CN113628413A - 穿脱防护服出现意外的自动报警求救技术 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种穿脱防护服出现意外的自动报警求救技术,包括图像采集装置、图像处理装置、语音报警装置和远程监控终端;还包括如下步骤:通过图像采集装置采集缓冲区内的视频图像数据并传输至图像处理装置;图像处理装置对目标进行识别、定位和特征提取;将目标图像生成行为姿态AI模型与人体行为姿态模型进行比对,若行为姿态AI模型与非晕倒姿态模型匹配,则没有发生晕倒行为,若行为姿态AI模型与晕倒姿态模型匹配,则发生晕倒行为,图像处理装置向语音报警装置、远程监控终端发出警报信号提示值守人员和监护人员。本发明具有实时监测医护人员在穿脱防护服过程中的晕倒事件、能够在医护人员晕倒时第一时间进行自动报警求救处理的优点。
Description
技术领域
本发明涉及安全技术领域,更具体地说,特别涉及一种穿脱防护服出现意外的自动报警求救技术。
背景技术
医疗用的防护服具有良好的透湿性和阻隔性,能有效抵抗酒精、血液、体液、空气粉尘微粒、细菌的渗透,尤其是在对新冠患者进行治疗的过程中,医护人员通过身着防护服,能够有效防止与患者近距离接触而被感染。
目前,在抗击新冠肺炎中,当医护人员换班休息时,需要在缓冲区脱下防护服,由于防护服的密封性较好,在医护人员十分辛苦的为新冠患者奔波后,医护人员的汗水以及热量难以从防护服内排出,导致防护服内较为闷热,在医护人员脱防护服的过程中,容易发生医护人员晕倒的现象,如不能及时救助,容易造成医护人员猝死;而医院现有的用于医护人员穿脱防护服的缓冲区,其仅作为医护人员穿脱医疗防护服使用,不仅无法实时监测医护人员在穿脱防护服过程中的晕倒事件,也无法在医护人员晕倒时自动进行报警求救处理,难以满足实际的应用需求。
如何解决上述难题,成为亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种能够实时监测医护人员在穿脱防护服过程中的晕倒事件、能够在医护人员晕倒时第一时间进行自动报警求救处理的穿脱防护服出现意外的自动报警求救技术。
为了达到上述目的,本发明采用的技术方案如下:
本发明提供一种穿脱防护服出现意外的自动报警求救技术,包括至少一个设在医院的缓冲区内用于采集该缓冲区内图像数据的图像采集装置,与所述图像采集装置连接用于对采集的图像进行人体行为姿态识别和判断的图像处理装置,与所述图像处理装置连接用于接收该图像处理装置的警报信号并发出警报语音的语音报警装置,还包括与所述图像处理装置无线连接用于接收该图像处理装置的警报信号的远程监控终端;
其还包括如下步骤:
S1、通过图像采集装置采集医院的缓冲区内的视频图像数据,并将视频图像数据实时传输至图像处理装置,其中,在图像处理装置内预设有人体行为姿态模型,人体行为姿态模型分为非晕倒姿态模型和晕倒姿态模型两大类;
S2、利用图像处理装置识别接收的图像各帧中是否有运动目标出现,若出现运动目标则对其定位并进行目标特征提取;
S3、将提取的目标特征按一个时间段内的顺序图像集生成行为姿态AI模型,将行为姿态AI模型与预设的人体行为姿态模型进行比对,若行为姿态AI模型与预设的非晕倒姿态模型符合时,则判断为没有发生晕倒行为,所述图像处理装置不发出警报信号,若行为姿态AI模型与预设的晕倒姿态模型符合时,则判断为发生晕倒行为,所述图像处理装置分别向语音报警装置和远程监控终端发出警报信号;
S4、所述语音报警装置接收到警报信号后实时发出警报语音提示附近的值守人员在医院的缓冲区出现医护人员晕倒以便值守人员及时进行急救措施,以及,所述远程监控终端接收到警报信号后实时提示远程监护人员在医院的缓冲区出现医护人员晕倒以便值守人员未能及时处理情况下通过远程监护人员及时进行急救措施即可。
优选地,在步骤S3中,所述行为姿态AI模型为将目标特征在连续T1时间段按预设时间间隔T2提取的顺序图像生成的图像集,并对图像集中的各个图像进行XY二维方向的长度特征点提取。
