CN111862758A - 一种基于人工智能的心肺复苏培训与考核系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种培训与考核系统及方法，特别涉及一种基于人工智能的心肺复苏培训与考核系统及方法。系统包括图像采集模块、数据处理模块、音视频传输模块、模拟人和人工通气量采集装置。方法包括操作者对模拟人进行心肺复苏，摄像机将采集到的模拟人胸部按压数据传输到系统主机，电子气流计将检测到的气流信息传输到系统主机。系统主机将收到的信号进行分析，判断各项动作是否到位。通过操作者身边的手机反馈给操作者，帮助操作者纠正错误动作及反应考核结果。本发明借助人工智能技术，能够指导线上、线下操作者学习心肺复苏操作，确保考核的公正公平并降低物料成本，大大提高心肺复苏培训的效率，增强培训效果。
Description
技术领域
本发明涉及一种培训与考核系统及方法，特别涉及一种基于人工智能的心肺复苏培训与考核系统及方法。
背景技术
目前，我国现场心肺复苏术(CPR)的普及率明显较发达国家低，其根本原因之一是掌握现场CPR的社会公众人数过少。提高社会公众CPR普及率及技能掌握程度，是提高院外CA患者现场CPR成功率的根本。近年来，国内各大医院、急救机构及红十字会等积极开展CPR培训，培训的内容、形式大部分以沿用医务人员的CPR培训课程为主。但是，社会公众教育背景不同，受训对CPR术的掌握程度差异大，导致我国社会公众培训效果良莠不齐，整体偏低。
而现有的心肺复苏训练和考核产品存在以下问题：
①目前的心肺复苏培训考核模拟人系统内部安装了多种传感器，对操作指标合格与否进行判断，如按压深度、按压频率、通气量等，对操作人员的现场操作方法、操作步骤及操作流程只能凭人工监考，主观判断较强，效率低。
②众所周知，心肺复苏培训需要定期重复操练，目前培训方式大多为培训中心集中培训，投入了大量人力物力，但受到培训中心规模、培训师资与培训教具等多因素限制，培训效果和培训效率都无法得到保证，每个城市每年能够培训的人数有限，远远无法满足当前社会需求。
③目前缺乏心肺复苏网络培训手段，公众大多只能从网上视频学习心肺复苏技术，无法进行实操训练，如本次新冠病毒疫情爆发，致使诸多培训任务不得不推迟甚至取消。
④现有高仿真模拟人设计精密，造价昂贵，在很大程度上只能用于专业人才培养，无法批量应用于大众心肺复苏培训，出现数十人甚至数百人参加培训，仅有一台或几台模拟人训练，且无法对多名考生同时培训考核。
心肺复苏培训中，对操作者的动作有规范化的要求，比如按压位置的要求，按压时的贴腕翘指、手肘挺直、垂直下压的要求，开放气道时的按额提颏的要求等，这些动作是急救医学工作者长期实践总结的经验，是保证心肺复苏有效实施的重要因素，但是在目前的心肺复苏培训考核系统里，只能采用人工评核的方式。而人工评核，不仅耗费人力，而且由于评核人员个体理解的差异和责任心的强弱，无法保证评核的客观性和准确性。在这方面，人工智能恰恰可以大显身手。因此，现在急需研发一种基于人工智能的心肺复苏培训与考核系统及方法。
发明内容
为解决现有技术存在的不足，本发明提供一种借助人工智能技术，运用深度学习算法，能够指导线上、线下操作者学习和实践心肺复苏操作，及时发现和纠正操作者的错误动作，大大提高心肺复苏培训的效率，增强培训效果，确保考核的公正公平并降低心肺复苏培训考核的物料成本和人工成本的基于人工智能的心肺复苏培训与考核系统及方法。
本发明的技术方案为：
一种基于人工智能的心肺复苏培训与考核系统，包括图像采集模块、数据处理模块、音视频传输模块、模拟人和人工通气量采集装置。所述人工通气量采集装置设置在模拟人的喉部且与数据处理模块连接，所述音视频传输模块和图像采集模块与数据处理模块连接；所述数据处理模块用于图像采集模块和人工通气量采集装置采集到的信息的处理，并将信息传输到音视频传输模块中；所述图像采集模块用于采集按压信息；所述音视频传输模块用于及时发现或纠正错误。
进一步的，所述图像采集模块包括主摄像机和副摄像机，所述主摄像机位于模拟人胸部左侧100cm远30cm高的位置，角度上倾；所述副摄像机位于模拟人下身位置，朝向模拟人头部拍摄。
进一步的，所述数据处理模块设置为具有深度学习算法模块的系统主机。
进一步的，所述音视频传输模块设置为手机或电脑。
进一步的，所述模拟人的胸部上设置有按压位置标识。
进一步的，所述人工通气量采集装置设置为电子气流计。
