身体状况检测方法及装置、电子设备和存储介质

摘要

本公开涉及一种身体状况检测方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：响应于针对目标对象的身体状况检测操作，获取所述目标对象的图像，其中，所述目标对象包括婴儿和/或幼儿；基于所述图像，对所述目标对象的身体状况进行检测，得到身体状况信息，其中，所述身体状况信息包括疾病检测信息和/或体态检测信息；向目标设备发送所述身体状况信息。通过本公开实施例，可以提高身体状况检测的便捷性。

说明书

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种身体状况检测方法及装置、电子设备和存储介质。

背景技术

父母在婴幼儿的成长过程中，常常需要时刻关注婴幼儿的身体状况。然而，由于婴幼儿活泼好动，使得面向婴幼儿的身体状况检测费时费力；而且出于工作和生活的压力，父母也很难时刻关注婴幼儿的身体状况。

发明内容

本公开提出了一种身体状况检测的技术方案。

根据本公开的一方面，提供了一种身体状况检测方法，包括：

响应于针对目标对象的身体状况检测操作，获取所述目标对象的图像，其中，所述目标对象包括婴儿和/或幼儿；基于所述图像，对所述目标对象的身体状况进行检测，得到身体状况信息，其中，所述身体状况信息包括疾病检测信息和/或体态检测信息；向目标设备发送所述身体状况信息。

在一种可能的实现方式中，所述身体状况信息包括疾病检测信息；所述基于所述图像，对所述目标对象的身体状况进行检测，得到身体状况信息，包括：对所述图像进行图像识别，得到图像识别结果；将所述图像识别结果分别与至少一个预设疾病信息进行匹配，得到所述图像识别结果与所述至少一个预设疾病信息之间的至少一个相关度；基于所述至少一个相关度，生成所述目标对象的疾病检测信息。

在一种可能的实现方式中，所述图像识别结果包括第一图像识别结果、第二图像识别结果以及第三图像识别结果中的一种或多种；所述对所述图像进行图像识别，得到图像识别结果，包括：根据所述图像进行图像分割，确定所述图像中包含疾病的疾病区域；基于所述疾病区域进行图像识别，得到所述第一图像识别结果，其中，所述第一图像识别结果包括疾病形态识别结果、疾病颜色识别结果以及疾病液体渗出结果中的一种或多种；基于所述图像中位于疾病区域以外的图像区域进行图像识别，得到所述第二图像识别结果；基于所述图像进行图像识别，确定所述疾病区域在所述目标对象中所属的部位，作为所述第三图像识别结果。

在一种可能的实现方式中，所述基于所述至少一个相关度，生成所述目标对象的疾病检测信息，包括：将所述至少一个相关度中最高相关度对应的预设疾病信息，作为所述目标对象的疾病检测结果；基于所述疾病检测结果进行查询，得到所述疾病检测结果对应的疾病相关信息，所述疾病相关信息包括疾病介绍和/或相关医院；将所述疾病检测结果、疾病相关信息以及图像识别结果中的一种或多种，作为所述目标对象的疾病检测信息。

在一种可能的实现方式中，所述身体状况信息包括体态检测信息，所述体态检测信息包括身高检测信息；所述基于所述图像，对所述目标对象的身体状况进行检测，得到身体状况信息，包括：对所述图像中的所述目标对象进行关键点识别，得到关键点识别结果；基于所述关键点识别结果，得到所述目标对象的身高检测信息。

在一种可能的实现方式中，所述基于所述关键点识别结果，得到所述目标对象的身高检测信息，包括：分别获取所述目标对象在多个所述图像中的多个关键点识别结果；基于所述多个关键点识别结果，确定所述目标对象对应的多个关键点在三维空间中的三维坐标；根据所述多个关键点在三维空间中的三维坐标，确定所述多个关键点在三维空间中的距离，根据所述距离得到所述目标对象的身高检测信息。

在一种可能的实现方式中，所述基于所述关键点识别结果，得到所述目标对象的身高检测信息，包括：对所述图像进行图像识别，确定所述图像中与所述目标对象处于相同水平面的参考物；根据所述参考物的实际长度，结合所述关键点识别结果，得到所述目标对象的身高检测信息。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述参考物的实际长度，结合所述关键点识别结果，得到所述目标对象的身高检测信息，包括：获取所述图像中所述参考物的第一长度信息；根据所述关键点识别结果中多个关键点之间的距离，确定所述目标对象在所述图像中的第二长度信息；在所述参考物与所述目标对象平行的情况下，根据所述第一长度信息与所述第二长度信息之间的比例关系，结合所述参考物的实际长度，得到所述目标对象的身高检测信息；在所述参考物与所述目标对象不平行的情况下，构建与所述目标对象平行的参考线，根据所述第一长度信息确定所述参考线的第三长度信息，根据所述第三长度信息与所述第二长度信息之间的比例关系，结合所述参考物的实际长度，得到所述目标对象的身高检测信息。

在一种可能的实现方式中，所述基于所述图像，对所述目标对象的身体状况进行检测，得到身体状况信息，还包括：获取所述目标对象的距离信息；基于所述距离信息，对所述身高检测信息进行调整。

根据本公开的一方面，提供了一种身体状况检测装置，包括：

图像获取模块，用于响应于针对目标对象的身体状况检测操作，获取所述目标对象的图像，其中，所述目标对象包括婴儿和/或幼儿；检测模块，用于基于所述图像，对所述目标对象的身体状况进行检测，得到身体状况信息，其中，所述身体状况信息包括疾病检测信息和/或体态检测信息；发送模块，用于向目标设备发送所述身体状况信息。

在一种可能的实现方式中，所述身体状况信息包括疾病检测信息；所述检测模块用于：对所述图像进行图像识别，得到图像识别结果；将所述图像识别结果分别与至少一个预设疾病信息进行匹配，得到所述图像识别结果与所述至少一个预设疾病信息之间的至少一个相关度；基于所述至少一个相关度，生成所述目标对象的疾病检测信息。

在一种可能的实现方式中，所述图像识别结果包括第一图像识别结果、第二图像识别结果以及第三图像识别结果中的一种或多种；所述检测模块进一步用于：根据所述图像进行图像分割，确定所述图像中包含疾病的疾病区域；基于所述疾病区域进行图像识别，得到所述第一图像识别结果，其中，所述第一图像识别结果包括疾病形态识别结果、疾病颜色识别结果以及疾病液体渗出结果中的一种或多种；基于所述图像中位于疾病区域以外的图像区域进行图像识别，得到所述第二图像识别结果；基于所述图像进行图像识别，确定所述疾病区域在所述目标对象中所属的部位，作为所述第三图像识别结果。

