CN111601092A - 一种智能急救识别救护系统及其监控方法、行为识别方法 - Google Patents

一种智能急救识别救护系统及其监控方法、行为识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种智能急救识别救护系统及其监控方法、行为识别方法，其中智能急救识别救护系统的特征在于：包括摄像模块，用于采集监控范围内的视像信息；无线路由器，用于实现数据传送，以组成救护网络；智能终端，用于实时监控被监控对象；协助救援车，用于对异常状况现场进行处理；云端伺服器，用于分析视像信息，以获得被监控对象的相关资料、及识别被监控对象行为是否异常；所述云端伺服器通过无线路由器与摄像模块和/或智能终端和/或协助救援车沟通互联。本系统能智能识别需要救护的状况，并能自动报警救助。

Description

一种智能急救识别救护系统及其监控方法、行为识别方法
技术领域
本发明涉及一种救护系统，具体是一种智能急救识别救护系统及其监控方法、行为识别方法。
背景技术
目前市场上现有的急救识别救护系统普遍有以下两种实现方式:
一种是使用摄像头进行视频监控：这种方式主要由摄像头、主机和存储硬盘等硬件组合，通过外部网络连接成监控网络，实现远程监控；但这种方式不能实现智能识别和主动报警，而是需要监控人员在监控终端进行人工监视，但监控人员一般不可能时刻留意着屏幕，而且对于监控范围较广、屏幕较多等情况，更加不可能实现实时、准确的监控，因此靠监控人员监控的效果不太理想，当监控人员发现状况才去处理往往为时已晚；此外，由于摄像头的设置可能会涉及私隐问题，所以这种救护系统不太被市场接纳，难以普遍惠民；
一种是“平安钟”系统：用户需要配戴一个按键遥控装置，这个装置可以遥控室内的电话，用户有需要时可以按下装置上的按键，电话便会连接到服务端寻求人员帮助；这种通过按键遥控装置寻求帮助的系统比较被动，与电话求助相比，只是取消了拨打电话的步骤，很多紧急的情况还是不能应付；如：当出现用户突然晕倒、手脚乏力失去活动能力等情况时，用户一般会失去主动求援能力，显然这种救护系统就不能适用于上述状况。
因此，需要设计一种能智能识别和自动报警的救护系统。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术存在的不足，而提供一种智能急救识别救护系统及其监控方法、行为识别方法，本系统能智能识别需要救护的状况，并能自动报警救助。
本发明的目的是这样实现的：
一种智能急救识别救护系统，其特征在于：包括
摄像模块，用于采集监控范围内的视像信息；所述摄像模块设置一个以上；
无线路由器，用于实现数据传送，以组成救护网络；
智能终端，用于实时监控被监控对象；
协助救援车，用于对异常状况现场进行处理；
云端伺服器，用于分析视像信息，以获得被监控对象的相关资料、及识别被监控对象行为是否异常；
所述云端伺服器通过无线路由器与摄像模块和/或智能终端和/或协助救援车沟通互联。
还包括用于播报语音信息的语音输出模块和/或用于接收语音信息的语音输入模块；所述云端伺服器通过无线路由器与语音输出模块和/或语音输入模块沟通互联。
还包括用于播报视像信息的视像输出模块和/或用于采集视像信息的视像输入模块；所述云端伺服器通过云端路由器与视像输出模块和/或视像输入模块沟通互联。
所述语音输出模块和/或语音输入模块和/或视像输出模块和/或视像输入模块设置于协助救援车上，且与协助救援车上的控制主板连接，并通过控制主板与云端伺服器通讯连接。
所述云端伺服器上设置有用于存储大数据的资料库，资料库上存储有一个以上与被监控对象对应的监控资料档案。
