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CN104871531A - 监控等候区 - Google Patents

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CN104871531A
CN104871531A CN201380066014.7A CN201380066014A CN104871531A CN 104871531 A CN104871531 A CN 104871531A CN 201380066014 A CN201380066014 A CN 201380066014A CN 104871531 A CN104871531 A CN 104871531A
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people
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CN201380066014.7A
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A·C·J·M·布罗森凯塞尔斯
J·杜
J·D·马松
P·A·P·考夫霍尔茨
A·希尔扎德
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Koninklijke Philips Electronics NV
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Abstract

一种用于监控等候区(010)的系统(100)，包括：-数据库接口(120)，其用于访问包括对事件进行排程的一个或多个经排程的人的识别数据(022)的数据库(020)；-识别子系统(140)，其用于i)接收指示在所述等候区中的等候人的属性的属性数据(152)，以及ii)将所述属性与所述识别数据匹配，从而建立经识别的人；-情绪确定子系统(160)，其用于j)接收指示所述经识别的人的生理参数的生理数据(152、172)，以及jj)基于所述生理参数，估计所述经识别的人的情绪状态(320)；以及-显示处理器(180)，其用于在输出图像(182-188)中视觉地表示所述经识别的人(300-304)和所述情绪状态。

Description

监控等候区
技术领域
本发明涉及一种用于监控等候区的系统和方法。本发明还涉及一种包括用于令处理器系统执行所述方法的指令的计算机程序产品。
等候区常见于商业、政府和健康护理服务中。通常，人们坐在或站在这样的等候区中，直到他们正等候的事件发生。所述事件可以是排程事件，诸如医生预约、放射检查、护照更新预约等。通常，等候区由等候室或室的部分构成，并且通常配备座椅。然而，同样可想象其他形式的等候区，例如，户外等候区。
背景技术
可以期望使用户(诸如商业、政府或健康护理工作人员)能够监控等候区。已知为了所述目的使用闭路电视(CCTV)系统，其使用户能够通过在电视或其他显示器上观察等候区来监控等候区。这样的CCTV系统使能够，例如，从另一室或等候室的另一部分远程监控等候区。因此，尽管位于其他地方，用户能够观察被排程的人是否已经到达，多少人正在等候等。有利地，用户能够针对等候区中的情形修改工作流程、调整排程表等。
已知增大视频流，诸如从CCTV系统获得的一个，信息与在视频流中示出的人相关联。
例如，US 2011/0153341描述了患者识别系统，其包括存储患者信息的数据存储器，所述患者信息包括与一个或多个患者图像相关联的患者识别信息。所述系统还包括处理器，所述处理器适于：便于对患者的识别；接收包括患者图像的相机馈送；与存储在数据存储器中的信息相比较，使用相机馈送来执行面部辨识以识别患者；从患者存储器中检索与经识别的患者相关联的信息；以及，在计算机屏上显示检索的信息连同经识别的患者的图像。
发明内容
获得一种使用户能够更好地监控等候区的系统、方法和/或计算机程序产品将是有利的。
本发明的以下方面使用户能够通过识别等候区中的人、估计他/她的情绪状态、以及在输出图像中视觉地表示经识别的人和情绪状态，来更好地监控等候区。
在本发明的第一方面，提供一种用于监控等候区的系统，所述系统包括：
-数据库接口，其用于访问包括对事件进行排程的一个或多个经排程的人的识别数据的数据库；
-识别子系统，其用于i)接收指示在等候区中的等候人的属性的属性数据，以及ii)将属性与识别数据匹配，从而建立经识别的人；
-情绪确定子系统，其用于j)接收指示经识别的人的生理参数的生理数据，以及jj)基于生理参数，估计经识别的人的情绪状态；以及
-显示处理器，其用于在输出图像中视觉地表示经识别的人和情绪状态。
在本发明的又一方面，提供一种用于监控等候区的方法，所述方法包括：
-访问包括对事件进行排程的一个或多个经排程的人的识别数据的数据库；
-接收指示在等候区中的等候人的属性的属性数据；
-将属性与识别数据匹配，从而建立经识别的人；
-接收指示经识别的人的生理参数的生理数据；
-基于生理参数，估计经识别的人的情绪状态；以及
-在输出图像中视觉地表示经识别的人和情绪状态。
在本发明的又一方面，提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括用于令处理器系统执行所述方法的指令。