在一种可能的实现方式中，所述检测模块进一步用于：将所述至少一个相关度中最高相关度对应的预设疾病信息，作为所述目标对象的疾病检测结果；基于所述疾病检测结果进行查询，得到所述疾病检测结果对应的疾病相关信息，所述疾病相关信息包括疾病介绍和/或相关医院；将所述疾病检测结果、疾病相关信息以及图像识别结果中的一种或多种，作为所述目标对象的疾病检测信息。

在一种可能的实现方式中，所述身体状况信息包括体态检测信息，所述体态检测信息包括身高检测信息；所述检测模块用于：对所述图像中的所述目标对象进行关键点识别，得到关键点识别结果；基于所述关键点识别结果，得到所述目标对象的身高检测信息。

在一种可能的实现方式中，所述检测模块进一步用于：分别获取所述目标对象在多个所述图像中的多个关键点识别结果；基于所述多个关键点识别结果，确定所述目标对象对应的多个关键点在三维空间中的三维坐标；根据所述多个关键点在三维空间中的三维坐标，确定所述多个关键点在三维空间中的距离，根据所述距离得到所述目标对象的身高检测信息。

在一种可能的实现方式中，所述检测模块进一步用于：对所述图像进行图像识别，确定所述图像中与所述目标对象处于相同水平面的参考物；根据所述参考物的实际长度，结合所述关键点识别结果，得到所述目标对象的身高检测信息。

在一种可能的实现方式中，所述检测模块进一步用于：获取所述图像中所述参考物的第一长度信息；根据所述关键点识别结果中多个关键点之间的距离，确定所述目标对象在所述图像中的第二长度信息；在所述参考物与所述目标对象平行的情况下，根据所述第一长度信息与所述第二长度信息之间的比例关系，结合所述参考物的实际长度，得到所述目标对象的身高检测信息；在所述参考物与所述目标对象不平行的情况下，构建与所述目标对象平行的参考线，根据所述第一长度信息确定所述参考线的第三长度信息，根据所述第三长度信息与所述第二长度信息之间的比例关系，结合所述参考物的实际长度，得到所述目标对象的身高检测信息。

在一种可能的实现方式中，所述检测模块还用于：获取所述目标对象的距离信息；基于所述距离信息，对所述身高检测信息进行调整。

根据本公开的一方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行上述方法。

根据本公开的一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。

在本公开实施例中，通过响应于针对包括婴儿和/或幼儿的目标对象的身体状况检测操作，获取目标对象的图像，基于图像，对目标对象的身体状况进行检测，得到包括疾病检测信息和/或体态检测信息的身体状况信息，并向目标设备发送身体状况信息，通过本公开实施例，可以基于图像实现对婴幼儿的身体状况检测并及时发送检测到的身体状况信息，提高身体状况检测的便捷性，从而便于监护人时刻关注婴幼儿是否生病，以及掌握婴幼儿的生长状况。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本公开。根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，这些附图示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。

图1示出根据本公开实施例的身体状况检测方法的流程图。

图2示出根据本公开实施例的身体状况检测方法的流程图。

图3示出根据本公开实施例的图像识别结果的示意图。

图4示出根据本公开实施例的多个相关度的示意图。

图5示出根据本公开实施例的图像的示意图。

图6示出根据本公开实施例的疾病区域的示意图。

图7示出根据本公开实施例的疾病检测信息的示意图。

图8示出根据本公开实施例的疾病检测信息的示意图。

图9示出根据本公开实施例的身体状况检测方法的流程图。

图10示出根据本公开一实施例的关键点的示意图。

图11示出根据本公开实施例的确定关键点三维坐标的示意图。

图12示出根据本公开实施例的确定关键点三维坐标的示意图。

图13示出根据本公开一实施例的得到目标对象身高检测信息的示意图。

图14示出根据本公开实施例的构建的水平面的示意图。

图15示出根据本公开实施例的身体状况检测装置的框图。

图16示出根据本公开实施例的电子设备的框图。

图17示出根据本公开实施例的电子设备的框图。

具体实施方式

以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。

在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。

本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括A、B、C中的至少一种，可以表示包括从A、B和C构成的集合中选择的任意一个或多个元素。

另外，为了更好地说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。

图1示出根据本公开实施例的身体状况检测方法的流程图。该方法可以由身体状况检测装置执行，身体状况检测装置可以是终端设备或服务器等电子设备，终端设备可以为用户设备(User Equipment，UE)、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字处理(Personal Digital Assistant，PDA)、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等。在一些可能的实现方式中，该方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。或者，可以通过服务器执行该方法。如图1所示，该方法可以包括：

步骤S11，响应于针对目标对象的身体状况检测操作，获取目标对象的图像。

其中，目标对象可以是具有身体状况检测需求的任意对象，在一些可能的实现方式中，目标对象可以是处于成长过程中的对象，如婴儿对象和/或幼儿对象等。目标对象的数量可以根据实际情况灵活决定，可以为一个，也可以为多个，在本公开实施例中不做限制。

针对目标对象的身体状况检测操作，可以包括对目标对象的身体状况进行检测的任意操作，比如疾病检测操作和/或身高检测操作等，在一些可能的实现方式中，也可以包含体重检测操作或是针对特定器官的检测操作，比如眼部检测操作或是面部检测操作等，具体包含哪些检测操作可以根据实际情况灵活决定。

目标对象的图像，可以是包含目标对象整体或部分器官的任意图像，在一些可能的实现方式中，目标对象的图像也可以是包含目标对象所产生的相关物质的图像。其中，目标对象所产生的相关物质可以用于对目标对象的身体状况进行分析，比如可以是目标对象产生的汗液或是排泄物等。

目标对象的图像的数量可以为一个或多个，图像的格式等实现形式在本公开实施例中均不做限制。

获取目标对象的图像的方式在本公开实施例中同样不做限制。在一种可能的实现方式中，身体状况检测装置可以直接对目标对象进行图像采集；在一种可能的实现方式中，身体状况检测装置也可以接收其他装置或电子设备传递的图像等。举例来说，在一个示例中，可以通过设置在目标对象附近的摄像头等采集设备采集目标对象的图像，该采集设备可以通过无线网络或移动网络等向身体状况检测装置发送该图像；在一个示例中，也可以通过采集设备采集目标对象的图像并存储至目标存储位置，比如采集设备本身内置的存储器，或是其他硬件设备的数据库中等，身体状况检测装置可以从目标存储位置处获取该图像。