一种基于人工智能的心肺复苏培训与考核方法，包括上述的基于人工智能的心肺复苏培训与考核系统。包括如下步骤：
S1：系统主机通过主摄像机和副摄像机拍摄的视频，识别出模拟人的轮廓，如果模拟人的轮廓位置不适合图像的采集，则提示操作者调整摄像头的角度和距离，直到模拟人的轮廓符合检测的要求；
S2：操作者对模拟人进行心肺复苏，主摄像机和副摄像机将采集到的模拟人胸部按压数据传输到系统主机，电子气流计将检测到的气流信息传输到系统主机；
S3：系统主机将收到的信号采用机器视觉技术抽取每一帧图像，采用深度学习算法进行分析，计算和推断出模拟人各关键点的位置和相互关系，判断各项动作是否到位；
S4：系统主机判断完后，通过操作者身边的手机或电脑反馈给操作者。
进一步的，S1中模拟人胸部按压数据包括胸部按压次数、胸部按压深度以及手部动作识别。
更进一步的。所述手部动作识别采用手部关键点识别或物体识别。
本发明所达到的有益效果为：
本发明一种基于人工智能的心肺复苏培训与考核系统及方法，突破目前在心肺复苏培训考核中存在的人工负担重、考核评价不够客观的问题。与目前国内外的心肺复苏培训考核系统不同的是，本发明借助人工智能技术，运用深度学习算法，能够指导线上、线下操作者学习和实践心肺复苏操作，及时发现和纠正操作者的错误动作，大大提高心肺复苏培训的效率，增强培训效果，确保考核的公正公平并降低心肺复苏培训考核的物料成本和人工成本。
本发明一种基于人工智能的心肺复苏培训与考核系统及方法，无需采用高仿真模拟人，只需采用普通的模拟人进行即可，大大降低了培训和考核成本。
本发明一种基于人工智能的心肺复苏培训与考核系统及方法，可以大大减少培训师的数量、降低培训师的工作强度、提高培训的质量、节省培训机构的运营成本，有利于培训中心的建设和推广。
本发明一种基于人工智能的心肺复苏培训与考核系统及方法，也将为大面积普及心肺复苏培训提供有力的技术支撑，进而提高急救成功率和心脏骤停患者的存活率，具有重大的社会意义。
附图说明
图1是本发明装置的整体结构示意图。
图2是本发明装置的整体控制框图。
其中，1、模拟人；2、电子气流计；3、主摄像机；4、系统主机；5、手机、6、副摄像机。
具体实施方式
为便于本领域的技术人员理解本发明，下面结合附图说明本发明的具体实施方式。
如图1-2所示，一种基于人工智能的心肺复苏培训与考核系统，包括图像采集模块、数据处理模块、音视频传输模块、模拟人1和人工通气量采集装置。所述人工通气量采集装置设置在模拟人1的喉部且与数据处理模块连接，所述音视频传输模块和图像采集模块与数据处理模块连接。所述数据处理模块用于图像采集模块和人工通气量采集装置采集到的信息的处理，并将信息传输到音视频传输模块中。所述图像采集模块用于采集按压信息。所述音视频传输模块用于及时发现和纠正错误。
本实施例中，所述图像采集模块设置为主摄像机3和副摄像机6。所述主摄像机3位于模拟人1胸部左侧100cm远30cm高的位置，角度上倾。所述副摄像机6位于模拟人1下身位置，朝向模拟人1头部拍摄。所述数据处理模块设置为具有深度学习算法模块的系统主机4。所述音视频传输模块设置为手机或电脑。本实施例中设置为手机5。为了便于对胸部正确位置的按压所述模拟人1的胸部上设置有按压位置标识。该位置设置于模拟人两乳头连线中点。所述人工通气量采集装置设置为电子气流计2。
一种基于人工智能的心肺复苏培训与考核方法，包括上述的基于人工智能的心肺复苏培训与考核系统。包括如下步骤：
S1：操作者对模拟人1进行心肺复苏，主摄像机3和副摄像机6将采集到的模拟人1胸部按压次数、胸部按压深度数据以及手部动作识别，传输到系统主机4，电子气流计2将检测到的气流信息传输到系统主机4。
S2：系统主机4将收到的信号采用机器视觉技术抽取每一帧图像，采用深度学习算法进行分析，计算按压频率和按压深度，推断出模拟人各关键点的位置和相互关系，判断各项动作是否到位。
S3：系统主机4判断完后，通过操作者身边的手机5反馈给操作者，。
具体的，在开始动作前，系统主机通过主摄像机和副摄像机拍摄的视频，识别出模拟人的轮廓，如果模拟人的轮廓位置不适合图像的采集，则提示操作者调整摄像头的角度和距离。直到模拟人的轮廓符合检测的要求。
开始培训考核后，采用如下方式进行检测：
采用人体骨骼关键点检测技术，输出人体骨骼关键点坐标。
采用图像识别技术，输出模拟人色块的中心坐标和面积。色块采用在模拟人的下巴、耳朵和胸部位置涂色或粘贴不干胶的方式，建议采用橙红色，便于识别。
