一种终端设备、信息采集方法及装置制造方法
【专利摘要】本发明的实施方式提供了一种终端设备。例如，该终端设备可以包括：摄像头、遮光罩、光源，采集模块，发送模块；其中，摄像头与遮光罩的开口相接合，光源设置在遮光罩内；采集模块，用于当遮光罩的另一开口与采集对象相接合时，利用摄像头采集图像；发送模块，用于向终端设备连接的服务器发送图像，以便服务器对图像进行识别。由于光源在遮光罩内能够提供稳定的光照，防止环境干扰，保证了图像的色彩还原度，且能够精确定位到采集对象，因此，采集得到的图像质量稳定，而且终端设备还将采集得到的图像发送给运算能力更强的服务器进行计算量更大的精确识别，从而得到精度较高的信息。此外，本发明的实施方式提供了一种信息采集方法及装置。
【专利说明】一种终端设备、信息采集方法及装置
【技术领域】
[0001] 本发明的实施方式涉及信息采集领域，更具体地，本发明的实施方式涉及一种终 端设备、信息采集方法及装置。
【背景技术】
[0002] 本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明的实施方式提供背景或上下文。此处的 描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
[0003] 随着信息采集技术的发展以及大数据的普及，通过对采集的图像进行识别获得有 效信息的信息采集方式已被广泛应用。
[0004] 例如，目前已经出现一些利用自带摄像头的智能终端设备例如手机、PAD等对人体 如舌体、眼睛等部位进行图像采集并识别的方案，给人们对人体的信息采集带来了极大的 方便。
【发明内容】
[0005] 但是，这种自带摄像头的终端设备的色彩还原度较差，容易受到环境干扰，影响了 采集的信息的准确性。
[0006] 因此，在现有技术中，如何保证自带摄像头的终端设备的信息采集的准确性是非 常令人烦恼的问题。
[0007] 为此，非常需要一种改进的终端设备，以提高信息采集的准确性。
[0008] 在本上下文中，本发明的实施方式期望提供一种终端设备、信息采集方法及装置。
[0009] 在本发明实施方式的第一方面中，提供了一种终端设备，例如，可以包括：摄像头、 遮光罩、光源，采集模块，发送模块；其中，所述摄像头与所述遮光罩的开口相接合，所述光 源设置在所述遮光罩内；所述采集模块，用于当所述遮光罩的另一开口与采集对象相接合 时，利用所述摄像头采集所述采集对象的图像；所述发送模块，用于向与所述终端设备连接 的服务器发送所述图像，以便服务器对所述图像进行识别。
[0010] 在本发明实施方式的第二方面中，提供了一种应用于终端设备的信息采集方法， 例如，所述终端设备的摄像头可以与一遮光罩的开口相接合，所述遮光罩内设置有光源，所 述遮光罩的另一开口与采集对象相接合，所述方法可以包括：利用所述摄像头采集所述采 集对象的图像；向服务器发送所述图像，以便服务器对所述图像进行识别。
[0011] 在本发明实施方式的第三方面中，提供了一种配置于终端设备的信息采集装置， 例如，所述终端设备的摄像头可以与一遮光罩的开口相接合，所述遮光罩内设置有光源，所 述遮光罩的另一开口与采集对象相接合，所述装置可以包括：图像采集单元，可以配置用于 利用所述摄像头采集所述采集对象的图像；图像发送单元，可以配置用于向服务器发送所 述图像，以便服务器对所述图像进行识别。
[0012] 在本发明实施方式的第四方面中，提供了一种应用于服务器的信息采集方法，例 如，该方法可以包括：接收终端设备发送的图像，其中，所述终端设备的摄像头与一遮光罩 的开口相接合，所述遮光罩的另一开口与采集对象相接合，所述遮光罩内设置有光源，其 中，所述图像具体由所述摄像头采集得到；对接收的图像进行识别。