步骤S12，基于图像，对目标对象的身体状况进行检测，得到身体状况信息。

其中，对目标对象的身体状况进行检测的种类可以参见上述身体状况检测操作的实现形式，在此不再赘述。

基于图像对目标对象的身体状况进行检测的方式在本公开实施例中不做限制，可以根据身体状况检测的种类灵活决定。在一些可能的实现方式中，可以通过对图像进行图像识别、图像分割、图像分类或是距离检测等一种或多种方式进行处理，以实现身体状况的检测。步骤S12的一些可能实现方式可以详见下述各公开实施例，在此先不做展开。

随着对目标对象的身体状况进行检测的种类的不同，得到的身体状况信息包含的信息种类也可以灵活发生变化。在一种可能的实现方式中，身体状况信息可以包括疾病检测信息和/或体态检测信息。

在一些可能的实现方式中，疾病检测信息可以包括检测到的目标对象所包含的疾病种类，在一些可能的实现方式中，疾病检测信息还可以包括疾病种类的介绍，以及治疗该疾病的相关医院等，在一些可能的实现方式中，还可以包括去往相关医院的路线介绍等各类疾病相关信息。疾病检测信息的各类实现方式以及得到疾病检测信息的方式可以详见下述各公开实施例，在此先不做展开。

在一些可能的实现方式中，体态检测信息可以包括目标对象整体或各部位在成长过程中所呈现的状态，体态检测信息包括的信息类型和数量可以根据实际情况灵活决定，比如可以包括身高检测信息、腿长检测信息、臂展检测信息、肩宽检测信息、手掌大小检测信息、脚部大小检测信息、体重检测信息、眼部检测信息或是面部检测信息等一种或多种信息。

其中，身高检测信息可以是检测到的目标对象的身高高度，在一些可能的实现方式中，身高检测信息还可以包括各年龄段的标准身高范围等参考信息，以及与身高相关的健康新闻或信息等。体态检测信息以及得到体态检测信息的方式同样可以详见下述各公开实施例，其中，下述各公开实施例均以体态检测信息为身高检测信息的情况为例进行说明，体态检测信息包括其他信息的情况可以参考后续各公开实施例进行灵活扩展。

步骤S13，向目标设备发送身体状况信息。

其中，目标设备可以根据实际情况灵活设定，在一些可能的实现方式中，目标设备可以包括目标对象监护人所掌握的设备，比如目标对象监护人的手机、电脑或是平板电脑等终端设备；在一些可能的实现方式中，目标设备还可以包括用于存储目标对象相关信息的存储设备，比如存储目标对象相关信息的存储卡或是硬盘等。

向目标设备发送身体状况信息的方式可以根据实际情况灵活决定，比如通过无线网络、传输线或是移动网络等各种形式进行发送。

在本公开实施例中，通过响应于针对包括婴儿和/或幼儿的目标对象的身体状况检测操作，获取目标对象的图像，基于图像，对目标对象的身体状况进行检测，得到包括疾病检测信息和/或体态检测信息的身体状况信息，并向目标设备发送身体状况信息，通过本公开实施例，可以基于图像实现对婴幼儿的身体状况检测并及时发送检测到的身体状况信息，提高身体状况检测的便捷性，从而便于监护人时刻关注婴幼儿是否生病，以及掌握婴幼儿的生长状况。

图2示出根据本公开实施例的身体状况检测方法的流程图，如图所示，在一种可能的实现方式中，步骤S12可以包括：

步骤S1211，对图像进行图像识别，得到图像识别结果。

步骤S1212，将图像识别结果分别与至少一个预设疾病信息进行匹配，得到图像识别结果与至少一个预设疾病信息之间的至少一个相关度。

步骤S1213，基于至少一个相关度，生成目标对象的疾病检测信息。

其中，对图像进行图像识别的方式，可以根据实际情况灵活决定，比如可以包括对图像中的目标对象进行识别，或是对目标对象的身体部位进行识别，或是对目标对象中包括疾病的区域进行分割等。详见下述各公开实施例，在此先不做展开。

图像识别结果可以是通过图像识别得到的与疾病相关的各类指标信息，比如疾病中病灶的形态、颜色、液体渗出情况、周边区域情况以及病灶所属部位等，具体包含哪些指标信息可以根据图像识别的方式灵活决定，不局限于本公开各实施例。

在一种可能的实现方式中，可以通过步骤S1212来得到图像识别结果与至少一个预设疾病信息之间的多个相关度。

其中，预设疾病信息可以是预先存储的各类疾病信息，预设疾病信息包含的疾病种类与数量在本公开实施例中不做限制。在一些可能的实现方式中，预设疾病信息可以包括各类疾病信息的名称，以及判断是否属于该类疾病信息的各类评价指标，该评价指标包含的种类可以参考上述指标信息的实现方式，在此不再赘述。举例来说，在一个示例中，在预设疾病信息包括疾病信息的名称为湿疹的疾病的情况下，还可以包括判断疾病为湿疹的各类评价指标，比如湿疹病灶的形态为1nm-5nm的小丘疹，颜色为红色，液体渗出情况为乳白色或红色，周边区域情况为干裂皮肤，所属部位包括手、脸、脖子、肘部以及膝盖等。

图像识别结果与预设疾病信息之间的相关度，可以为图像识别结果与预设疾病信息之间的相似程度，相关度越高，可以表明图像识别结果对应的疾病为该预设疾病的可能性越高。在一种可能的实现方式中，由于可能存在多个预设疾病信息，将图像识别结果分别与多个预设疾病信息匹配，可以得到多个相关度。

将图像识别结果与预设疾病信息进行匹配以得到相关度的方式在本公开实施例中不做限制。如上述各公开实施例所述，图像识别结果可以包括识别到的各类指标信息，而预设疾病信息可以包括疾病的各类评价指标，因此在一种可能的实现方式中，可以将识别到的各类指标信息，分别与预设疾病信息对应的评价指标进行匹配，来分别得到多个指标之间的相关度，将多个指标之间的相关度进行加权平均，则可以得到图像识别结果与该预设疾病信息之间的相关度。其中，加权平均中的各项权重可以根据实际情况灵活设定，在本公开实施例中不做限制。

