[發明專利]一種康復過程質量監測方法及系統

有效

• 申請號: 201910742364.X
• 申請日: 2019-08-13
• 公開（公告）號: CN110464357B
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發明（設計）人: 馬佳鑫
• 申請（專利權）人: 馬佳鑫
• 主分類號: A61B5/11
• 分類號: A61B5/11;A61B5/00;A61B5/16
• 代理公司: 中國商標專利事務所有限公司 11234
• 代理人: 曾海艷;吳翔暉

本發明提供一種康復過程質量監測方法及系統。該方法包括以下步驟：步驟一、利用智能穿戴設備采集人體的基礎生命體征；步驟二、利用視頻采集設備采集人體運動的視頻數據，并基于人工智能AI視覺捕捉算法對視頻數據進行分析處理，以捕捉人體運動姿態，并將捕捉到的人體運動姿態與康復治療及康復訓練肢體動作的標準模型庫中的肢體動作進行比對，獲得動作相似度評分；步驟三、將步驟一中采集到的體征數據進行運算，得到高階運動數據，將高階運動數據與步驟二中獲得的數據進行綜合關聯運算，獲得人體康復過程質量監測結果。

技術領域

本發明涉及一種康復過程質量監測方法及系統，具體是融合人工智能、大數據、5G、物聯網等相關技術的新一代體育教育與訓練智能化管理系統，是體教結合的智慧化解決方案和專業化服務平臺，實現了對康復治療和康復訓練的量化評估、效率優化、質量管理與科學管理。

背景技術

目前，康復治療和康復訓練方案與治療上由康復醫師與康復治療師分別執行，因此一方面治療和訓練其過程無法實現量化評估和管理，另一方面無法實現治療和訓練過程實時評測、實時方案針對性調整，使得康復效果較低且消耗大量人力資源。

近年來，基于深度學習的人工智能技術廣泛應用，其中人體姿態識別和人臉識別日趨成熟，能夠實現多目標識別與追蹤。同時，物聯網和大數據技術已在多個行業實現海量部署和應用，5G技術也已經正式商用。

發明內容

基于以上背景及存在的問題，本發明提供一種康復過程質量監測方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一、利用智能穿戴設備采集人體的基礎生命體征；

步驟二、利用視頻采集設備采集人體運動的視頻數據，并基于人工智能AI視覺捕捉算法對視頻數據進行分析處理，以捕捉人體運動姿態，并將捕捉到的人體運動姿態與康復治療及康復訓練肢體動作的標準模型庫中的肢體動作進行比對，獲得動作相似度評分；

步驟三、將步驟一中采集到的體征數據進行運算，得到高階運動數據，將高階運動數據與步驟二中獲得的數據進行綜合關聯運算，獲得人體康復過程質量監測結果。

優選地，所述步驟一中的智能穿戴設備包括佩戴在手腕上的光電傳感器、溫度傳感器、心率傳感器和/或脈搏傳感器，以及作為輔助配件的心率傳感帶、腿部腕帶和/或臂帶，所述采集的基礎生命體征包括初始心率、靜態心率、運動心率、峰值心率、谷值心率和/或平均心率，所述高階運動數據包括運動強度、最大心率百分比、儲備心率百分比、最大攝氧量、回復時間、輕運動、常規運動、常規運動、有氧TE、無氧TE、肌耐力、體耐力、運動時間、運動距離、運動類型、運動負荷和/或運動步數。

優選地，所述步驟二中，先識別出人體在運動，然后識別出人體運動姿態，再將人體運動姿態與康復治療及康復訓練肢體動作的標準模型庫中的肢體動作進行比對，其中識別人體運動姿態時，基于存儲的3D人體模型對人體運動姿態進行捕捉，具體為：采用骨骼識別與姿態識別算法，對運動人員的骨骼進行識別，進而繪制骨骼關鍵點，基于骨骼關鍵點對運動姿態進行識別。

優選地，所述步驟二中，還采用人臉識別與情緒識別算法對人體的面部進行識別，并進而識別面部微表情，獲得人體的運動交感狀況。

優選地，所述步驟二中還具體包括以下操作：事件監控、運動姿態識別、運動類型識別、運動狀態識別、面部識別和情緒識別。

本發明還提供一種康復過程質量監測系統，其特征在于，包括：

康復治療和康復訓練數據采集子系統，用于利用智能穿戴設備采集人體的基礎生命體征；

康復治療和康復訓練視覺分析子系統，用于利用視頻采集設備采集人體運動的視頻數據，并基于人工智能AI視覺捕捉算法對視頻數據進行分析處理，以捕捉人體運動姿態，并將捕捉到的人體運動姿態與康復治療及康復訓練肢體動作的標準模型庫中的肢體動作進行比對，獲得動作相似度評分；