[發明專利]老年人離床與在床狀態的視頻監測方法

有效

• 申請號: 201810561553.2
• 申請日: 2018-06-04
• 公開（公告）號: CN108764190B
• 公開（公告）日: 2021-09-24
• 發明（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）人: 山東財經大學;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: 北京華際知識產權代理有限公司 11676
• 代理人: 褚慶森

本發明的老年人離床與在床狀態的視頻監測方法，a).布置攝像頭；b).采集老人在床離床活動圖像，形成訓練、測試樣本；c).圖像的歸一化和標注處理和形成標簽文件；d).訓練神經網絡；e).利用測試樣本計算深度神經網絡的準確率，如果準確率低于設定閾值，則增加訓練樣本的容量，重新訓練，如果準確率不低于閾值，則訓練完畢；f).將實時監控圖像帶入神經網絡中，并計算人體與床體的交疊率，以判斷老人離床在床狀態。本發明利用視頻圖像的處理技術來監測老人離床和在床情況，對老人離床過程中發生的異常狀況進行報警，可防止老人長時間離床發生意外情況。

技術領域

本發明涉及一種老年人離床與在床狀態的視頻監測方法，更具體的說，尤其涉及一種利用訓練出的深度神經網絡模型來求取人體與床體的交疊率以判斷老人所在位置的老年人離床與在床狀態的視頻監測方法。

背景技術

近年來，我國的社會人口老齡化問題愈加嚴重，隨著年齡的增長，老人反應力以及身體機能下降，很容易在生活中出現意外，生活起居大多需要其他人員進行照顧，因此越來越多的老年人選擇在養老院內養老。

目前，我國大部分的養老機構面臨著護理人員短缺的問題，護理人員很難全天候監控老年人的離床情況。對于一些身體虛弱但還具有一定程度的活動能力的老年人，比如患有老年癡呆癥的老年人，需要對其離床活動進行實時的監測。一旦發現老年人處于危險狀態下，如離床摔地、出門時間超過設定的安全的時間范圍等情況，視頻監測系統需要及時報警，提醒護理人員進行相應的處理，確保老年人的安全，提高護理人員的工作效率。

發明內容

本發明為了克服上述技術問題的缺點，提供了一種老年人離床與在床狀態的視頻監測方法。

本發明的老年人離床與在床狀態的視頻監測方法，a).布置攝像頭，在待監測老人的房間內布置攝像頭，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；然后借助數據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，邊框類別為邊框內區域內是老人、是床體還是交疊邊框；

d).訓練神經網絡，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網絡進行訓練，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網絡中，獲取測試樣本圖像的識別邊框輸出，并人工識別和統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，執行步驟b)；如果準確率不低于設定閾值T1，則神經網絡訓練完畢；

f).實時監控，在線實時采集監控圖像，并將采集的圖像帶入步驟d)中獲取的深度神經網絡中，獲取實時監控圖像的老人邊框、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，繼續實時監控；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，則發出報警信息，以提醒人員進房查看和護理。