本发明人已经认识到，等候人对经排程的事件和/或等候本身可以有情绪反应。例如，如果经排程的事件是医学检查或扫描，等候人可以是紧张或焦虑的。类似地，如果等候人已经等候延长的一段时间，等候人可以是恼怒的。本发明人还已经认识到，等候人的情绪状态是与用户相关的，其可以影响其工作流程、排程表等。例如，在开始医学检查或扫描之前，可以需要使焦虑的人平静。然而，通常例如CCTV系统的用户不容易观察所述情绪状态。
前述测量使用户能够监控等候区。为了这个目的，访问数据库。数据库包括识别具有预约的一个或多个人的识别数据，即，每个人对于事件被排程，并且由此被认为是经排程的人。例如，数据库可以包括经排程的人的姓名、照片和/或其他识别数据。在等候区中识别等候人。为了这个目的，获得属性数据，其允许识别确定子系统来确定等候人的属性。例如，属性从在等候区中等候的其他人中区分等候人。例如，属性可以是人的生物属性、由人携带的吊牌的基于吊牌的属性等。例如，通过是等候人的物理特征，通过由等候人携带等，使属性与等候人相关联。
识别数据被用于找到足够匹配属性的经排程的人。因此，因为在等候区的等候人被链接到由识别数据识别的经排程的人，识别等候人。另外，获得生理数据，其允许情绪确定子系统来确定经识别的人的生理参数，诸如体温、脉搏率、面部肌肉位置等。生理参数被用于估计经识别的人的情绪状态。然后，情绪状态连同经识别的人的表示视觉地表示在输出图像中。
以上措施具有提供输出图像的作用，当由用户查看所述输出图像时，其向用户通知有关在等候室的经识别的人和他/她的情绪状态。因此，因为自动识别等候人，并且向用户示出其结果，输出图像使用户能够监控等候室。此外，用户同时获得关于经识别的人的情绪状态的反馈。有利地，用户或其他工作人员能够对情绪状态做出反应。例如，如果示出经识别的人是焦虑的，在被排程的事件之前能够使经识别的人平静。有利地，用户能够更好地维持工作流程和/或排程表。有利地，归因于经识别的人的不适当情绪状态，不太可能被排程的事件被延长。
任选地，所述系统还包括视频记录子系统，其用于获得示出经识别的人的等候区的视频图像，以及显示处理器被布置用于在输出图像中包括视频图像。通过向用户提供视频图像，向用户提供经识别的人的基于图像的表示。有利地，视频图像使用户能够更好地监控等候区。
任选地，显示处理器被布置用于在视频图像的覆盖图中视觉地表示情绪状态。由此，视频图像示出经识别的人，他/她的情绪状态被可视化作为在视频图像的覆盖图的部分。有利地，覆盖图在视觉上被链接到在视频图像中的经识别的人，以使用户能够将情绪状态直观地与经识别的人相关联。
任选地，视频图像构成属性数据，以及识别子系统被布置用于基于对视频图像的分析，识别经识别的人的属性。由此，使用视频图像，即，使用视频图像中经识别的人的基于图像的表示，并且尤其通过分析视频图像，识别属性。有利地，在等候区中不需要单独的识别传感器。而是，代替使用视频记录子系统的视频记录传感器，例如，现有CCTV相机。
任选地，识别子系统被布置用于使用面部辨识来将等候人的面部属性与识别数据进行匹配。面部属性很适合于在视频图像中识别等候人。有利地，识别数据包括经排程的人的基于图像的表示，即，照片，从而便于将等候人的面部属性与识别数据进行匹配。
任选地，视频图像构成生理数据，并且情绪确定子系统被布置用于，基于视频图像的分析，获得经识别的人的生理参数。由此，根据视频图像，即，根据视频图像中的经识别的人的基于图像的表示，获得生理参数。有利地，在等候区中不需要单独的生理传感器。而是，代替使用视频记录子系统的视频记录传感器，例如，现有CCTV相机。
任选地，数据库包括与经识别的人相关联的其他信息，并且显示处理器被布置用于在输出图像中视觉地表示来自数据库的其他信息。有利地，获得更多信息输出图像。
任选地，来自数据库的其他信息包括以下的组中的至少一个：经识别的人的姓名、经识别的人的被排程的事件的时间、直到被排程的事件的剩余时间、被排程的事件的主题、在被排程的事件之前经识别的人的物质需要和在被排程的事件之前经识别的人的心理需要。
任选地，识别子系统被布置用于确定在等候区中的经识别的人的等候时间，并且显示处理器被布置用于在输出图像中视觉地表示等候时间。
任选地，情绪确定子系统被布置用于估计经识别的人的情绪状态的改变，并且显示处理器被布置用于在输出图像中视觉地表示情绪状态的改变。
任选地，情绪确定子系统被布置用于，如果情绪状态的改变超过阈值，触发警报。
任选地，数据库指示经识别的人的过往生理参数，并且情绪确定子系统被布置用于基于过往生理参数来确定估计情绪状态的改变。
任选地，所述系统包括移动显示设备，其用于显示输出图像。通过在移动显示设备上显示输出图像，用户能够通过核实输出图像容易地辨识等候室中的经识别的人。
本领域技术人员将认识到，可以以认为有用的任何方式对本发明的上述实施例、实施方式和/或方面中的两个或更多个进行组合。
基于本说明书，能够由本领域技术人员实现对应于描述的系统的修改和变型的方法和/或计算机程序产品的修改和变型。
本发明被定义在独立权利要求中。有利而任选的实施例被定义在从属权利要求中。
附图说明
参考下文描述的实施例，本发明的这些和其他方面将显而易见并得以阐述。在附图中，
图1示出了用于监控等候区的系统；
图2示出了用于监控等候区的方法；
图3示出了用于执行所述方法的计算机程序产品；
图4示出了包括经识别的人的基于文本的表示和情绪状态的图形表示的输出图像；
图5示出了包括等候区的视频图像的输出图像，其中，情绪状态被视觉地表示在视频图像中的覆盖图中；