所述监控资料档案包括被监控对象的性别和/或年龄和/或身高和/或体重和/或病史。
上述智能急救识别救护系统的监控方法，其特征在于：包括以下步骤：
①摄像模块实时采集监控范围内的视像信息，视像信息处理成相应的视像数据后发送至云端伺服器；
②云端伺服器基于接收到的视像数据识别被监控对象，并从资料库中查找到相应的监控资料档案；摄像模块持续监控被监控对象、以识别被监控对象的行为；
③检测到被监控对象行为异常，云端伺服器进行处境分析，确定为突发状况时进行报警和/或派遣协助救援车到现场，同时向智能终端推送相关信息。
上述智能急救识别救护系统的行为识别方法，其特征在于：包括以下步骤
步骤一，摄像模块拍摄监控图片；系统程序将监控图片向左翻转角度α成左翻转图片，将监控图片向右翻转角度β成右翻转图片；
步骤二，利用开源代码分别对监控图片、左翻转图片和右翻转图片中被监控对象的骨骼架构和/或状态进行辨认：分别确认各图片中被监控对象肩膀和/或手肘和/或膝盖的位置，算出骨骼长度和/或摆放角度，以最终算出各图片中被监控对象对应的骨骼架构和/或状态；
步骤三，确定监控图片、左翻转图片和右翻转图片中哪个辨认结果相对较清晰，然后追踪该图片是否经过翻转，进而确定被监控对象的骨骼架构和状态。
所述角度α为0°-90°，优选45°或90°；所述角度β为0°-90°，优选45°或90°。
本发明的有益效果如下：
本智能急救识别救护系统能够通过肢体动态、身体姿态等自动识别被监控对象行为是否异常，是否需要救援，进而自动启动报警和通知相关监护人，监护人通过智能终端可进食监察检测，并能派遣协助救援车（协助救援车上预先装载有常用药物和水等急救用品）到现场进行简单的救援工作，整个监控过程无需专门的监控人员参与，摆脱了对监控人员的依赖，被监控对象在不知不觉中就可实现救护，在需要报警的关键时刻还能提供包括图像、短信、语音、视频等丰富的报警信息。
附图说明
图1为本发明一实施例中智能急救识别救护系统的架构图。
图2为本发明一实施例中智能终端的架构图。
图3为本发明一实施例中智能急救识别救护系统的监控原理图。
图4为本发明一实施例中协助救援车的工作原理图。
图5为本发明一实施例中行为识别方法中设定警报角度的坐标图。
图6为本发明一实施例中行为识别方法中翻转警报角度至一定角度后的坐标图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述。
参见图1-图5，本智能急救识别救护系统，包括
摄像模块，用于采集监控范围内的视像信息；摄像模块设置一个以上；
无线路由器，用于实现数据传送，以组成救护网络；
智能终端，用于实时监控被监控对象；
协助救援车，用于对异常状况现场进行处理；
云端伺服器，用于分析视像信息，以获得被监控对象的相关资料、及识别被监控对象行为是否异常；
云端伺服器通过无线路由器与摄像模块和/或智能终端和/或协助救援车沟通互联。
本智能急救识别救护系统利用人工智能辨别技术实时监控人体姿态，并在异常状况时及时提供报警和/或处理，还可结合周边设备提供救援协助。本系统用途很广泛，其至少适用于家中用于监控家人的状况、适用于工厂用于监控工人在生产作业中是否做出危险动作、适用于老人院用于监控老人是否意外倒下、适用于医院用于监控病人是否出现异常行为。
进一步地，本智能急救识别救护系统还包括用于播报语音信息的语音输出模块和用于接收语音信息的语音输入模块；云端伺服器通过无线路由器分别与语音输出模块和语音输入模块沟通互联。语音输出模块和语音输入模块的设置能方便监护人通过智能终端与现场的被监控对象进行语音交互。
