基于采集机器人终端的系统、机器人终端、方法及介质与流程

1.本发明涉及心理健康指标采集技术领域，具体涉及一种基于采集机器人终端的系统、机器人终端、方法及介质。


背景技术：

2.青春期是儿童发育到成人的重要转折时期，此时的心理健康对于培养独立健全的人格、形成自信自强的精神品质、树立理想信念和生活目标都至关重要。近年来，我国青少年心理健康问题越来越引发社会关注，一些青少年出现焦虑、抑郁等情绪，严重影响了生活和学业，个别甚至发展成精神疾病。因此，如何有效预防青少年心理健康疾病至关重要。
3.为了有效预防青少年心理健康疾病，需要对青少年的心理健康指标进行采集。传统的青少年心理健康指标采集方式通常为纸质调查方式或者约谈方式，需要花费大量人力资源和时间，手段较为复杂、采集效率低。此外，采用约谈方式容易引起青少年受访过程产生紧张，从而导致所采集到的心理健康指标不准确的问题。


技术实现要素：

4.为解决上述问题，本发明提出一种基于采集机器人终端的系统、机器人终端、方法及介质，使得心理健康指标采集的过程简单、效率高，且能够提高所采集到的心理健康指标的准确性。
5.根据第一方面，一种实施例中提供一种基于采集机器人终端的系统，包括云服务器和一个或多个采集机器人终端；其中：
6.所述采集机器人终端包括显示屏、输入部件、摄像头、扬声器、麦克风、通讯模块和处理器；所述显示屏用于显示应用界面信息；所述输入部件用于接收受访对象的输入；所述摄像头用于采集受访对象的面部视频流；所述扬声器用于向受访对象语音播报问题；所述麦克风用于采集受访对象的问题答复语音；所述通讯模块用于采集机器人终端和所述云服务器之间的数据通讯；所述处理器用于获取受访对象通过所述输入部件输入的受访对象的基本信息；所述处理器控制所述摄像头实时采集受访对象的面部视频流；所述处理器调取一预设问题库中的问题，并控制所述扬声器向受访对象语音播报所调取的问题；所述处理器控制所述麦克风采集受访对象的问题答复语音；所述处理器调取一预设游戏库中的游戏，并控制所述显示屏显示所调取的游戏的界面信息，以供受访对象通过所述输入部件和显示屏进行游戏，并且通过所述摄像头采集受访对象在游戏过程中的面部视频流；所述处理器控制所述通讯模块将所述受访对象的基本信息、所述面部视频流、所述所调取的问题、所述问题答复语音和所述所调取的游戏发送至所述云服务器；
7.所述云服务器用于获取所述通讯模块发送的所述受访对象的基本信息、所述面部视频流、所述所调取的问题、所述问题答复语音和所述所调取的游戏并进行处理，形成心理健康指标档案信息并储存。
8.在其中一种可能实现方式中，所述云服务器包括：
9.语音识别服务器，用于对所述问题答复语音进行识别处理，获得语音处理数据；
10.情绪识别服务器，用于根据所述面部视频流，识别受访对象的内外特征；
11.指标收集服务器，用于结合所述受访对象的基本信息、所述面部视频流、所述所调取的问题、所述问题答复语音、所述所调取的游戏、所述语音处理数据和所述内外特征，形成心理健康指标档案信息并储存。
12.在其中一种可能实现方式中，所述语音处理数据包括问题答复文字、问题答复文字的文字数量和问题回答语速；
13.所述对所述问题答复语音进行识别处理，获得语音处理数据，包括：
14.所述语音识别服务器将所述问题答复语音转化为所述问题答复文字，并判断所述问题答复文字的文字数量；所述语音识别服务器根据所述问题答复语音判断语音时长；所述语音识别服务器根据所述文字数量和所述语音时长计算所述问题回答语速。
15.在其中一种可能实现方式中，所述内外特征包括面部表情、面部微动作、生理特征、生理指标和内心情绪；
16.所述根据所述面部视频流，识别受访对象的内外特征，包括：
