一种基于运动检测的睡眠婴幼儿防跌落预警方法及系统技术方案

技术编号:21556191 阅读:18 留言:0更新日期:2019-07-10 12:19
本发明专利技术涉及一种基于运动检测的睡眠婴幼儿防跌落预警方法及系统,通过摄像头获取视频数据后,首先对视频数据进行预处理,再利用基于机器视觉技术的运动检测技术对物体识别和分析,实时确定婴幼儿的位置,获得婴幼儿与边缘或标记位置之间的距离,判断距离的远近,一旦发现婴幼儿处于危险位置,立即触发移动终端产生不同等级的预警信号,提醒父母或者其他看护人及时将婴幼儿带离危险区域,用户也可根据实际情况自行设定分级预警的条件。与现有技术相比,本发明专利技术具有能实时、有效的判断婴幼儿位置信息,为婴幼儿的成长增添智能安全保障等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于运动检测的睡眠婴幼儿防跌落预警方法及系统
本专利技术涉及婴幼儿防跌落保护
,尤其是涉及一种基于运动检测的睡眠婴幼儿防跌落预警方法及系统。
技术介绍
监护仪是一种以测量和控制病人生理参数,并可与已知设定值进行比较,如果出现超标可发出警报的装置或系统。医疗监护仪是一种以测量和控制病人生理参数,并可与已知设定值进行比较,如果出现超标,可发出警报的装置或系统。监护仪它必须24小时连续监护病人的生理参数,检出变化趋势,指出临危情况,供医生应急处理和进行治疗的依据,使并发症减到最少达到缓解并消除病情的目的。监护仪的用途除测量和监护生理参数外,还包括监视和处理用药及手术前后的状况。随着我国医疗器械的市场在稳步增长,医疗监护仪也从过去主要用于危重病人的监护,发展到目前普通病房的监护,甚至基层医疗单位和社区医疗单位也提出了应用的需求。监护仪与监护诊断仪器不同,它必须24小时连续监护病人的生理参数,检出变化趋势,指出临危情况,供医生应急处理和进行治疗的依据,使并发症减到最少,达到缓解并消除病情的目的。监护仪的用途除测量和监护生理参数外,还包括监视和处理用药及手术前后的状况。监护仪的标准6参数为心电、呼吸、无创血压、血氧饱和度、脉搏、体温。此外可选的参数包含:有创血压、呼吸末二氧化碳、呼吸力学、麻醉气体、心输出量(有创和无创)、脑电双频指数等等。监护仪临床应用范围:手术中、手术后、外伤护理、冠心病、危重病人、新生儿、早产儿、高压氧舱、分娩室等。目前市面上的婴幼儿监控系统以监控和视频分享为主,不能实现视频的分析与处理,一旦婴幼儿处于危险状态,家长也难以采取有效的措施,心有余而力不足。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于运动检测的睡眠婴幼儿防跌落预警方法及系统。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现:一种基于运动检测的睡眠婴幼儿防跌落预警方法,包括以下步骤:步骤1:设定针对睡眠婴幼儿的预警范围、预警距离和预警信号;步骤2:利用收集到的实时图像计算前后帧的差值图像;步骤3:对差值图像进行滤波去噪和归一化处理,得到二值图像;步骤4:基于二值图像计算婴幼儿运动的实时位置;步骤5:根据婴幼儿运动的实时位置测算其与预警范围内各边界的距离,根据测算距离中的最小值与预警距离进行比较判定并播报对应预警信号。优选地,所述步骤1中的预警范围包括矩形区域、圆形区域和自定义多边形区域。优选地,所述步骤1中预警距离为15cm~30cm。优选地,所述步骤1中预警信号为音频信号,所述音频信号的具体文件格式为WAV或MP3。优选地,所述步骤2中的差值图像的转化计算公式为:G(x,y)=It(x,y)-It-1(x,y)式中,G(x,y)表示差值图像,It(x,y)表示t时刻的图像,It-1(x,y)表示t-1时刻的图像,x、y分别为像素点横纵坐标。优选地,所述步骤3中的二值图像的转化计算公式为:式中,G′(x,y)表示二值图像,其值为1时作为目标,为0时作为背景,T为设定阈值。优选地,所述步骤4中婴幼儿运动的实时位置的质心计算公式为:式中,x′、y′分别为质心横纵坐标,n为质心公式,xmax、xmin、ymax和ymin分别为像素点横纵坐标各自的最大值和最小值。本专利技术方案还提供一种采用所述基于运动检测的睡眠婴幼儿防跌落预警方法的系统,该系统包括监控摄像头:用于实时获取婴幼儿状态的拍摄图像;数据处理器:用于图像处理得出婴幼儿实时状态;移动终端:用于根据婴幼儿实时状态发出对应预警等级的预警信号。进一步地,所述移动终端包括电脑、手机和ipad。与现有技术相比,本专利技术具有以下优点:(1)对于婴幼儿在未添加辅助设施的情况下,采用物体识别技术-基于运动检测与追踪获取婴幼儿的位置信息,与传统技术相比结构简单、易于实现,本专利技术结合了运动检测技术,对获取的视频图像进行分析,不仅能够检测出婴幼儿的位置,还能够进行危险的预判,触发预警信号给予用户提示,能够有效避免或减缓床上跌落伤害。(2)分级预警系统可实时检测、预警分级向看护人所持的手机或移动终端发出不同的预警,危险程度越高预警信号越强烈,可为婴幼儿的安全提供及时可靠保障,本专利技术利用以上物体识别技术,实时监测婴幼儿的位置,计算当前婴幼儿至预警范围的最短距离。系统采用了至少三个方向上的距离测算,增加系统可靠性。此外,根据婴幼儿与床沿距离的大小设置了两级预警,系统默认的分级距离分别为15cm、30cm,可触发多种不同预警信号。(3)与传统的监护仪相比,本专利技术所采用的技术可以实现用户使用的个性化定制,更为安全可靠,本专利技术中用户可根据婴幼儿所处环境的不同,自定义预警参数,如预警的范围、预警的距离、根据床体的尺寸大小,婴幼儿的实际情况(如移动速度等)等等。根据婴幼儿所处的实际场景调整这些参数,并可采用不同参数触发预警并告知用户,距离危险程度越高,预警等级越高,预警信号越强烈。附图说明图1为本专利技术的方法流程示意图;图2为本专利技术中矩形区域划定示意图;图3为本专利技术中圆形区域划定示意图;图4为本专利技术中自定义多边形区域划定示意图;图5为本专利技术中距离测算示意图;图6为本专利技术实施例的预警范围选定示意图;图7为本专利技术实施例的模型模拟婴幼儿移动状态的示意图;图8为本专利技术实施例的监管者听到预警信号后进行干预的示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图,对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例,而不是全部实施例。基于本专利技术中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都应属于本专利技术保护的范围。实施例如图1所示为本专利技术的方法流程示意图,首先启动视频采集系统,摄像头立即执行数据采集功能,监护人可以在移动终端(电脑、手机、ipad等)上看到视频画面,采集系统的内部算法基于所采集的视频数据可实现婴幼儿运动检测、位置识别,实时定位婴幼儿的位置信息,当婴幼儿处于危险位置时,触发分级预警信号,通过移动终端告知监护人。图中包括以下具体步骤组成:1.预警范围设定:该专利技术支持用户自定义预警范围和级别,用户可以根据个人情况在移动端APP或电脑上自行勾画预警的范围、设定预警的等级、选择预警信号(音频信号支持多种声音格式,如wav,mp3等)。预警范围的划定:支持多种图形方式的选择(如矩形、圆形、自定义多边形),用户可根据实际情况进行勾画,详情如图2、图3和图4所示。在图示情境下,自定义多边形的勾画范围相较矩形和圆形更为贴合床的边缘,故以此为例,详细介绍系统的其他部分的算法。勾画好安全范围后,还需要设定预警的距离,即目标(婴儿)距离划定边缘的最短距离为多少时触发预警信号。在测试情况下,系统默认的分级参数为15cm和30cm,即当检测到婴幼儿距离危险位置小于30cm时,触发一级预警,当婴幼儿距离危险位置小于15cm时,触发二级预警,预警级别越高,预警信号越强烈(指示灯闪烁频率越高、预警声音越急促)。2.运动检测:该技术对运动的物体敏感,主要利用图像处理中的差值运算,通过对前后两帧图像作差,得到一个差值图像(如式(1)),然后对差值图像进行滤波去燥、图像归一化处理,最终得到一个二值图像,如式(2),该图像能显示出运动物体的轮廓,即目标物体本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种基于运动检测的睡眠婴幼儿防跌落预警方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:设定针对睡眠婴幼儿的预警范围、预警距离和预警信号;步骤2:利用收集到的实时图像计算前后帧的差值图像;步骤3:对差值图像进行滤波去噪和归一化处理,得到二值图像;步骤4:基于二值图像计算婴幼儿运动的实时位置;步骤5:根据婴幼儿运动的实时位置测算其与预警范围内各边界的距离,根据测算距离中的最小值与预警距离进行比较判定并播报对应预警信号。