进一步地，本智能急救识别救护系统还包括用于播报视像信息的视像输出模块和用于采集视像信息的视像输入模块；云端伺服器通过云端路由器分别与视像输出模块和视像输入模块沟通互联。视像输出模块和视像输入模块的设置能方便监护人通过智能终端与现场的被监控对象进行视像交互。需要说明的是，摄像模块和视像输入模块分别为可拍摄图片和/或视频的装置，但摄像模块主要用于监控被监控对象的行为，视像输入模块主要用于与被监控对象进行视频对话，为了适应不同的使用场所，摄像模块和视像输入模块可同时设置或单独设置。
进一步地，语音输出模块和/或语音输入模块和/或视像输出模块和/或视像输入模块设置于协助救援车上，且与协助救援车上的控制主板连接，并通过控制主板与云端伺服器通讯连接，各输出输入模块通过整合在协助救援车上，可组成一交互系统，以便监护人与被监控对象进行交互。
进一步地，云端伺服器上设置有用于存储大数据的资料库，资料库上存储有一个以上与被监控对象对应的监控资料档案；监控资料档案包括被监控对象的性别、年龄、身高、体重和病史等。
上述智能急救识别救护系统的监控方法，包括以下步骤：
①摄像模块实时采集监控范围内的视像信息，视像信息处理成相应的视像数据后发送至云端伺服器；
②云端伺服器基于接收到的视像数据识别被监控对象，并从资料库中查找到相应的监控资料档案；摄像模块持续监控被监控对象、以识别被监控对象的行为；
③检测到被监控对象行为异常，云端伺服器进行处境分析，确定为突发状况时进行报警和/或派遣协助救援车到现场，同时向智能终端推送相关信息。
进一步地，摄像模块拍摄监控范围内的监控图片，并将监控图片传送至云端伺服器，云端伺服器上的分析程序会识别出监控图片中的人脸信息，进而辨别其性别、年龄等相关资料，以便从资料库查找相应的监控资料档案确认其身份。云端伺服器上的分析程序还可识别被监控对象的骨骼架构，根据算法追踪骨骼的位置，若骨骼架构和骨骼位置产生异常，如：躺下行为，系统会综合相关资料来判断是否进行警报，即系统会根据躺下的过程、躺下时的声音变化、躺下的时间、躺下的位置和被监控对象的身份等资料来判断；此外，被监控对象为小朋友或老人时，判断标准是有区别的，因为小朋友由于经常玩耍、身体出现躺下等异常行为的机率较高，而老人出现躺下等异常行为的机率较低，所以系统会容许小朋友躺下的时间长一点才进行警报，容许老人躺下的时间则短一点。另外，不同监控范围的判断标准也是有区别的，如：躺下的位置是休息区（休息区内可能设置有沙发或床等家具），系统便会考虑在短时间内不进行警报；也可以通过直接辨识物件（包括休息区外的沙发或床等物件）进行辅助判断。
云端伺服器上的分析程序储存和学习大量人体骨架行为资料，并建立基本模型，以便用于对比被监控对象是否产生异常行为；除了躺下、倒下等姿势，其他行为姿势也可被设定为异常行为，如：晚上十点后（时间可自由设定）老人应该在睡觉，除了从床上跌下的行为可设定为异常行为之外，从睡在床上到坐起这个动作也可设定为异常行为，系统应该对上述异常行为进行警报，并通知相关监护人留意从睡梦中醒来的老人。
当分析程序判断被监控对象的行为异常需要进行警报时，系统会通过无线路由器把警报讯息发送至智能终端（智能终端为可以是监护人手上的智能手机、个人电脑等电子设备）上，以便监护人通过智能终端上的应用程序实时进行视频监控、判断下一步的行动；此外，监护人还可通过应用程序连接现场的语音输出模块与被监控对象进行沟通，以确认其状态。云端伺服器可将语音信息和视像信息等合并保存。当发现异常行为且判断为需要现场救护使，系统可控制协助救援车前往现场处理，协助救援车上装有急救药箱和/或监护人提前准备的其他特定物品，协助救援车可自动导航或经监护人控制前往至摄像模块所拍摄的位置。
上述智能急救识别救护系统的行为识别方法，包括以下步骤
