一种智能摔倒检测看护系统的制作方法

本发明涉及智能看护，具体涉及一种智能摔倒检测看护系统。

背景技术：

1、人口老龄化现象日益严峻，社会中老年人口比例逐渐上升。人口老龄化对社会、经济和医疗系统都带来了严峻的挑战。由于老年人身体性能的衰退和各种疾病的影响，老年人容易在家里摔倒。摔倒是老年人健康问题中的一个主要风险，老人摔倒可能会导致骨折、擦伤等伤害，甚至危及生命。

2、传统的人工监护是一种十分有效的老年人监护方式，但是其费时费力且成本较高。随着人工智能技术的发展，出现了一些基于深度学习，特别是计算机视觉的老人摔倒检测方法。其主要可分为以下三个大类:(1)利用视频流进行检测；(2)利用人体关键点进行检测；(3)利用多路信息共同进行检测。

3、然而，由于复杂的环境和姿势变化，现阶段的人工智能方法往往存在误报率较高的问题，导致虚假的警报和不必要的干预，这极大的降低了系统的可靠性。例如环境中可能包括不同的光照条件，遮挡等因素；再者老年人的姿势变化比较大，有时摔倒并不总是常见的，现阶段的算法在这些情况可能都会发出误报。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请实施例提供一种智能摔倒检测看护系统，将人工监护方法和机器监护的方法相结合，以达到减少人工质检法所需要的人力和物力，提高机器监护方法的准确性，最大程度的杜绝漏判、误判等情况的目的。

2、本申请实施例提供以下技术方案：一种智能摔倒检测看护系统，包括：机器监护系统和人工监护系统；所述机器监护系统包括视频采集设备和服务器，所述人工监护系统包括人工远程监控平台；

3、所述视频采集设备与所述服务器连接，用于采集环境中看护对象的视频流信息，并将获取的所述视频流信息传送至所述服务器；

4、所述服务器用于对接收到的所述视频流信息进行处理，并从所述视频流信息中检测出看护对象的摔倒信号，将所述摔倒信号对应的摔倒视频进行保存；

5、所述人工远程监控平台用于对所述服务器保存的摔倒视频进行二次校验，若确认发生摔倒事件，则所述人工远程监控平台向所述看护对象的监护人发送通知信息；若确认未发生摔倒事件，则所述人工远程监控平台向所述服务器发送自适应调整反馈信息，使所述服务器对所述摔倒信号的检测机制进行自适应调整。

6、根据本申请一种实施例，所述服务器中包括骨骼关键点提取模块和分析判断模块；所述骨骼关键点提取模块用于对所述视频流信息中人体图像的人体骨骼关键点进行识别，确定所述人体骨骼关键点的位置坐标；所述分析判断模块用于根据所述人体骨骼关键点的位置坐标进行判断，检测出看护对象的摔倒信号。

7、根据本申请一种实施例，所述骨骼关键点提取模块采用rtmpose关键点检测算法，对所述人体图像中的人体骨骼关键点进行识别，确定所述人体骨骼关键点的位置坐标。

8、根据本申请一种实施例，所述分析判断模块用于根据所述人体骨骼关键点的位置坐标，计算人体骨骼关键点的动态变化率，将所述动态变化率与设定的阈值进行对比，若所述动态变化率大于设定的阈值，则输出所述摔倒信号。

9、根据本申请一种实施例，所述动态变化率vj的计算公式如下式(1)和式(2)：

10、

11、vj＝hj-h(j-10)   (2)

12、其中，kpi为骨骼关键点，其中i＝0,...,16，kpiy为点kpi的y坐标；hj对应的是第j帧图像的老人骨骼关键点的y位置坐标，vj则是10帧内第j帧的动态变化率。