17.所述情绪识别服务器获取所述面部视频流中的图像帧；所述情绪识别服务器根据所述图像帧识别所述面部表情、所述面部微动作、所述生理特征和所述生理指标；所述情绪识别服务器根据所述面部微动作、所述生理特征和所述生理指标，通过深度神经网络计算内心情绪。
18.根据第二方面，一种实施例中提供一种采集机器人终端，包括：
19.显示屏，用于显示应用界面信息；
20.输入部件，用于接收受访对象的输入；
21.摄像头，用于采集受访对象的面部视频流；
22.扬声器，用于向受访对象语音播报问题；
23.麦克风，用于采集受访对象的问题答复语音；
24.通讯模块，用于采集机器人终端和一云服务器之间的数据通讯；以及，
25.处理器，用于获取受访对象通过所述输入部件输入的受访对象的基本信息；所述处理器控制所述摄像头实时采集受访对象的面部视频流；所述处理器调取一预设问题库中的问题，并控制所述扬声器向受访对象语音播报所调取的问题；所述处理器控制所述麦克风采集受访对象的问题答复语音；所述处理器调取一预设游戏库中的游戏，并控制所述显示屏显示所调取的游戏的界面信息，以供受访对象通过所述输入部件和显示屏进行游戏，并且通过所述摄像头采集受访对象在游戏过程中的面部视频流；所述处理器控制所述通讯模块将所述受访对象的基本信息、所述面部视频流、所述所调取的问题、所述问题答复语音和所述所调取的游戏发送至所述云服务器，以使所述云服务器对所接收到的数据进行处理，形成心理健康指标档案信息并储存。
26.在其中一种可能实现方式中，所述处理器控制所述通讯模块将所述受访对象的基本信息、所述面部视频流、所述所调取的问题、所述问题答复语音和所述所调取的游戏发送至所述云服务器，以使所述云服务器对所接收到的数据进行处理，形成心理健康指标档案信息并储存，包括：
27.所述处理器控制所述通讯模块将所述受访对象的基本信息、所述面部视频流、所
述所调取的问题、所述问题答复语音和所述所调取的游戏发送至所述云服务器，以使得：所述云服务器将所述问题答复语音转化为问题答复文字，并判断所述问题答复文字的文字数量；所述云服务器根据所述问题答复语音判断语音时长；所述云服务器根据所述文字数量和所述语音时长判断问题回答语速；所述云服务器获取所述面部视频流中的图像帧，并根据所述图像帧识别面部表情、面部微动作、生理特征和生理指标；所述云服务器根据所述面部微动作、所述生理特征和所述生理指标，通过深度神经网络计算内心情绪；所述云服务器结合所述受访对象的基本信息、所述面部视频流、所述所调取的问题、所述问题答复语音、所述所调取的游戏、所述问题答复文字、所述文字数量、所述问题回答语速、所述面部表情、所述面部微动作、所述生理特征、所述生理指标和所述内心情绪，形成心理健康指标档案信息并储存。
28.根据第三方面，一种实施例中提供一种采集心理健康指标的方法，包括：
29.获取受访对象的基本信息；
30.控制实时采集受访对象的面部视频流；
31.调取一预设问题库中的问题，控制向受访对象语音播报所调取的问题；
32.控制采集受访对象的问题答复语音；
33.调取一预设游戏库中的游戏，控制显示所调取的游戏的界面信息，以供受访对象进行游戏，并且采集受访对象在游戏过程中的面部视频流；
34.对所述受访对象的基本信息、所述面部视频流、所述所调取的问题、所述问题答复语音和所述所调取的游戏进行处理，形成心理健康指标档案信息并储存。
35.在其中一种可能实现方式中，所述对所述受访对象的基本信息、所述面部视频流、所述所调取的问题、所述问题答复语音和所述所调取的游戏进行处理，形成心理健康指标档案信息并储存，包括：
36.对所述问题答复语音进行识别处理，获得语音处理数据；
37.根据所述面部视频流，识别受访对象的内外特征；