图6示出了包括其他信息的覆盖图；以及
图7示出了情绪状态的备选表示。
应当注意，在不同附图中具有相同参考数字的项具有相同的结构特征和相同的功能，或是相同的信号。其中，已经解释了这样的项的功能和/或结构，在详细描述中没有必要重复对其进行解释。
具体实施方式
图1示出了用于监控等候区010的系统100。在图1中以等候室的形式示意性地示出了等候区010。系统100包括数据库接口120，其用于访问数据库020。数据库020可以是外部数据库。例如，如果系统100用于健康护理环境，数据库020可以是健康护理信息系统(HIS)的部分。数据库020包括识别数据022，其识别针对事件排程的一个或多个经排程的人。例如，数据库020可以包括患者排程表和经排程患者的一个或多个患者记录。患者记录可以构成医学记录，其包括医学信息。备选地，这样的患者记录可以缺少医学信息，而是构成管理患者记录。系统100还包括识别子系统140，其用于识别等候区中的等候人012。具体而言，识别子系统140被布置用于接收指示在等候区中的等候人012的属性的属性数据，并且用于将属性与识别数据022进行匹配，从而建立经识别的人。
为了这个目的，识别子系统140接收来自数据库020的识别数据022。此外，在图1所示的范例中，识别子系统140被连接到视频记录子系统150，所述视频记录子系统至少部分地位于等候区010。例如，使用在视频记录子系统150中包括的摄像机，视频记录子系统150可以获得等候区010的视频图像152。然后识别子系统140可以使用视频图像152来识别等候人012。具体而言，识别子系统140可以分析视频图像152来识别等候人012的属性，例如基于面部辨识。正因如此，属性数据可以由视频图像152构成。例如，如由US 2011/0153341描述的，可以使用相同或类似的系统。然而，将认识到，识别子系统140也可以使用如从例如人类个体识别领域中本身已知的任何其他适当的识别技术。例如，除了使用视频记录子系统150，识别子系统140可以利用射频识别(RFID)，其中，发给等候人RFID标签，并且等候区010配备有RFID传感器。由此，可以接收来自RFID传感器的等候人012的属性。
系统100还包括情绪确定子系统160，其用于接收指示经识别的人012的生理参数的生理数据，并且用于基于生理参数估计经识别的人的情绪状态。在图1所示的范例中，情绪确定子系统160被连接到一个或多个传感器170，所述一个或多个传感器170被布置在等候区010中的椅子上。例如，当经识别的人012坐在椅子上时，通过测量他/她的心率、皮肤导电性或其他生理，一个或多个传感器170可以使情绪确定子系统160能够获得经识别的人012的生理参数。在该范例中，由此可以从一个或多个传感器170接收以传感器数据172的形式的生理数据。然而，将认识到，情绪确定子系统160也可以使用如从例如人类情绪检测领域中本身已知的任何其他适当的情绪确定技术。例如，除了使用椅子上的传感器170，情绪确定子系统160也可以获得来自视频记录子系统150的视频图像152。然后，基于对视频图像152的分析，可以确定生理参数。正因如此，生理数据可以由视频图像152构成。例如，所谓的欧拉视频放大技术可以被用于获得来自视频图像152的经识别的人012的脉冲。另一范例是面部表情分析，其可以被用于从视频图像152获得经识别的人012的面部肌肉运动的量级，以便估计经识别的人的情绪状态。
系统100还包括显示处理器180，其用于在输出图像182-188中视觉地表示经识别的人和情绪状态。为了这个目的，显示处理器180被示为接收来自识别子系统140的识别数据142和来自情绪确定子系统160的情绪状态数据162。图1示出了被提供到显示器080用于显示给用户的输出图像182-188。显示器080可以是移动显示设备(诸如平板设备)的部分。正因如此，例如，当会见等候区010中的经识别的人012时，用户能够在各个位置查看输出图像182-188。
系统100的操作可以被简单地解释如下。数据库接口120提供对数据库020的访问。识别子系统140通过接收指示等候区中的等候人的属性的属性数据，并且通过将所述属性与识别数据匹配，识别等候区010中的等候人012，从而建立经识别的人。结果，识别等候人，即，等候人变成经识别的人012。情绪确定子系统160接收指示经识别的人012的生理参数的生理数据，并且基于生理参数，估计经识别的人012的情绪状态。然后显示处理器180在输出图像182-188中视觉地表示经识别的人和情绪状态。
图2示出了用于监控等候区的方法200。方法200可以对应于系统100的操作。然而，也可以独立于所述系统100执行方法200，例如，使用不同系统或装置。
方法200包括，在标题为“访问数据库”的步骤中，访问210数据库，所述数据库指示针对事件排程的一个或多个被排程的人。方法200还包括，在标题为“获得等候人的属性”的步骤中，接收220指示在等候区中的等候人的属性的属性数据。方法200还包括，在标题为“识别等候人”的步骤中，将所述属性与识别数据进行匹配230，从而建立经识别的人。方法200还包括，在标题为“获得生理参数”的步骤中，接收240指示经识别的人的生理参数的生理数据。方法200还包括，在标题为“估计情绪状态”的步骤中，基于生理参数，估计250经识别的人的情绪状态。方法200还包括，在标题为“生成输出图像”的步骤中，在输出图像中视觉地表示260经识别的人和情绪状态。将认识到，可以以任何适当的顺序执行方法200的步骤。尤其，可以以不同的顺序，例如，同时或以相反的顺序执行涉及识别等候人和估计情绪状态的步骤。例如，可以估计等候区中的等候人的情绪状态，并且仅在其后可以识别等候人。
