，提出了一种智能手表的体温测量方法、装置、介质及穿戴设备，以解决现有技术手段中自动测温的方法存在额头区域有遮挡而导致的测温不准确的问题。
一种智能手表的体温测量方法，包括如下步骤：
通过获取手表本体指向人脸的第一动作触发摄像开启指令；
所述摄像开启指令控制手表本体上的摄像装置连续获取人脸图像信息，解析所述人脸图像信息中是否包括额头信息；
若人脸图像信息中包括额头信息，则通过获取手表本体指向额头的第二动作触发红外体温检测装置的测温指令。
进一步的，所述获取手表本体指向人脸的第一动作的步骤包括：
通过加速传感器和陀螺仪获取设备第一运动轨迹；
检测所述第一运动轨迹是否与第一预设动作相符，所述第一预设动作为手表本体持续上升的抬腕动作和/或手表本体翻转角度超过45°的翻腕动作；
若所述第一运动轨迹与第一预设动作相符，则将与第一预设动作相符的第一运动轨迹作为手表本体指向人脸的第一动作。
进一步的，所述解析所述人脸图像信息中是否包括额头信息的步骤包括：
将获取的人脸图像信息输入到人脸识别神经网络模型；
通过人脸识别神经网络模型获取所述人脸图像的额头区域；
通过人脸识别神经网络模型获取所述额头区域的无遮挡额头部；
通过神经网络模型是否输出无遮挡额头部，判断所述人脸图像信息是否包括额头信息。
进一步的，所述获取手表本体指向额头的第二动作的步骤包括：
解析人脸图像信息中的额头信息；
判断红外体温检测装置的体温识别区是否落入额头区域；
若体温识别区落入额头区域，则获取红外体温检测装置与额头之间的体温识别距离；
若所述体温识别距离在预设的距离识别阈值范围内，则判断存在手表本体指向额头的第二动作。
进一步的，所述若体温识别区落入额头区域的步骤包括：
若体温识别区落入额头区域，继续判断体温识别区是否落入无遮挡额头部，若体温识别区未落入无遮挡额头部，则通过红外测温调角装置使体温识别区落入无遮挡额头部；
若体温识别区未落入额头区域，则通过红外测温调角装置使体温识别区落入额头区域。
进一步的，还包括步骤：
若人脸图像信息不包括额头信息，则点亮显示屏；
若人脸图像信息包括额头信息，则点亮显示屏并开始检测是否有第二动作。
进一步的，所述获取手表本体指向额头的第二动作的步骤包括：
解析人脸图像信息中的额头信息，若额头区域占人脸图像的额头占比率连续增大且额头占比超过预设额头占比阈值，则判断存在手表本体指向额头的第二动作。
一种智能手表的体温测量装置，所述装置包括：
第一触发模块，用于通过获取手表本体指向人脸的第一动作触发摄像开启指令；
图像解析模块，用于所述摄像开启指令控制手表本体上的摄像装置连续获取人脸图像信息，解析所述人脸图像信息中是否包括额头信息；
第二触发模块，用于若人脸图像信息中包括额头信息，则通过获取手表本体指向额头的第二动作触发红外体温检测装置的测温指令。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：
通过获取手表本体指向人脸的第一动作触发摄像开启指令；
所述摄像开启指令控制手表本体上的摄像装置连续获取人脸图像信息，解析所述人脸图像信息中是否包括额头信息；
若人脸图像信息中包括额头信息，则通过获取手表本体指向额头的第二动作触发红外体温检测装置的测温指令。
一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：
通过获取手表本体指向人脸的第一动作触发摄像开启指令；
所述摄像开启指令控制手表本体上的摄像装置连续获取人脸图像信息，解析所述人脸图像信息中是否包括额头信息；
若人脸图像信息中包括额头信息，则通过获取手表本体指向额头的第二动作触发红外体温检测装置的测温指令。
