本发明属于图片识别技术领域，具体涉及一种简单检测新生儿黄疸病症风险的识别方法及其装置。
背景技术：
黄疸是指新生儿时期，由于胆红素代谢异常，引起血中胆红素水平升高，而出现以皮肤、黏膜及巩膜黄染为特征的病症，是新生儿中最常见的临床问题。一般新生儿出世后，通过定期的儿保可以知道准确的黄疸数值。但不在儿保期间，因为家长不具备专业的医疗设备，难以获得新生儿的实时黄疸值，大多采用肉眼观察的方式，使得判断新生儿黄疸风险结果的主观性较强，不能简单准确判断新生儿的病例状态。为了减轻新父母的焦虑，减轻新生儿黄疸的判断成本，有必采用新的技术，通过简单的手段和方法，可以实时获得新生儿黄疸的病理情况。
技术实现要素：
为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供一种简单检测新生儿黄疸病症风险的识别方法，采用在线图像识别技术，判断出新生儿实时的黄疸情况，并且估算出当前的黄疸风险，相比起传统测黄疸，减少了去医院的频率，以及家长对新生儿黄疸病难以判断的焦虑。
本发明的目的之二在于提供一种简单检测新生儿黄疸病症风险的识别装置，用于实现上述的一种简单检测新生儿黄疸病症风险的识别方法。
本发明的目的采用如下技术方案实现：
一种简单检测新生儿黄疸病症风险的识别方法，包括以下步骤：
s1，获取初始值；采集新生婴儿人脸图像，将图像经过转化工序处理得到hsv颜色值，记为a1；同理，在相同的场景下，获得参照物的hsv颜色值，记为b1；
s2，获取检测值；在新的环境下，采集婴儿人脸图像，将图像经过转化工序处理得到hsv颜色值，记为a2；同理，在相同的场景下，获得所述参照物的hsv颜色值，记为b2；
s3，判断分析；计算a1与a2的差值，记为a；计算b1与b2的差值，记为b；当|a-b|大于或等于阀值时，判断为黄疸情况异常，否则为黄疸值正常。
进一步地，所述参照物为纯白色的纸张。
进一步地，所述转化工序具体为，获取图像的rgb像素，把每个像素点转换成对应的hsv特征参数，建立hsv模型，取s分量为hsv颜色值。
进一步地，步骤s3中，所述阀值为0.1。
进一步地，包括以下步骤：
1)拍摄新生儿婴儿人脸，获取图片的rgb像素，把每个像素点转换成对应的hsv颜色值，定义为a1；
2)在与步骤1)相同的场景下，拍摄纯白色的纸张，获取图片的rgb像素，把每个像素点转换成对应的hsv颜色值，定义为b1；
3)在新的环境下，拍摄纯白色的纸张，获取图片的rgb像素，把每个像素点转换成对应的hsv颜色值，定义为b2；
4)在与步骤3)相同的场景下，拍摄婴儿人脸，获取图片的rgb像素，把每个像素点转换成对应的hsv颜色值，定义为a2；
5)计算a2跟a1的差值，得到不同环境下婴儿脸部的饱和度差值a；
6)计算b2跟b1的差值，得到不同环境下白纸的饱和度差值b；
7)运算得到a与b的差值c，若|c|≥0.1，则婴儿的黄疸情况异常；若|c|<0.1，则婴儿的黄疸值正常。
一种简单检测新生儿黄疸病症风险的识别装置，包括初始值设定模块，检测模块和判断模块；
初始值设定模块，用于采集新生婴儿人脸和参照物的图像，并将图像转化出hsv颜色值，得到初始值；
检测模块，用于检测婴儿人脸和参照物的图像，并将图像转化出hsv颜色值，得到检测值；
判断模块，根据初始值和检测值计算婴儿人脸hsv颜色值的变化量与参照物hsv颜色值的变化量的差值，当所述差值大于或等于阀值时，判断为黄疸情况异常，否则为婴儿的黄疸值正常。
进一步地，图像的每个rgb像素点转换成对应的hsv特征参数，建立hsv模型，取s分量为hsv颜色值。
进一步地，所述参照物为纯白色的纸张。
进一步地，所述阀值为0.1。
相比现有技术，本发明的有益效果在于：
本发明采用在线图像识别，通过收集新生儿出院的环境情况以及新生儿当时的面容数据，并对比参照物以排出环境变化的影响，判断出新生儿实时的黄疸情况，并且估算出当前的黄疸风险，从而达到免去专业设备，都能知道新生儿黄疸病症的趋势，相比起传统测黄疸，减少了去医院的频率，以及家长对新生儿黄疸病难以判断的焦虑。
