一种动态人员看护监测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种动态人员看护监测方法及系统，其中，述动态人员看护监测方法包括如下步骤：S1、添加病人照片至第一数据库，添加医务人员照片至第二数据库；S2、识别、采集病人的人脸图像，当人脸图像与第一数据库中存储的人脸图像一致时，在监测周期内对病人进行持续监测；S3、在监测周期内，识别、采集医务人员的人脸图像，当人脸图像与第二数据库中的人脸图像一致时，在监测周期内对医务人员进行持续监测；S4、当在监测周期内，当同步监测到医务人员位于看护区域内时，不发送报警信号，否则发送报警信号。本发明专利技术通过能够对病人以及医务人员进行同步监控，在掌握病人病情的同时，还可在医务人员长时间离开时发出警报，有利于保障病人的人身安全。

A Dynamic Personnel Care Monitoring Method and System

The invention provides a dynamic personnel care monitoring method and system, in which the dynamic personnel care monitoring method includes the following steps: S1, adding patient photos to the first database, adding medical personnel photos to the second database; S2, recognizing and collecting patient's face images, when the face images are consistent with the face images stored in the first database, during the monitoring period, the dynamic personnel care monitoring method includes the following steps: S1, adding patient photos to the first database, and adding medical personnel photos to the second database; Patients are monitored continuously; S3. Recognition and collection of medical personnel's face images during the monitoring period. When the face images are consistent with those in the second database, medical personnel are monitored continuously during the monitoring period; S4. When medical personnel are in the care area during the monitoring period, no alarm signal is sent, otherwise alarm signal is sent. \u3002 The invention can synchronously monitor the patients and medical staff, and at the same time grasp the patient's condition, it can also give an alarm when the medical staff leaves for a long time, which is beneficial to ensuring the patient's personal safety.

【技术实现步骤摘要】
一种动态人员看护监测方法及系统
本专利技术涉及病人看护
，尤其涉及一种动态人员看护监测方法及系统。
技术介绍
在病人护理过程中，有时需要医护人员实时对病人进行看护，以及时掌握病人的病情，进而进行及时的响应。然而，在医务人员进行看护过程中，经常会发生医务人员离开的问题。如医务人员因疏忽而长时间离开，则会延误病人可能发生的病情变化。因此，针对上述问题，有必要提出进一步地解决方案。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种动态人员看护监测方法及系统，以克服现有技术中存在的不足。