优选地,所述T1为15-35秒,所述T2为0.8-1.2秒。
优选地,所述T1为30秒,所述T2为1秒。
优选地,在步骤S3中,非晕倒姿态模型指人站立在地上时所提取的包括XY两个方向长度的二维特征点,其中,非晕倒状态下X方向长度小于Y方向长度的1/5,反之,晕倒姿态模型指人晕倒躺在地上状态下所提取的包括XY两个方向长度的二维特征点,其中,晕倒状态下X方向长度大于Y方向长度的5倍;其中,在用户的实时行为姿态AI模型与预设的人体行为姿态模型比对时,是实时通过提取用户在连续T1时间段按预设时间间隔2T提取的顺序图像生成的图像集,并对图像集中的各个图像进行XY二维方向的长度特征点与预设的人体行为姿态模型所设置的XY二维方向的长度特征点进行比对。
优选地,在步骤S4之后还包括如下步骤:
S5、在警报语音信号后预设间隔时间T3后所述图像采集装置所采集的实时行为姿态AI模型仍然与预设的晕倒姿态模型符合时,通过所述图像处理装置启动一与该图像处理装置连接的应急报警装置工作向就近的警务系统报警求助。
优选地,所述T3为1-3分钟,例如:T3为2分钟。
优选地,所述图像处理装置包括用于识别图像各帧中运动目标以及对运动目标进行定位和特征提取的图像处理单元,与所述图像处理单元连接用于对目标特征进行数据处理和控制的控制器,还包括与所述控制器连接工作时将该控制器的处理结果信息传输至远程监控终端的无线通信单元,以及,与所述控制器连接工作时将提取的目标特征按一个时间段内的顺序图像集生成行为姿态AI模型的AI模型处理单元,其中,所述图像处理装置是通过所述图像处理单元与所述图像采集装置连接,所述图像处理装置是通过所述控制器与所述语音报警装置、应急报警装置连接,所述图像处理装置是通过所述无线通信单元与所述远程监控终端无线连接。
优选地,在医院的缓冲区内设有一通过导电线与所述图像采集装置连接的控制开关且该控制开关工作时用于控制所述图像采集装置的开启和关闭。
与现有技术相比,本发明具有的有益效果如下:
1、本发明具体使用时,首先,通过图像采集装置采集医院的缓冲区内的视频图像数据并实时传输至图像处理装置;其次,利用图像处理装置识别接收的图像各帧中是否有运动目标出现,若出现运动目标则对其定位并进行目标特征提取;然后,将提取的目标特征按一个时间段的顺序图像集生成行为姿态AI模型,将行为姿态AI模型与预设的人体行为姿态模型进行比对,若行为姿态AI模型与预设的非晕倒姿态模型符合,则判断为没有发生晕倒行为,图像处理装置不发出警报信号,若行为姿态AI模型与预设的晕倒姿态模型符合,则判断为发生晕倒行为,图像处理装置分别向语音报警装置和远程监控终端发出警报信号;最后,语音报警装置接收到警报信号后实时发出警报语音提示值守人员在医院的缓冲区出现医护人员晕倒,远程监控终端接收到警报信号后实时提示远程监护人员在医院的缓冲区出现医护人员晕倒,从而便于值守人员和监护人员及时做出施救措施;本发明在使用的过程中,通过图像采集装置、图像处理装置、语音报警装置和远程监控终端的相互配合即可实现对医护人员穿脱防护服的全过程监控,能够实时监测医护人员在穿脱防护服过程中的晕倒事件以及在监测到有晕倒事件时能够自动报警求救,因此,本发明具有能够实时监测医护人员在穿脱防护服过程中的晕倒事件、能够在医护人员晕倒时第一时间进行自动报警求救处理的优点。
2、本发明还通过在医院的缓冲区内设有一通过导电线与图像采集装置连接的控制开关,并且该控制开关工作时用于控制图像采集装置的开启和关闭,在使用的过程中,当涉及医护人员的隐私不便于开启图像采集装置进行图像数据采集时,医护人员可通过控制开关自主关闭图像采集装置,停止图像采集装置工作,能够有效防止医护人员在穿脱防护服的过程中造成隐私泄露。