图3示出了计算机程序产品290，所述计算机程序产品包括用于令处理器系统执行上述方法200的指令。计算机程序产品290可以被包括在计算机可读介质280上，例如，以作为一系列机器可读物理标记和/或作为具有不同电学(例如，磁性)或光学的属性或值的一系列元件的形式。
图4示出了可以由系统100生成的输出图像182的范例。此处，示出包括被排程的人的姓名300和被排程的事件的时间330的排程表。可以从数据库020获得该信息。图4还示出了由识别子系统140已经识别的两个不同等候人(名为“Alan Smith”和“Jane Oaken”)的结果。这隐含在来自输出图像182的图4中，所述输出图像182示出了等候人中的两位的等候时间340，即对于“Alan Smith”15分钟，以及对于“Jane Oaken”5分钟。为了这个目的，识别子系统140可以被布置用于确定在等候区010中的经识别的人012的等候时间340，并且显示处理器180可以被布置用于在输出图像182中视觉地表示等候时间340。由于识别子系统140将所述人中的任一位的属性与数据库匹配，从而识别排程表中的哪个人正在等候区010等候，由此“Alan Smith”和“Jane Oaken”两人构成经识别的人。图4还示出了通过情绪确定子系统160已经估计的两个经识别的人的情绪状态320的结果。此处，通过表情符指示相应的情绪状态。“Alan Smith”的消极表情符可以指代被排程的事件的不适当状态，例如，紧张或焦虑。“Jane Oaken”的积极表情符可以指代被排程的事件的适当状态，例如，非消极或中性情绪状态。
由此，用户可以从图4的输出图像182中学到，“Alan Smith”和“JaneOaken”正在等候区010中等候，并且估计“Alan Smith”的情绪状态对被排程的事件是不适当的。正因如此，例如，用户或其他工作人员可以试图在被排程的事件之前使“Alan Smith”平静。
通过经识别的人的名字300，即，以每个经识别的人的基于文本表示的形式，在输出图像182中视觉地表示经识别的人。另外，图形化地表示每个经识别的人的情绪状态320，即，如表情符。然而，如将参考图5-图7进一步解释，可以以各种方式在输出图像中视觉地表示经识别的人和情绪状态。
图5示出了可以由系统100生成的输出图像184的另一范例。此处，输出图像184包括等候区010的视频图像152，其中，情绪状态320被视觉地表示在视频图像152中的覆盖图350中。此处，术语“覆盖图”是指通过在视频图像的至少部分上覆盖信息而被可视化的信息。视频图像152示出在等候区中的经识别的人，即，“Alan Smith”和“Jane Oaken”。正因如此，因为视频图像152提供经识别的人的基于图像的表示，输出图像184视觉地表示经识别的人。如图1所示，可以从视频记录子系统150已经获得视频图像152。注意，为了达到包括在输出图像184中的主要目的，可以获得视频图像152。因此，识别子系统140和/或情绪确定系统160可以不需要使用视频图像152，但是可以使用不同传感器。
图5示出了对“Alan Smith”的基于图像的表示302包括在外呼符号350中的“Alan Smith”的情绪状态320。因此，将情绪状态320的视觉表示与“Alan Smith”的基于图像的表示302视觉上相关联。一般，显示处理器180可以被布置用于在视频图像152中包括情绪状态320的视觉表示，所述情绪状态320的视觉表示与经识别的人012的情绪状态视觉上相关联。与图4类似，以表情符的形式视觉地表示情绪状态320。由此，用户可以从图5的输出图像184中学到经识别的人的情绪状态320。用户也被提供具有经识别的人的基于图像的表示302，从而使用户能够识别所述人，例如，当会见“Alan Smith”时使他平静。
注意，因为用关于经识别的人的情绪状态320的信息增强示出经识别的人的视频图像152，图5的输出图像184可以被认为是增强现实的输出图像184。
因为除了经识别的人302和情绪状态320，在输出图像186中视觉地表示来自数据库020的其他信息，图6不同于图5。通过范例的方式，所述信息被包括在到每个经识别的人(即分别“Alan Smith”和“Jane Oaken”)的基于图像的表示302、304的覆盖图352、354中，。在图6的范例中，在每个相应覆盖图中示出了经识别的人的名字、被排程的事件的时间和被排程的事件的主题。正因如此，用户可以从图6的输出图像186中学到坐在等候区的左手边的人是“Alan Smith”，他在14：15具有对他左臂检查的预约。此外，用户可以学到，估计“Alan Smith”是紧张的、焦虑的或被认为是不适合于经排程检查的另一情绪状态。此外，用户可以学到坐在等候区的右手边的人是“Jane Oaken”，她在14：30具有对她臀部检查的预约。此外，用户可以学到，估计“Jane Oaken”是平静的或另一非消极或中性情绪状态。
一般，数据库020可以包括：经识别的人的姓名、经识别的人的被排程的事件的时间012、直到被排程的事件的剩余时间、被排程的事件的主题、在被排程的事件之前经识别的人的物质需要和/或在被排程的事件之前经识别的人的心理需要或用户的各个其他相关信息。显示处理器180可以被布置用于视觉地表示在输出图像186中的信息。正因如此，用户可以学到，例如，经识别的人302可以具有肢体残疾，并且需要运输到检查室，患有幽闭恐惧症，具有过敏症等。