图3示出根据本公开实施例的图像识别结果的示意图，图4示出根据本公开实施例的多个相关度的示意图，从图中可以看出，通过将图像识别结果中的各项指标信息，与湿疹、痤疮、水痘以及荨麻疹等多个预设疾病信息中的各项评价指标分别进行匹配，可以得到该图像识别结果可能为上述各类疾病的相关度，如图4所示，在一个示例中，该图像识别结果与预设疾病信息为湿疹的相关度最高，达到90％，因此该图像识别结果对应的疾病为湿疹的可能性最高。

基于步骤S1212得到的多个相关度，可以进一步通过步骤S1213生成目标对象的疾病检测信息。其中，目标对象的疾病检测信息可以包括与目标对象检测到的疾病相关的各类信息，疾病检测信息包括的信息种类可以根据实际情况灵活决定，比如可以包括上述公开实施例提到的相关度最高的预设疾病信息，或是相关度较高的几种预设疾病信息等。在一些可能的实现方式中，还可以包括与预设疾病信息相关的介绍或是附近的就医医院推荐等。

随着疾病检测信息包含的信息种类不同，步骤S1213中生成目标对象的疾病检测信息的方式可以随着实际情况灵活变化，详见下述各公开实施例，在此同样先不做展开。

通过本公开实施例，可以通过图像识别的方式自动对目标对象进行疾病检测，提高身体状况检测的便捷性；而且通过将图像识别结果与至少一个预设疾病信息进行匹配来得到目标对象的疾病检测信息，这种方式可以减小图像识别结果不准确所带来的误判，提高身体状况检测结果的准确性和精度。

在一种可能的实现方式中，步骤S1211可以包括：

根据图像进行图像分割，确定图像中包含疾病的疾病区域；

基于疾病区域进行图像识别，得到第一图像识别结果，其中，第一图像识别结果包括疾病形态识别结果、疾病颜色识别结果以及疾病液体渗出结果中的一种或多种；

基于图像中位于疾病区域以外的图像区域进行图像识别，得到第二图像识别结果；

基于图像进行图像识别，确定疾病区域在目标对象中所属的部位，作为第三图像识别结果。

其中，疾病区域可以是图像中包含疾病形态的区域，在一些可能的实现方式中，疾病区域可以位于图像中目标对象的某个或某些部位，如目标对象中体现出皮肤病的皮肤区域，或是目标对象中存在红肿情况的部位等；在一些可能的实现方式中，疾病区域也可以位于目标对象以外，比如不正常的排泄物区域等。

对图像进行图像分割以确定疾病区域的方式在本公开实施例中不做限制，可以根据实际情况灵活决定。在一些可能的实现方式中，可以将图像输入具有病灶分割功能的神经网络，来得到神经网络输出的疾病区域；在一些可能的实现方式中，也可以通过相关的图像分割算法，来确定疾病区域等。图5示出根据本公开实施例的图像的示意图，图6示出根据本公开实施例的疾病区域的示意图，从图中可以看出，在一个示例中，可以对图5进行图像分割以如图6所示的包含皮肤疾病的疾病区域。

基于确定的疾病区域，可以对该疾病区域的图像进行图像识别，以得到第一图像识别结果。其中，第一图像识别结果可以包括疾病区域中体现出的疾病情况，第一图像识别结果具体包含哪些疾病情况，可以根据识别的方式以及疾病区域的实际情况灵活确定，不局限于下述各公开实施例。在一种可能的实现方式中，第一图像识别结果可以包括疾病形态识别结果、疾病颜色识别结果以及疾病液体渗出结果中的一种或多种。

其中，疾病形态识别结果可以包括病灶的形状或大小等，比如可以是小丘疹或透明水泡等形状，以及大小在几纳米或几毫米以内等。疾病颜色识别结果可以包括病灶的颜色，比如可以是红色、浅红色或是乳白色等。疾病液体渗出结果可以包括是否存在渗出的液体，以及液体渗出的颜色等，比如存在液体渗出以及渗出的液体为红色或无色等，或是不存在液体渗出等。

对疾病区域进行图像识别的方式在本公开实施例中不做限制，可以根据实际情况灵活选择。在一些可能的实现方式中，可以对疾病区域中的病灶进行识别，并参考图像中其他的相关信息来确定该病灶的形态大小，比如可以基于图像中眼睛的眼轴在实际生活中的长度(比如儿童的眼轴一般为20mm左右)，并利用图像中眼睛与疾病区域内病灶之间的比例关系，来确定疾病区域中病灶的实际大小在3nm左右等。在一些可能的实现方式中，还可以将疾病区域输入具有图像识别分类功能的神经网络，来得到神经网络输出的病灶的分类结果等。

在一些可能的实现方式中，基于确定的疾病区域，还可以从图像中进一步确定位于疾病区域以外的图像区域。对该位于疾病区域以外的图像区域进行图像识别，可以得到第二图像识别结果。其中，第二图像识别结果可以包括疾病区域周边的区域所反映出的情况，比如可以包括疾病区域周边区域的皮肤状态是干裂皮肤、正常皮肤或是红色皮肤等。在一些可能的实现方式中，疾病区域周边的区域所反映出的情况，可以辅助判断疾病的类型等。

对疾病区域以外的图像区域进行图像识别的方式在本公开实施例中同样不做限制，可以根据实际情况灵活选择。在一些可能的实现方式中，可以通过阈值分割和/或区域生长分割等方法，来得到疾病区域以外的图像区域的第二图像识别结果。

在一些可能的实现方式中，还可以对图像中的目标对象进行进一步地图像识别，来得到第三图像识别结果。其中，第三图像识别结果可以表明疾病区域位于目标对象的哪个或哪些部位，比如疾病区域属于脸部、手部或腿部等。

对图像中的目标对象进行图像识别的方式在本公开实施例中不做限制，不局限于下述各公开实施例。在一些可能的实现方式中，可以通过关键点识别的方式，确定图像中目标对象的各个关键点(如头部关键点、手部关键点以及眼部关键点等各类关键点)的位置，并基于不同关键点之间的位置确定疾病区域所在的人体部位等。在一些可能的实现方式中，还可以将图像输入具有人体识别功能的神经网络，来得到神经网络输出的人体各个部位在图像中的位置，从而确定疾病区域所属的部位。

在一些可能的实现方式中，第一图像识别结果、第二图像识别结果以及第三图像识别结果可以均作为图像识别结果；在一些可能的实现方式中，图像识别结果也可以包括第一图像识别结果、第二图像识别结果以及第三图像识别结果中的某个或某些结果等，图像识别结果具体包含哪些结果可以根据实际情况灵活决定，在本公开实施例中不做限制。