针对现有手表类穿戴设备红外体温测量方法测温不够准确的问题，本方法提供一种智能手表的体温测量方法，通过手表本体指向人脸的第一动作判断用户的体温测量意图并启动摄像装置获取人脸图像信息，结合人脸图像信息中的额头信息以及进一步识别额头信息中的无遮挡额头部触发红外体温检测装置的测温指令，本方案的测温指令自动实现，且启动时机兼顾了测温对象位置的准确性和测温启动时机的合理性，且通过图像分析实现了对测温位置的准确识别，以及对遮挡物的识别和排除，还可以进一步通过角度调整来进行对遮挡物的主动躲避，测温结果更加准确，有效减少了遮挡物导致的误差问题，还可以通过人脸识别的方法避免现有的自动测温方法导致的测量腮部、面部等位置的误测量情况。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
其中：
图1为一个实施例中智能手表的体温测量方法的流程图一；
图2为一个实施例中智能手表的体温测量方法的流程图二；
图3为一个实施例中智能手表的体温测量方法的流程图三；
图4为一个实施例中智能手表的体温测量装置的结构框图；
图5为一个实施例中计算机设备的结构框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本方案涉及一种智能手表的体温测量方法，所述方法应用于智能手表的体温测量***，该***包括以智能手表为例的智能穿戴设备终端和与智能穿戴设备终端通过网络连接的服务器，智能穿戴设备还包括智能手环、智能手机、平板电脑、笔记本电脑等中的至少一种。服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。本方法可通过智能穿戴设备实现，也可通过服务器实现。
实施例一
如图1所示，在一个实施例中，提供了一种智能手表的体温测量方法。该方法既可以应用于终端，也可以应用于服务器，本实施例以应用于终端举例说明。该智能手表的体温测量方法具体包括如下步骤：
S110：通过获取手表本体指向人脸的第一动作触发摄像开启指令；
所述手表本体指向人脸的第一动作的设置并非为了启动测温指令，而是通过第一动作触发摄像开启指令，其作用是识别用户是否具有测温的意图，若用户有测温意图，则必然做出特定的准备测温的动作。
该手表本体指向人脸的第一动作的获取步骤可包括：通过加速传感器和陀螺仪获取设备第一运动轨迹；检测所述第一运动轨迹是否与第一预设动作相符，所述第一预设动作为手表本体持续上升的抬腕动作和/或手表本体翻转角度超过45°的翻腕动作；所述翻腕动作的翻转角度的计算起始位置为手表本本体的显示屏处于水平面，翻转角度的范围通常为45°-90°。若所述第一运动轨迹与第一预设动作相符，则将与第一预设动作相符的第一运动轨迹作为手表本体指向人脸的第一动作。
手表本体指向人脸的第一动作，可以是具体的体现用户将智能穿戴设备指向或朝向人脸的动作，还可以时通过传感器检测出用户将智能穿戴设备指向或朝向人脸的检测动作或检测结果，例如，获取手表本体指向人脸的第一动作为：通过二氧化碳浓度检测仪获取的二氧化碳浓度值超过CO2浓度阈值的动作。
通过手表本体指向人脸的第一动作可以识别出用户有体温测量的意图，当识别到用户有体温测量意图时，不能够直接触发测温指令并开启测温动作，因为此时开启测温动作并未对测温条件进行充分考虑，很容易出现未对准额头，例如对准了额头侧边缘、眉毛区域，甚至是面部、腮部、鼻部等区域，也很容易出现体温自动开启时机过早或过晚的情况，这些情况下，都会导致体温测量的结果不准确的问题。
S120：所述摄像开启指令控制手表本体上的摄像装置连续获取人脸图像信息，解析所述人脸图像信息中是否包括额头信息；
在识别出用户有体温测量的意图后，触发摄像开启指令，通过摄像装置获取人脸图像信息，进一步分析人脸图像信息中是否包含额头信息，若包含额头信息，则可确认S101中的手表本体指向人脸的第一动作的识别结果是无误的，还可以进一步确认用户的测温意图以及测温条件是否充分。
解析人脸图像信息中是否包括额头信息的步骤包括：通过人脸识别神经网络模型对人脸图像进行识别，通过预设的额头模块的比对实现对额头区域的识别。
若人脸图像信息不包括额头信息，则点亮显示屏；若人脸图像信息包括额头信息，则点亮显示屏并开始检测是否有第二动作。
为了保证获取人脸图像信息的清晰度更高，可在点亮显示屏后获取手表本体测温方向的背景光信息，若所述背景光信息小于预设背景光阈值，则调整显示屏亮度至最大。
