CN113580160A - 一种基于大数据的家用智能护理机器人 - Google Patents
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Abstract
本发明属于医疗护理设备技术领域，公开了一种基于大数据的家用智能护理机器人，基于大数据的家用智能护理机器人包括：护理措施采集模块、需求采集模块、图像采集模块、图像处理模块、数据采集模块、数据处理模块、中央控制模块连接，数据判断模块、数据分析模块、护理措施匹配模块、需求响应模块以及报警模块。本发明不仅能够对各项监测设备的数据进行分析，实时掌握被护理人的体征状态，并及时的进行护理或报警等处理；同时还能够响应被护理人的去洗手间或是去运动的需求，利用机械臂配合移动装置帮助被护理人完整上厕所或基础运动，操作简单、轻松，有效减少护理人员数量，降低护理强度，同时转移安全、稳定、可靠高。
Description
技术领域
本发明属于医疗护理设备技术领域，尤其涉及一种基于大数据的家用智能护理机器人。
背景技术
目前，随着我国老龄化程度的加剧以及慢性病的侵袭，使得很多老人处于行走不便或半失能状态，而年轻人通常需要长期在外工作以养家，几乎没有时间对老人进行护理。人力成本的提升使得家庭养老负担越来越重。现有的护理机器人功能单一，不能满足家庭或医院护理的日常需求。
通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有的护理机器人功能单一，不能满足家庭或医院护理的日常需求。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于大数据的家用智能护理机器人。
本发明是这样实现的，一种基于大数据的家用智能护理机器人，所述基于大数据的家用智能护理机器人包括：
需求采集模块，与中央控制模块连接，用于利用交互设备获取被护理人的当前需求；同时用于利用交互设备进行护理要求的设置；
图像采集模块，与中央控制模块连接，用于利用摄像设备实时采集被护理人的图像数据；
所述利用摄像设备实时采集被护理人的图像数据包括：利用由灰度图像十字线区域清晰度理论模型算法进行改进的摄像设备进行图像采集；所述由灰度图像十字线区域清晰度理论模型算法进行改进的摄像设备采集的图像由m×n个像素构成，像素灰度值矩阵B(I，J),其中0≤I≤m-1，0≤J≤n-1；
十字线灰度图像最大灰度值Bmax，最小灰度值Bmin，灰度差值的1/2用Bdif如下式所示：
根据十字线灰度图像清晰度计算理论模型，设灰度图像的清晰度为C，可得到的十字线灰度图像清晰度改进模型，如下式所示：
数据采集模块，与中央控制模块连接，用于获取各项监测设备采集的体征监测数据；
数据判断模块，与中央控制模块连接，用于将预处理后的监测数据与数据库中存储的预设安全阈值对比，判断当前体征数据是否超出预设安全阈值；
数据分析模块，与中央控制模块连接，用于基于数据判断结果以及采集的被护理人的当前图像数据进行当前体征状态分析；
护理措施匹配模块，与中央控制模块连接，用于基于特征状态分析结果匹配相应的护理措施并执行相应处理；
需求响应模块，与中央控制模块连接，用于利用机械臂、移动装置响应用户的运动、生理需求。
进一步，所述基于大数据的家用智能护理机器人还包括：
护理措施采集模块，与中央控制模块连接，用于利用数据挖掘技术进行专业、权威护理方法以及措施的采集；
图像处理模块，与中央控制模块连接，用于对采集的被护理人的图像进行处理；
中央控制模块，与护理措施采集模块、需求采集模块、图像采集模块、图像处理模块、数据采集模块、数据处理模块、数据判断模块、数据分析模块、护理措施匹配模块、需求响应模块以及报警模块连接，用于利用单片机或控制器控制各个模块正常工作；
数据处理模块，与中央控制模块连接，用于对获取的各项监测数据进行预处理；
报警模块，与中央控制模块连接，用于当体征状态分析结果不佳或出现紧急情况时发送报警信息至监护终端上。
进一步，所述图像处理模块对采集的被护理人的图像进行处理还包括：
对采集的被护理人的图像进行处理，获取人物的掩像；对第一次分割的结果进行边缘检测，划分出绝对背景区域，并对绝对背景区域进行采样取色，计算其绝对背景的RGB值；