38.结合所述受访对象的基本信息、所述面部视频流、所述所调取的问题、所述问题答复语音、所述所调取的游戏、所述语音处理数据和所述内外特征，形成心理健康指标档案信息并储存。
39.在其中一种可能实现方式中，所述语音处理数据包括问题答复文字、问题答复文字的文字数量和问题回答语速；
40.所述对所述问题答复语音进行识别处理，获得语音处理数据，包括：
41.将所述问题答复语音转化为所述问题答复文字；
42.判断所述问题答复文字的文字数量；
43.根据所述问题答复语音判断语音时长；
44.根据所述文字数量和所述语音时长计算所述问题回答语速；
45.所述内外特征包括面部表情、面部微动作、生理特征、生理指标和内心情绪；
46.所述根据所述面部视频流，识别受访对象的内外特征，包括：
47.获取所述面部视频流中的图像帧；
48.根据所述图像帧识别所述面部表情、所述面部微动作、所述生理特征和所述生理指标；
49.根据所述面部微动作、所述生理特征和所述生理指标，通过深度神经网络计算内心情绪。
50.根据第四方面，一种实施例中提供一种计算机可读存储介质，所述介质上存储有程序，所述程序能够被处理器执行以实现上述实施例所述的方法。
51.依据上述实施例的基于采集机器人终端的系统、机器人终端、方法及介质，由于使用采集机器人终端代替传统人工进行心理健康指标的采集，并且可以同时使用多台采集机器人终端对多名受访对象的心理健康指标进行采集，使得采集过程简单、采集效率较高，且节省了人力资源；由于采用人机互动的模式，使得采集过程中无需心理辅导老师等第三方介入，因此可避免给受访对象造成额外的心理压力，提高所采集到的心理健康指标的准确性。此外，由于通过云服务器的智能算法对实时采集的面部视频流进行面部表情、面部微动作、生理特征、生理指标和内心情绪等识别，以及对问题答复语音进行问题回答语速等识别，并结合通过采集机器人终端直接采集的数据、所调取的数据和通过云服务器识别获得的数据形成心理健康指标档案信息，使得采集维度较广。
附图说明
52.图1为本申请的采集机器人终端在一种实施方式中的结构示意图；
53.图2为本申请的基于采集机器人终端的系统在一种实施方式中的结构示意图一；
54.图3为本申请的基于采集机器人终端的系统在一种实施方式中的结构示意图二；
55.图4为本申请的采集心理健康指标的方法在一种实施方式中的流程图一；
56.图5为本申请的采集心理健康指标的方法在一种实施方式中的流程图二；
57.图6为本申请的采集心理健康指标的方法在一种实施方式中的流程图三。
具体实施方式
58.下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。其中不同实施方式中类似元件采用了相关联的类似的元件标号。在以下的实施方式中，很多细节描述是为了使得本申请能被更好的理解。然而，本领域技术人员可以毫不费力的认识到，其中部分特征在不同情况下是可以省略的，或者可以由其他元件、材料、方法所替代。在某些情况下，本申请相关的一些操作并没有在说明书中显示或者描述，这是为了避免本申请的核心部分被过多的描述所淹没，而对于本领域技术人员而言，详细描述这些相关操作并不是必要的，他们根据说明书中的描述以及本领域的一般技术知识即可完整了解相关操作。
59.另外，说明书中所描述的特点、操作或者特征可以以任意适当的方式结合形成各种实施方式。同时，方法描述中的各步骤或者动作也可以按照本领域技术人员所能显而易见的方式进行顺序调换或调整。因此，说明书和附图中的各种顺序只是为了清楚描述某一个实施例，并不意味着是必须的顺序，除非另有说明其中某个顺序是必须遵循的。
60.本文中为部件所编序号本身，例如“第一”、“第二”等，仅用于区分所描述的对象，不具有任何顺序或技术含义。而本申请所说“连接”、“联接”，如无特别说明，均包括直接和间接连接(联接)。
