[發(fā)明專利]一種基于人體關(guān)鍵點(diǎn)的對需特別看護(hù)人員的異常狀態(tài)檢測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910056610.6
• 申請日: 2019-01-22
• 公開（公告）號: CN109558865A
• 公開（公告）日: 2019-04-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 袁振東;于世寬;秦力;郭道寧;肖定為
• 申請（專利權(quán)）人: 郭道寧;肖定為
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G08B21/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明涉及一種基于人體關(guān)鍵點(diǎn)的對需特別看護(hù)人員的異常狀態(tài)檢測方法。所述方法包括如下特征：場景區(qū)域、邊界及特定目標(biāo)預(yù)先標(biāo)識和智能維護(hù)；對看護(hù)場景中的人員進(jìn)行人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測；基于檢測到的人體關(guān)鍵點(diǎn)做姿態(tài)判斷；綜合前述特征，分析被看護(hù)人員在監(jiān)控場景中不同的姿態(tài)、不同區(qū)域的時問參數(shù)，綜合判斷是否異常。本方法基于計算機(jī)視覺領(lǐng)域，通過人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測，結(jié)合深度學(xué)習(xí)的方法對人體異常狀態(tài)進(jìn)行檢測，擁有設(shè)備成本低、發(fā)現(xiàn)情況及時、檢測準(zhǔn)確度高、魯棒性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種基于人體關(guān)鍵點(diǎn)的對需特別看護(hù)人員的異常狀態(tài)檢測方法。

背景技術(shù)

隨著時代的發(fā)展，社會對老人、病人、殘障人士等弱勢群體越來越關(guān)注。許多較脆弱的人員因為種種原因不得不獨(dú)自居住，例如家中的獨(dú)居老人、盲人和病房里的病人。隨著人力成本的增加，非常多的弱勢人員得不到有效的看護(hù)和保障。他們一旦遇到突發(fā)情況導(dǎo)致摔倒、暈倒，失去意識或自救能力，又不能及時被他人發(fā)現(xiàn)，很有可能危及生命。截止2018年，我國現(xiàn)有老年人約2.4億、殘疾人約8500萬，對弱勢人員的看護(hù)已成為當(dāng)今社會的重要課題。

目前對需特別看護(hù)人員進(jìn)行監(jiān)測和輔助看護(hù)的設(shè)備可以分為三大類，第一類是智能穿戴設(shè)備，通過穿戴于手腕、手臂、胸口等部位的設(shè)備對人體運(yùn)動加速度、心率、血壓等生理指標(biāo)的感知，來判斷是否遇到危險情況并報警。該類設(shè)備精度高，但長期穿戴不舒適、不方便，充電較為繁瑣。第二類是在需看護(hù)人員活動區(qū)域例如地板、床和沙發(fā)鋪設(shè)傳感器，監(jiān)測到人體行為異常時進(jìn)行報警。該類設(shè)備安裝成本高，維護(hù)困難，環(huán)境適應(yīng)性差。第三類是通過攝像頭采集視頻信息，運(yùn)用微處理器提取視頻中的人體目標(biāo)，結(jié)合相關(guān)算法分析當(dāng)前人體狀態(tài)。該類設(shè)備安裝維護(hù)簡單、不會影響需看護(hù)人員的生活體驗，但是部分產(chǎn)品檢測準(zhǔn)確性不高。

隨著硬件計算能力的增加和人工智能的興起，計算機(jī)視覺應(yīng)用領(lǐng)域越來越廣。目前基于視頻對人體姿態(tài)分析的方法有：1，拍攝大量不同人體姿態(tài)的照片，提取照片中的特征點(diǎn)，使用機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)的方法對照片進(jìn)行分類，從而識別圖中的人體姿態(tài)。該方法需要大量訓(xùn)練照片數(shù)量極大才能保證分類準(zhǔn)確性。2，對人體對象進(jìn)行跟蹤、用人體模型算法估算出需看護(hù)人員目前的姿態(tài)，根據(jù)檢測結(jié)果及人體是否處于非靜止區(qū)域來判斷需看護(hù)人員是否摔倒，針對不同等級的異常情況進(jìn)行報警。該方法對人體姿態(tài)的識別通過人體跟蹤框的高寬比來確定，對于坐、蹲和跪等相近的姿勢容易誤判。3，通過識別人臉檢測的方法找到人體，對視頻中每幀人體姿態(tài)進(jìn)行判斷。對于人臉被遮擋、未能識別人臉的情況無法判斷。

目前的姿態(tài)識別方法也存在以下幾點(diǎn)不足：1，姿態(tài)一般是基于單幀判斷，未將多幀聯(lián)合判斷，易發(fā)生誤判情況。2，識別方法較為單一，背景光影變化、家具和物體的移動會干擾識別。3，未將人體姿態(tài)與時間、位置等多個參數(shù)進(jìn)行組合分析，不能很好的區(qū)分當(dāng)前人體狀態(tài)。4，沒有對應(yīng)用場景進(jìn)行針對性訓(xùn)練，訓(xùn)練圖片集從網(wǎng)上下載，與產(chǎn)品攝像頭參數(shù)、實(shí)際使用場景不匹配，訓(xùn)練分類效果不佳。5，通過提取圖片中的特征點(diǎn)來進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和姿態(tài)識別，受人體衣著、體型和環(huán)境等因素影響較大，姿態(tài)分類準(zhǔn)確度不高，也容易出現(xiàn)誤識別人體的情況。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明目的是提供一種基于人體關(guān)鍵點(diǎn)的對需特別看護(hù)人員的異常狀態(tài)檢測方法。通過在需特別看護(hù)人員室內(nèi)安裝視頻采集設(shè)備，實(shí)時采集室內(nèi)視頻并即時分析，發(fā)現(xiàn)異常姿態(tài)與異常姿態(tài)保持時間，及時告警。為達(dá)實(shí)現(xiàn)此目的并針對前述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

M1場景區(qū)域、邊界及特定目標(biāo)的標(biāo)識和智能維護(hù)：

1)標(biāo)識如活動區(qū)域、休息區(qū)域，以便后續(xù)步驟智能判斷不同姿態(tài)在相應(yīng)區(qū)域是否異常；

2)標(biāo)識洗手間門口，以便后續(xù)步驟判斷進(jìn)入洗手間的時間是否異常；

3)標(biāo)識陽臺、監(jiān)控視角盲區(qū)等，以便后續(xù)步驟判斷是否進(jìn)入時間超長；

4)標(biāo)識出入門口，后續(xù)步驟判斷為正常出口。