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申请/专利权人：河北工业大学
摘要：本发明公开了一种重症监护室患者挣扎行为识别及报警方法，实时采集重症监护室患者卧床时的视频数据，利用自适应帧分辨率网络确定每一帧视频数据的分辨率，将视频数据划分为不同长度的视频序列；处理视频序列的视频帧，识别每一视频帧中人体关键点及其关键点坐标，利用关键点坐标构建人体骨架模型，并与视频数据逐帧进行匹配，生成关键点匹配画面；根据关键点坐标得到人体关节特征和关键点时空特征，对人体关节特征和关键点时空特征进行融合，得到融合后的动作特征；构建变分贝叶斯模型，利用变分贝叶斯模型对融合后的动作特征进行分析，识别患者行为状态并实时产生报警信号；将匹配画面和患者行为状态及报警信号实时传输至显示报警模块。
主权项：1.一种重症监护室患者挣扎行为识别及报警方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，实时采集重症监护室患者卧床时的视频数据，利用自适应帧分辨率网络确定每一帧视频数据的分辨率，根据所述分辨率对视频数据的视频帧进行编码分类，将视频数据划分为不同长度的视频序列；步骤2，采用复杂度不同的模型分别对步骤1视频序列的视频帧进行处理，识别每一视频帧中人体关键点，并获取关键点坐标，利用关键点坐标构建人体骨架模型，将人体骨架模型与步骤1实时采集到的视频数据逐帧进行匹配，生成关键点匹配画面；步骤3，根据关键点坐标得到人体关节特征和关键点时空特征，对人体关节特征和关键点时空特征进行融合，得到融合后的动作特征；步骤4，构建变分贝叶斯模型，利用变分贝叶斯模型对步骤3得到的融合后的动作特征进行分析，识别患者行为状态并实时产生报警信号；步骤5，将步骤2的匹配画面和步骤4的患者行为状态实时传输至显示报警模块，显示报警模块实时反映患者行为状态、显示关键点匹配画面；步骤6，根据患者行为状态判断是否产生报警信号，当患者行为状态为复杂动作或异常挣扎时产生报警信号，并将报警信号实时传输至显示报警模块，显示报警信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北工业大学 一种重症监护室患者挣扎行为识别及报警方法
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