[0013] 在本发明实施方式的第五方面中，提供了一种配置于服务器的信息采集装置，例 如，该装置可以包括：接收单元，可以配置用于接收终端设备发送的图像，其中，所述终端设 备的摄像头与一遮光罩的开口相接合，所述遮光罩的另一开口与采集对象相接合，所述遮 光罩内设置有光源，其中，所述图像具体由所述摄像头采集得到；识别单元，可以配置用于 对接收的图像进行识别。
[0014] 根据本发明实施方式的终端设备、信息采集方法和装置，由于终端设备的摄像头 与一遮光罩的开口相接合，遮光罩内设置有光源，遮光罩的另一开口与米集对象相接合，因 此，光源可以在遮光罩内给采集对象以稳定的光照，避免环境的干扰，保证摄像头采集的图 像的色彩还原度，且能够精确定位到采集对象，使得采集得到的图像质量稳定。并且终端设 备还将图像发送给服务器，由运算能力更强的服务器对图像进行计算量更大的精确识别， 从而能够得到精度较高的信息，为用户带来了更好的体验。
【专利附图】
【附图说明】
[0015] 通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目 的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若 干实施方式，其中：
[0016] 图1示意性地示出了根据本发明实施方式的应用场景；
[0017] 图2示意性地示出了根据本发明一实施方式的终端设备结构示意图；
[0018] 图3示意性地示出了根据本发明另一实施方式的终端设备结构示意图；
[0019] 图4示意性地示出了根据本发明实施方式的应用于终端设备的信息采集方法流 程不意图；
[0020] 图5示意性地示出了根据本发明实施方式的配置于终端设备的信息采集装置结 构示意图；
[0021] 图6示意性地示出了根据本发明实施方式的应用于服务器的信息采集方法流程 示意图；
[0022] 图7示意性地示出了根据本发明实施方式的配置于服务器的信息采集装置结构 示意图；
[0023] 在附图中，相同或对应的标号表不相同或对应的部分。
【具体实施方式】
[0024] 下面将参考若干示例性实施方式来描述本发明的原理和精神。应当理解，给出这 些实施方式仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本发明，而并非以任何 方式限制本发明的范围。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能 够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
[0025] 本领域技术人员知道，本发明的实施方式可以实现为一种系统、装置、设备、方法 或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件 (包括固件、驻留软件、微代码等），或者硬件和软件结合的形式。
[0026] 根据本发明的实施方式，提出了一种信息采集方法及装置。
[0027] 在本文中，需要理解的是，本发明实施例中的术语舌质，是指舌的肌肉脉络组织。 舌体，是指图像中舌头所在的区域。舌苔，是指舌背上的一层薄白而润的苔状物。另外，附 图中的任何元素数量均用于示例而非限制，以及任何命名都仅用于区分，而不具有任何限 制含乂。
[0028] 下面参考本发明的若干代表性实施方式，详细阐释本发明的原理和精神。
[0029] 发明概沭
[0030] 本发明人发现，可以为终端设备的摄像头设置外接光源与遮光罩，光源可以在遮 光罩内给采集对象以稳定的光照，避免环境的干扰，保证摄像头采集的图像的色彩还原度， 且能够精确定位到采集对象，使得采集得到的图像质量稳定，而且终端设备还将采集得到 的图像发送给服务器，由运算能力更强的服务器对图像进行计算量更大的精确识别，从而 能够得到精度较高的信息。