将认识到，可以以各种方式视觉地表示情绪状态320。因此，尽管图4-图6以表情符形式示出了情绪状态320，同样可想象其他可视化。例如，图7示出了与图6相同的输出图像188，除了通过覆盖图的边界或是双线(如到“Alan Smith”的基于图像的表示302的呼出符号356的情况)，或是单线(如到“Jane Oaken”的基于图像的表示304的呼出符号358的情况)的方式，在图7中视觉地表示了情绪状态。此处，双线边界可以向用户指示估计“Alan Smith”的情绪状态不适合于他左臂的检查，或更一般地，需要用户或其他工作人员的关注。类似地，单线边界可以向用户指示估计“JaneOaken”的情绪状态是平静的。
以上范例在消极情绪状态(诸如，紧张和焦虑)和积极情绪状态(诸如，平静)之间区分。将认识到，情绪确定子系统160可以被布置用于估计任何相关类型的情绪状态。具体而言，情绪确定子系统160可以被布置用于识别情绪状态，其可以与被排程的事件相关。此外，显示处理器180可以被布置用于视觉地表示在输出图像中的所述情绪状态，同时省略视觉地表示与被排程的事件不相关的情绪状态。因此，在输出图像中的情绪状态的视觉表示基本上可以用于警告用户在被排程的事件之前或期间需要用户或其他工作人员关注的等候区中的那些人。由此，显示处理器180可以省略在输出图像中视觉表示不需要用户关注的人的情绪状态。
以上范例示出了识别等候区010中的所有等候人的识别子系统140。将认识到，识别子系统100可以同样仅仅识别一个或任何适当数量的等候人。
一般，识别子系统140可以被布置用于根据从等候区中的识别传感器获得的属性数据来识别属性。识别传感器可以是，例如，来自视频记录子系统150的摄像机的图像传感器。类似地，情绪确定子系统160可以被布置用于根据来自等候区中的生理传感器的生理数据确定经识别的人的生理参数。所述生理传感器可以是与用于识别属性的传感器相同的传感器，例如，摄像机的图像传感器。然而，因为识别传感器和生理传感器可以是不同的，这不是限制。此外，通过被布置用于感测等候区010的内部，传感器中的任一个或两个可以位于等候区010的外部。例如，如果识别子系统140使用等候人的移动电话的基于蓝牙的发现来识别等候人，蓝牙接收器(即识别传感器)可以位于等候区010的外部，同时能够接收来自等候区010内部的蓝牙信号。系统100可以包括所述传感器，或备选地，可连接到所述传感器。
此外，一般，情绪确定子系统160可以被布置用于估计经识别的人012的情绪状态的改变，并且显示处理器180可以被布置用于在输出图像中视觉地表示情绪状态的改变。情绪状态的改变可以是瞬时改变，例如，当经识别的人正在等候区010中等候时发生的改变。关于，例如，经识别的人的过往访视，也可以发生情绪状态的改变。为了达到这个目的，例如，以过往生理参数的形式，数据库020可以指示经识别的人的过往情绪状态。所述情绪确定子系统160可以被布置用于，如果所述情绪状态的改变超过阈值，则触发警报。例如，在情绪状态的视觉表示的旁边，可以包括感叹号，或可以触发音频警报。
一般，可以以各种方式体现识别子系统。例如，识别子系统可以使用面部辨识来将等候人与数据库进行匹配。为了达到这个目的，数据库可以包括被排程的人的照片。从患者的医疗记录可以获得所述照片。识别子系统也可以采用基于标签的识别技术，其中，在进入医院期间将标签提供给人。标签可以包括允许识别人的信息。标签可以是无源标签或有源标签。无源标签可以是视觉标签，例如，包括机器可读代码(例如，等候号码或QR代码)的卡片或纸片。从等候区获得的视频图像中可以读取机器可读代码。识别子系统使用等候人的个人设备(例如，使用蓝牙发现，例如，通过感测他/她的智能手机的存在)也可以识别等候人。备选地或额外地，等候人也可以通过使用智能手机的应用程序用信号通知他/她的存在。
可以以各种方式体现情绪确定子系统。例如，如前述，可以根据等候区的视频图像获得生理参数。备选地或额外地，可以根据由经识别的人穿戴的个人监控器获得生理参数。例如，以运行在智能手机上的应用程序的形式，可以通过人的智能手机提供个人监控器，所述应用程序使用智能手机的传感器来测量生理参数。
视频记录子系统可以包括摄像机，其用于获得视频图像的视频流。视频流可以是连续视频流或间隔视频流。摄像机可以位于等候区中。额外地，摄像机可以被提供在其他区中，诸如廊道、病房、病室等。
将认识到，本发明可以有利地被使用在医疗护理设施中。例如，许多放射控制室被提供具有示出等候区的直播视频的显示器。这使技术专家能够看见患者是否已经到达，正在等候等。放射检查是令人激动的，并且在一些情况下，对患者而言甚至是可怕的事件。因此，技术专家可以频繁地处理焦虑或恐惧患者。这样的患者要求更多的关注，并且可以需要更多时间用于扫描。这继而可以影响技术专家的工作流程和对随后患者的排程表。例如，当患者非常焦虑，并且技术专家意识到焦虑，可以立即提供一些水或椅子给患者，以便使患者平静。因此，期望技术专家意识到患者的情绪状态。本发明可以有利地用于该目的。有利地，可以向技术专家显示额外有用的信息，诸如，重要的过敏信息、幽闭恐怖症、运输需要等。这可以允许技术专家加快检查的患者预备。