13、根据本申请一种实施例，所述服务器中还包括人体检测模块，所述人体检测模块用于从所述视频流信息的图片帧中提取出人体边界框，获得所述人体图像。

14、根据本申请一种实施例，所述服务器还包括图片预处理模块，所述图片预处理模块用于对所述视频流信息进行预处理，获得处理后的所述图片帧。

15、根据本申请一种实施例，所述服务器还包括自适应调整模块，所述自适应调整模块用于根据所述自适应调整反馈信息，对所述设定的阈值进行调整；

16、所述设定的阈值的调整公式如下式(3)：

17、thresholdvnew＝α*thresholdv；

18、其中，thresholdv为调整前的阈值，thresholdvnew为调整后的阈值，α为自适应参数。

19、根据本申请一种实施例，所述人工远程监控平台向所述看护对象的监护人发送通知信息时，首先向所述监护人的移动设备端发送通知短信，实时监测所述监护人是否查看该通知短信并开始计时，若所述监护人在设定的时间范围内查看了该通知短信，则结束校验，若所述监护人在设定的时间范围内未查看该通知短信，则拨打电话通知所述监护人。

20、根据本申请一种实施例，所述人工远程监控平台还包括提示模块，所述提示模块用于获取所述服务器保存的摔倒视频，并发出提示信息，以提示校验员对所述摔倒视频进行二次校验。

21、与现有技术相比，本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到的有益效果至少包括：本发明实施例将人工监护方法和机器监护方法相结合，在解决人工监护方法费时费力的同时，也提升了现阶段机器监护方法准确率，配合人工监护，基本不会出现漏判、误判等情况，具有良好的看护效果。

1.一种智能摔倒检测看护系统，其特征在于，包括：机器监护系统和人工监护系统；所述机器监护系统包括视频采集设备和服务器，所述人工监护系统包括人工远程监控平台；

2.根据权利要求1所述的智能摔倒检测看护系统，其特征在于，所述服务器中包括骨骼关键点提取模块和分析判断模块；所述骨骼关键点提取模块用于对所述视频流信息中人体图像的人体骨骼关键点进行识别，确定所述人体骨骼关键点的位置坐标；所述分析判断模块用于根据所述人体骨骼关键点的位置坐标进行判断，检测出看护对象的摔倒信号。

3.根据权利要求2所述的智能摔倒检测看护系统，其特征在于，所述骨骼关键点提取模块采用rtmpose关键点检测算法，对所述人体图像中的人体骨骼关键点进行识别，确定所述人体骨骼关键点的位置坐标。

4.根据权利要求2所述的智能摔倒检测看护系统，其特征在于，所述分析判断模块用于根据所述人体骨骼关键点的位置坐标，计算人体骨骼关键点的动态变化率，将所述动态变化率与设定的阈值进行对比，若所述动态变化率大于设定的阈值，则输出所述摔倒信号。

5.根据权利要求4所述的智能摔倒检测看护系统，其特征在于，所述动态变化率vj的计算公式如下式(1)和式(2)：

6.根据权利要求2所述的智能摔倒检测看护系统，其特征在于，所述服务器中还包括人体检测模块，所述人体检测模块用于从所述视频流信息的图片帧中提取出人体边界框，获得所述人体图像。

7.根据权利要求6所述的智能摔倒检测看护系统，其特征在于，所述服务器还包括图片预处理模块，所述图片预处理模块用于对所述视频流信息进行预处理，获得处理后的所述图片帧。

8.根据权利要求4所述的智能摔倒检测看护系统，其特征在于，所述服务器还包括自适应调整模块，所述自适应调整模块用于根据所述自适应调整反馈信息，对所述设定的阈值进行调整；

9.根据权利要求1所述的智能摔倒检测看护系统，其特征在于，所述人工远程监控平台向所述看护对象的监护人发送通知信息时，首先向所述监护人的移动设备端发送通知短信，实时监测所述监护人是否查看该通知短信并开始计时，若所述监护人在设定的时间范围内查看了该通知短信，则结束校验，若所述监护人在设定的时间范围内未查看该通知短信，则拨打电话通知所述监护人。

10.根据权利要求1所述的智能摔倒检测看护系统，其特征在于，所述人工远程监控平台还包括提示模块，所述提示模块用于获取所述服务器保存的摔倒视频，并发出提示信息，以提示校验员对所述摔倒视频进行二次校验。