为实现上述专利技术目的，本专利技术提供一种动态人员看护监测方法，其包括如下步骤：S1、添加病人照片至第一数据库，添加医务人员照片至第二数据库；S2、识别需要看护的病人，采集病人的人脸图像，当人脸图像与第一数据库中存储的人脸图像一致时，在监测周期内对病人进行持续监测；S3、在监测周期内，识别医务人员，采集医务人员的人脸图像，当人脸图像与第二数据库中的人脸图像一致时，在监测周期内对医务人员进行持续监测；S4、当在监测周期内，当同步监测到医务人员位于看护区域内时，不发送报警信号，否则发送报警信号。作为本专利技术的动态人员看护监测方法的改进，所述步骤S2中，判断人脸图像与第一数据库中存储的人脸图像是否一致时：提取人脸图像中的特征码，将该特征码与存储于第一数据库中的特征码进行比对，判断人脸图像与第一数据库中存储的人脸图像是否一致。作为本专利技术的动态人员看护监测方法的改进，所述步骤S3中，判断人脸图像与第二数据库中存储的人脸图像是否一致时：提取人脸图像中的特征码，将该特征码与存储于第二数据库中的特征码进行比对，判断人脸图像与第二数据库中存储的人脸图像是否一致。作为本专利技术的动态人员看护监测方法的改进，所述动态人员看护监测方法还用于对采集的人脸图像数据进行过滤处理：根据采集的人脸图像数据，计算局部能量谱梯度、梯度直方图扩展和最大色度饱和；根据计算得到的局部能量谱梯度、梯度直方图扩展和最大色度饱和，统计出整幅图像中模糊像素的比例，对人脸图像数据进行有效的过滤。作为本专利技术的动态人员看护监测方法的改进，所述局部能量谱梯度按照如下方法计算：先用离散傅里叶变换计算NxN大小图像的能量谱：然后转换至极坐标u＝fcosθ，v＝fsinθ，并计算S(f,θ)，得到：其中，A是一个各个方向上的幅度因子，α是能量谱斜率。大量的研究表明，自然图像中α约为2，模糊的图像有较大的α。因此图像的局部模糊程度可以描述为局部与全局α值的比例差异其中，αp是局部α，αo是全局α；所述梯度直方图扩展按照如下方法计算：先计算图像每个像素的梯度，然后用含有两个高斯的高斯混合模型描述局部的梯度分布：π0G(x；μ0，σ0)+π1G(x；μ1，σ1)，其中σ1>σ0；根据梯度分布，梯度直方图扩展的具体计算公式为其中，Cp是局部图像灰度值范围，ε是防止除零的极小数，τ是一个常数，取25；所述最大色度饱和按照如下方法计算：先计算每个像素的饱和度：然后使用以下公式比较局部饱和度最大值和全局饱和度最大值，得到最大色度饱和：其中，max(sp)是局部图像块中饱和度最大值，max(so)是全局图像中饱和度最大值。为实现上述专利技术目的，本专利技术提供一种动态人员看护监测系统，其包括：摄像机、定时器、警报器以及主机，所述摄像机与所述主机数据传输，所述定时器和警报器与所述主机信号传输；所述主机的第一数据库中存储有病人照片，第二数据库中存储有医务人员照片，所述摄像机识别需要看护的病人，采集病人的人脸图像，所述主机对采集的人脸图像与第一数据库中存储的人脸图像进行比对，当二者一致时，所述摄像机在定时器的监测周期内对病人进行持续监测；在定时器的监测周期内，所述摄像机识别医务人员，采集医务人员的人脸图像，所述主机对采集的人脸图像与第二数据库中存储的人脸图像进行比对，当二者一致时，所述摄像机在定时器的监测周期内对医务人员进行持续监测；在定时器监测周期内，当同步监测到医务人员位于看护区域内时，警报器不发送报警信号，否则发送报警信号。作为本专利技术的动态人员看护监测系统的改进，判断人脸图像与第一数据库中存储的人脸图像是否一致时：主机提取人脸图像中的特征码，将该特征码与存储于第一数据库中的特征码进行比对，判断人脸图像与第一数据库中存储的人脸图像是否一致。作为本专利技术的动态人员看护监测系统的改进，判断人脸图像与第二数据库中存储的人脸图像是否一致时：主机提取人脸图像中的特征码，将该特征码与存储于第二数据库中的特征码进行比对，判断人脸图像与第二数据库中存储的人脸图像是否一致。作为本专利技术的动态人员看护监测系统的改进，所述动态人员看护监测系统还包括对采集的人脸图像数据进行过滤处理：根据采集的人脸图像数据，计算局部能量谱梯度、梯度直方图扩展和最大色度饱和；根据计算得到的局部能量谱梯度、梯度直方图扩展和最大色度饱和，统计出整幅图像中模糊像素的比例，对人脸图像数据进行有效的过滤。作为本专利技术的动态人员看护监测系统的改进，所述局部能量谱梯度按照如下方法计算：先用离散傅里叶变换计算NxN大小图像的能量谱：然后转换至极坐标u＝fcosθ，v＝fsinθ，并计算S(f,θ)，得到：其中，A是一个各个方向上的幅度因子，α是能量谱斜率。大量的研究表明，自然图像中α约为2，模糊的图像有较大的α。因此图像的局部模糊程度可以描述为局部与全局α值的比例差异其中，αp是局部α，αo是全局α；所述梯度直方图扩展按照如下方法计算：先计算图像每个像素的梯度，然后用含有两个高斯的高斯混合模型描述局部的梯度分布：π0G(x；μ0，σ0)+π1G(x；μ1，σ1)，其中σ1>σ0；根据梯度分布，梯度直方图扩展的具体计算公式为其中，Cp是局部图像灰度值范围，ε是防止除零的极小数，τ是一个常数，取25；所述最大色度饱和按照如下方法计算：先计算每个像素的饱和度：然后使用以下公式比较局部饱和度最大值和全局饱和度最大值，得到最大色度饱和：其中，max(sp)是局部图像块中饱和度最大值，max(so)是全局图像中饱和度最大值。