将认识到，本发明也应用于计算机程序，具体地在载体上或内的计算机程序，其适于将本发明付诸实践。所述程序可以是源代码、目标代码、源和目标代码中间的代码的形式，诸如，部分编译的形式，或适合于在根据本发明的方法的实施中使用的任何其他形式。也将认识到，这样的程序可以具有许多不同的架构设计。例如，实施根据本发明的方法或系统的功能的程序代码可以被细分为一个或多个子例程。在这些子例程之间分布功能的许多不同方式对技术人员来说将是显而易见的。子例程可以一起被存储在一个可执行文件中，以形成自含程序。这样的可执行文件可以包括计算机可执行指令，例如，处理器指令和/或解读器指令(例如，Java解读器指令)。备选地，一个或多个或所有子例程可以被存储在至少一个外部库文件中，并且例如在运行时，静态地或动态地与主程序链接。主程序包含对子例程中的至少一个的至少一个调用。子例程也可以包括对彼此的函数调用。与计算机程序产品有关的实施例包括对应于本文提出的方法中的至少一个的每个处理步骤的计算机可执行指令。这些指令可以被细分为子例程，和/或被存储在可以静态地或动态地被链接的一个或多个文件中。与计算机程序产品有关的另一实施例包括对应于本文提出的系统和/或产品中的至少一个的每个器件的计算机可执行指令。这些指令可以被细分为子例程，和/或被存储在可以静态地或动态地被链接的一个或多个文件中。
计算机程序的载体可以是能够承载程序的任何实体或设备。例如，载体可以包括存储介质，诸如，ROM(例如，CD ROM或半导体ROM)或磁性记录介质(例如，硬盘)。此外，载体可以是可传送载体，诸如电信号或光信号，其可以经由电缆或光缆或通过无线电设备或其他器件进行输送。当程序被体现在这样的信号中时，载体可以由这样的缆线或其他设备或器件构成。备选地，载体可以是程序被嵌入其中的集成电路，所述集成电路适于执行相关方法，或用于相关方法的执行。
应当注意，上述实施例图示而非限制本发明，并且本领域的技术人员将能够设计许多备选实施例，而不脱离权利要求书的范围。在权利要求中，被放置在括号之间的任何参考标记不应被解释为限制权利要求。动词“包括”及其词形变化的使用不排除权利要求中列出的元件或步骤之外的元件或步骤的存在。元件前的冠词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助包括若干不同元件的硬件，以及借助适当编程的计算机来实施。在设备权利要求中枚举了若干器件，这些器件中的若干可以被体现在一个和同一项硬件中。在互不相同的从属权利要求中列举的某些措施的事实不表明不能够使用这些措施的组合以获益。

Claims (15)

1.一种用于监控等候区(010)的系统(100)，包括：
-数据库接口(120)，其用于访问包括针对事件进行排程的一个或多个被排程的人的识别数据(022)的数据库(020)；
-识别子系统(140)，其用于i)接收指示在所述等候区中的等候人(012)的属性的属性数据(152)，以及ii)将所述属性与所述识别数据进行匹配，从而建立经识别的人；
-情绪确定子系统(160)，其用于j)接收指示所述经识别的人的生理参数的生理数据(152、172)，以及jj)基于所述生理参数，估计所述经识别的人的情绪状态(320)；以及
-显示处理器(180)，其用于在输出图像(182-188)中视觉地表示所述经识别的人(300-304)和所述情绪状态。
2.根据权利要求1所述的系统(100)，还包括视频记录子系统(150)，所述视频记录子系统用于获得示出所述经识别的人(012)的所述等候区(010)的视频图像(152)，并且其中，所述显示处理器(180)被布置用于包括所述输出图像(184-188)中的所述视频图像。
3.根据权利要求2所述的系统(100)，其中，所述显示处理器(180)被布置用于在所述视频图像(152)的覆盖图(350-358)中视觉地表示所述情绪状态(320)。
4.根据权利要求2所述的系统(100)，其中，所述视频图像(152)构成所述属性数据，并且其中，所述识别子系统(140)被布置用于基于对所述视频图像的分析来识别所述经识别的人(012)的所述属性。
5.根据权利要求4所述的系统(100)，其中，所述识别子系统(140)被布置用于使用面部辨识来将所述等候人的面部属性与所述识别数据(022)进行匹配。
6.根据权利要求2所述的系统(100)，其中，所述视频图像(152)构成所述生理数据，并且其中，所述情绪确定子系统(160)被布置用于基于对所述视频图像(152)的分析来确定所述经识别的人(012)的所述生理参数。
7.根据权利要求1所述的系统(100)，其中，所述数据库(020)包括与所述经识别的人(012)相关联的其他信息，并且其中，所述显示处理器(180)被布置用于在所述输出图像(182-188)中视觉地表示所述其他信息。
8.根据权利要求7所述的系统(100)，其中，来自所述数据库(020)的所述其他信息包括以下的组中的至少一个：所述经识别的人(012)的姓名(300)、所述经识别的人的被排程的事件的时间(330)、直到所述被排程的事件的剩余时间、所述被排程的事件的主题、在所述被排程的事件之前所述经识别的人的物质需要、以及在所述被排程的事件之前所述经识别的人的心理需要。
9.根据权利要求1所述的系统(100)，其中，所述识别子系统(140)被布置用于确定在所述等候区(010)中的所述经识别的人(012)的等候时间(340)，并且其中，所述显示处理器(180)被布置用于在所述输出图像(182)中视觉地表示所述等候时间(340)。