[0031] 在介绍了本发明的基本原理之后，下面具体介绍本发明的各种非限制性实施方 式。
[0032] 应用场景总览
[0033] 首先参考图1，如图1所示，本发明实施例可以应用于自带摄像头的便携终端101， 利用便携终端101的摄像头采集人体舌头的图像后，由便携终端101将图像发送给服务器， 以便服务器对图像进行识别，从而识别得到舌像的相关信息。
[0034] 示例件设各之一
[0035] 下面再结合图1的应用场景，参考图2来描述根据本发明示例性实施方式的终端 设备。需要注意的是，上述应用场景仅是为了便于理解本发明的精神和原理而示出，本发明 的实施方式在此方面不受任何限制。相反，本发明的实施方式可以应用于适用的任何场景。
[0036] 例如，参见图2,为本发明实施例提供的终端设备的结构示意图。如图2所示，终端 设备200可以包括：摄像头210、遮光罩220、光源230、采集模块240、发送模块250。其中， 所述摄像头210与遮光罩220的开口相接合。所述光源230设置在遮光罩220内。其中， 所述采集模块240,用于当所述遮光罩220的另一开口与采集对象相接合时，利用所述摄像 头210采集所述采集对象的图像。所述发送模块250，用于向与所述终端设备200连接的服 务器发送所述图像，以便服务器对所述图像进行识别。
[0037] 在本发明实施例一些可能的实施方式中，如图3所示，还可以为终端设备200配置 一可独立的凹槽231。凹槽231可以套在终端设备200上有摄像头210的一端。遮光罩220 的一端开口可以固定在凹槽231上与摄像头210接合的位置，使得遮光罩220的此端开口 与摄像头210相接合。光源230可以设置在该凹槽231上与摄像头210接合的位置，也可 以设置在遮光罩220内壁上，光照朝向采集对象。其中，凹槽231上与摄像头210接合的位 置可以留有空洞或者为透明材料，以便摄像头210可拍摄到采集对象的图像。如图3所示， 终端设备200可以为便携终端设备。
[0038] 例如，所述摄像头210,可以为手机、PAD等便携终端设备自带的像素较高的后置 摄像头。
[0039] 例如，所述光源230,可以为LED外接光源。在一些可能的实施方式中，可以选取光 照度达到15001ux，光源色温在5000?6000K，光源CRI (显色指数）=90,功率在3w左右 的LED外接光源。另外，光源230还可以带有可充电平板锂电池，用于为光源提供电能。
[0040] 例如，所述遮光罩220,可以为两端大小不同的锥形结构，仅有两端开口，其他位置 均封闭遮光。其中，较小开口可以与摄像头210接合并固定，较大开口可以与采集对象相接 合，确保摄像头精确定位到采集对象。遮光罩220内壁可以为柔光材料，例如深色绒布，以 防止产生强烈反光。更具体地，例如，遮罩两端开口的距离可以在l〇cm左右，拍摄角度可以 受锥形结构约束，可以为45度。例如，在上述图1所示的应用场景中，较大开口可以与人体 的口唇相接合，从而光源230在遮光罩220内可以给口腔内的舌头以足够的光照，采集到色 彩还原度较高、图像质量稳定的舌像。
[0041] 例如，所述采集模块240,可以用于当所述遮光罩的另一开口与采集对象相接合 时，利用所述摄像头，采用自动对焦模式采集所述采集对象的多个图像，通过快速角点检测 算法从所述多个图像中取得质量最高的图像作为向服务器发送的图像。
[0042] 再例如，为了保证发送给服务器的图像的质量，本发明实施例提供的终端设备200 还可以包括校正模块260,可以用于针对不同摄像头，分别预先训练得到对应的色彩校正模 型，采用所述终端设备的摄像头对应的色彩校正模型对所述图像进行校正。例如，校正模块 260，可以用于在采集模块240取得质量最高的图像后，对质量最高的图像进行校正。