在本公开实施例中，通过对图像分割确定疾病区域，并对图像、疾病区域以及位于疾病区域以外的图像区域中的一种或多种进行图像识别，从而得到图像识别结果，通过上述过程，可以充分利用图像中所包含的各类图像信息，实现较为充分且全面的疾病检测，从而提升了得到的身体状况信息的准确性，提高了身体状况检测的精度。

在一些可能的实现方式中，步骤S1213可以包括：

将至少一个相关度中最高相关度对应的预设疾病信息，作为目标对象的疾病检测结果；

基于疾病检测结果进行查询，得到疾病检测结果对应的疾病相关信息，疾病相关信息包括疾病介绍和/或相关医院；

将疾病检测结果、疾病相关信息以及图像识别结果中的一种或多种，作为目标对象的疾病检测信息。

疾病检测结果可以为目标对象可能患有的疾病，如上述各公开实施例所述，相关度越高，可以表明图像识别结果对应的疾病为该预设疾病的可能性越高，因此，在一种可能的实现方式中，可以将相关度最高的预设疾病信息，作为目标对象的疾病检测结果；在一些可能的实现方式中，也可以将相关度最高的K个预设疾病信息来作为目标对象的疾病检测结果，K为正整数，在这种情况下，可以提供更为全面的身体状况信息，以便更好地了解目标对象的身体情况。

在一些可能的实现方式中，还可以基于疾病检测结果进行进一步地查询，以得到疾病相关信息。其中，疾病相关信息可以是与疾病诊断相关的任意信息，不局限于下述各公开实施例，在一些可能的实现方式中，疾病相关信息可以包括疾病介绍和/或相关医院。

其中，疾病介绍可以是从可靠途径查找到的，有关疾病的介绍信息，比如疾病的病因、疾病的发病形式或是疾病的基本治疗手段等。相关医院可以是可以治疗该疾病的相关医院，在一些可能的实现方式中，可以根据当前的定位，查询就近的医院，并将查询到的医院地址以及交通方式作为疾病相关信息。

在一些可能的实现方式中，可以将疾病检测结果、疾病相关信息以及图像识别结果均作为目标对象的疾病检测信息；在一些可能的实现方式中，也可以将疾病检测结果、疾病相关信息以及图像识别结果中的部分信息作为目标对象的疾病检测信息，具体实现方式可以根据实际情况灵活决定。图7和图8示出根据本公开实施例的疾病检测信息的示意图，如图7和图8所示，在一个示例中，可以将图像以及基于图像识别所得到的疾病区域图像，疾病检测结果“湿疹”及其简介，以及治疗该皮肤疾病的医院和导航信息等均作为疾病检测信息。

通过本公开实施例，可以在提供疾病检测结果的同时，一并提供疾病介绍和相关医院的导航等各类疾病检测信息，从而提升目标对象的看护人员处理目标对象疾病的效率，便于及时提高目标对象的健康和身体状况。

图9示出根据本公开实施例的身体状况检测方法的流程图，如图所示，在一种可能的实现方式中，步骤S12可以包括：

步骤S1221，对图像中的目标对象进行关键点识别，得到关键点识别结果。

步骤S1222，基于关键点识别结果，得到目标对象的身高检测信息。

其中，目标对象的关键点可以是反映目标对象关键位置或部位的相关点，比如头部关键点、手部关键点或是腿部关键点等，可以参考上述各公开实施例，在此不再赘述。图10示出根据本公开一实施例的关键点的示意图，如图所示，在一种可能的实现方式中，可以对目标对象全身的14个关键点进行关键点识别，以得到关键点识别结果来对目标对象的全身进行定位。

关键点识别结果可以包括识别到的关键点，以及关键点在图像中的位置坐标等。关键点识别结果中包含的关键点数量在本公开实施例中不做限制，可以根据实际情况灵活决定。在一些可能的实现方式中，关键点识别结果可以包括图10中的关键点0、1、8、10、12和14，在一些可能的实现方式中，关键点识别结果可以包括图10中的关键点0、1、8、12和14等。

步骤S1221中，对图像中的目标对象进行关键点识别的方式在本公开实施例中不做限制，任何可以对人体关键点进行识别的方式，均可以作为步骤S1221的实现形式。在一种可能的实现方式中，可以将图像输入具有关键点识别功能的神经网络，来得到神经网络输出的关键点在图像中的位置坐标。

随着关键点识别结果中包含的关键点的种类与数量的不同，步骤S1222中基于关键点识别结果得到目标对象的身高检测信息的方式也可以随之发生变化，详见下述各公开实施例，在此先不做展开。在一些可能的实现方式中，步骤S1222可以根据关键点识别结果中不同关键点之间的距离，确定图像中目标对象的身高，从而得到目标对象的身高检测信息。

通过本公开实施例，可以通过对图像中目标对象的关键点识别，来得到目标对象的身高检测信息，通过上述过程，可以实现基于图像的身高检测，在目标对象乱动的情况下也可以较为准确地得到目标对象的身高检测信息，提高了身高检测的便捷性。

在一种可能的实现方式中，步骤S1222可以包括：

分别获取目标对象在多个图像中的多个关键点识别结果；

基于多个关键点识别结果，确定目标对象对应的多个关键点在三维空间中的三维坐标；

根据多个关键点在三维空间中的三维坐标，确定多个关键点在三维空间中的距离，根据距离得到所述目标对象的身高检测信息。

其中，多个图像可以是步骤S11中获取到的多张图像，多个图像的获取方式可以相同，也可以不同，不局限于下述各公开实施例。在一些可能的实现方式中，可以通过双目视觉传感器对目标对象进行图像采集，以得到多个图像；在一些可能的实现方式中，也可以通过多个角度的摄像头同时对目标对象进行图像采集，以得到多个图像；在一些可能的实现方式中，还可以通过单个摄像头对目标对象进行多个角度或多个位置的图像采集，以得到多个图像等。

对多个图像分别进行关键点识别，则可以得到多个图像分别对应的关键点识别结果。在一些可能的实现方式中，由于多个图像中可以均包含某个或某些关键点在图像中的二维位置坐标，因此可以基于多个图像中针对同一关键点的二维坐标，来计算该关键点在三维空间中的三维坐标。