10.根据权利要求1所述的系统(100)，其中，所述情绪确定子系统(160)被布置用于估计所述经识别的人(012)的所述情绪状态(320)的改变，并且其中，所述显示处理器(180)被布置用于在所述输出图像(182-188)中视觉地表示所述情绪状态的所述改变。
11.根据权利要求10所述的系统(100)，其中，所述情绪确定子系统(160)被布置用于，如果所述情绪状态的所述改变超过阈值，则触发警报。
12.根据权利要求10所述的系统(100)，其中，所述数据库(020)指示所述经识别的人的过往生理参数，并且其中，所述情绪确定子系统(160)被布置用于基于所述过往生理参数来估计所述情绪状态(320)的所述改变。
13.根据权利要求1所述的系统(100)，还包括移动显示设备(080)，所述移动显示设备用于显示所述输出图像(182-188)。
14.一种用于监控等候区的方法(200)，包括：
-访问(210)包括针对事件进行排程的一个或多个被排程的人的识别数据的数据库；
-接收(220)指示在所述等候区中的等候人的属性的属性数据；
-将所述属性与所述识别数据进行匹配(230)，从而建立经识别的人；
-接收(240)指示所述经识别的人的生理参数的生理数据；
-基于所述生理参数来估计(250)所述经识别的人的情绪状态；
-在输出图像中视觉地表示(260)所述经识别的人和所述情绪状态。
15.一种计算机程序产品(290)包括用于令处理器系统执行根据权利要求14所述的方法的指令。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106562793A (zh) * 2015-10-08 2017-04-19 松下电器（美国）知识产权公司 信息提示装置的控制方法、以及信息提示装置
CN111095264A (zh) * 2017-06-22 2020-05-01 皇家飞利浦有限公司 对象识别系统和方法
US11194405B2 (en) 2015-10-08 2021-12-07 Panasonic Intellectual Property Corporation Of America Method for controlling information display apparatus, and information display apparatus

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113532464B (zh) * 2015-10-08 2024-10-25 松下电器（美国）知识产权公司 控制方法、个人认证装置和记录介质
US20180268439A1 (en) * 2017-03-16 2018-09-20 International Business Machines Corporation Dynamically generating and delivering sequences of personalized multimedia content
CN110870021B (zh) 2017-05-15 2024-12-20 史密夫及内修公开有限公司 使用欧拉视频放大的负压伤口治疗系统
CA3062989A1 (en) * 2017-05-15 2018-11-22 Smith & Nephew Plc Wound analysis device and method
US11003877B2 (en) * 2019-07-05 2021-05-11 Vaas International Holdings, Inc. Methods and systems for recognizing and reading a coded identification tag from video imagery
CN112970620B (zh) * 2019-12-17 2023-07-21 中移(成都)信息通信科技有限公司 发情状态检测的方法、装置、系统、设备和介质

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030139654A1 (en) * 2002-01-23 2003-07-24 Samsung Electronics Co., Ltd. System and method for recognizing user's emotional state using short-time monitoring of physiological signals
WO2008064431A1 (en) * 2006-12-01 2008-06-05 Latrobe University Method and system for monitoring emotional state changes
CN101370195A (zh) * 2007-08-16 2009-02-18 英华达(上海)电子有限公司 移动终端中实现情绪调节的方法及装置
CN201860927U (zh) * 2010-11-10 2011-06-15 德州学院 情绪纽扣
US20110153341A1 (en) * 2009-12-17 2011-06-23 General Electric Company Methods and systems for use of augmented reality to improve patient registration in medical practices