步骤一，摄像模块拍摄监控图片；系统程序将监控图片向左翻转角度α成左翻转图片，将监控图片向右翻转角度β成右翻转图片；
步骤二，利用开源代码分别对监控图片、左翻转图片和右翻转图片中被监控对象的骨骼架构和/或状态进行辨认：分别确认各图片中被监控对象肩膀和/或手肘和/或膝盖的位置，算出骨骼长度和/或摆放角度，以最终算出各图片中被监控对象对应的骨骼架构和/或状态；
步骤三，确定监控图片、左翻转图片和右翻转图片中哪个辨认结果相对较清晰，然后追踪该图片是否经过翻转，进而确定被监控对象的骨骼架构和状态。
角度α为0°-90°，优选90°；角度β为0°-90°，优选90°。
具体地，
站立识别
摄像模块拍摄监控图片A，且监控图片A中的人垂直站立；系统将监控图片A向左翻转90°得到左翻转图片B，将监控图片A向右翻转90°得到右翻转图片C；由于监控图片A中的人是垂直站立状态，所以左翻转图片B中的人就成了向左躺下，右翻转图片C中的人就成了向右躺下；
利用开源代码对上述三张图片中的人进行骨骼架构辨认（确认肩膀、手肘、膝盖等重要的关节的位置， 算出骨骼长度、摆放的角度，从而算出骨骼架构和状态），就会有三个不同的骨骼架构结果；其中由于监控图片A中的人是垂直站立状态，所以是最有可能辨识出来；而由于左翻转图片B和右翻转图片C中的人偏离站立状态（越偏离站立状态，开源代码辨认骨骼的能力就越差），图片中的骨骼架构和状态就未必能辨认得出来；如果左翻转图片B和右翻转图片C最终没有出到肯定结果， 那么以监控图片A中的人的骨骼架构和状态作为判断标准，；如果左翻转图片B和右翻转图片C能够辨认出来， 那么从计算出骨骼的长度和摆放的角度， 也会使结果指向监控图片A；由于监控图片A没有经过翻转，所以直接以监控图片A中的人的骨骼架构和状态作为辨认结果。
身体向右躺下识别
摄像模块拍摄监控图片A’，监控图片A’中的人向右躺下；系统将监控图片A’向左翻转90°得到左翻转图片B’，将监控图片A’向右翻转90°得到右翻转图片C’；由于监控图片A’中的人是向右躺下状态，所以左翻转图片B’中的人就成了站立状态，右翻转图片C’中的人就成了上下颠倒状态；
利用开源代码对上述三张图片中的人进行骨骼架构辨认， 其中，左翻转图片B’（图中的人为站立状态）是最有可能辨识出来的，算出来的骨骼架构和状态跟垂直站立相似，且系统已经记录左翻转图片B’为监控图片A’向左翻转90°的结果， 所以可逆向推算出被监控对象是向右躺下的；另外，监控图片A’中的人是最难辨认的， 右翻转图片C’则会被辨认出一个颠倒的人， 系统综合最终分析结果也会是指向被监控对象向右躺下。
身体向右躺下45°
摄像模块拍摄监控图片A”，监控图片A”中的人向右躺下45°；系统将监控图片A”向左翻转90°得到左翻转图片B”，将监控图片A”向右翻转90°得到右翻转图片C”；由于监控图片A”中的人是向右躺下状态，所以左翻转图片B”中的人就成了向左躺下45°，右翻转图片C”中的人就成了向右翻转135°；
利用开源代码对上述三张图片中的人进行骨骼架构辨认，其中， 监控图片A”和左翻转图片B”是最有可能辨识出来，且算出来的骨骼架构和状态是向左右躺下45°， 右翻转图片C”是最难被辨认出来的，即使被辨认出来， 被监控对象的头部是在右下方、脚部是在左上方；综合上述三张图片的结果，系统就会分析出被监控对象是向右倾斜了身体。