附图说明
图1是本发明一种简单检测新生儿黄疸病症风险的识别方法及其装置的获取初始值的流程图。
图2是本发明一种简单检测新生儿黄疸病症风险的识别方法及其装置的检测判断流程图。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
实施例1，
参照图1至图2；一种简单检测新生儿黄疸病症风险的识别方法，包括以下步骤：
1)拍摄新生儿婴儿人脸，获取图片的rgb像素，把每个像素点转换成对应的hsv颜色值，定义为a1；
2)在与步骤1)相同的场景下，拍摄纯白色的a4纸，获取图片的rgb像素，把每个像素点转换成对应的hsv颜色值，定义为b1；
3)把数值a1和b1定义为婴儿出院的初始值；
4)在新的环境下，当需要检测婴儿黄疸病症风险时，拍摄纯白色的a4纸，获取图片的rgb像素，把每个像素点转换成对应的hsv颜色值，定义为b2；
5)在与步骤3)相同的场景下，拍摄婴儿人脸，获取图片的rgb像素，把每个像素点转换成对应的hsv颜色值，定义为a2；所述a2和b2定义为检测值；
6)计算a2跟a1的差值，计算公式为|a2-a1|＝a，得到不同环境下婴儿脸部的饱和度差值a；
7)计算b2跟b1的差值，计算公式为|b2-b1|＝b，得到不同环境下a4纸的饱和度差值b；
8)运算得到a与b的差值c，计算公式为|a-b|＝c，若|c|≥0.1，则婴儿的黄疸情况异常；若|c|<0.1，则婴儿的黄疸值正常。
采用在线图像识别，通过收集新生儿出院的环境情况以及新生儿当时的面容数据，并对比a4纸以排出环境变化的影响，判断出新生儿实时的黄疸情况，并且估算出当前的黄疸风险，从而达到免去专业设备，都能知道新生儿黄疸病症的趋势，相比起传统测黄疸，减少了去医院的频率，以及家长对新生儿黄疸病难以判断的焦虑。
图片是由像素点组合而成，每个像素点的颜色一般使用rgb颜色模型，即每个像素点由(红，绿，蓝)三种底色表示，rgb颜色模型是偏向硬件感知的，有可能程序理解的红色和人眼感知的有偏差；所以需要一种接近人眼的颜色感知相近的颜色模型来表示图片上的像素点，即hsv模型。
hsv模型，由(h,s,v)描述颜色，h是色调，色调取值范围0～360。红色0～60，黄色60～120，品红300～360。s是饱和度，表示颜色接近光谱色的程度。一种颜色，可以看成是某种光谱色与白色混合的结果。其中光谱色所占的比例愈大，颜色接近光谱色的程度就愈高，颜色的饱和度也就愈高。饱和度高，颜色则深而艳。光谱色的白光成分为0，饱和度达到最高。通常取值范围为0％～100％，值越大，颜色越饱和。v是亮度，表示颜色明亮的程度，对于光源色，亮度值与发光体的光亮度有关；对于物体色，此值和物体的透射比或反射比有关。通常取值范围为0％(黑)到100％(白)。
饱和度的差值的绝对值对应颜色深浅相差程度，一般地，饱和度在0.5以上的差距，人眼就很明显的感知出一个深一个浅。本技术方案的识别程序，能识别s的差值的绝对值在0～0.1之间，可识别的差值越小，结果越精确。
本实施例通过研究hsv模型的s分量，即饱和度的变化以估算出婴儿的黄疸风险，当婴儿脸色在前后环境的颜色饱和度对比变化|a-b|≥0.1，表示婴儿人脸饱和度相比a4纸饱和度的差异要大得多，需要就医检查；否则，表示a4纸的饱和度变化跟婴儿脸色的饱和度变化差距不大，因为a4纸的颜色固定，而且婴儿脸色饱和度跟a4纸接近，推断出婴儿的黄疸情况属于正常范围。
本实施例的一种简单检测新生儿黄疸病症风险的识别装置，包括初始值设定模块，检测模块和判断模块；
初始值设定模块，用于采集新生婴儿人脸和纯白色的a4纸的图像，并将图像转化出hsv颜色值，得到初始值；
检测模块，用于检测婴儿人脸和纯白色的a4纸的图像，并将图像转化出hsv颜色值，得到检测值；
判断模块，根据初始值和检测值计算婴儿人脸hsv颜色值的变化量与a4纸hsv颜色值的变化量的差值，当所述差值大于或等于0.1时，判断为黄疸情况异常，否则为婴儿的黄疸值正常。