S130：若人脸图像信息中包括额头信息，则通过获取手表本体指向额头的第二动作触发红外体温检测装置的测温指令。所述测温指令为启动测温开启的启动指令。
通过解析人脸图像信息并确认人脸图像信息中包括额头信息，则说明手表本体已经确认指向额头区域，则获取手表本体指向额头的第二动作并触发红外体温检测装置的测温指令，启动红外检测装置开始体温测量。
具体的，所述获取手表本体指向额头的第二动作的步骤包括：解析人脸图像信息中的额头信息，若额头区域占人脸图像的额头占比率连续增大且额头占比超过预设额头占比阈值，则判断存在手表本体指向额头的第二动作。例如，预设额头占比阈值为额头区域占人脸图像整体区域的80%。
通过手表本体指向人脸的第一动作判断用户的体温测量意图并启动摄像装置获取人脸图像信息，结合人脸图像信息中的额头信息触发红外体温检测装置的测温指令，本方案的测温指令自动实现，且启动时机兼顾了测温对象位置的准确性和测温启动时机的合理性，且通过图像分析实现了对测温位置的准确识别，以及对遮挡物的识别和排除，测温结果更加准确，还可以通过人脸识别的方法避免现有的自动测温方法导致的测量腮部、面部等位置的误测量情况。
实施例二
本实施例在实施例一的基础方案之上，进一步解决测温不够准确的问题。
在实施例一中，虽然通过摄像装置获取人脸信息识别出了额头信息，但是对于精准测温而言，仅识别出额头信息还不足以解决实际的测温不准确的问题，例如，虽然识别出了额头区域，但是额头区域存在头发、眉毛等遮挡物的遮挡问题，这些遮挡问题都会导致虽然红外测温装置对准了额头部位，但是仍然存在测温不转的技术问题。
如图2所示，为了解决上述技术问题，本实施例提供一种智能手表的体温测量方法，包括如下步骤：
S210：通过获取手表本体指向人脸的第一动作触发摄像开启指令；
S220：所述摄像开启指令控制手表本体上的摄像装置连续获取人脸图像信息，解析所述人脸图像信息中是否包括额头信息；
所述解析所述人脸图像信息中是否包括额头信息的步骤包括：
将获取的人脸图像信息输入到人脸识别神经网络模型；
通过人脸识别神经网络模型获取所述人脸图像的额头区域；
通过人脸识别神经网络模型获取所述额头区域的无遮挡额头部；
通过神经网络模型是否输出无遮挡额头部，判断所述人脸图像信息是否包括额头信息中的无遮挡额头部。
S230：若人脸图像信息中包括额头信息，则通过获取手表本体指向额头的第二动作触发红外体温检测装置的测温指令。
本方案在识别出额头区域的基础上，进一步对额头区域进行分析并获取无遮挡额头部，通过识别人脸图像信息是否包括无遮挡额头部来判断是否触发测温指令。本方案可以进一步消除通过摄像装置获取人脸信息，通过识别额头区域优化红外体温测量装置的测温指令的启动时机，在测温位置更准确、测温时机更合理时自动启动红外体温测量装置启动测温动作，最终实现测温结果更加准确。
实施例三
本实施例在实施例二的基础之上，进一步解决测温不够准确的问题。
在实施例二中，通过对人脸图像信息的无遮挡额头部的识别筛选出了更加准确的测温位置，获得了更加准确的测温时机，实现了更准确的测温结果，但是，更严格的测温条件和更准确的测温结果也带来了一定的负面效果，就是测温条件较为复杂时，测温条件难以触发而导致用户多次启动测温动作而未触发测温指令，从而造成测温指令触发困难造成用户动作浪费和用户体验下降的问题。
如图3所示，为了解决上述技术问题，实现更准确和更智能的体温测量触发，本实施例提供一种智能手表的体温测量方法，包括如下步骤：
S310：通过获取手表本体指向人脸的第一动作触发摄像开启指令；
S320：所述摄像开启指令控制手表本体上的摄像装置连续获取人脸图像信息，解析所述人脸图像信息中是否包括额头信息；
所述解析所述人脸图像信息中是否包括额头信息的步骤包括：
将获取的人脸图像信息输入到人脸识别神经网络模型；
通过人脸识别神经网络模型获取所述人脸图像的额头区域；
通过人脸识别神经网络模型获取所述额头区域的无遮挡额头部；