对有背景残留的掩像分别单独进行腐蚀和膨胀的形态学处理，将两种形态学处理结果进行减法操作获取边缘区域；
将边缘未知区域的像素重新划分至背景或前景；对边缘平滑处理，输出的分割图像。
进一步，所述将边缘未知区域的像素重新划分至背景或前景包括：将绝对背景的RGB值与未知像素的颜色值进行比较，距离越近则属于背景的可能性越高，根据判断条件重新分割。
进一步，所述数据处理模块对获取的各项监测数据进行预处理包括：
首先，对获取的各项监测数据中的缺失值、异常值以及重复记录进行处理；
其次，将处理的各项监测数据中的连续变量归一化处理，离散数据向量化。
进一步，所述对获取的各项监测数据中的缺失值、异常值以及重复记录进行处理包括：
用相邻五条记录的均值进行缺失值补充，根据各监测指标正常取值范围，对异常值进行筛选，用相邻五条记录的均值补充异常值；
利用滑动窗口算法，若检测到连续五条记录的关键属性值一致，则删除其中四条保留其中一条。
进一步，所述数据分析模块基于数据判断结果以及采集的被护理人的当前图像数据进行当前体征状态分析包括：
获取一段时间内的被护理人的实时监测数据，对所述历史检测数据进行分析，得到所述监测指标的波动情况；
获取监测数据判断结果以及采集的被护理人的当前图像，结合判断得到的监测指标的波动情况分析得到被护理人的体征状态。
本发明的另一目的在于提供一种信息数据处理终端，其特征在于，所述信息数据处理终端用于实现所述基于大数据的家用智能护理机器人。
本发明的另一目的在于提供一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品，包括计算机可读程序，供于电子装置上执行时，提供用户输入接口以应用所述基于大数据的家用智能护理机器人。
本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机应用所述基于大数据的家用智能护理机器人。
结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明不仅能够对各项监测设备的数据进行分析，实时掌握被护理人的体征状态，并及时的进行护理或报警等处理；同时还能够响应被护理人的去洗手间或是去运动的需求，利用机械臂配合移动装置帮助被护理人完整上厕所或基础运动，操作简单、轻松，有效减少护理人员数量，降低护理强度，同时转移安全、稳定、可靠高。
本申请的护理机器人护理功能多，可以满足日常护理需求。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的基于大数据的家用智能护理机器人结构示意图；
图中：1、护理措施采集模块；2、需求采集模块；3、图像采集模块；4、图像处理模块；5、数据采集模块；6、数据处理模块；7、中央控制模块；8、数据判断模块；9、数据分析模块；10、护理措施匹配模块；11、需求响应模块；12、报警模块。
图2是本发明实施例提供的图像处理模块对采集的被护理人的图像进行处理的方法流程图。
图3是本发明实施例提供的数据处理模块对获取的各项监测数据进行预处理的方法流程图。
图4是本发明实施例提供的对获取的各项监测数据中的缺失值、异常值以及重复记录进行处理的方法流程图。
图5是本发明实施例提供的数据分析模块基于数据判断结果以及采集的被护理人的当前图像数据进行当前体征状态分析的方法流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于大数据的家用智能护理机器人，下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的基于大数据的家用智能护理机器人包括：
护理措施采集模块1，与中央控制模块7连接，用于利用数据挖掘技术进行专业、权威护理方法以及措施的采集；
需求采集模块2，与中央控制模块7连接，用于利用交互设备获取被护理人的当前需求；同时用于利用交互设备进行护理要求的设置；
图像采集模块3，与中央控制模块7连接，用于利用摄像设备实时采集被护理人的图像数据；
图像处理模块4，与中央控制模块7连接，用于对采集的被护理人的图像进行处理；
数据采集模块5，与中央控制模块7连接，用于获取各项监测设备采集的体征监测数据；
数据处理模块6，与中央控制模块7连接，用于对获取的各项监测数据进行预处理；