参见图5和图6，为了更精准判断身体的倾斜角度，可把特定的角度θ作为警报角度；辨认过程中，除了需要监控图片、左翻转图片和右翻转图片外，也要把监控图片向左和向右翻转角度θ作为分析参考；如：角度θ为45°， 那么被向左翻转45°的图片就会得到一个身体比较笔直（接近站立状态）的结果， 被向右翻转45°的图片就会得到一个上下颠倒的身体， 上述两张图有助准确判断躺下的身体有没有超过警报角度；如图6，若被向左翻转45°的图片中人的头部落在警报区域D， 系统就会得到一个超标的信号，当然其他身体指标也可会被分析作为参考。
上述为本发明的优选方案，显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本领域的技术人员应该了解本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。

Claims (9)

1.一种智能急救识别救护系统，其特征在于：包括
摄像模块，用于采集监控范围内的视像信息；所述摄像模块设置一个以上；
无线路由器，用于实现数据传送，以组成救护网络；
智能终端，用于实时监控被监控对象；
协助救援车，用于对异常状况现场进行处理；
云端伺服器，用于分析视像信息，以获得被监控对象的相关资料、及识别被监控对象行为是否异常；
所述云端伺服器通过无线路由器与摄像模块和/或智能终端和/或协助救援车沟通互联。
2.根据权利要求1所述智能急救识别救护系统，其特征在于：还包括用于播报语音信息的语音输出模块和/或用于接收语音信息的语音输入模块；所述云端伺服器通过无线路由器与语音输出模块和/或语音输入模块沟通互联。
3.根据权利要求2所述智能急救识别救护系统，其特征在于：还包括用于播报视像信息的视像输出模块和/或用于采集视像信息的视像输入模块；所述云端伺服器通过云端路由器与视像输出模块和/或视像输入模块沟通互联。
4.根据权利要求3所述智能急救识别救护系统，其特征在于：所述语音输出模块和/或语音输入模块和/或视像输出模块和/或视像输入模块设置于协助救援车上，且与协助救援车上的控制主板连接，并通过控制主板与云端伺服器通讯连接。
5.根据权利要求1所述智能急救识别救护系统，其特征在于：所述云端伺服器上设置有用于存储大数据的资料库，资料库上存储有一个以上与被监控对象对应的监控资料档案。
6.根据权利要求5所述智能急救识别救护系统，其特征在于：所述监控资料档案包括被监控对象的性别和/或年龄和/或身高和/或体重和/或病史。
7.如权利要求1所述智能急救识别救护系统的监控方法，其特征在于：包括以下步骤：
摄像模块实时采集监控范围内的视像信息，视像信息处理成相应的视像数据后发送至云端伺服器；
云端伺服器基于接收到的视像数据识别被监控对象，并从资料库中查找到相应的监控资料档案；摄像模块持续监控被监控对象、以识别被监控对象的行为；
检测到被监控对象行为异常，云端伺服器进行处境分析，确定为突发状况时进行报警和/或派遣协助救援车到现场，同时向智能终端推送相关信息。
8.如权利要求1所述智能急救识别救护系统的行为识别方法，其特征在于：包括以下步骤
步骤一，摄像模块拍摄监控图片；系统程序将监控图片向左翻转角度α成左翻转图片，将监控图片向右翻转角度β成右翻转图片；
步骤二，利用开源代码分别对监控图片、左翻转图片和右翻转图片中被监控对象的骨骼架构和/或状态进行辨认：分别确认各图片中被监控对象肩膀和/或手肘和/或膝盖的位置，算出骨骼长度和/或摆放角度，以最终算出各图片中被监控对象对应的骨骼架构和/或状态；
步骤三，确定监控图片、左翻转图片和右翻转图片中哪个辨认结果相对较清晰，然后追踪该图片是否经过翻转，进而确定被监控对象的骨骼架构和状态。
9.根据权利要求8所述的行为识别方法，其特征在于：所述角度α为0°-90°；所述角度β为0°-90°。
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