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术通过能够对病人以及医务人员进行同步监控，在掌握病人病情的同时，还可在医务人员长时间离开时发出警报，有利于保障病人的人身安全，避免病情出现变化时无法及时得到护理。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术的动态人员看护监测方法的一具体实施方式的方法流程示意图。具体实施方式下面结合附图所示的各实施方式对本专利技术进行详细说明，但应当说明的是，这些实施方式并非对本专利技术的限制，本领域普通技术人员根据这些实施方式所作的功能、方法、或者结构上的等效变换或替代，均属于本专利技术的保护范围之内。如图1所示，本专利技术的动态人员看护监测方法包括如下步骤：S1、添加病人照片至第一数据库，添加医务人员照片至第二数据库。S2、识别需要看护的病人，采集病人的人脸图像，当人脸图像与第一数据库中存储的人脸图像一致时，在监测本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种动态人员看护监测方法，其特征在于，所述动态人员看护监测方法包括如下步骤：S1、添加病人照片至第一数据库，添加医务人员照片至第二数据库；S2、识别需要看护的病人，采集病人的人脸图像，当人脸图像与第一数据库中存储的人脸图像一致时，在监测周期内对病人进行持续监测；S3、在监测周期内，识别医务人员，采集医务人员的人脸图像，当人脸图像与第二数据库中的人脸图像一致时，在监测周期内对医务人员进行持续监测；S4、当在监测周期内，当同步监测到医务人员位于看护区域内时，不发送报警信号，否则发送报警信号。

【技术特征摘要】
1.一种动态人员看护监测方法，其特征在于，所述动态人员看护监测方法包括如下步骤：S1、添加病人照片至第一数据库，添加医务人员照片至第二数据库；S2、识别需要看护的病人，采集病人的人脸图像，当人脸图像与第一数据库中存储的人脸图像一致时，在监测周期内对病人进行持续监测；S3、在监测周期内，识别医务人员，采集医务人员的人脸图像，当人脸图像与第二数据库中的人脸图像一致时，在监测周期内对医务人员进行持续监测；S4、当在监测周期内，当同步监测到医务人员位于看护区域内时，不发送报警信号，否则发送报警信号。2.根据权利要求1所述的动态人员看护监测方法，其特征在于，所述步骤S2中，判断人脸图像与第一数据库中存储的人脸图像是否一致时：提取人脸图像中的特征码，将该特征码与存储于第一数据库中的特征码进行比对，判断人脸图像与第一数据库中存储的人脸图像是否一致。3.根据权利要求1所述的动态人员看护监测方法，其特征在于，所述步骤S3中，判断人脸图像与第二数据库中存储的人脸图像是否一致时：提取人脸图像中的特征码，将该特征码与存储于第二数据库中的特征码进行比对，判断人脸图像与第二数据库中存储的人脸图像是否一致。4.根据权利要求1所述的动态人员看护监测方法，其特征在于，所述动态人员看护监测方法还包括对采集的人脸图像数据进行过滤处理：根据采集的人脸图像数据，计算局部能量谱梯度、梯度直方图扩展和最大色度饱和；根据计算得到的局部能量谱梯度、梯度直方图扩展和最大色度饱和，统计出整幅图像中模糊像素的比例，对人脸图像数据进行有效的过滤。5.根据权利要求4所述的基于人脸识别的考勤方法，其特征在于，所述局部能量谱梯度按照如下方法计算：先用离散傅里叶变换计算NxN大小图像的能量谱：然后转换至极坐标u＝fcosθ，v＝fsinθ，并计算S(f,θ)，得到：其中，A是一个各个方向上的幅度因子，α是能量谱斜率；大量的研究表明，自然图像中α约为2，模糊的图像有较大的α。因此图像的局部模糊程度可以描述为局部与全局α值的比例差异其中，αp是局部α，αo是全局α；所述梯度直方图扩展按照如下方法计算：先计算图像每个像素的梯度，然后用含有两个高斯的高斯混合模型描述局部的梯度分布：π0G(x；μ0，σ0)+π1G(x；μ1，σ1)，其中σ1>σ0；根据梯度分布，梯度直方图扩展的具体计算公式为其中，Cp是局部图像灰度值范围，ε是防止除零的极小数，τ是一个常数，取25；所述最大色度饱和按照如下方法计算：先计算每个像素的饱和度：然后使用以下公式比较局部饱和度最大值和全局饱和度最大值，得到最大色度饱和：其中，max(sp)是局部图像块中饱和度最大值，max(so)是全局图像中饱和度最大值。6.一种动态人员看护监测系统，其特征在于，所述动态人员看护监测系统包括：摄像机、定时器、警报器以及...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱彬，高树超，
申请(专利权)人：镇江赛唯思智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32