【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專(zhuān)利技術(shù)涉及智能看護(hù)，具體涉及一種老年人看護(hù)方法及裝置。
技術(shù)介紹
1、中國(guó)快速步入深度老齡化社會(huì)，將來(lái)社會(huì)對(duì)養(yǎng)老服務(wù)需求極其旺盛。由于中國(guó)龐大的人口基數(shù)，養(yǎng)老機(jī)構(gòu)只能滿(mǎn)足極少數(shù)經(jīng)濟(jì)狀況良好的老人需求，因此中國(guó)衛(wèi)健委提出老年人的護(hù)理以“9073”的模式的推進(jìn)，即90％居家養(yǎng)老，7％社區(qū)養(yǎng)老，3％專(zhuān)業(yè)的養(yǎng)老機(jī)構(gòu)養(yǎng)老。
2、到2025年，中國(guó)65歲以上老人數(shù)量會(huì)達(dá)到2.1億，養(yǎng)老最難的是老年人的看護(hù)。老年人容易摔倒，據(jù)調(diào)查60％的事故是由于跌倒造成，特別是清晨和深夜，護(hù)理人員需要日夜巡視看護(hù)，這給本來(lái)就很?chē)?yán)峻的社會(huì)勞動(dòng)力資源帶來(lái)了沉重的負(fù)擔(dān)，因此，必須通過(guò)設(shè)備、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)看護(hù)、智能看護(hù)。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專(zhuān)利技術(shù)的目的是針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的問(wèn)題，提供一種的智能的老年人看護(hù)方法。
2、為達(dá)到上述目的，本專(zhuān)利技術(shù)采用的技術(shù)方案是：
3、一種老年人看護(hù)方法，其特征在于：包括：
4、s1，利用熱成像技術(shù)獲取目標(biāo)檢測(cè)人物各種姿態(tài)的紅外圖像；
5、s2，對(duì)紅外圖像中目標(biāo)檢測(cè)人物的位置和姿態(tài)進(jìn)行標(biāo)注生成訓(xùn)練集數(shù)據(jù)；
6、s3，使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)設(shè)的yolov5網(wǎng)絡(luò)獲得人體姿態(tài)檢測(cè)模型；
7、s4，通過(guò)熱成像傳感器獲取目標(biāo)檢測(cè)人物及所在環(huán)境的紅外圖像；
8、s5，將待識(shí)別的目標(biāo)檢測(cè)人物紅外圖像輸入人體姿態(tài)檢測(cè)模型中，進(jìn)行特征提取，生成預(yù)測(cè)輸出，包括：
9、(1)圖片預(yù)處理
10
11、
12、
13、
14、
15、
16、
17、其中，scale為縮放倍數(shù)，w為圖像寬度，h為圖像高度，s為縮放矩陣，o為平移矩陣，t為平移矩陣，m為仿射變換矩陣，src代表源圖像，dst代表目標(biāo)圖像，(x,y)為源圖像上任意像素點(diǎn)坐標(biāo)，(x',y')為目標(biāo)圖像上任意像素點(diǎn)坐標(biāo)；
18、(2)網(wǎng)絡(luò)模型推理
19、使用訓(xùn)練好的yolov5人體姿態(tài)檢測(cè)模型對(duì)處理后的圖片進(jìn)行推理，得到目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果，包括：
20、生成錨框：假設(shè)輸入圖像高度為h，寬度為w，分別以圖像的每個(gè)像素為中心生成不同形狀的錨框，設(shè)大小為s∈(0,1)，且寬高比為r>0，錨框的寬和高分別為和
21、預(yù)測(cè)目標(biāo)框：對(duì)生成的錨框一一預(yù)測(cè)類(lèi)別和偏移量，根據(jù)錨框及其預(yù)測(cè)偏移量得到預(yù)測(cè)框；
22、(3)后處理，包括：
23、預(yù)測(cè)框的decode解碼：通過(guò)計(jì)算仿射變換逆矩陣m-1，把目標(biāo)圖像上的預(yù)測(cè)映射回源圖像，計(jì)算方法如下：
24、假設(shè)：
25、k＝scale
26、
27、
28、則，
29、x′＝kx+b1
30、y′＝ky+b2
31、
32、
33、
34、其中，scale為縮放倍數(shù)，src代表源圖像，dst代表目標(biāo)圖像，(x,y)為源圖像上任意像素點(diǎn)坐標(biāo)，(x',y')為目標(biāo)圖像上任意像素點(diǎn)坐標(biāo)；
35、nms非極大值抑制：通過(guò)nms算法去除重疊較大的冗余框，選擇最優(yōu)的預(yù)測(cè)框，包括：
36、假設(shè)有n個(gè)框，每個(gè)框的置信度分?jǐn)?shù)為si，1≤i≤n；
37、a.集合h為存放待處理候選框的集合，初始化為包含全部n個(gè)框；集合m為存放最優(yōu)框的集合，初始化為空集；
38、b.將所有集合h中的框進(jìn)行排序，選出分?jǐn)?shù)最高的框m，從集合h移到集合m；
