[發(fā)明專利]老年人離床與在床狀態(tài)的視頻監(jiān)測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810561553.2
• 申請日: 2018-06-04
• 公開（公告）號: CN108764190B
• 公開（公告）日: 2021-09-24
• 發(fā)明（設計）人: 張新;郭強;劉位龍;馬艷波;邵潘紅;季磊;徐英明;周潔;卞玉可;方一帆;蔣曉彤
• 申請（專利權(quán)）人: 山東財經(jīng)大學;山東仁功智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G08B21/04
• 代理公司: 北京華際知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11676
• 代理人: 褚慶森

1.一種老年人離床與在床狀態(tài)的視頻監(jiān)測方法，其特征在于，通過以下步驟來實現(xiàn)：

a).布置攝像頭，在待監(jiān)測老人的房間內(nèi)布置攝像頭，攝像頭的安裝位置滿足采集的畫面包含床及床周邊區(qū)域；

b).獲取在床離床圖像，對老人在床離床活動進行一段時間的視頻圖像采集，獲得老人在床離床活動的圖像，隨機選取圖像中的部分圖像作為訓練樣本，余下的圖像作為測試樣本；

c).圖像的歸一化和標注處理，首先對步驟b)中獲取的圖像進行歸一化處理，得到樣本圖像；然后借助數(shù)據(jù)標注工具人工對訓練樣本圖像中老人邊框、床體邊框、人體與床體交疊邊框的邊框進行標注，標注的邊框坐標及邊框類別構(gòu)成標簽文件，采用相同的方法獲取每幅樣本圖像的標簽文件，邊框類別為邊框內(nèi)區(qū)域內(nèi)是老人、是床體還是交疊邊框；

d).訓練神經(jīng)網(wǎng)絡，以步驟c)中的訓練樣本圖像為輸入、標簽文件為輸出對深度神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，直至訓練完畢；

e).計算準確率，首先將測試樣本中的圖像進行歸一化處理，然后將歸一化處理后的測試樣本圖像作為輸入，帶入步驟d)中訓練得到的深度神經(jīng)網(wǎng)絡中，獲取測試樣本圖像的識別邊框輸出，并人工識別和統(tǒng)計所獲取的老人邊框、床體邊框和人體與床體交疊邊框的準確率，如果準確率低于設定閾值T1，則增加訓練樣本的容量，執(zhí)行步驟b)；如果準確率不低于設定閾值T1，則神經(jīng)網(wǎng)絡訓練完畢；

f).實時監(jiān)控，在線實時采集監(jiān)控圖像，并將采集的圖像帶入步驟d)中獲取的深度神經(jīng)網(wǎng)絡中，獲取實時監(jiān)控圖像的老人邊框、床體邊框和人體與床體交疊邊框，然后利用公式(1)計算人體與床體的交疊率：

式中，J(S₁,S₂)為人體與床體的交疊率，交疊率為人體與床體交疊部分的占人體部分的比例，S₁為老人邊框的面積，S₂為床體邊框的面積，S₁∩S₂為人體與床體的交疊邊框的面積；

如果監(jiān)控圖像的人體與床體的交疊率不低于設定閾值T2時，表明老人在床體上，繼續(xù)實時監(jiān)控；如果人體與床體的交疊率低于設定閾值T2時，則表明老人已離開床體，則發(fā)出報警信息，以提醒人員進房查看和護理；

步驟e)中準確率的計算過程中，設測試樣本中的圖像數(shù)量為N，測試樣本圖像k中采用人工標記出的老人邊框、床體邊框和人體與床體交疊邊框的面積分別為人工標記出的老人邊框、床體邊框和人體與床體交疊邊框的誤差區(qū)域面積分別為1≤k≤N；各邊框區(qū)域的面積用像素數(shù)目表示，誤差區(qū)域的標記過程中，如果多余的像素被自動識別至邊框區(qū)域，則其誤差區(qū)域的面積增加多余像素數(shù)目，如果邊框區(qū)域自身應有的像素被自動標記至區(qū)域之外，則其誤差區(qū)域的面積增加少標記的像素數(shù)目；然后通過公式(2)計算準確率p：

如果獲取的準確率p低于設定閾值90％，則表明獲取的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型準確度不滿足要求，應增加訓練樣本的容量重新進行訓練；如果準確率不低于設定閾值90％，則神經(jīng)網(wǎng)絡訓模型符合精度要求。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的老年人離床與在床狀態(tài)的視頻監(jiān)測方法，其特征在于：步驟c)和步驟e)中的歸一化處理方法為：首先將圖像調(diào)整為統(tǒng)一大小，然后進行去光照處理和去噪聲處理。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的老年人離床與在床狀態(tài)的視頻監(jiān)測方法，其特征在于：步驟d)中的訓練神經(jīng)網(wǎng)絡采用VGG16模型，并在VGG16模型的最后增加一個卷積特征層，增加的卷積特征層使用卷積核進行預測，預測過程中對于一個大小為m*n、p通道的特征層，使用3*3的卷積核進行預測。

4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的老年人離床與在床狀態(tài)的視頻監(jiān)測方法，其特征在于：步驟f)中設定閾值T2的取值范圍為：70％≤T2≤80％。