【技术特征摘要】
1.一种基于运动检测的睡眠婴幼儿防跌落预警方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:设定针对睡眠婴幼儿的预警范围、预警距离和预警信号;步骤2:利用收集到的实时图像计算前后帧的差值图像;步骤3:对差值图像进行滤波去噪和归一化处理,得到二值图像;步骤4:基于二值图像计算婴幼儿运动的实时位置;步骤5:根据婴幼儿运动的实时位置测算其与预警范围内各边界的距离,根据测算距离中的最小值与预警距离进行比较判定并播报对应预警信号。2.根据权利要求1所述的一种基于运动检测的睡眠婴幼儿防跌落预警方法,其特征在于,所述步骤1中的预警范围包括矩形区域、圆形区域和自定义多边形区域。3.根据权利要求1所述的一种基于运动检测的睡眠婴幼儿防跌落预警方法,其特征在于,所述步骤1中预警距离为15cm~30cm。4.根据权利要求1所述的一种基于运动检测的睡眠婴幼儿防跌落预警方法,其特征在于,所述步骤1中预警信号为音频信号,所述音频信号的具体文件格式为WAV或MP3。5.根据权利要求1所述的一种基于运动检测的睡眠婴幼儿防跌落预警方法,其特征在于,所述步骤2中的差值图像的转化计算公式为:G(x,y)=It(x,y)-I...

【专利技术属性】
技术研发人员:魏玲赵美宝何莉唐懿文孙九爱谷铁胡娟吴忠航
申请(专利权)人:上海健康医学院
类型:发明
国别省市:上海,31

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