[0043] 又例如，为了与用户进行友好交互，如图2所示，本发明实施例提供的终端设备 200还可以包括：提示模块270,用于当用户在图像采集界面点击采集按钮时，发出采集图 像的提示音，在采集模块240取得质量最高的图像后，发出完成采集的提示音。采集模块 240在距提示模块270发出采集图像的提示音预设时长后，开始采集图像。
[0044] 可见，本发明实施例提供的终端设备的光源可以在遮光罩内给采集对象以稳定的 光照，避免环境的干扰，保证摄像头采集的图像的色彩还原度，且能够精确定位到采集对 象，使得采集得到的图像质量稳定，而且终端设备还将采集得到的图像发送给服务器，由运 算能力更强的服务器对图像进行计算量更大的精确识别，从而能够得到精度较高的信息。
[0045] 示例件方法之一
[0046] 下面再结合图1的应用场景，参考图4来描述根据本发明示例性实施方式的应用 于如上述实施例所述终端设备的信息采集方法。需要注意的是，上述应用场景仅是为了便 于理解本发明的精神和原理而示出，本发明的实施方式在此方面不受任何限制。相反，本发 明的实施方式可以应用于适用的任何场景。
[0047] 例如，参见图4,为本发明实施例提供的应用于如上述实施例所述终端设备的信息 采集方法流程图。如图4所示，该方法可以包括：
[0048] S410、利用所述终端设备的摄像头采集所述采集对象的图像，其中，所述终端设备 的摄像头与一遮光罩的开口相接合，所述遮光罩内设置有光源，所述遮光罩的另一开口与 采集对象相接合。
[0049] 例如，可以利用终端设备的摄像头，采用自动对焦模式采集所述采集对象的多 个图像，通过快速角点检测算法从所述多个图像中取得质量最高的图像作为向服务器发 送的图像。可以理解的是，采用自动对焦模式采集所述采集对象的多个图像的过程中， 摄像头会不断变换焦距，采集到焦距不同的多个图像，从而可以从中取得对采集对象精 确对焦的图像。快速角点检测算法可以包括：将采集得到的多个图像可以组成图像序列 {PI, P2, · · ·，Pn}，根据公式i = argmax(N_Cornersi)计算得到质量最高的图像，其中N_ corner^为第i张图像的角点数量，在此计算出的是角点数量最多的图像。
[0050] 在本发明实施例一些可能的实施方式中，还可以对采集得到的图像进行校正。具 体地，可以针对不同摄像头，分别预先训练得到对应的色彩校正模型，采用所述终端设备的 摄像头对应的色彩校正模型对所述图像进行校正。其中，预先训练色彩校正模型可以在CIE Lab空间下完成，包括：利用不同摄像头拍摄大量色卡样本，根据不同摄像头拍摄得到的相 应色卡图像，针对每个摄像头形成对应的Lab空间颜色值矩阵X，再根据色卡标准色彩矩阵 S，通过最小二乘法求解每个摄像头对应的变换矩阵A。其中，采用所述终端设备的摄像头对 应的色彩校正模型对所述图像进行校正可以包括：利用所述终端设备的摄像头对应的变换 矩阵A，以及采集得到的图像X，根据S = XAT，求解得到采集得到的图像的标准色彩值。
[0051] 例如：
[0052]
【权利要求】
1. 一种终端设备，包括：摄像头、遮光罩、光源，采集模块，发送模块； 其中，所述摄像头与所述遮光罩的开口相接合，所述光源设置在所述遮光罩内；所述采 集模块，用于当所述遮光罩的另一开口与采集对象相接合时，利用所述摄像头采集所述采 集对象的图像；所述发送模块，用于向与所述终端设备连接的服务器发送所述图像，以便服 务器对所述图像进行识别。
2. 根据权利要求1所述的终端设备，其中，所述采集模块，用于当所述遮光罩的另一开 口与采集对象相接合时，利用所述摄像头，采用自动对焦模式采集所述采集对象的多个图 像，通过快速角点检测算法从所述多个图像中取得质量最高的图像作为向服务器发送的图 像。
