[發明專利]一種基于人工智能的嬰幼兒發展監測系統及其方法

在審

• 申請號: 202010594585.X
• 申請日: 2020-06-28
• 公開（公告）號: CN111768863A
• 公開（公告）日: 2020-10-13
• 發明（設計）人: 明偉杰;俞欣寧;廖紫薇;李昕;蔡競慧;黃德偉;林軒印;鐘許棠;黃海灝;林依;閆國慶;周凱;蘇銘瑄;黃孟華;張藜
• 申請（專利權）人: 暨南大學
• 主分類號: G16H50/30
• 分類號: G16H50/30;G16H20/60;G06K9/00;G06K9/62;A61B5/0205
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 雷芬芬

1.一種基于人工智能的嬰幼兒發展監測系統，其特征在于，包括：發展評估模塊、幼兒肢體運動能力識別模塊、睡眠監測模塊、營養檢測模塊、醫囑追蹤模塊；

所述發展評估模塊，用于接收用戶輸入的孩子個人信息，根據孩子個人信息進行針對不同月齡的嬰幼兒能力指標完成答題測試，根據用戶的答題情況，結合蘊含不同深度學習結構的算法與數學模型，得到能力發展評分，根據評分進一步給出能力發展評估報告；

所述幼兒肢體運動能力識別模塊，用于獲取嬰幼兒的運動圖片或視頻并基于人工智能技術加以識別，通過自適應最小二乘法捕捉提取運動圖片或視頻中的特征點；通過線性預測、迭代調整，形成特征點的運動軌跡，將所述運動軌跡與標準運動圖像中特征點的運動軌跡進行對比，觀測兩個軌跡的擬合程度；

所述睡眠監測模塊，用于獲取幼兒的心率數據、呼吸數據，將心率數據、呼吸數據和對應年齡段的睡眠情況標準曲線進行擬合，判斷幼兒的睡眠狀態；

所述營養檢測系模塊，用于獲取幼兒的食物圖像，基于前期圖像識別模型訓練時所建立的食物圖像數據庫，以及利用基于卷積神經網絡多層訓練所得到的計算機視覺模型，將食物圖像進行卷積處理，并將卷積后的結果再次與前期訓練得到的食物圖像識別模型進行擬合，運用分類器對所得特征進行分類處理，并將分類結果輸出給用戶，最終得到食物營養監測結果；

所述醫囑追蹤模塊，用于獲取簽約醫院醫生的醫囑、每日給予注意事項。

2.根據權利要求1所述的基于人工智能的嬰幼兒發展監測系統及其方法，其特征在于，所述個人信息包括：年齡、身高、體重、病史；所述能力指標包括精細動作、粗大動作、社交能力、語言功能、認知能力。

3.根據權利要求1所述的基于人工智能的嬰幼兒發展監測系統及其方法，其特征在于，所述幼兒肢體運動能力識別模塊，還用于獲取嬰幼兒的運動圖片或視頻，通過自適應最小二乘法捕捉提取運動圖片或視頻中的肢體動作、行為舉止；通過恢復丟失特征點的方法，對幼兒的動作數據進行捕捉和修復，通過線性預測、迭代調整方法，形成用戶的特征點的運動軌跡，將所述運動軌跡與標準運動圖像中特征點的運動軌跡進行對比，觀測兩個軌跡的擬合程度；其中擬合程度越高，則表明幼兒運動能力越優秀，對于擬合情況極差的數據給予重新拍攝的指導，對多次測試后仍表現不佳的用戶推薦相應的訓練課程。

4.根據權利要求1所述的基于人工智能的嬰幼兒發展監測系統，其特征在于，通過嬰幼兒睡眠檢測枕頭檢測幼兒的睡眠數據，通過紅外線睡眠檢測儀進行心率監測，獲取心率數據。

5.根據權利要求1所述的基于人工智能的嬰幼兒發展監測系統，其特征在于，所述睡眠監測模塊，還用于當判斷出幼兒睡眠情況不安穩時，自動播放搖籃曲幫助安睡；判斷出多次睡眠不安穩時，發出警報并向父母提供改進建議，若兩個方案皆無法解決問題，把幼兒的睡眠數據傳送給合作醫院的簽約醫生，醫生根據數據給予線上指導，仍不可解決問題時則可預約醫院醫生進行線下診斷。

6.根據權利要求1所述的基于人工智能的嬰幼兒發展監測系統，其特征在于，所述營養檢測系模塊，還用于獲取幼兒的食物圖片，通過對食物圖片進行視覺分析，采用圖案識別技術判斷圖片中每個像素的深度，將特定食物的照片和數據庫相連，判斷出幼兒的食物，在識別出食物的基礎上對食物進行營養分析，提供食物熱量信息，告知用戶食物中蛋白質、脂肪、碳水化合物、維生素及其他成分的含量；結合幼兒過往數據及基本情況，給予個性化飲食輔導。