61.由于传统的问卷调查、约谈等心理健康指标采集方式存在人力投入多、手段复杂和采集效率低等问题，使采集工作的开展较为困难，而随着互联网的发展，机器代替人工已
成为趋势，使用智能机器人可以有效地降低人工劳动的强度，提高工作效率。因此，本申请提出使用一种由采集机器人终端和云服务器构成的系统，通过人机互动的方式进行心理健康指标的采集，并通过云服务器对所采集的心理健康指标进行处理，形成心理健康指标档案信息并进行储存，可以使心理健康指标的采集过程更为简单高效，节省人力资源。
62.请参考图1，一种实施例中，采集机器人终端包括显示屏11、输入部件12、摄像头13、扬声器14、麦克风15、通讯模块16和处理器17，以下分别对各个模块进行具体说明。
63.显示屏11用于显示应用界面信息。
64.输入部件12用于接收受访对象的输入。
65.一些实施例中，显示屏11和输入部件12可以集成为触摸显示屏。
66.摄像头13用于采集受访对象的面部视频流。
67.扬声器14用于向受访对象语音播报问题。
68.麦克风15用于采集受访对象的问题答复语音。
69.通讯模块16用于采集机器人终端和一云服务器之间的数据通讯。
70.处理器17用于获取受访对象通过输入部件12输入的受访对象的基本信息。一些实施例中，受访对象的基本信息可以包括受访对象的姓名、年龄、家庭住址、学校信息、学号等。处理器17还用于控制摄像头13实时采集受访对象的面部视频流；处理器17还用于调取一预设问题库中的问题，并控制扬声器14向受访对象语音播报所调取的问题。处理器17还用于控制麦克风15采集受访对象的问题答复语音。处理器17还用于调取一预设游戏库中的游戏，并控制显示屏11显示所调取的游戏的界面信息，以供受访对象通过输入部件12和显示屏11进行游戏，并且通过摄像头13采集受访对象在游戏过程中的面部视频流。处理器17还用于控制通讯模块16将受访对象的基本信息、面部视频流、所调取的问题、问题答复语音和所调取的游戏发送至云服务器，以使云服务器对所接收到的数据进行处理，形成心理健康指标档案信息并储存。
71.一些实施例中，处理器17控制通讯模块16将受访对象的基本信息、面部视频流、所调取的问题、问题答复语音和所调取的游戏发送至云服务器，以使云服务器对所接收到的数据进行处理，形成心理健康指标档案信息并储存，可以包括：
72.处理器17控制通讯模块16将受访对象的基本信息、面部视频流、所调取的问题、问题答复语音和所调取的游戏发送至云服务器，以使得：云服务器将问题答复语音转化为问题答复文字，判断问题答复文字的文字数量，根据问题答复语音判断语音时长，并根据文字数量和语音时长判断问题回答语速。一些实施例中，问题回答语速可以包括较快和较慢等，预先设定各个问题回答语速所对应的平均每秒答复的文字数量范围，则可根据文字数量和语音时长判断问题回答语速为较快或较慢等，例如若预先设定了问题回答语速较慢所对应的平均每秒答复的文字数量范围为0～1，当语音时长为20秒、文字数量为10时，平均每秒答复的文字数量为0.5，则可判断问题回答语速为较慢。云服务器还获取面部视频流中的图像帧，根据图像帧识别面部表情、面部微动作、生理特征和生理指标，并根据面部微动作、生理特征和生理指标，通过深度神经网络计算内心情绪；此外，云服务器还结合受访对象的基本信息、面部视频流、所调取的问题、问题答复语音、所调取的游戏、问题答复文字、文字数量、问题回答语速、面部表情、面部微动作、生理特征、生理指标和内心情绪，形成心理健康指标档案信息并储存。一些实施例中，面部表情可以包括高兴、愤怒、惊讶、恐惧等；生理特征可