通过神经网络模型是否输出无遮挡额头部，判断所述人脸图像信息是否包括额头信息中的无遮挡额头部。
S330：若人脸图像信息中包括额头信息，通过红外测温调角装置使体温识别区落入无遮挡额头部，通过获取手表本体指向额头的第二动作触发红外体温检测装置的测温指令。
所述获取手表本体指向额头的第二动作的步骤包括：解析人脸图像信息中的额头信息；判断红外体温检测装置的体温识别区是否落入额头区域；若体温识别区落入额头区域，则获取红外体温检测装置与额头之间的体温识别距离；若所述体温识别距离在预设的距离识别阈值范围内，则判断存在手表本体指向额头的第二动作。
若体温识别区落入额头区域，继续判断体温识别区是否落入无遮挡额头部，若体温识别区未落入无遮挡额头部，则通过红外测温调角装置使体温识别区落入无遮挡额头部；若体温识别区未落入额头区域，则通过红外测温调角装置使体温识别区落入额头区域。体温识别区落入额头区域后继续判断是否落入无遮挡额头部，并进一步判断调角装置的动作。
在实施例二的方案基础上，本实施例具体解释了如何实现获取手表本体指向额头的第二动作的一种方式。通过识别限定体温识别区是否落入额头区域的无遮挡额头部的方式实现对手表本体指向额头的第二动作的识别，并进一步的通过红外测温调角装置主动使体温识别区落入额头区域或无遮挡额头部。
该方法可以进一步优化自动测温方法的测温指令的启动时机，使得测温结果更加准确，特别的，本实施例还解决了通过优化测温条件来提高测温结果造成的测温条件苛刻的必然矛盾，通过调角装置的主动识别和调整，不仅优化的测温结果，使得测温结果更加准确，还可以降低用户触发动作的限定条件，使得用户可以用更少或更简单的动作实现更严格的触发调角，得到更准确的测温结果。
具体的，所述红外体温检测装置的调角装置的具体结构为：所述红外测温调角装置包括调角台、驱动件及调角基座，所述红外测温调角装置设置于容置红外体温检测装置的检测腔体底部，所述调角台与红外体温检测装置连接并承载所述红外体温检测装置，所述调角台设置在调角基座上，所述驱动件与调角台连接以驱动调角台绕调角基座转动。上述调角装置的结构是智能手表的红外体温检测装置的调角结构的实现方式之一。
在检测到体温识别区未落入无遮挡额头部，或者检测到额头区域占人脸图像的额头占比率连续增大且额头占比超过预设额头占比阈值时，启动自动调角步骤。
具体的，所述调角装置的调角方法可通过如下步骤实现：
A01:获取额头区域占人脸图像的额头占比率信息，所述额头占比率信息包括额头占比超过额头占比阈值，以及额头占比超过额头占比阈值的持续时间；
A02：若额头占比率信息满足阈值要求，则计算红外体温检测装置的调角装置的偏转角和俯仰角，定义红外体温检测装置的装置平面为检测平面，所述偏转角为红外体温检测装置经过调角装置调整后的体温识别方向与检测平面的夹角，所述俯仰角为体温识别方向在检测平面的投影与红外体温检测装置的中垂线的夹角；
A03：获取体温识别方向与额头区域的夹角；
A04：获取调角条件，所述调节条件包括：躲避障碍物的最小调整角度，落入测温区域的最小角度，补充测温角度的最小角度，以及补充漂移抖动的最小角度；
以躲避障碍物的最小调整角度为例举例说明，获取体温识别方向与额头区域的夹角，获取体温识别方向与障碍物边缘的最小距离，获取红外体温检测装置与额头区域沿体温识别方向的直线距离，计算出躲避障碍物的最小调整角度；
A05：依据调角条件控制调角装置调整体温识别方向；
A06：判断并获取手表本体指向额头的第二动作并触发红外体温检测。
在本方案中，进一步优化了体温识别的启动时机，此处的优化还包括了主动调整的方式来优化启动时机，即通过调角装置将体温测量中影响测量结果的不利因素提前主动规避后，再启动体温测量，使得体温测量结果更加精准。
在一种实施方式中，通过调角装置补充漂移抖动的方案，还可以在体温测量的过程中执行，以使体温测量过程更稳定，进而实现体温测量结果的更加准确。
实施例四
本实施例提供一种具体的调角装置调整测温方向的过程方案：
