非接触的养护监控方法、装置、电子设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种非接触的养护监控方法、装置、电子设备及介质，该非接触的养护监控方法包括：响应于非接触的养护监控请求，获取待检测区域的生命体征时序波形，生命体征包括心率及呼吸率中的至少一种；将生命体征时序波形进行特征提取，分别得到生命体征时序波形的对应的心率特征及呼吸率特征；对心率特征及呼吸率特征进行融合，得到融合特征，对融合特征执行分类，得到分类结果，分类结果用于表征生命体征时序波形的对应的心率信号及呼吸率信号；根据分类结果，确定待监控区域的目标监测人员的心率及呼吸率，对心率及呼吸率进行持续监控。本发明专利技术的技术方案实现了非接触式的高效养护监控。监控。监控。

【技术实现步骤摘要】
非接触的养护监控方法、装置、电子设备及介质


[0001]本专利技术涉及计算机人医疗
，尤其涉及一种非接触的养护监控方法、装置、电子设备及介质。

技术介绍

[0002]随着社会的进步，人们的生活水平日益提高，但也带来了一些负面的影响，越来越多的人出现高血压、高血脂、高血糖等“三高”症状，严重威胁着人们的健康，因此，人们希望一旦被监测者出现生理参数不稳定或异常情况，能够迅速、方便地获得医生的支持，并在医生的建议下保养或治疗。对某些早期或隐性的心脏病患者，常规的心电图检查法很难发现，因为这些患者只有在一定条件下，如情绪激动、工作紧张、精神或体力超负荷时，心电图才会呈现异常，如果不能长时间监测其动态电信号、及时捕捉发病时心电信号的变化、及时诊断，隐性心脏病患者不能得到及时治疗，往往会引起心脏性猝死。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例的主要目的在于提出一种非接触的养护监控方法、装置、电子设备及介质，实现了非接触式的高效养护监控。
[0004]本专利技术的一方面提供了一种非接触的养护监控方法，其特征在于，包括：
[0005]响应于非接触的养护监控请求，获取待检测区域的生命体征时序波形，所述生命体征包括心率及呼吸率中的至少一种；
[0006]将所述生命体征时序波形进行特征提取，分别得到所述生命体征时序波形的对应的心率特征及呼吸率特征；
[0007]对心率特征及呼吸率特征进行融合，得到融合特征，对所述融合特征执行分类，得到分类结果，所述分类结果用于表征所述生命体征时序波形的对应的心率信号及呼吸率信号；
[0008]根据所述分类结果，确定所述待监控区域的目标监测人员的心率及呼吸率，对心率及呼吸率进行持续监控。
[0009]根据所述的非接触的养护监控方法，其中获取待检测区域的生命体征时序波形，包括：
[0010]对目标监测区域通过红外感应装置进行定位，确定监测目标位置，通过生命体征采集装置采集生命体征时序波形，所述生命体征采集装置包括心率采集装置及呼吸率采集装置。
[0011]根据所述的非接触的养护监控方法，其中将所述生命体征时序波形进行特征提取，分别得到所述生命体征时序波形的对应的心率特征及呼吸率特征包括：
[0012]将所述生命体征时序波通过循环神经网络进行提取。
[0013]根据所述的非接触的养护监控方法，其中将所述生命体征时序波形进行特征提取，分别得到所述生命体征时序波形的对应的心率特征及呼吸率特征，包括：
[0014]对所述生命体征时序波形进行分离，分别得到心率及呼吸率的所述生命体征时序波形；
[0015]对心率及呼吸率的所述生命体征时序波形采用多维卷积神经网络进行提取，得到心率特征及呼吸率特征。
[0016]根据所述的非接触的养护监控方法，其中对心率及呼吸率的所述生命体征时序波形采用多维卷积神经网络进行提取，得到心率特征及呼吸率特征，包括：
[0017]将心率特征及呼吸率特征的所述生命体征时序波形划分成时间片段，心率特征及呼吸率特征输入多维卷积神经网络得到卷积特征图，将卷积特征图通过长短时记忆神经网络及池化处理得到心率特征及呼吸率特征。
[0018]根据所述的非接触的养护监控方法，其中根据所述分类结果，确定所述待监控区域的目标监测人员的心率及呼吸率，对心率及呼吸率进行持续监控，还包括：
[0019]采用人体识别方式对待监控区域中的监测人员进行检测。
[0020]本专利技术实施例的另一方面提供了一种非接触的养护监控装置，包括：
[0021]第一模块，用于响应于非接触的养护监控请求，获取待检测区域的生命体征时序波形，所述生命体征包括心率及呼吸率中的至少一种；
[0022]第二模块，用于将所述生命体征时序波形进行特征提取，分别得到所述生命体征时序波形的对应的心率特征及呼吸率特征；