确定关键点在三维空间中三维坐标的具体计算方式可以根据实际情况灵活决定，不局限于下述各公开实施例。图11和图12示出根据本公开实施例的确定关键点三维坐标的示意图。如图11所示，在一个示例中，可以通过双目测距的原理得到关键点的三维坐标，过程可以为：双目摄像头对目标对象进行采集得到两张图像，O1与O2分别是双目摄像头的光心，待确定三维坐标的关键点P在两张图像中对应的关键点可以分别记为P1和P2，则根据双目摄像头的相机焦距以及双目摄像头的两个光心之间的距离，结合P1与P2在两个图像中的二维坐标，可以计算得到关键点P的深度信息，从而确定关键点P在三维空间中的三维坐标(X

如图12所示，在一个示例中，也可以通过双目视差法的原理得到关键点的三维坐标，其中，P为待确定三维坐标的关键点，Cl与Cr是位于同一平面的两个相机的中心点，关键点P在两个相机采集的图像上对应的呈像点分别记为Pl和Pr，则根据两个相机的焦距以及两个相机的基线，结合Pl与Pr之间形成的视差，可以计算得到点P在三维空间中的三维坐标(X

通过上述公开实施例中提出的方法，可以分别确定图像中包含的一个或多个关键点在三维空间中的三维坐标，在一种可能的实现方式中，利用多个关键点在三维空间中的三维坐标，可以计算多个关键点在三维空间中彼此之间的距离，继而基于该距离确定目标对象的身高检测信息。

基于多个关键点在三维空间中的距离，得到目标对象的身高检测信息的过程，可以随着选取的关键点的不同而灵活发生变化，不局限于下述各公开实施例。在一种可能的实现方式中，可以通过上述公开实施例提出的方法，分别确定图10中关键点0的三维坐标(X0，Y0，Z0)、关键点1的三维坐标(X1，Y1，Z1)以及关键点14、8、10和12的三维坐标等，则根据关键点0和关键点1之间的三维坐标，可以确定关键点0和关键点1之间的距离L1，在一个示例中，L1的计算过程可以通过下述公式(1)进行表示：

参考公式(1)，可以同理计算出关键点1和关键点14之间的距离L2，关键点8和关键点10之间的距离L3以及关键点10和关键点12之间的距离L4，则目标对象的身高检测信息H可以通过下述公式(2)进行确定：

H＝L1+L2+L3+L4 (2)

在本公开实施例中，通过目标对象在多个图像中的多个关键点识别结果，可以确定目标对象对应的多个关键点在三维空间中的三维坐标，继而根据三维坐标确定关键点在空间中的距离，继而得到目标对象的身高检测信息，通过上述过程，可以利用获取的目标图像的多张图像来便捷地确定目标对象在实际三维空间中的身高，提高身高检测信息的检测效率和便捷性。

在一种可能的实现方式中，步骤S1222可以包括：

对图像进行图像识别，确定图像中与目标对象处于相同水平面的参考物；

根据参考物的实际长度，结合关键点识别结果，得到目标对象的身高检测信息。

其中，参考物可以是图像中具有可确定长度或高度的任意对象，其实现形式不局限于下述各公开实施例。在一些可能的实现方式中，参考物可以为预先提供给用户的已知长度的物体，如玩偶或其他生活用品等；在一些可能的实现方式中，参考物也可以为从图像中识别出的，可以确定长度或高度的相关物品，比如可以为识别出型号的桌子或沙发等，根据识别出的型号可以确定桌子或沙发的实际长度或高度等；在一些可能的实现方式中，参考物还可以为用户提供长度或高度的相关物品，比如从图像中识别出沙发的情况下，如果用户输入该沙发的高度或长度，则可以将该沙发作为参考物。在一些可能的实现方式中，在图像中存在多个已知长度或高度的对象的情况下，可以将其中与目标对象处于相同水平面的对象作为参考物。

从图像中通过图像识别确定出参考物的实现方式在本公开实施例中不做限制，任何对图像中的对象或物体进行目标检测的方法均可以作为该图像识别的实现方式，在一些可能的实现方式中，可以将图像输入具有对象识别功能的神经网络，从而根据神经网络的输出从图像中识别出参考物。

参考物的实际长度可以是参考物在三维空间中的长度。基于参考物的实际长度，结合关键点识别结果，可以获取目标对象的身高检测信息。确定身高检测信息的具体过程可以详见下述各公开实施例，在此先不做展开。在一些可能的实现方式中，可以基于关键点识别结果确定目标对象在图像中的高度距离，再结合图像中参考物的长度与目标对象的高度距离之间的比例关系，联系参考物的实际长度来确定目标对象的身高检测信息。

图13示出根据本公开一实施例的得到目标对象身高检测信息的示意图，如图所示，在一个示例中，可以将已知长度为20cm的羊玩偶作为参考物，结合对目标对象的头部、颈部、胯部、膝部以及脚部等关键点的关键点识别结果，来确定目标对象的身高为170cm，从而得到目标对象的身高检测信息。

通过图像中与目标对象处于相同水平面的参考物的实际长度，与关键点识别结果，来得到目标对象的身高检测信息，通过上述过程，可以充分利用图像中的信息，来基于图像确定目标对象的身高，较为便捷地时刻掌握目标对象的身体状况。

需要注意的是，在一些可能的实现方式中，可以通过上述多种实施例结合的方式共同确定目标对象的身高检测信息，也可以选择其中的某些实施例来确定目标对象的身高检测信息，如何实现可以根据实际情况灵活选择，本公开实施例中不做限制。

在一种可能的实现方式中，根据参考物的实际长度，结合关键点识别结果，得到目标对象的身高检测信息，可以包括：

获取图像中参考物的第一长度信息；

根据关键点识别结果中多个关键点之间的距离，确定目标对象在图像中的第二长度信息；

在参考物与目标对象平行的情况下，根据第一长度信息与第二长度信息之间的比例关系，结合参考物的实际长度，得到目标对象的身高检测信息；

在参考物与目标对象不平行的情况下，构建与目标对象平行的参考线，根据第一长度信息确定参考线的第三长度信息，根据第三长度信息与第二长度信息之间的比例关系，结合参考物的实际长度，得到目标对象的身高检测信息。

其中，第一长度信息可以是参考物在图像中的长度。在一种可能的实现方式中，可以通过对图像进行图像识别，确定参考物在图像中的形状和位置，则基于该参考物的形状，可以确定该参考物的头部和尾部，继而根据头部与尾部之间的位置差，可以得到参考物在图像中的长度，即参考物的第一长度信息。