3、本发明还设有一与图像处理装置相连接的应急报警装置,使用时,在警报语音信号后预设间隔时间段T3后,图像采集装置所采集的实时行为姿态AI模型仍然与预设的晕倒姿态模型符合时,通过图像处理装置启动应急报警装置工作向就近的警务系统报警求助,以便于在值守人员以及远程监护人员处理不到位时通过民警进行应急补救处理。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
图1是本发明所述的一种穿脱防护服出现意外的自动报警求救技术的流程图;
图2是本发明所述的一种穿脱防护服出现意外的自动报警求救技术的功能模块图。
附图标记说明:1、图像采集装置,2、图像处理装置,3、语音报警装置,4、远程监控终端,21、图像处理单元,22、控制器,23、无线通信单元,24、AI模型处理单元,5、控制开关,6、应急报警装置。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。
参阅图1-图2所示,一种穿脱防护服出现意外的自动报警求救技术,包括至少一个设在医院的缓冲区内用于采集该缓冲区内图像数据的图像采集装置1,与所述图像采集装置1连接用于对采集的图像进行人体行为姿态识别和判断的图像处理装置2,与所述图像处理装置2连接用于接收该图像处理装置2的警报信号并发出警报语音的语音报警装置3,还包括与所述图像处理装置2无线连接用于接收该图像处理装置2的警报信号的远程监控终端4;
其还包括如下步骤:
S1、通过图像采集装置1采集医院的缓冲区内的视频图像数据,并将视频图像数据实时传输至图像处理装置2,其中,在图像处理装置2内预设有人体行为姿态模型,人体行为姿态模型分为非晕倒姿态模型和晕倒姿态模型两大类;
S2、利用图像处理装置2识别接收的图像各帧中是否有运动目标出现,若出现运动目标则对其定位并进行目标特征提取;
S3、将提取的目标特征按一个时间段内的顺序图像集生成行为姿态AI模型,将行为姿态AI模型与预设的人体行为姿态模型进行比对,若行为姿态AI模型与预设的非晕倒姿态模型符合时,则判断为没有发生晕倒行为,所述图像处理装置2不发出警报信号,若行为姿态AI模型与预设的晕倒姿态模型符合时,则判断为发生晕倒行为,所述图像处理装置2分别向语音报警装置3和远程监控终端4发出警报信号;
S4、所述语音报警装置3接收到警报信号后实时发出警报语音提示附近的值守人员在医院的缓冲区出现医护人员晕倒以便值守人员及时进行急救措施,以及,所述远程监控终端4接收到警报信号后实时提示远程监护人员在医院的缓冲区出现医护人员晕倒以便值守人员未能及时处理情况下通过远程监护人员及时进行急救措施即可。
在步骤S3中,所述行为姿态AI模型为将目标特征在连续T1时间段按预设时间间隔T2提取的顺序图像生成的图像集,并对图像集中的各个图像进行XY二维方向的长度特征点提取。
所述T1为15-35秒,所述T2为0.8-1.2秒。
所述T1为30秒,所述T2为1秒。
在步骤S3中,非晕倒姿态模型指人站立在地上时所提取的包括XY两个方向长度的二维特征点,其中,非晕倒状态下X方向长度小于Y方向长度的1/5,反之,晕倒姿态模型指人晕倒躺在地上状态下所提取的包括XY两个方向长度的二维特征点,其中,晕倒状态下X方向长度大于Y方向长度的5倍;其中,在用户的实时行为姿态AI模型与预设的人体行为姿态模型比对时,是实时通过提取用户在连续T1时间段按预设时间间隔T2提取的顺序图像生成的图像集,并对图像集中的各个图像进行XY二维方向的长度特征点与预设的人体行为姿态模型所设置的XY二维方向的长度特征点进行比对。
在步骤S4之后还包括如下步骤:
S5、在警报语音信号后预设时间间隔T3后所述图像采集装置1所采集的实时行为姿态AI模型仍然与预设的晕倒姿态模型符合时,通过所述图像处理装置2启动一与该图像处理装置2连接的应急报警装置6工作向就近的警务系统报警求助。
所述T3为1-3分钟,例如:所述T3为2分钟。