以包括性别和年龄等；生理指标可以包括心率、心率变异性、血氧和血压变化等。
73.下面对采集机器人终端的整体工作流程进行说明。
74.一种实施例中，处理器17可以控制显示屏11显示一基本信息录入界面，通过输入部件12获取受访对象输入的受访对象的基本信息。处理器17通过输入部件12获取到受访对象输入的开始测试指令后，控制摄像头13开始实时采集受访对象的面部视频流。采集机器人终端进入问答环节，此时处理器17调取一预设问题库中的问题，控制扬声器14向受访对象语音播报所调取的问题，并通过麦克风15采集受访对象的问题答复语音。问答环节结束后，采集机器人终端进入游戏测试环节，此时处理器17调取一预设游戏库中的游戏，并控制显示屏11显示所调取的游戏的界面信息，以供受访对象通过输入部件12和显示屏11进行游戏，并且通过摄像头13采集受访对象在游戏过程中的面部视频流。处理器17通过输入部件12获取到受访对象输入的完成测试指令后，控制摄像头13结束采集受访对象的面部视频流。处理器17控制通讯模块16将受访对象的基本信息、面部视频流、所调取的问题、问题答复语音和所调取的游戏发送至一云服务器，以使得云服务器将问题答复语音转化为问题答复文字，判断问题答复文字的文字数量，根据问题答复语音判断语音时长，并根据文字数量和语音时长判断问题回答语速；云服务器还获取面部视频流中的图像帧，根据图像帧识别面部表情、面部微动作、生理特征和生理指标，并根据面部微动作、生理特征和生理指标，通过深度神经网络计算内心情绪；最后，云服务器结合受访对象的基本信息、面部视频流、所调取的问题、问题答复语音、所调取的游戏、问题答复文字、文字数量、问题回答语速、面部表情、面部微动作、生理特征、生理指标和内心情绪，形成心理健康指标档案信息并储存。
75.可以看到，上述实施例中的采集机器人终端可以代替传统人工进行心理健康指标的采集，使得采集过程简单、采集效率较高，且节省人力资源；由于采用人机互动的模式，使得采集过程中无需心理辅导老师等第三方介入，因此可避免给受访对象造成额外的心理压力，提高所采集到的心理健康指标的准确性。此外，传统的纸质调查方式或者约谈方式通常只能采集到受访对象的面部表情等外在特征，难以获取受访对象的真实内心情绪、生理指标等内在特征，因此采集维度比较单一，而上述实施例中通过云服务器的智能算法对实时采集的面部视频流进行面部表情、面部微动作、生理特征、生理指标和内心情绪等识别，以及对问题答复语音进行问题回答语速等识别，并结合通过采集机器人终端直接采集的数据、所调取的数据和通过云服务器识别获得的数据形成心理健康指标档案信息，使得采集维度较广。
76.请参考图2，一种实施例中，基于采集机器人终端的系统包括一个或多个采集机器人终端10、云服务器20，以下分别对两者进行具体说明。
77.采集机器人终端10包括显示屏11、输入部件12、摄像头13、扬声器14、麦克风15、通讯模块16和处理器17。显示屏11用于显示应用界面信息。输入部件12用于接收受访对象的输入。一些实施例中，显示屏11和输入部件12可以集成为触摸显示屏。摄像头13用于采集受访对象的面部视频流。扬声器14用于向受访对象语音播报问题。麦克风15用于采集受访对象的问题答复语音。通讯模块16用于采集机器人终端10和云服务器20之间的数据通讯。处理器17用于获取受访对象通过输入部件12输入的受访对象的基本信息。一些实施例中，受访对象的基本信息可以包括受访对象的姓名、年龄、家庭住址、学校信息、学号等。处理器17还用于控制摄像头13实时采集受访对象的面部视频流。处理器17还用于调取一预设问题库