第二长度信息可以是目标对象在图像中的高度。在一些可能的实现方式中，该高度可以通过关键点识别结果中包括的多个关键点之间的距离所确定。其中，关键点识别结果中包括的多个关键点的实现形式，可以参考上述各公开实施例，在此不再赘述。由于关键点识别结果可以包括关键点在图像中的二维坐标，因此在一种可能的实现方式中，可以利用二维坐标之间确定不同关键点之间的距离。在一个示例中，可以分别确定关键点0和关键点1在图像中的距离L

h＝L

基于第一长度信息和第二长度信息，结合参考物的实际长度，可以确定目标对象在三维空间中实际的身高，作为身高检测信息。

在一种可能的实现方式中，由于参考物和目标对象处于相同水平面，因此，可以通过参考物与目标对象的共面关系，在图像中构建参考物与目标对象共同所处的水平面，并将该水平面划分成棋盘格的形式来作为参考网。图14示出根据本公开实施例的构建的水平面的示意图，从图中可以看出，利用水平面中划分的参考物，可以确定参考物AB是否与目标对象CD之间相互平行。

在一种可能的实现方式中，参考物可能与目标对象相互平行，在这种情况下，可以直接根据第一长度信息和第二长度信息之间的比例关系，结合第一长度信息对应的实际长度，来得到第二长度信息在三维空间中的实际高度，作为目标对象的身高检测信息。

在一种可能的实现方式中，参考物可能与目标对象处于非平行的关系，在这种情况下，可以在图像中参考物AB处，以A或B为顶点，构建一个与目标对象CD平行的参考线，则根据参考物AB在图像中的第一长度信息，结合参考线与AB形成的角度，通过三角函数可以确定参考线在图像中的长度，即第三长度信息。由于参考线与目标对象CD平行，因此根据第三长度信息和第二长度信息之间的比例关系，结合参考物的实际长度，来得到第二长度信息在三维空间中的实际高度，作为目标对象的身高检测信息。

通过本公开实施例，在目标对象与参考物平行或不平行的任意情况下，均可以计算得到较为准确的目标对象的身高检测信息，提高身体状况检测的精度。

在一些可能的实现方式中，步骤S12还可以包括：

获取目标对象的距离信息；基于距离信息，对身高检测信息进行调整。

其中，距离信息可以是对目标对象进行图像采集的过程中，目标对象与采集设备之间的距离。获取该距离信息的方式在本公开实施例中不做限制，可以根据实际情况灵活决定，在一些可能的时效内方式中，可以通过激光雷达测距等方式，来获取目标对象的距离信息。

基于距离信息，可以对上述各公开实施例中计算得到的身高检测信息进行调整，举例来说，在一些可能的实现方式中，基于参考物确定目标对象的身高检测信息的过程中，参考物可能与目标对象并不完全处于相同水平面上，在这种情况下，得到的身高检测信息可能存在误差，因此在一些可能的实现方式中，可以通过距离信息进一步确定目标对象的多个关键点在三维空间中的三维坐标，来对计算得到的身高检测信息进行误差修正。

通过本公开实施例，可以利用额外获取的距离信息，得到更加准确地身高检测信息，从而进一步提高身体状况检测的精度。

可以理解，本公开提及的上述各个方法实施例，在不违背原理逻辑的情况下，均可以彼此相互结合形成结合后的实施例，限于篇幅，本公开不再赘述。本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。

此外，本公开还提供了身体状况检测装置、电子设备、计算机可读存储介质、程序，上述均可用来实现本公开提供的任一种视频处理方法，相应技术方案和描述和参见方法部分的相应记载，不再赘述。

图15示出根据本公开实施例的身体状况检测装置的框图。如图15所示，装置20包括：

图像获取模块21，用于响应于针对目标对象的身体状况检测操作，获取目标对象的图像，其中，目标对象包括婴儿和/或幼儿。

检测模块22，用于基于图像，对目标对象的身体状况进行检测，得到身体状况信息，其中，身体状况信息包括疾病检测信息和/或体态检测信息。

发送模块23，用于向目标设备发送身体状况信息。

在一种可能的实现方式中，身体状况信息包括疾病检测信息；检测模块用于：对图像进行图像识别，得到图像识别结果；将图像识别结果分别与至少一个预设疾病信息进行匹配，得到图像识别结果与至少一个预设疾病信息之间的至少一个相关度；基于至少一个相关度，生成目标对象的疾病检测信息。

在一种可能的实现方式中，图像识别结果包括第一图像识别结果、第二图像识别结果以及第三图像识别结果中的一种或多种；检测模块进一步用于：根据图像进行图像分割，确定图像中包含疾病的疾病区域；基于疾病区域进行图像识别，得到第一图像识别结果，其中，第一图像识别结果包括疾病形态识别结果、疾病颜色识别结果以及疾病液体渗出结果中的一种或多种；基于图像中位于疾病区域以外的图像区域进行图像识别，得到第二图像识别结果；基于图像进行图像识别，确定疾病区域在目标对象中所属的部位，作为第三图像识别结果。

在一种可能的实现方式中，检测模块进一步用于：将至少一个相关度中最高相关度对应的预设疾病信息，作为目标对象的疾病检测结果；基于疾病检测结果进行查询，得到疾病检测结果对应的疾病相关信息，疾病相关信息包括疾病介绍和/或相关医院；将疾病检测结果、疾病相关信息以及图像识别结果中的一种或多种，作为目标对象的疾病检测信息。

在一种可能的实现方式中，身体状况信息包括体态检测信息，体态检测信息包括身高检测信息；检测模块用于：对图像中的目标对象进行关键点识别，得到关键点识别结果；基于关键点识别结果，得到目标对象的身高检测信息。

在一种可能的实现方式中，检测模块进一步用于：分别获取目标对象在多个图像中的多个关键点识别结果；基于多个关键点识别结果，确定目标对象对应的多个关键点在三维空间中的三维坐标；根据多个关键点在三维空间中的三维坐标，确定多个关键点在三维空间中的距离，根据距离得到目标对象的身高检测信息。

在一种可能的实现方式中，检测模块进一步用于：对图像进行图像识别，确定图像中与目标对象处于相同水平面的参考物；根据参考物的实际长度，结合关键点识别结果，得到目标对象的身高检测信息。