中央控制模块7，与护理措施采集模块1、需求采集模块2、图像采集模块3、图像处理模块4、数据采集模块5、数据处理模块6、数据判断模块8、数据分析模块9、护理措施匹配模块10、需求响应模块11以及报警模块12连接，用于利用单片机或控制器控制各个模块正常工作；
数据判断模块8，与中央控制模块7连接，用于将预处理后的监测数据与数据库中存储的预设安全阈值对比，判断当前体征数据是否超出预设安全阈值；
数据分析模块9，与中央控制模块7连接，用于基于数据判断结果以及采集的被护理人的当前图像数据进行当前体征状态分析；
护理措施匹配模块10，与中央控制模块7连接，用于基于特征状态分析结果匹配相应的护理措施并执行相应处理；
需求响应模块11，与中央控制模块7连接，用于利用机械臂、移动装置响应用户的运动、生理需求；
报警模块12，与中央控制模块7连接，用于当体征状态分析结果不佳或出现紧急情况时发送报警信息至监护终端上。
本发明实施例提供的利用摄像设备实时采集被护理人的图像数据包括：利用由灰度图像十字线区域清晰度理论模型算法进行改进的摄像设备进行图像采集；
利用摄像设备实时采集被护理人的图像数据包括：利用由灰度图像十字线区域清晰度理论模型算法进行改进的摄像设备进行图像采集；所述由灰度图像十字线区域清晰度理论模型算法进行改进的摄像设备采集的图像由m×n个像
素构成，像素灰度值矩阵B(I，J),其中0≤I≤m-1，0≤J≤n-1；
十字线灰度图像最大灰度值Bmax，最小灰度值Bmin，灰度差值的1/2用Bdif如下式所示：
根据十字线灰度图像清晰度计算理论模型，设灰度图像的清晰度为C，可得到的十字线灰度图像清晰度改进模型，如下式所示：
如图2所示，本发明实施例提供的图像处理模块对采集的被护理人的图像进行处理还包括：
S101，对采集的被护理人的图像进行处理，获取人物的掩像；对第一次分割的结果进行边缘检测，划分出绝对背景区域，并对绝对背景区域进行采样取色，计算其绝对背景的RGB值；
S102，对有背景残留的掩像分别单独进行腐蚀和膨胀的形态学处理，将两种形态学处理结果进行减法操作获取边缘区域；将边缘未知区域的像素重新划分至背景或前景；对边缘平滑处理，输出的分割图像。
本发明实施例提供的将边缘未知区域的像素重新划分至背景或前景包括：将绝对背景的RGB值与未知像素的颜色值进行比较，距离越近则属于背景的可能性越高，根据判断条件重新分割。
如图3所示，本发明实施例提供的数据处理模块对获取的各项监测数据进行预处理包括：
S201，对获取的各项监测数据中的缺失值、异常值以及重复记录进行处理；
S202，将处理的各项监测数据中的连续变量归一化处理，离散数据向量化。
如图4所示，本发明实施例提供的对获取的各项监测数据中的缺失值、异常值以及重复记录进行处理包括：
S301，用相邻五条记录的均值进行缺失值补充，根据各监测指标正常取值范围，对异常值进行筛选，用相邻五条记录的均值补充异常值；
S302，利用滑动窗口算法，若检测到连续五条记录的关键属性值一致，则删除其中四条保留其中一条。
如图5所示，本发明实施例提供的数据分析模块基于数据判断结果以及采集的被护理人的当前图像数据进行当前体征状态分析包括：
S401，获取一段时间内的被护理人的实时监测数据，对所述历史检测数据进行分析，得到所述监测指标的波动情况；
S402，获取监测数据判断结果以及采集的被护理人的当前图像，结合判断得到的监测指标的波动情况分析得到被护理人的体征状态。
以上所述，仅为本发明较优的具体的实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于大数据的家用智能护理机器人，其特征在于，所述基于大数据的家用智能护理机器人包括：
需求采集模块，与中央控制模块连接，用于利用交互设备获取被护理人的当前需求；同时用于利用交互设备进行护理要求的设置；
图像采集模块，与中央控制模块连接，用于利用摄像设备实时采集被护理人的图像数据；
所述利用摄像设备实时采集被护理人的图像数据包括：利用由灰度图像十字线区域清晰度理论模型算法进行改进的摄像设备进行图像采集；所述由灰度图像十字线区域清晰度理论模型算法进行改进的摄像设备采集的图像由m×n个像素构成，像素灰度值矩阵B(I，J),其中0≤I≤m-1，0≤J≤n-1；
