【技术实现步骤摘要】
读取监护设备中生命体征数据的方法及装置
[0001]本专利技术涉及医学领域,特别涉及一种读取监护设备中生命体征数据的方法及装置。
技术介绍
[0002]监护仪主要通过采集生命体征数据监护患者。目前,各个厂商的监护仪都采用自己的数据传输协议,没有统一的协议标准,而且大部分厂商都不公开协议内容,有些监护仪甚至不支持数据传输,这些问题导致从监护仪获取生命体征数据比较困难,因而无法对患者的生命体征数据进行集中的观察、记录及归档等。
[0003]基于此,如何从不同协议标准的监护仪中读取生命体征数据是本
亟待解决的问题。
技术实现思路
[0004]本专利技术实施例中提供一种读取监护设备中生命体征数据的方法及装置,用以至少解决问题。
[0005]第一方面,本专利技术提供一种读取监护设备中生命体征数据的方法,所述读取监护设备中生命体征数据的方法包括:通过接入的监护设备视频信号采集监护设备的监护视频;在所述监护视频的每帧监护图像中确定出生命体征数据对应的识别对象区域;对所述识别对象区域进行字符图像拆分,得 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种读取监护设备中生命体征数据的方法,其特征在于,所述读取监护设备中生命体征数据的方法包括:通过接入的监护设备视频信号采集监护设备的监护视频;在所述监护视频的每帧监护图像中确定出生命体征数据对应的识别对象区域;对所述识别对象区域进行字符图像拆分,得到目标图像;调用预先训练得到的光学字符识别OCR预测模型,通过所述OCR预测模型将所述目标图像量化为生命体征数据;所述OCR预测模型的构建方法为:构建神经网络模型,所述神经网络模型的结构依次为输入层、第一卷积层、第一池化层、第二卷积层、全连接层、第二池化层和输出层;获取的监护设备的监护训练图像;对所述监护训练图像的识别对象区域进行字符图像拆分,得到训练图像;对训练图像进行分类,并使用所述神经网络模型进行训练,得到所述OCR预测模型。2.根据权利要求1所述的读取监护设备中生命体征数据的方法,其特征在于,所述通过接入的监护设备视频信号采集监护设备的监护视频包括:通过接入的监护设备视频信号,采用实时流传输协议RTSP采集监护设备的监护视频。3.根据权利要求1所述的读取监护设备中生命体征数据的方法,其特征在于,对所述识别对象区域进行字符图像拆分包括:对所述识别对象区域进行二值化处理;在二值化的识别对象区中确定出字符图像的边界;采用垂直投影方式对边界内的字符图像进行拆分。4.根据权利要求3所述的读取监护设备中生命体征数据的方法,其特征在于,所述在二值化的识别对象区中确定出字符图像的边界包括:对二值化的识别对象区域进行逐行遍历;确定出所述二值化的识别对象区域中四个侧边方向的第一个白色像素点;根...
【专利技术属性】
技术研发人员:冯健,陈栋栋,常培佳,
申请(专利权)人:青岛美迪康数字工程有限公司,
类型:发明
国别省市:
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