所述图像处理装置2包括用于识别图像各帧中运动目标以及对运动目标进行定位和特征提取的图像处理单元21,与所述图像处理单元21连接用于对目标特征进行数据处理和控制的控制器22,还包括与所述控制器22连接工作时将该控制器22的处理结果信息传输至远程监控终端4的无线通信单元23,以及,与所述控制器22连接工作时将提取的目标特征按一个时间段内的顺序图像集生成行为姿态AI模型的AI模型处理单元24,其中,所述图像处理装置2是通过所述图像处理单元21与所述图像采集装置1连接,所述图像处理装置2是通过所述控制器22与所述语音报警装置3、应急报警装置6连接,所述图像处理装置2是通过所述无线通信单元23与所述远程监控终端4无线连接。
在医院的缓冲区内设有一通过导电线与所述图像采集装置1连接的控制开关5且该控制开关5工作时用于控制所述图像采集装置1的开启和关闭。
本实施例具体使用时,首先,医护人员根据需求,通过控制开关5自主开启或者关闭图像采集装置1,若开启图像采集装置1工作,则通过过图像采集装置1采集医院的缓冲区内的视频图像数据,并将视频图像数据实时传输至图像处理装置2的图像处理单元21,其中,在图像处理装置2的控制器22内预设有人体行为姿态模型,人体行为姿态模型分为非晕倒姿态模型和晕倒姿态模型两大类;其次,通过图像处理单元21内的帧间差法提取连续多帧相邻图像的运动区域,识别接收的图像各帧中是否有运动目标出现,若出现运动目标,则通过背景减除法和图像二值化图像处理方法对运动目标进行定位和目标特征提取;然后,通过AI模型处理单元24将提取的目标特征按一个时间段内的顺序图像集生成行为姿态AI模型,将行为姿态AI模型与控制器22内预设的人体行为姿态模型进行比对,若行为姿态AI模型与非晕倒姿态模型相匹配,则判断为没有发生晕倒行为,控制器22不发出警报信号,若行为姿态AI模型与晕倒姿态模型相匹配,则判断为发生晕倒行为,控制器22向语音报警装置3以及通过无线通信单元23向远程监控终端4发出警报信号;最后,语音报警装置3接收到警报信号后实时发出警报语音提示值守人员医院的缓冲区出现医护人员晕倒场景,远程监控终端4接收到警报信号后实时提示远程的监护人员医院的缓冲区出现医护人员晕倒场景,便于值守人员和监护人员及时做出施救措施;另外,发出警报语音信号后在预设时间间隔T3后,图像采集装置1所采集的实时行为姿态AI模型仍然与预设的晕倒姿态模型符合时,通过控制器22启动应急报警装置6工作向就近的警务系统报警求助,以便于在值守人员以及远程监护人员处理不到位时通过民警进行应急补救处理。
综上所述,本发明采用上述的结构以及方法,具有能够实时监测医护人员在穿脱防护服过程中的晕倒事件、能够在医护人员晕倒时第一时间进行自动报警求救处理的优点。
对于本领域的技术人员来说,可根据以上描述的技术方案以及构思,做出其它各种相应的改变以及形变,而所有的这些改变以及形变都应该属于本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种穿脱防护服出现意外的自动报警求救技术,其特征在于,包括至少一个设在医院的缓冲区内用于采集该缓冲区内图像数据的图像采集装置(1),与所述图像采集装置(1)连接用于对采集的图像进行人体行为姿态识别和判断的图像处理装置(2),与所述图像处理装置(2)连接用于接收该图像处理装置(2)的警报信号并发出警报语音的语音报警装置(3),还包括与所述图像处理装置(2)无线连接用于接收该图像处理装置(2)的警报信号的远程监控终端(4);
其还包括如下步骤:
S1、通过图像采集装置(1)采集医院的缓冲区内的视频图像数据,并将视频图像数据实时传输至图像处理装置(2),其中,在图像处理装置(2)内预设有人体行为姿态模型,人体行为姿态模型分为非晕倒姿态模型和晕倒姿态模型两大类;
S2、利用图像处理装置(2)识别接收的图像各帧中是否有运动目标出现,若出现运动目标则对其定位并进行目标特征提取;