若所述体温识别距离在预设的距离识别阈值范围内，则获取虚拟摄像射线，所述虚拟摄像射线为人脸图像的中心点至摄像装置的虚拟连线；
获取摄像装置与红外体温检测装置之间的设备间距；
获取红外体温检测设备的红外辐射接收角，所述红外辐射接收角为红外体温检测设备的光敏器件接收面的中垂线与显示屏平面垂线的夹角；
依据虚拟摄像射线、设备间距和红外辐射接收角获取虚拟红外设备射线，所述虚拟红外设备射线为红外体温检测装置的理想检测角度；
获取额头识别区的额头垂直线；
获取额头垂直线与虚拟红外设备射线之间的辐射夹角；
若辐射夹角大于预设辐射阈值，则调整红外体温检测装置的调角机构以减小所述辐射夹角；
若辐射夹角小于或等于所述预设辐射阈值，则启动红外体温检测装置并获取体温检测结果。
通过此方案实现主动规避和精准测温的结果。
实施例五
在触发测温指令，完成体温测量之后，还包括步骤：依据红外设备投射线获取屏幕投射线；
依据人脸图像获取屏幕与人眼之间的观察线；
检测所述屏幕投射线与观察线之间的观察夹角；
获取屏幕与人眼之间的观察距离；
若观察距离和观察夹角在预设观察范围阈值内，则将体温检测结果显示在屏幕上。
本实施例应用于儿童手表等具体的场景之下，在本方案中，显示结果不直接显示在显示屏或屏幕上，而是通过手表本体的设定动作完成后才显示，将体温识别结果的直接显示增加了纠正不良观看习惯的具体功能。
进一步的，体温测量结果的显示形式也进行了优化：若观察距离在预设观察范围阈值内，观察夹角在预设观察范围之外；则根据观察夹角的角度将带有引导标识的体温检测结果显示在屏幕中的可移动弹窗内。
即将测温结果显示在可移动弹窗中，并通过可移动弹出的位置引导用户以更合理的角度观看测温结果，进而纠正观看习惯。
实施例六
本实施例提供一种智能手表的体温测量装置，所述装置包括：
第一触发模块100，用于通过获取手表本体指向人脸的第一动作触发摄像开启指令；
图像解析模块200，用于所述摄像开启指令控制手表本体上的摄像装置连续获取人脸图像信息，解析所述人脸图像信息中是否包括额头信息；
第二触发模块300，用于若人脸图像信息中包括额头信息，则通过获取手表本体指向额头的第二动作触发红外体温检测装置的测温指令。
通过手表本体指向人脸的第一动作判断用户的体温测量意图并启动摄像装置获取人脸图像信息，结合人脸图像信息中的额头信息以及进一步识别额头信息中的无遮挡额头部触发红外体温检测装置的测温指令，本方案的测温指令自动实现，且启动时机兼顾了测温对象位置的准确性和测温启动时机的合理性，且通过图像分析实现了对遮挡物的识别和排除，还可以进一步通过角度调整来进行对遮挡物的主动躲避，测温结果更加准确，有效减少了遮挡物导致的误差问题，还可以通过人脸识别的方法避免现有的自动测温方法导致的测量腮部、面部等位置的误测量情况。
实施例七
图5示出了一个实施例中计算机设备的内部结构图。该计算机设备具体可以是终端，也可以是服务器。如图5所示，该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作***，还可存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器实现体温检测方法。该内存储器中也可储存有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行体温检测方法。本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提出了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：
通过获取手表本体指向人脸的第一动作触发摄像开启指令；
所述摄像开启指令控制手表本体上的摄像装置连续获取人脸图像信息，解析所述人脸图像信息中是否包括额头信息；
若人脸图像信息中包括额头信息，则通过获取手表本体指向额头的第二动作触发红外体温检测装置的测温指令。
在一个实施例中，提出了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：