手部姿势的识别有两种方式，一个是采用手部关键点识别；一个是采用物体识别。采用手部关键点识别，可以通过十个手指的骨节的坐标判断双手贴腕翘指的动作是否规范。采用物体识别方式，需要事先采集足够数量的正确的手部姿势，经过创建模型、图像标注、数据清洗、训练、校验、发布模型。再通过调用模型计算手部姿势的相似度，通过一个阈值来判断。
语音识别。通过识别现场的声音是否有要求的关键词来判断，比如通过识别“安全”来判断测试者是否发声表达现场环境安全。
运用动作/语音检测逻辑，判断整个流程中的每一个环节的动作/语音规范程度。
心肺复苏流程有15项考核点，其中1-3项要求按顺序完成，如果先做了第2项，则判断第一项位欠做。
第4-11项是胸部按压的考核点，这8项在胸部按压过程中要循环检测。
第12-14项是人工呼吸的考核点，这3项在人工呼吸过程中要循环检测。
第15项时整体配合的考核，通过计算5组“胸部按压-人工呼吸”的时间间隔来考核。
每一项考核的结果除了正确以外，可能有偏差/欠做、严重错误两种结果。
由于考每一个考核项目存在多次考核的可能性，因此每个项目设置次数阈值，当偏差/欠做或严重错误的次数大于阈值时，才判断为相应的错误。
总体考核的逻辑是：如果有任何一个或以上严重错误，评核为不合格；如果有7个或以上偏差/欠做，评核为不合格；否则为合格。
表1：15项考核内容及采用的检测方式、检测要求
以上所述的本发明实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (9)
1.一种基于人工智能的心肺复苏培训与考核系统，其特征在于：包括图像采集模块、数据处理模块、音视频传输模块、模拟人和人工通气量采集装置；所述人工通气量采集装置设置在模拟人的喉部且与数据处理模块连接，所述音视频传输模块和图像采集模块与数据处理模块连接；所述数据处理模块用于图像采集模块和人工通气量采集装置采集到的信息的处理，并将信息传输到音视频传输模块中；所述图像采集模块用于采集按压信息；所述音视频传输模块用于及时发现或纠正错误。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的心肺复苏培训与考核系统，其特征在于：所述图像采集模块包括主摄像机和副摄像机，所述主摄像机位于模拟人胸部左侧100cm远30cm高的位置，角度上倾；所述副摄像机位于模拟人下身位置，朝向模拟人头部拍摄。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的心肺复苏培训与考核系统，其特征在于：所述数据处理模块设置为具有深度学习算法模块的系统主机。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的心肺复苏培训与考核系统，其特征在于：所述音视频传输模块设置为手机或电脑。
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的心肺复苏培训与考核系统，其特征在于：所述模拟人的胸部上设置有按压位置标识。
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的心肺复苏培训与考核系统，其特征在于：所述人工通气量采集装置设置为电子气流计。
7.一种基于人工智能的心肺复苏培训与考核方法，其特征在于：包括权利要求1-6任一所述的基于人工智能的心肺复苏培训与考核系统，包括如下步骤：
S1：系统主机通过主摄像机和副摄像机拍摄的视频，识别出模拟人的轮廓，如果模拟人的轮廓位置不适合图像的采集，则提示操作者调整摄像头的角度和距离，直到模拟人的轮廓符合检测的要求；
S2：操作者对模拟人进行心肺复苏，主摄像机和副摄像机将采集到的模拟人胸部按压数据传输到系统主机，电子气流计将检测到的气流信息传输到系统主机；
S3：系统主机将收到的信号采用机器视觉技术抽取每一帧图像，采用深度学习算法进行分析，计算和推断出模拟人各关键点的位置和相互关系，判断各项动作是否到位；
S4：系统主机判断完后，通过操作者身边的手机或电脑反馈给操作者。
8.根据权利要求7所述的一种基于人工智能的心肺复苏培训与考核方法，其特征在于：S1中模拟人胸部按压数据包括胸部按压次数、胸部按压深度以及手部动作识别。
9.根据权利要求8所述的一种基于人工智能的心肺复苏培训与考核方法，其特征在于：所述手部动作识别采用手部关键点识别或物体识别。
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