[发明专利]一种社区-居家一体化的智能服务电子牌有效

专利信息
申请号: 202010963957.1 申请日: 2020-09-15
公开(公告)号: CN112017403B 公开(公告)日: 2022-02-01
发明(设计)人: 纪刚;周萌萌 申请(专利权)人: 青岛联合创智科技有限公司
主分类号: G08B21/04 分类号: G08B21/04;G08B25/01;G08B25/08;G08B25/10;H04N7/18;H04W4/02;H04W4/021;H04W4/029;H04W4/33;H04L67/12;A61B5/00;A61B5/0205;A61B5/0225;A61B5/024
代理公司: 青岛华慧泽专利代理事务所(普通合伙) 37247 代理人: 刘娜
地址: 266100 山东省*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 一种 社区 居家 一体化 智能 服务 电子
【权利要求书】:

1.一种社区-居家一体化的智能服务电子牌,其特征在于,包括安装于电子牌上的双摄像头、麦克风、扬声器、显示屏,位于电子牌内部的CPU处理器、GPU处理器、集成通信模块、体征检测模块、存储模块和电源模块;所述电子牌通过集成通信模块与外置双摄像头和UWB定位基站进行通信,所述双摄像头、外置双摄像头、麦克风、扬声器、存储模块、体征检测模块与CPU处理器进行数据通信,所述CPU处理器与GPU处理器进行数据计算与数据交换,并通过集成通信模块与云平台进行数据通信,所述显示屏用于显示实时更新的数据;

所述双摄像头和外置双摄像头均包括热成像摄像头和彩色摄像头,负责收集指定老人的热成像图像、彩色图像、人脸信息数据,上传到CPU处理器,用于计算得到老人的情绪热成像图、体温数据,进而得到老人的情绪状态,然后融合彩色摄像头获得的老人人体行为信息,通过GPU处理器,采用BERT算法预测老人在居家环境下且有双摄像头图像采集区域的身心状态异常的先验概率;

体征检测模块通过接口外接体征检测设备,用于测量老人的心率、血压、血氧,并将体征检测结果上传到CPU处理器,计算老人在体征正常情况下身心状态异常的后验概率;

UWB定位基站通过老人佩戴的定位标签将定位信息上传CPU处理器,采集和分析老人居家定位信息和行为轨迹信息,通过GPU处理器,采用BERT算法预测老人的身心状态异常的概率;

当老人长期滞留在监控死角区域,双摄像头无法获取到老人的监控图像,或者老人没有进行当天的心率、血压和近期的血氧、血糖测量时,需要通过基于WiFi通讯接入到电子牌的UWB定位基站,基于CPU处理器采集和分析老人居家定位信息和行为轨迹信息,然后将以上信息作为词组合成句子,通过GPU处理器,采用BERT算法预测老人的身心状态异常的概率;

云平台通过集成通信模块与CPU处理器、GPU处理器进行双向通讯完成数据同步,在电子牌端获取服务需求、建议指导、文章推荐,并推送给监护人和社区职员,进行需求处理和异常处理,对发起的服务,商家对服务接单处理、社区进行监管约束;并将老人所需的服务通过显示屏进行显示;

预测老人在居家环境下且有双摄像头图像采集区域的身心状态异常的先验概率的方法如下:

(1)根据双摄像头下采集的所有老人的热成像图像,获取对应老人人体的热成像最小外接矩形框,并表示为集合;

(2)对采集到每个老人人体的彩色图像边界框,遍历热成像最小外接矩形框集合,计算彩色图像边界框与热成像最小外接矩形框间的区域重叠面积比例IOU,找出IOU最大值,即得到与老人对应的彩色图像边界框和热成像最小外接矩形框;

(3)求每个老人热成像最小外接矩形框与彩色图像边界框的并集,作为最终每个老人的边界框区域;

(4)通过人脸识别获取每个老人的边界框区域的身份;

(5)计算每个老人边界框区域中对应的热成像图块的均值和方差,并采用MeanShift算法处理该区域的热成像图块,得到最大热值的位置和直方图信息,从而表示出老人边界框区域中的信息特征;遍历标准人体情绪的热成像图,将老人信息特征逐一与情绪热成像图进行模板匹配,计算两者的均方误差,当均方误差取最小值时,即可得到老人的情绪状态以及对应的信息特征;

(6)根据每个老人边界框区域中对应的彩色图像块,统计老人当天累计时间序列下的人体行为与行为频率,并表示为集合,将老人在集合中出现的每种行为都作为一个词,融合每次监测的情绪状态,按照时间顺序组成句子,根据BERT算法评估得到老人的身心状态异常先验概率。

2.根据权利要求1所述的一种社区-居家一体化的智能服务电子牌,其特征在于,所述集成通信模块包括LAN通信模块、WIFI通信模块、4G通信模块、USB通信模块。

3.根据权利要求1所述的一种社区-居家一体化的智能服务电子牌,其特征在于,计算老人在体征正常情况下身心状态异常的后验概率的方法如下:

(1)定时采集老人的心率数据、血压高低压数据、血氧值和血糖数据;

(2)计算心率出现异常的概率、高血压出现异常的概率、低血压出现异常的概率、血氧出现异常的概率和血糖出现异常的概率;

(3)将上述概率数值相乘得到老人身体体征数据出现异常的概率,根据二项分布获取老人身体体征数据为正常的概率,并根据贝叶斯公式得到老人在体征数据正常的概率下身心状态异常的概率。

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