通过获取手表本体指向人脸的第一动作触发摄像开启指令；
所述摄像开启指令控制手表本体上的摄像装置连续获取人脸图像信息，解析所述人脸图像信息中是否包括额头信息；
若人脸图像信息中包括额头信息，则通过获取手表本体指向额头的第二动作触发红外体温检测装置的测温指令。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink) DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种智能手表的体温测量方法，其特征在于，包括如下步骤：
通过获取手表本体指向人脸的第一动作触发摄像开启指令；
所述摄像开启指令控制手表本体上的摄像装置连续获取人脸图像信息，解析所述人脸图像信息中是否包括额头信息；
若人脸图像信息中包括额头信息，则通过获取手表本体指向额头的第二动作触发红外体温检测装置的测温指令。
2.根据权利要求1所述的智能手表的体温测量方法，其特征在于，所述获取手表本体指向人脸的第一动作的步骤包括：
通过加速传感器和陀螺仪获取设备第一运动轨迹；
检测所述第一运动轨迹是否与第一预设动作相符，所述第一预设动作为手表本体持续上升的抬腕动作和/或手表本体翻转角度超过45°的翻腕动作；
若所述第一运动轨迹与第一预设动作相符，则将与第一预设动作相符的第一运动轨迹作为手表本体指向人脸的第一动作。
3.根据权利要求1所述的智能手表的体温测量方法，其特征在于，所述解析所述人脸图像信息中是否包括额头信息的步骤包括：
将获取的人脸图像信息输入到人脸识别神经网络模型；
通过人脸识别神经网络模型获取所述人脸图像的额头区域；
通过人脸识别神经网络模型获取所述额头区域的无遮挡额头部；
通过神经网络模型是否输出无遮挡额头部，判断所述人脸图像信息是否包括额头信息。
4.根据权利要求3所述的智能手表的体温测量方法，其特征在于，所述获取手表本体指向额头的第二动作的步骤包括：
解析人脸图像信息中的额头信息；
判断红外体温检测装置的体温识别区是否落入额头区域；
若体温识别区落入额头区域，则获取红外体温检测装置与额头之间的体温识别距离；
若所述体温识别距离在预设的距离识别阈值范围内，则判断存在手表本体指向额头的第二动作。
5.根据权利要求4所述的智能手表的体温测量方法，其特征在于，所述若体温识别区落入额头区域的步骤包括：
若体温识别区落入额头区域，继续判断体温识别区是否落入无遮挡额头部，若体温识别区未落入无遮挡额头部，则通过红外测温调角装置使体温识别区落入无遮挡额头部；
若体温识别区未落入额头区域，则通过红外测温调角装置使体温识别区落入额头区域。
6.根据权利要求1所述的智能手表的体温测量方法，其特征在于，还包括步骤：
若人脸图像信息不包括额头信息，则点亮显示屏；
若人脸图像信息包括额头信息，则点亮显示屏并开始检测是否有第二动作。
7.根据权利要求1所述的智能手表的体温测量方法，其特征在于，所述获取手表本体指向额头的第二动作的步骤包括：
解析人脸图像信息中的额头信息，若额头区域占人脸图像的额头占比率连续增大且额头占比超过预设额头占比阈值，则判断存在手表本体指向额头的第二动作。
8.一种智能手表的体温测量装置，其特征在于，所述装置包括：
第一触发模块，用于通过获取手表本体指向人脸的第一动作触发摄像开启指令；
图像解析模块，用于所述摄像开启指令控制手表本体上的摄像装置连续获取人脸图像信息，解析所述人脸图像信息中是否包括额头信息；
第二触发模块，用于若人脸图像信息中包括额头信息，则通过获取手表本体指向额头的第二动作触发红外体温检测装置的测温指令。
9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种穿戴设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
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