3. 根据权利要求1所述的终端设备，还包括：校正模块，用于针对不同摄像头，分别预 先训练得到对应的色彩校正模型，采用所述终端设备的摄像头对应的色彩校正模型对所述 图像进行校正。
4. 一种信息采集方法，应用于终端设备，其中，所述终端设备的摄像头与一遮光罩的开 口相接合，所述遮光罩内设置有光源，所述遮光罩的另一开口与采集对象相接合，所述方法 包括： 利用所述摄像头采集所述采集对象的图像； 向服务器发送所述图像，以便服务器对所述图像进行识别。
5. 根据权利要求4所述的方法，其中，所述利用终端设备的摄像头采集所述采集对象 的图像包括： 利用终端设备的摄像头，采用自动对焦模式采集所述采集对象的多个图像，通过快速 角点检测算法从所述多个图像中取得质量最高的图像作为向服务器发送的图像。
6. 根据权利要求4所述的方法，还包括： 针对不同摄像头，分别预先训练得到对应的色彩校正模型； 采用所述终端设备的摄像头对应的色彩校正模型对所述图像进行校正。
7. -种信息采集装置，配置于终端设备，其中，所述终端设备的摄像头与一遮光罩的开 口相接合，所述遮光罩内设置有光源，所述遮光罩的另一开口与采集对象相接合，所述装置 包括： 图像采集单元，配置用于利用所述摄像头采集所述采集对象的图像； 图像发送单元，配置用于向服务器发送所述图像，以便服务器对所述图像进行识别。
8. 根据权利要求7所述的装置，其中，所述图像采集单元，配置用于利用终端设备的摄 像头，采用自动对焦模式采集所述采集对象的多个图像，通过快速角点检测算法从所述多 个图像中取得质量最高的图像作为向服务器发送的图像。
9. 根据权利要求7所述的装置，还包括： 图像校正单元，配置用于针对不同摄像头，分别预先训练得到对应的色彩校正模型；采 用所述终端设备的摄像头对应的色彩校正模型对所述图像进行校正。
10. -种信息采集方法，应用于服务器端，包括： 接收终端设备发送的图像，其中，所述终端设备的摄像头与一遮光罩的开口相接合，所 述遮光罩的另一开口与采集对象相接合，所述遮光罩内设置有光源，其中，所述图像具体由 所述摄像头采集得到； 对接收的图像进行识别。
11. 根据权利要求10所述的方法，其中，所述采集对象为舌头； 所述对接收的图像进行识别包括： 采用卷积神经网络方法预测出所述图像的多个关键点； 以所述多个关键点为初始边界，采用snake方法计算优化边界，得到舌体图像； 将所述舌体图像的每个点的像素值分别输入到预先训练得到的舌质高斯混合模型以 及舌苔高斯混合模型，计算出每个点与舌质匹配的概率以及与舌苔匹配的概率； 根据所述舌体图像的每个点与舌质匹配的概率以及与舌苔匹配的概率，对所述舌体图 像进行舌质和舌苔的分离； 对分离了舌质和舌苔的舌体图像进行舌质颜色特征、舌苔厚度特征、以及舌苔颜色特 征的提取； 将提取出的舌质颜色特征、舌苔厚度特征、以及舌苔颜色特征，进行识别分析，得到所 述舌体图像的识别结果。
12. 根据权利要求11所述的方法，其中，所述对分离了舌质和舌苔的舌体图像进行舌 质颜色特征、舌苔厚度特征、以及舌苔颜色特征的提取包括： 计算所述舌体图像中舌质部分的Lab空间的L和a通道的二维直方图，将计算出的二 维直方图与预先使用累计比数模型做色彩分类得到的若干舌质颜色类别进行归类计算，得 到所述舌体图像中舌质部分所属的舌质颜色类别对应的特征； 计算所述舌体图像中舌苔部分的Lab空间的L和a通道的二维直方图，将计算出的二 维直方图与预先使用累计比数模型做色彩分类得到的若干舌苔颜色类别进行归类计算，得 到所述舌体图像中舌苔部分所属的舌苔颜色类别对应的特征； 计算所述舌体图像中舌苔像素占舌体总像素的比例，将计算出的比例与预先使用累计 比数模型做无苔、薄苔以及厚苔分类得到的三类舌苔厚度进行归类计算，得到所述舌体图 像中舌苔部分所属的舌苔厚度类别对应的特征。