39、c.遍歷集合h中的框，分別與框m計(jì)算交并比，如果高于設(shè)定閾值，則認(rèn)為此框與m重疊，將此框從集合h中去除；
40、d.回到步驟b進(jìn)行迭代，直到集合h為空，集合m中的框?yàn)樽詈蟮慕Y(jié)果；
41、(4)輸出結(jié)果；
42、s6，發(fā)出通知或告警信息。
43、優(yōu)選地，步驟s1的姿態(tài)包括站立、坐、跌倒和蹲，通過(guò)設(shè)置區(qū)域區(qū)分跌倒姿態(tài)和睡覺(jué)姿態(tài)，臥室床上、客廳沙發(fā)位置，判定為睡覺(jué)姿態(tài)；其它位置判定為跌倒姿態(tài)。
44、優(yōu)選地，步驟s5中對(duì)圖片進(jìn)行等比縮放時(shí)，縮放倍數(shù)為目標(biāo)圖像與源圖像寬比值和高比值二者中的最小值。
45、優(yōu)選地，發(fā)出告警信息的狀況包括：
46、當(dāng)目標(biāo)檢測(cè)人物在一定時(shí)間內(nèi)從站立或者靜坐狀態(tài)變更至倒地狀態(tài)，且超出第一預(yù)定時(shí)間沒(méi)有恢復(fù)時(shí)，發(fā)出跌倒告警信息；
47、和/或，當(dāng)目標(biāo)檢測(cè)人物臥床時(shí)間超出第二預(yù)定時(shí)間時(shí)，發(fā)出長(zhǎng)時(shí)間臥床、身體狀況異常告警信息；
48、和/或，當(dāng)目標(biāo)檢測(cè)人物的體溫超出預(yù)設(shè)范圍時(shí)，發(fā)出體溫異常告警信息；
49、和/或，當(dāng)目標(biāo)檢測(cè)人物居所內(nèi)廚房煤氣灶以外區(qū)域溫度超過(guò)設(shè)定溫度時(shí)，發(fā)出可能發(fā)生火災(zāi)告警信息。
50、優(yōu)選地，發(fā)出通知信息的狀況包括：
51、當(dāng)目標(biāo)檢測(cè)人物在一定時(shí)間內(nèi)從站立或者靜坐狀態(tài)變更至倒地狀態(tài)超出第三預(yù)定時(shí)間，但在第一預(yù)定時(shí)間內(nèi)起身時(shí)，發(fā)出跌倒通知信息；
52、和/或，當(dāng)目標(biāo)檢測(cè)人物連續(xù)處于坐姿態(tài)超出第四預(yù)定時(shí)間時(shí)，發(fā)出長(zhǎng)時(shí)間靜坐，身體狀況可能異常通知信息；
53、和/或，當(dāng)檢測(cè)到目標(biāo)檢測(cè)人物在指定睡眠位置人體狀態(tài)無(wú)變化超過(guò)第五預(yù)定時(shí)間，發(fā)出老人開(kāi)始睡覺(jué)通知信息；判定為睡眠后，當(dāng)人體姿態(tài)發(fā)生變化時(shí)，發(fā)出老人起床通知信息；
54、和/或，當(dāng)檢測(cè)到目標(biāo)檢測(cè)人物在第六預(yù)定時(shí)間以上未進(jìn)出洗手間時(shí)，發(fā)出身體狀況異常通知信息；
55、和/或，當(dāng)檢測(cè)到目標(biāo)檢測(cè)人物進(jìn)入洗手間超過(guò)第七預(yù)定時(shí)間未出時(shí)，發(fā)出身體狀況可能異常通知信息；
56、和/或，當(dāng)檢測(cè)到目標(biāo)檢測(cè)人物外出或歸來(lái)，發(fā)出外出通知信息或歸來(lái)通知信息；
57、和/或，當(dāng)檢測(cè)到目標(biāo)檢測(cè)人物外出超出第八預(yù)定時(shí)間時(shí)，發(fā)出長(zhǎng)久未歸通知信息；
58、和/或，當(dāng)檢測(cè)到除目標(biāo)檢測(cè)人物外的人員時(shí)，發(fā)出客人來(lái)訪(fǎng)通知信息。
59、進(jìn)一步地，目標(biāo)檢測(cè)人物外出或歸來(lái)的判定條件為：檢測(cè)目標(biāo)檢測(cè)人物居所的大門(mén)處人體，如第八預(yù)定時(shí)間內(nèi)人體檢測(cè)為從有到無(wú)，則發(fā)出老人外出通知信息；如第八預(yù)定時(shí)間內(nèi)人體檢測(cè)為從無(wú)到有，則發(fā)出老人歸來(lái)通知信息。
60、進(jìn)一步地，檢測(cè)除目標(biāo)檢測(cè)人物外的人員時(shí)，按照人的數(shù)量識(shí)別，當(dāng)檢測(cè)人的數(shù)量大于或等于兩人時(shí)，發(fā)出客人來(lái)訪(fǎng)通知信息。
61、本專(zhuān)利技術(shù)還提供一種老年人看護(hù)裝置，包括：
62、熱成像傳感器，用于采集人體及所在環(huán)境的熱圖像，至少設(shè)置有一個(gè)，當(dāng)所述熱成像傳感器設(shè)置有多個(gè)時(shí)，多個(gè)所述熱成像傳感器分別安裝在目標(biāo)檢測(cè)人物居所的不同位置處；