十字线灰度图像最大灰度值Bmax，最小灰度值Bmin，灰度差值的1/2用Bdif如下式所示：
根据十字线灰度图像清晰度计算理论模型，设灰度图像的清晰度为C，可得到的十字线灰度图像清晰度改进模型，如下式所示：
数据采集模块，与中央控制模块连接，用于获取各项监测设备采集的体征监测数据；
数据判断模块，与中央控制模块连接，用于将预处理后的监测数据与数据库中存储的预设安全阈值对比，判断当前体征数据是否超出预设安全阈值；
数据分析模块，与中央控制模块连接，用于基于数据判断结果以及采集的被护理人的当前图像数据进行当前体征状态分析；
护理措施匹配模块，与中央控制模块连接，用于基于特征状态分析结果匹配相应的护理措施并执行相应处理；
需求响应模块，与中央控制模块连接，用于利用机械臂、移动装置响应用户的运动、生理需求。
2.如权利要求1所述基于大数据的家用智能护理机器人，其特征在于，所述基于大数据的家用智能护理机器人还包括：
护理措施采集模块，与中央控制模块连接，用于利用数据挖掘技术进行专业、权威护理方法以及措施的采集；
图像处理模块，与中央控制模块连接，用于对采集的被护理人的图像进行处理；
中央控制模块，与护理措施采集模块、需求采集模块、图像采集模块、图像处理模块、数据采集模块、数据处理模块、数据判断模块、数据分析模块、护理措施匹配模块、需求响应模块以及报警模块连接，用于利用单片机或控制器控制各个模块正常工作；
数据处理模块，与中央控制模块连接，用于对获取的各项监测数据进行预处理；
报警模块，与中央控制模块连接，用于当体征状态分析结果不佳或出现紧急情况时发送报警信息至监护终端上。
3.如权利要求2所述基于大数据的家用智能护理机器人，其特征在于，所述图像处理模块对采集的被护理人的图像进行处理还包括：
对采集的被护理人的图像进行处理，获取人物的掩像；对第一次分割的结果进行边缘检测，划分出绝对背景区域，并对绝对背景区域进行采样取色，计算其绝对背景的RGB值；
对有背景残留的掩像分别单独进行腐蚀和膨胀的形态学处理，将两种形态学处理结果进行减法操作获取边缘区域；
将边缘未知区域的像素重新划分至背景或前景；对边缘平滑处理，输出的分割图像。
4.如权利要求3所述基于大数据的家用智能护理机器人，其特征在于，所述将边缘未知区域的像素重新划分至背景或前景包括：将绝对背景的RGB值与未知像素的颜色值进行比较，距离越近则属于背景的可能性越高，根据判断条件重新分割。
5.如权利要求2所述基于大数据的家用智能护理机器人，其特征在于，所述数据处理模块对获取的各项监测数据进行预处理包括：
首先，对获取的各项监测数据中的缺失值、异常值以及重复记录进行处理；
其次，将处理的各项监测数据中的连续变量归一化处理，离散数据向量化。
6.如权利要求5所述基于大数据的家用智能护理机器人，其特征在于，所述对获取的各项监测数据中的缺失值、异常值以及重复记录进行处理包括：
用相邻五条记录的均值进行缺失值补充，根据各监测指标正常取值范围，对异常值进行筛选，用相邻五条记录的均值补充异常值；
利用滑动窗口算法，若检测到连续五条记录的关键属性值一致，则删除其中四条保留其中一条。
7.如权利要求1所述基于大数据的家用智能护理机器人，其特征在于，所述数据分析模块基于数据判断结果以及采集的被护理人的当前图像数据进行当前体征状态分析包括：
获取一段时间内的被护理人的实时监测数据，对所述历史检测数据进行分析，得到所述监测指标的波动情况；
获取监测数据判断结果以及采集的被护理人的当前图像，结合判断得到的监测指标的波动情况分析得到被护理人的体征状态。
8.一种信息数据处理终端，其特征在于，所述信息数据处理终端用于实现如权利要求1-7任意一项所述基于大数据的家用智能护理机器人。
9.一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品，包括计算机可读程序，供于电子装置上执行时，提供用户输入接口以应用如权利要求1-7任意一项所述基于大数据的家用智能护理机器人。
10.一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机应用如权利要求1-7任意一项所述基于大数据的家用智能护理机器人。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20211102 |