S3、将提取的目标特征按一个时间段内的顺序图像集生成行为姿态AI模型,将行为姿态AI模型与预设的人体行为姿态模型进行比对,若行为姿态AI模型与预设的非晕倒姿态模型符合时,则判断为没有发生晕倒行为,所述图像处理装置(2)不发出警报信号,若行为姿态AI模型与预设的晕倒姿态模型符合时,则判断为发生晕倒行为,所述图像处理装置(2)分别向语音报警装置(3)和远程监控终端(4)发出警报信号;
S4、所述语音报警装置(3)接收到警报信号后实时发出警报语音提示附近的值守人员在医院的缓冲区出现医护人员晕倒以便值守人员及时进行急救措施,以及,所述远程监控终端(4)接收到警报信号后实时提示远程监护人员在医院的缓冲区出现医护人员晕倒以便值守人员未能及时处理情况下通过远程监护人员及时进行急救措施即可。
2.根据权利要求1所述的一种穿脱防护服出现意外的自动报警求救技术,其特征在于:在步骤S3中,所述行为姿态AI模型为将目标特征在连续T1时间段按预设时间间隔T2提取的顺序图像生成的图像集,并对图像集中的各个图像进行XY二维方向的长度特征点提取。
3.根据权利要求2所述的一种穿脱防护服出现意外的自动报警求救技术,其特征在于:所述T1为15-35秒,所述T2为0.8-1.2秒。
4.根据权利要求3所述的一种穿脱防护服出现意外的自动报警求救技术,其特征在于:所述T1为30秒,所述T2为1秒。
5.根据权利要求1至4任一项所述的一种穿脱防护服出现意外的自动报警求救技术,其特征在于:
在步骤S3中,非晕倒姿态模型指人站立在地上时所提取的包括XY两个方向长度的二维特征点,其中,非晕倒状态下X方向长度小于Y方向长度的1/5,反之,晕倒姿态模型指人晕倒躺在地上状态下所提取的包括XY两个方向长度的二维特征点,其中,晕倒状态下X方向长度大于Y方向长度的5倍;其中,在用户的实时行为姿态AI模型与预设的人体行为姿态模型比对时,是实时通过提取用户在连续T1时间段按预设时间间隔T2提取的顺序图像生成的图像集,并对图像集中的各个图像进行XY二维方向的长度特征点与预设的人体行为姿态模型所设置的XY二维方向的长度特征点进行比对。
6.根据权利要求5所述的一种穿脱防护服出现意外的自动报警求救技术,其特征在于,在步骤S4之后还包括如下步骤:
S5、在警报语音信号后预设间隔时间T3后所述图像采集装置(1)所采集的实时行为姿态AI模型仍然与预设的晕倒姿态模型符合时,通过所述图像处理装置(2)启动一与该图像处理装置(2)连接的应急报警装置(6)工作向就近的警务系统报警求助。
7.根据权利要求6所述的一种穿脱防护服出现意外的自动报警求救技术,其特征在于,所述T3为1-3分钟。
8.根据权利要求6所述的一种穿脱防护服出现意外的自动报警求救技术,其特征在于:所述图像处理装置(2)包括用于识别图像各帧中运动目标以及对运动目标进行定位和特征提取的图像处理单元(21),与所述图像处理单元(21)连接用于对目标特征进行数据处理和控制的控制器(22),还包括与所述控制器(22)连接工作时将该控制器(22)的处理结果信息传输至远程监控终端(4)的无线通信单元(23),以及,与所述控制器(22)连接工作时将提取的目标特征按一个时间段内的顺序图像集生成行为姿态AI模型的AI模型处理单元(24),其中,所述图像处理装置(2)是通过所述图像处理单元(21)与所述图像采集装置(1)连接,所述图像处理装置(2)是通过所述控制器(22)与所述语音报警装置(3)、应急报警装置(6)连接,所述图像处理装置(2)是通过所述无线通信单元(23)与所述远程监控终端(4)无线连接。
9.根据权利要求8所述的一种穿脱防护服出现意外的自动报警求救技术,其特征在于:在医院的缓冲区内设有一通过导电线与所述图像采集装置(1)连接的控制开关(5)且该控制开关(5)工作时用于控制所述图像采集装置(1)的开启和关闭。
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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