63、ai智能識(shí)別盒，設(shè)置在目標(biāo)檢測(cè)人物的居所內(nèi)，分別與各個(gè)所述熱成像傳感器無(wú)線(xiàn)連接，以接收所述熱成像傳感器發(fā)送的圖像，所述本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種老年人看護(hù)方法，其特征在于：包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的老年人看護(hù)方法，其特征在于：步驟S1的姿態(tài)包括站立、坐、跌倒和蹲，通過(guò)設(shè)置區(qū)域區(qū)分跌倒姿態(tài)和睡覺(jué)姿態(tài)，臥室床上、客廳沙發(fā)位置，判定為睡覺(jué)姿態(tài)；其它位置判定為跌倒姿態(tài)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的老年人看護(hù)方法，其特征在于：步驟S5中對(duì)圖片進(jìn)行等比縮放時(shí)，縮放倍數(shù)為目標(biāo)圖像與源圖像寬比值和高比值二者中的最小值。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的老年人看護(hù)方法，其特征在于：發(fā)出告警信息的狀況包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的老年人看護(hù)方法，其特征在于：發(fā)出通知信息的狀況包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的老年人看護(hù)方法，其特征在于：目標(biāo)檢測(cè)人物外出或歸來(lái)的判定條件為：檢測(cè)目標(biāo)檢測(cè)人物居所的大門(mén)處人體，如第八預(yù)定時(shí)間內(nèi)人體檢測(cè)為從有到無(wú)，則發(fā)出老人外出通知信息；如第八預(yù)定時(shí)間內(nèi)人體檢測(cè)為從無(wú)到有，則發(fā)出老人歸來(lái)通知信息。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的老年人看護(hù)方法，其特征在于：檢測(cè)除目標(biāo)檢測(cè)人物外的人員時(shí)，按照人的數(shù)量識(shí)別，當(dāng)檢測(cè)人的數(shù)量大于或等于兩人時(shí)，發(fā)出客人來(lái)訪(fǎng)
8.一種老年人看護(hù)裝置，其特征在于：包括：
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的老年人看護(hù)裝置，其特征在于：當(dāng)所述AI智能識(shí)別盒向所述移動(dòng)終端發(fā)出告警信息時(shí)，所述移動(dòng)終端向所述AI智能識(shí)別盒發(fā)送確認(rèn)信息，如所述移動(dòng)終端未接收到所述AI智能識(shí)別盒發(fā)送的確認(rèn)信息，所述AI智能識(shí)別盒自動(dòng)撥打電話(huà)或微信語(yǔ)音通話(huà)，電腦語(yǔ)音播報(bào)發(fā)生的緊急情況。
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的老年人看護(hù)裝置，其特征在于：通知信息在移動(dòng)終端能夠選擇通知開(kāi)或關(guān)。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種老年人看護(hù)方法，其特征在于：包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的老年人看護(hù)方法，其特征在于：步驟s1的姿態(tài)包括站立、坐、跌倒和蹲，通過(guò)設(shè)置區(qū)域區(qū)分跌倒姿態(tài)和睡覺(jué)姿態(tài)，臥室床上、客廳沙發(fā)位置，判定為睡覺(jué)姿態(tài)；其它位置判定為跌倒姿態(tài)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的老年人看護(hù)方法，其特征在于：步驟s5中對(duì)圖片進(jìn)行等比縮放時(shí)，縮放倍數(shù)為目標(biāo)圖像與源圖像寬比值和高比值二者中的最小值。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的老年人看護(hù)方法，其特征在于：發(fā)出告警信息的狀況包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的老年人看護(hù)方法，其特征在于：發(fā)出通知信息的狀況包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的老年人看護(hù)方法，其特征在于：目標(biāo)檢測(cè)人物外出或歸來(lái)的判定條件為：檢測(cè)目標(biāo)檢測(cè)人物居所的大門(mén)處人體，如第八預(yù)定時(shí)間...
【專(zhuān)利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：管文，陳諾，張明華，葛以光，張海兵，
申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人：光榮電子工業(yè)蘇州有限公司，
類(lèi)型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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