图像的每个rgb像素点转换成对应的hsv特征参数，建立hsv模型，取s分量为hsv颜色值。
本装置通过研究hsv模型的s分量，即饱和度的变化以估算出婴儿的黄疸风险，当婴儿脸色在前后环境的颜色饱和度对比变化大于阀值时，表示婴儿人脸饱和度相比a4纸饱和度的差异要大得多，需要就医检查；否则，表示a4纸的饱和度变化跟婴儿脸色的饱和度变化差距不大，因为a4纸的颜色固定，而且婴儿脸色饱和度跟a4纸接近，推断出婴儿的黄疸情况属于正常范围。
上述实施方式仅为本发明的优选实施方式，不能以此来限定本发明保护的范围，本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。
1.一种简单检测新生儿黄疸病症风险的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
s1，获取初始值；采集新生婴儿人脸图像，将图像经过转化工序处理得到hsv颜色值，记为a1；同理，在相同的场景下，获得参照物的hsv颜色值，记为b1；
s2，获取检测值；在新的环境下，采集婴儿人脸图像，将图像经过转化工序处理得到hsv颜色值，记为a2；同理，在相同的场景下，获得所述参照物的hsv颜色值，记为b2；
s3，判断分析；计算a1与a2的差值，记为a；计算b1与b2的差值，记为b；当|a-b|大于或等于阀值时，判断为黄疸情况异常，否则为黄疸值正常。
2.如权利要求1所述的一种简单检测新生儿黄疸病症风险的识别方法，其特征在于：所述参照物为纯白色的纸张。
3.如权利要求1所述的一种简单检测新生儿黄疸病症风险的识别方法，其特征在于：所述转化工序具体为，获取图像的rgb像素，把每个像素点转换成对应的hsv特征参数，建立hsv模型，取s分量为hsv颜色值。
4.如权利要求1所述的一种简单检测新生儿黄疸病症风险的识别方法，其特征在于：步骤s3中，所述阀值为0.1。
5.如权利要求1所述的一种简单检测新生儿黄疸病症风险的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)拍摄新生儿婴儿人脸，获取图片的rgb像素，把每个像素点转换成对应的hsv颜色值，定义为a1；
2)在与步骤1)相同的场景下，拍摄纯白色的纸张，获取图片的rgb像素，把每个像素点转换成对应的hsv颜色值，定义为b1；
3)在新的环境下，拍摄纯白色的纸张，获取图片的rgb像素，把每个像素点转换成对应的hsv颜色值，定义为b2；
4)在与步骤3)相同的场景下，拍摄婴儿人脸，获取图片的rgb像素，把每个像素点转换成对应的hsv颜色值，定义为a2；
5)计算a2跟a1的差值，得到不同环境下婴儿脸部的饱和度差值a；
6)计算b2跟b1的差值，得到不同环境下白纸的饱和度差值b；
7)运算得到a与b的差值c，若|c|≥0.1，则婴儿的黄疸情况异常；若|c|<0.1，则婴儿的黄疸值正常。
6.一种简单检测新生儿黄疸病症风险的识别装置，其特征在于：包括初始值设定模块，检测模块和判断模块；
初始值设定模块，用于采集新生婴儿人脸和参照物的图像，并将图像转化出hsv颜色值，得到初始值；
检测模块，用于检测婴儿人脸和参照物的图像，并将图像转化出hsv颜色值，得到检测值；
判断模块，根据初始值和检测值计算婴儿人脸hsv颜色值的变化量与参照物hsv颜色值的变化量的差值，当所述差值大于或等于阀值时，判断为黄疸情况异常，否则为婴儿的黄疸值正常。
7.如权利要求6所述的一种简单检测新生儿黄疸病症风险的识别装置，其特征在于：图像的每个rgb像素点转换成对应的hsv特征参数，建立hsv模型，取s分量为hsv颜色值。
8.如权利要求6所述的一种简单检测新生儿黄疸病症风险的识别装置，其特征在于：所述参照物为纯白色的纸张。
9.如权利要求6所述的一种简单检测新生儿黄疸病症风险的识别装置，其特征在于：所述阀值为0.1。
技术总结