[0023]第三模块，用于对心率特征及呼吸率特征进行融合，得到融合特征，对所述融合特征执行分类，得到分类结果，所述分类结果用于表征所述生命体征时序波形的对应的心率信号及呼吸率信号；
[0024]第四模块，用于根据所述分类结果，确定所述待监控区域的目标监测人员的心率及呼吸率，对心率及呼吸率进行持续监控。
[0025]本专利技术实施例的另一方面提供了一种电子设备，包括处理器以及存储器；
[0026]所述存储器用于存储程序；
[0027]所述处理器执行所述程序实现如前文所描述的方法。
[0028]本专利技术实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行前文所描述的方法。
[0029]本专利技术的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
附图说明
[0030]本专利技术的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0031]图1是本专利技术实施例的方法的流程示意图。
[0032]图2是本专利技术实施例的心率特征及呼吸率特征提取流程示意图。
[0033]图3是本专利技术实施例的多维卷积神经网络进行特征提取流程示意图。
[0034]图4是本专利技术实施例的非接触的养护监控分析装置图。
具体实施方式
[0035]下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本专利技术的说明，其本身没有特有的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。“第一”、“第二”等只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。在本后续的描述中，对方法步骤的连续标号是为了方便审查和理解，结合本专利技术的整体技术方案以及各个步骤之间的逻辑关系，调整步骤之间的实施顺序并不会影响本专利技术技术方案所达到的技术效果。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。
[0036]术语解释：
[0037]如图1所示，本专利技术实施例提供了一种非接触的养护监控方法的流程，该方法具体包括但不限于步骤S100
‑
S500。
[0038]S100，响应于非接触的养护监控请求，获取待检测区域的生命体征时序波形，生命体征包括心率及呼吸率中的至少一种。
[0039]在一些实施例中，对目标监测区域通过红外感应装置进行定位，确定监测目标位置，通过生命体征采集装置采集生命体征时序波形，生命体征采集装置包括心率采集装置及呼吸率采集装置。
[0040]在一些实施例中，例如包括有率采集装本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种非接触的养护监控方法，其特征在于，包括：响应于非接触的养护监控请求，获取待检测区域的生命体征时序波形，所述生命体征包括心率及呼吸率中的至少一种；将所述生命体征时序波形进行特征提取，分别得到所述生命体征时序波形的对应的心率特征及呼吸率特征；对心率特征及呼吸率特征进行融合，得到融合特征，对所述融合特征执行分类，得到分类结果，所述分类结果用于表征所述生命体征时序波形的对应的心率信号及呼吸率信号；根据所述分类结果，确定所述待监控区域的目标监测人员的心率及呼吸率，对心率及呼吸率进行持续监控。2.根据权利要求1所述的非接触的养护监控方法，其特征在于，所述获取待检测区域的生命体征时序波形，包括：对目标监测区域通过红外感应装置进行定位，确定监测目标位置，通过生命体征采集装置采集生命体征时序波形，所述生命体征采集装置包括心率采集装置及呼吸率采集装置。3.根据权利要求1所述的非接触的养护监控方法，其特征在于，所述将所述生命体征时序波形进行特征提取，分别得到所述生命体征时序波形的对应的心率特征及呼吸率特征，包括：将所述生命体征时序波通过循环神经网络进行提取。4.根据权利要求3所述的非接触的养护监控方法，其特征在于，所述将所述生命体征时序波形进行特征提取，分别得到所述生命体征时序波形的对应的心率特征及呼吸率特征，包括：对所述生命体征时序波形进行分离，分别得到心率及呼吸率的所述生命体征时序波形；对心率及呼吸率的所述生命体征时序波形采用多维卷积神经网络进行提取，得到心率特征及呼吸率特征。5.根据权利要求4所述的非接触的养护监控方法，其特征在于，所述对心率及呼吸率的所述生命体征时序波形采...

【专利技术属性】
技术研发人员：张帅军，
申请(专利权)人：珠海灏睿科技有限公司，
类型：发明
国别省市：