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申请/专利权人：合肥昊川信息科技有限公司

摘要：本发明提供一种智能洗手评估方法、系统、存储介质和电子设备，涉及医疗教学评估技术领域。本发明基于七步洗手法，包括实时获取洗手全流程视频，对视频逐帧实时判别当前洗手步骤；根据上述实时判别结果，统计每一洗手步骤的有效时长；根据所述洗手全流程视频，检测每一帧的洗手速度；根据每一洗手步骤对应的有效时长和洗手速度，获取每一洗手步骤的阶段评估得分，以及结合全流程洗手顺序有效性，获取并实时显示所述学员的最终评估得分。对学员洗手过程的标准化、规范化及有效性能够进行客观、科学、智能化的量化评估，避免了由于授课老师的主观感受而造成的评估结果不准确等现象。

主权项：1.一种智能洗手评估方法，其特征在于，该评估方法基于七步洗手法，包括：实时获取洗手全流程视频，对视频逐帧实时判别当前洗手步骤；根据上述实时判别结果，统计每一洗手步骤的有效时长；根据所述洗手全流程视频，检测每一帧的洗手速度；根据每一洗手步骤对应的有效时长和洗手速度，获取每一洗手步骤的阶段评估得分，以及结合全流程洗手顺序有效性，获取并实时显示学员的最终评估得分；在实时获取洗手全流程视频之前，该评估方法还包括：针对学员进行实时人脸检测、截取并与数据库中脸部图片进行自动匹配，新建或进入个人档案；以及在获取并实时显示所述学员的最终评估得分之后，该评估方法还包括：将所述每一洗手步骤对应的有效时长和洗手速度、阶段评估得分、最终评估得分自动保存在所述学员对应的个人档案中；采用深度神经网络算法对每一帧图像进行手势识别，判定每一帧所属的当前洗手步骤step_i；采用多数投票法判定1秒内此阶段当前步骤step_i；以及确定当前步骤step_i出现的总次数num_i；采用Lucas-Kanade光流法检测每一帧的洗手速度，1秒内此阶段当前步骤step_i的速度vi＝vtum_i，其中vt为当前步骤step_i所对应的每一帧洗手速度之和；所述Lucas-Kanade光流法中采用随机采样一致性参数优化方法，具体包括：从观测点集中随机取两点，计算出直线的参数k、t，得出一个候选的直线模型；计算候选直线与整个点集的匹配程度，采用统计在直线上或到直线的距离小于预设距离阈值的点的个数，个数越多匹配度越高；保留匹配程度最好的直线的参数；如果本次尝试匹配点的个数占整个点集大部分，超出预期阈值，提前结束尝试；所述根据每一洗手步骤对应的有效时长和洗手速度，获取每一洗手步骤的阶段评估得分，包括：score_i＝α_i*β_i*100其中，score_i表示第i步骤的阶段评估得分；速度权重α_i＝num_ium， num_i表示当前步骤step_i出现的累积次数，初始化值为0；thread1、thread2分别为最小速度及最大速度阈值；vf表示当前帧的洗手速度；num表示所有步骤出现的总次数；时长权重t为当前步骤step_i的有效时长，threadt为时长阈值。

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