WO2012052880A2 (en) * 2010-10-19 2012-04-26 Koninklijke Philips Electronics N.V. Anxiety monitoring
CN102485165A (zh) * 2010-12-02 2012-06-06 财团法人资讯工业策进会 可显示情绪的生理信号侦测系统、装置及显示情绪方法
CN102715911A (zh) * 2012-06-15 2012-10-10 天津大学 基于脑电特征的情绪状态识别方法
CN202604826U (zh) * 2012-05-03 2012-12-19 宁波青华科教仪器有限公司 皮肤点测试仪

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5905436A (en) * 1996-10-24 1999-05-18 Gerontological Solutions, Inc. Situation-based monitoring system
US8838215B2 (en) * 2006-03-01 2014-09-16 Angel Medical Systems, Inc. Systems and methods of medical monitoring according to patient state
US20080071185A1 (en) * 2006-08-08 2008-03-20 Cardiac Pacemakers, Inc. Periodic breathing during activity
US8977347B2 (en) * 2012-06-25 2015-03-10 Xerox Corporation Video-based estimation of heart rate variability

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030139654A1 (en) * 2002-01-23 2003-07-24 Samsung Electronics Co., Ltd. System and method for recognizing user's emotional state using short-time monitoring of physiological signals
WO2008064431A1 (en) * 2006-12-01 2008-06-05 Latrobe University Method and system for monitoring emotional state changes
CN101370195A (zh) * 2007-08-16 2009-02-18 英华达(上海)电子有限公司 移动终端中实现情绪调节的方法及装置
US20110153341A1 (en) * 2009-12-17 2011-06-23 General Electric Company Methods and systems for use of augmented reality to improve patient registration in medical practices
WO2012052880A2 (en) * 2010-10-19 2012-04-26 Koninklijke Philips Electronics N.V. Anxiety monitoring
CN201860927U (zh) * 2010-11-10 2011-06-15 德州学院 情绪纽扣
CN102485165A (zh) * 2010-12-02 2012-06-06 财团法人资讯工业策进会 可显示情绪的生理信号侦测系统、装置及显示情绪方法
CN202604826U (zh) * 2012-05-03 2012-12-19 宁波青华科教仪器有限公司 皮肤点测试仪
CN102715911A (zh) * 2012-06-15 2012-10-10 天津大学 基于脑电特征的情绪状态识别方法

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106562793A (zh) * 2015-10-08 2017-04-19 松下电器（美国）知识产权公司 信息提示装置的控制方法、以及信息提示装置
US11194405B2 (en) 2015-10-08 2021-12-07 Panasonic Intellectual Property Corporation Of America Method for controlling information display apparatus, and information display apparatus
CN106562793B (zh) * 2015-10-08 2021-12-21 松下电器（美国）知识产权公司 信息提示装置的控制方法、以及信息提示装置
CN111095264A (zh) * 2017-06-22 2020-05-01 皇家飞利浦有限公司 对象识别系统和方法
CN111095264B (zh) * 2017-06-22 2024-04-16 皇家飞利浦有限公司 对象识别系统和方法

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