中的问题，并控制扬声器14向受访对象语音播报所调取的问题。处理器17还用于控制麦克风15采集受访对象的问题答复语音。处理器17还用于调取一预设游戏库中的游戏，并控制显示屏11显示所调取的游戏的界面信息，以供受访对象通过输入部件12和显示屏11进行游戏，并且通过摄像头13采集受访对象在游戏过程中的面部视频流。处理器17还用于控制通讯模块16将受访对象的基本信息、面部视频流、所调取的问题、问题答复语音和所调取的游戏发送至云服务器20。
78.云服务器20用于获取通讯模块16发送的受访对象的基本信息、面部视频流、所调取的问题、问题答复语音和所调取的游戏并进行处理，形成心理健康指标档案信息并储存。
79.请参考图3，一些实施例中，云服务器20可以包括语音识别服务器21、情绪识别服务器22和指标收集服务器23。
80.语音识别服务器21用于对问题答复语音进行识别处理，获得语音处理数据。一些实施例中，语音处理数据可以包括问题答复文字、问题答复文字的文字数量和问题回答语速；语音识别服务器21对问题答复语音进行识别处理，获得语音处理数据，可以包括：语音识别服务器21将问题答复语音转化为问题答复文字,判断问题答复文字的文字数量，根据问题答复语音判断语音时长，并根据文字数量和语音时长判断问题回答语速。一些实施例中，问题回答语速可以包括较快和较慢等，预先设定各个问题回答语速所对应的平均每秒答复的文字数量范围，则可根据文字数量和语音时长判断问题回答语速为较快或较慢等，例如若预先设定了问题回答语速较慢所对应的平均每秒答复的文字数量范围为0～1，当语音时长为20秒、文字数量为10时，平均每秒答复的文字数量为0.5，则可判断问题回答语速为较慢。
81.情绪识别服务器22用于根据面部视频流，识别受访对象的内外特征。一些实施例中，内外特征可以包括面部表情、面部微动作、生理特征、生理指标和内心情绪；情绪识别服务器22根据面部视频流，识别受访对象的内外特征，可以包括：情绪识别服务器22获取面部视频流中的图像帧，根据图像帧识别面部表情、面部微动作、生理特征和生理指标，并根据面部微动作、生理特征和生理指标，通过深度神经网络计算内心情绪。一些实施例中，面部表情可以包括高兴、愤怒、惊讶、恐惧等；生理特征可以包括性别和年龄等；生理指标可以包括心率、心率变异性、血氧和血压变化等。
82.指标收集服务器23用于结合受访对象的基本信息、面部视频流、所调取的问题、问题答复语音、所调取的游戏、语音处理数据和内外特征，形成心理健康指标档案信息并储存。
83.下面对基于采集机器人终端的系统的整体工作流程进行说明。
84.一种实施例中，处理器17可以控制显示屏11显示一基本信息录入界面，通过输入部件12获取受访对象输入的受访对象的基本信息。处理器17通过输入部件12获取到受访对象输入的开始测试指令后，控制摄像头13开始实时采集受访对象的面部视频流。采集机器人终端10进入问答环节，此时处理器17调取一预设问题库中的问题，控制扬声器14向受访对象语音播报所调取的问题，并通过麦克风15采集受访对象的问题答复语音。问答环节结束后，采集机器人终端10进入游戏测试环节，此时处理器17调取一预设游戏库中的游戏，并控制显示屏11显示所调取的游戏的界面信息，以供受访对象通过输入部件12和显示屏11进行游戏，并且通过摄像头13采集受访对象在游戏过程中的面部视频流。处理器17通过输入
部件12获取到受访对象输入的完成测试指令后，控制摄像头13结束采集受访对象的面部视频流。处理器17控制通讯模块16将受访对象的基本信息、面部视频流、所调取的问题、问题答复语音和所调取的游戏发送至云服务器20。语音识别服务器21将问题答复语音转化为问题答复文字,判断问题答复文字的文字数量，根据问题答复语音判断语音时长，并根据文字数量和语音时长判断问题回答语速。情绪识别服务器22获取面部视频流中的图像帧，根据图像帧识别面部表情、面部微动作、生理特征和生理指标，并根据面部微动作、生理特征和生理指标，通过深度神经网络计算内心情绪。指标收集服务器23结合受访对象的基本信息、面部视频流、所调取的问题、问题答复语音、所调取的游戏、问题答复文字、问题答复文字的文字数量、问题回答语速、面部表情、面部微动作、生理特征、生理指标和内心情绪，形成心理健康指标档案信息并储存。