13. 根据权利要求11所述的方法，其中，所述将提取出的舌质颜色特征、舌苔厚度特 征、以及舌苔颜色特征，进行识别分析，得到所述舌体图像的识别结果包括： 预先使用SVR算法对大量舌体样本图像的特征向量的标定指数进行拟合，得到指数提 取器； 将所述舌体图像的舌质颜色特征、舌苔厚度特征、以及舌苔颜色特征组成特征向量； 将所述特征向量输入所述指数提取器，得到所述舌体图像对应的指数。
14. 根据权利要求13所述的方法，还包括： 从预先建立的知识库中，提取与所述舌体图像对应的指数相匹配的分析结果； 向所述终端设备发送所述分析结果。
15. -种信息采集装置，配置于服务器端，包括： 接收单元，配置用于接收终端设备发送的图像，其中，所述终端设备的摄像头与一遮光 罩的开口相接合，所述遮光罩的另一开口与采集对象相接合，所述遮光罩内设置有光源，其 中，所述图像具体由所述摄像头采集得到； 识别单元，配置用于对接收的图像进行识别。
16. 根据权利要求15所述的装置，其中，所述采集对象为舌头； 所述识别单元包括： 预测子单元，配置用于采用卷积神经网络方法预测出所述图像的多个关键点； 舌体分割子单元，配置用于以所述多个关键点为初始边界，采用snake方法计算优化 边界，得到舌体图像； 概率计算子单元，配置用于将所述舌体图像的每个点的像素值分别输入到预先训练得 到的舌质高斯混合模型以及舌苔高斯混合模型，计算出每个点与舌质匹配的概率以及与舌 苔匹配的概率； 分离子单元，配置用于根据所述舌体图像的每个点与舌质匹配的概率以及与舌苔匹配 的概率，对所述舌体图像进行舌质和舌苔的分离； 特征提取子单元，配置用于对分离了舌质和舌苔的舌体图像进行舌质颜色特征、舌苔 厚度特征、以及舌苔颜色特征的提取； 分析子单元，配置用于将提取出的舌质颜色特征、舌苔厚度特征、以及舌苔颜色特征， 进行识别分析，得到所述舌体图像的识别结果。
17. 根据权利要求16所述的装置，其中，所述特征提取子单元包括： 舌质颜色计算子单元，配置用于计算所述舌体图像中舌质部分的Lab空间的L和a通 道的二维直方图，将计算出的二维直方图与预先使用累计比数模型做色彩分类得到的若干 舌质颜色类别进行归类计算，得到所述舌体图像中舌质部分所属的舌质颜色类别对应的特 征； 舌苔颜色计算子单元，配置用于计算所述舌体图像中舌苔部分的Lab空间的L和a通 道的二维直方图，将计算出的二维直方图与预先使用累计比数模型做色彩分类得到的若干 舌苔颜色类别进行归类计算，得到所述舌体图像中舌苔部分所属的舌苔颜色类别对应的特 征； 舌苔厚度计算子单元，配置用于计算所述舌体图像中舌苔像素占舌体总像素的比例， 将计算出的比例与预先使用累计比数模型做无苔、薄苔以及厚苔分类得到的三类舌苔厚度 进行归类计算，得到所述舌体图像中舌苔部分所属的舌苔厚度类别对应的特征。
18. 根据权利要求16所述的装置，其中，所述分析子单元包括： 拟合子单元，配置用于预先使用SVR算法对大量舌体样本图像的特征向量的标定指数 进行拟合，得到指数提取器； 特征组合子单元，配置用于将所述舌体图像的舌质颜色特征、舌苔厚度特征、以及舌苔 颜色特征组成特征向量； 指数获取子单元，配置用于将所述特征向量输入所述指数提取器，得到所述舌体图像 对应的指数。
19. 根据权利要求18所述的装置，还包括： 知识获取单元，配置用于从预先建立的知识库中，提取与所述舌体图像对应的指数相 匹配的分析结果； 反馈单元，配置用于向所述终端设备发送所述分析结果。
【文档编号】G06K9/00GK104156715SQ201410440234
【公开日】2014年11月19日 申请日期:2014年9月1日 优先权日:2014年9月1日
【发明者】陈刚, 李晓燕, 丛林, 胡光龙, 曾凡志 申请人:杭州朗和科技有限公司