在一种可能的实现方式中，检测模块进一步用于：获取图像中参考物的第一长度信息；根据关键点识别结果中多个关键点之间的距离，确定目标对象在图像中的第二长度信息；在参考物与目标对象平行的情况下，根据第一长度信息与第二长度信息之间的比例关系，结合参考物的实际长度，得到目标对象的身高检测信息；在参考物与目标对象不平行的情况下，构建与目标对象平行的参考线，根据第一长度信息确定参考线的第三长度信息，根据第三长度信息与第二长度信息之间的比例关系，结合参考物的实际长度，得到目标对象的身高检测信息。

在一种可能的实现方式中，检测模块还用于：获取目标对象的距离信息；基于距离信息，对身高检测信息进行调整。

在一些实施例中，本公开实施例提供的装置具有的功能或包含的模块可以用于执行上文方法实施例描述的方法，其具体实现可以参照上文方法实施例的描述，为了简洁，这里不再赘述。

应用场景示例

本公开应用示例提出一种身体状况检测方法，可以通过图像识别，实现对婴儿疾病以及身高等身体状况的检测。

在一种可能的实现方式中，本公开应用示例提出的身体状况检测方法可以包括如下过程：

用户调用手机摄像头，通过摄像头拍摄婴儿疾病区域或排泄物，并将照片上传云端服务器或者直接在本地手机中进行计算；在计算过程中，服务器或手机可以对拍摄的图像进行图像识别，得到如图3所示的图像识别结果，并将该图像识别结果多个预设疾病信息进行匹配，得到如图4所示的与多个预设疾病信息之间的相关度。基于计算得到的相关度，可以确定婴儿最有可能患有的疾病，并将该疾病作为疾病检测结果反馈给用户。在一些可能的实现方式中，还可以自动进行关联搜索，将搜索到的医院信息及导航等信息作为疾病相关信息反馈给用户。

在一些可能的实现方式中，还可以自动调用双摄像头或移动固定角度自动对婴儿进行拍照，得到婴儿的至少两张图像。

通过对得到的至少两张图像进行人体关键点检测，可以得到目标对象的多个关键点在图像中的位置作为关键点识别结果。

通过多张图像中的关键点识别结果，或者辅助设备(如激光测距)所得到的距离信息，可以通过上述各公开实施例中提出的方法，确定各关键点在三维空间中的三维坐标，比如关键点0的三维坐标(X0，Y0，Z0)，关键点1的三维坐标(X1，Y1，Z1)，关键点8的三维坐标(X8，Y8，Z8)以及关键点14的三维坐标(X14，Y14，Z14)等。

通过多个关键点的三维坐标，可以确定各关键点之间的距离，从而计算得到婴儿身高，计算过程可以参考上述各公开实施例中的公式(1)和(2)，在此不再赘述。

在一些可能的实现方式中，也可以用户手动拍摄或上传婴儿与参考物的照片，并基于参考物的实际长度计算婴儿身高，过程可以为：将婴儿和参考物放置至同一水平面；通过摄像头拍摄婴儿及参考物照片；识别参考物；对婴儿进行关键点检测，得到关键点0、1、8、12以及14在图像中的关键点识别结果。

通过构建婴儿与参考物所处的水平面和参考物，并利用图像的水平面中婴儿与参考物之间的长度比例关系，计算图像中婴儿从0-1、1-14、8-10、10-12在三维空间中的实际长度L0-1、L1-14、L8-10、L10-12，继而通过将这些长度相加得到婴儿在三维空间中的实际身高。在一些可能的实现方式中，如婴儿与参考物为未在同一水平面上，可能存在一定误差，可通过其他辅助算法或设备(如激光雷达测试物体与摄像头距离等)提升计算出的身高的精确度。

通过本公开应用示例，可以利用计算机视觉处理，自动识别婴儿疾病区域病症情况，并推荐相关结果，提升看护人查找相关疾病信息的效率；而且通过计算机视觉处理，可以自动计算出婴儿身高，减少利用身高检测工具实现身高检测过程中繁琐的操作。

可以理解，本公开提及的上述各个方法实施例，在不违背原理逻辑的情况下，均可以彼此相互结合形成结合后的实施例，限于篇幅，本公开不再赘述。

本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的撰写顺序并不意味着严格的执行顺序而对实施过程构成任何限定，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。

本公开实施例还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。计算机可读存储介质可以是非易失性计算机可读存储介质。

本公开实施例还提出一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行上述方法。

本公开实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机可读代码，当计算机可读代码在设备上运行时，设备中的处理器执行用于实现如上任一实施例提供的视频处理方法的指令。

本公开实施例还提供了另一种计算机程序产品，用于存储计算机可读指令，指令被执行时使得计算机执行上述任一实施例提供的视频处理方法的操作。

电子设备可以被提供为终端、服务器或其它形态的设备。

图16示出根据本公开实施例的电子设备的框图。如图5所示，电子设备800可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等终端。

参照图16，电子设备800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(I/O)的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。

处理组件802通常控制电子设备800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。

存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备800的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件806为电子设备800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备800生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件808包括在所述电子设备800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(MIC)，当电子设备800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为电子设备800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到电子设备800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测电子设备800或电子设备800一个组件的位置改变，用户与电子设备800接触的存在或不存在，电子设备800方位或加速/减速和电子设备800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如互补金属氧化物半导体(CMOS)或电荷耦合装置(CCD)图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件816被配置为便于电子设备800和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备800可以接入基于通信标准的无线网络，如无线网络(WiFi)，第二代移动通信技术(2G)或第三代移动通信技术(3G)，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件816还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，电子设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器804，上述计算机程序指令可由电子设备800的处理器820执行以完成上述方法。

图17示出根据本公开实施例的电子设备的框图。如图6所示，电子设备1900可以被提供为一服务器。参照图17，电子设备1900包括处理组件1922，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1932所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件1922的执行的指令，例如应用程序。存储器1932中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1922被配置为执行指令，以执行上述方法。

电子设备1900还可以包括一个电源组件1926被配置为执行电子设备1900的电源管理，一个有线或无线网络接口1950被配置为将电子设备1900连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口1958。电子设备1900可以操作基于存储在存储器1932的操作系统，例如微软服务器操作系统(Windows Server

在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器1932，上述计算机程序指令可由电子设备1900的处理组件1922执行以完成上述方法。

本公开可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。

计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是(但不限于)电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。

这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。

用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。

这里参照根据本公开实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。

这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。

也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。

附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

该计算机程序产品可以具体通过硬件、软件或其结合的方式实现。在一个可选实施例中，所述计算机程序产品具体体现为计算机存储介质，在另一个可选实施例中，计算机程序产品具体体现为软件产品，例如软件开发包(Software Development Kit，SDK)等等。

以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。