85.可以看到，上述实施例中的基于采集机器人终端的系统，由于使用采集机器人终端10代替传统人工进行心理健康指标的采集，并且可以同时使用多台采集机器人终端10对多名受访对象的心理健康指标进行采集，使得采集过程简单、采集效率较高，且节省了人力资源；由于采用人机互动的模式，使得采集过程中无需心理辅导老师等第三方介入，因此可避免给受访对象造成额外的心理压力，提高所采集到的心理健康指标的准确性。此外，传统的纸质调查方式或者约谈方式通常只能采集到受访对象的面部表情等外在特征，难以获取受访对象的真实内心情绪、生理指标等内在特征，因此采集维度比较单一，而上述实施例中通过云服务器20的智能算法对实时采集的面部视频流进行面部表情、面部微动作、生理特征、生理指标和内心情绪等识别，以及对问题答复语音进行问题回答语速等识别，并结合通过采集机器人终端10直接采集的数据、所调取的数据和通过云服务器20识别获得的数据形成心理健康指标档案信息，使得采集维度较广。
86.请参考图4，一种实施例中，采集心理健康指标的方法包括如下步骤：
87.步骤100：获取受访对象的基本信息。
88.一些实施例中，受访对象的基本信息可以包括受访对象的姓名、年龄、家庭住址、学校信息、学号等。
89.步骤200：控制实时采集受访对象的面部视频流。
90.步骤300：调取一预设问题库中的问题，控制向受访对象语音播报所调取的问题。
91.步骤400：控制采集受访对象的问题答复语音。
92.步骤500：调取一预设游戏库中的游戏，控制显示所调取的游戏的界面信息，以供受访对象进行游戏，并且采集受访对象在游戏过程中的面部视频流。
93.步骤600：对受访对象的基本信息、面部视频流、所调取的问题、问题答复语音和所调取的游戏进行处理，形成心理健康指标档案信息并储存。
94.请参考图5，一些实施例中，步骤600对受访对象的基本信息、面部视频流、所调取的问题、问题答复语音和所调取的游戏进行处理，形成心理健康指标档案信息并储存，可以包括步骤610、步骤620和步骤630：
95.步骤610：对问题答复语音进行识别处理，获得语音处理数据。
96.请参考图6，一些实施例中，语音处理数据可以包括问题答复文字、问题答复文字的文字数量和问题回答语速；步骤610对问题答复语音进行识别处理，获得语音处理数据，可以包括步骤611、步骤612、步骤613和步骤614：
97.步骤611：将问题答复语音转化为问题答复文字。
98.步骤612：判断问题答复文字的文字数量。
99.步骤613：根据问题答复语音判断语音时长。
100.步骤614：根据文字数量和语音时长判断问题回答语速。
101.一些实施例中，问题回答语速可以包括较快和较慢等，预先设定各个问题回答语速所对应的平均每秒答复的文字数量范围，则可根据文字数量和语音时长判断问题回答语速为较快或较慢等，例如若预先设定了问题回答语速较慢所对应的平均每秒答复的文字数量范围为0～1，当语音时长为20秒、文字数量为10时，平均每秒答复的文字数量为0.5，则可判断问题回答语速为较慢。
102.步骤620：根据面部视频流，识别受访对象的内外特征。
103.请参考图6，一些实施例中，内外特征可以包括面部表情、面部微动作、生理特征、生理指标和内心情绪；步骤620根据面部视频流，识别受访对象的内外特征，可以包括步骤621、步骤622和步骤623：
104.步骤621：获取面部视频流中的图像帧。
105.步骤622：根据图像帧识别面部表情、面部微动作、生理特征和生理指标。
106.一些实施例中，面部表情可以包括高兴、愤怒、惊讶、恐惧等；生理特征可以包括性别和年龄等；生理指标可以包括心率、心率变异性、血氧和血压变化等。
107.步骤623：根据面部微动作、生理特征和生理指标，通过深度神经网络计算内心情绪。
108.步骤630：结合受访对象的基本信息、面部视频流、所调取的问题、问题答复语音、所调取的游戏、语音处理数据和内外特征，形成心理健康指标档案信息并储存。
109.下面对采集心理健康指标的方法的整体工作流程进行说明。
110.一种实施例中，首先可以获取受访对象的基本信息，并控制实时采集受访对象的面部视频流。然后调取一预设问题库中的问题，控制向受访对象语音播报所调取的问题，并控制采集受访对象的问题答复语音。问题答复语音采集结束后，调取一预设游戏库中的游戏，控制显示所调取的游戏的界面信息，以供受访对象进行游戏，并且采集受访对象在游戏过程中的面部视频流。然后将问题答复语音转化为问题答复文字，判断问题答复文字的文字数量，根据问题答复语音判断语音时长，并根据文字数量和语音时长判断问题回答语速；获取面部视频流中的图像帧，根据图像帧识别面部表情、面部微动作、生理特征和生理指标，并根据面部微动作、生理特征和生理指标，通过深度神经网络计算内心情绪。最后，结合受访对象的基本信息、面部视频流、所调取的问题、问题答复语音、所调取的游戏、问题答复文字、问题答复文字的文字数量、问题回答语速、面部表情、面部微动作、生理特征、生理指标和内心情绪，形成心理健康指标档案信息并储存。
111.可以看到，采用上述实施例中的采集心理健康指标的方法可以代替传统人工进行心理健康指标的采集，使得采集过程简单、采集效率较高，且节省了人力资源；由于采集过程中无需心理辅导老师等第三方介入，因此可避免给受访对象造成额外的心理压力，提高所采集到的心理健康指标的准确性。此外，传统的纸质调查方式或者约谈方式通常只能采集到受访对象的面部表情等外在特征，难以获取受访对象的真实内心情绪、生理指标等内在特征，因此采集维度比较单一，而上述实施例中通过智能算法对实时采集的面部视频流
进行面部表情、面部微动作、生理特征、生理指标和内心情绪等识别，以及对问题答复语音进行问题回答语速等识别，并结合直接采集的数据、所调取的数据和识别获得的数据形成心理健康指标档案信息，使得采集维度较广。
112.一种实施例中，计算机可读存储介质上存储有程序，该程序能够被处理器执行以实现上述的采集心理健康指标的方法。
113.本领域技术人员可以理解，上述实施方式中各种方法的全部或部分功能可以通过硬件的方式实现，也可以通过计算机程序的方式实现。当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器、随机存储器、磁盘、光盘、硬盘等，通过计算机执行该程序以实现上述功能。例如，将程序存储在设备的存储器中，当通过处理器执行存储器中程序，即可实现上述全部或部分功能。另外，当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时，该程序也可以存储在服务器、另一计算机、磁盘、光盘、闪存盘或移动硬盘等存储介质中，通过下载或复制保存到本地设备的存储器中，或对本地设备的系统进行版本更新，当通过处理器执行存储器中的程序时，即可实现上述实施方式中全部或部分功能。
114.以上应用了具体个例对本发明进行阐述，只是用于帮助理解本发明，并不用以限制本发明。对于本发明所属技术领域的技术人员，依据本发明的思想，还可以做出若干简单推演、变形或替换。