[发明专利]一种边缘人工智能婴幼儿监测方法

权利要求书

1.一种边缘人工智能婴幼儿监测方法，其特征在于

婴幼儿的生理信息获取，用于心跳、呼吸异常状态的监测；体态信息获取，用于姿势和被服状态监测；

网络结构特征：首先选用darknet53作为主干特征提取网络，在darknet53主干特征提取网络的基础上增加4个残差单元，并继续进行一次下采样，获取更高层的语义信息，提高主干网络特征提取的丰富度。

2.根据权利要求1所述的一种边缘人工智能婴幼儿监测方法，其特征在于，所述心跳、呼吸异常状态的监测，其过程包括以下步骤：

步骤1：通过雷达向需要测量生命体征的婴幼儿发射线性调频连续波；随后，处理由人体反射的回波信号来获取中频信号；对中频信号进行带通滤波，分别获得心跳信号和呼吸信号；

步骤2：将获取的心跳信号和呼吸信号送入已改进的特征提取网络，特征提取网络提取生理信号的特征信息；

步骤3：通过预测网络对提取的特征信息进行检测，检测到异常生理信号后，控制端发出远程报警信号提示监护人。

3.据权利要求1所述的一种边缘人工智能婴幼儿监测方法，其特征在于，所述姿势和被服状态监测，其过程包括以下步骤：

步骤1：根据获取图像信息的明亮度，切换双目视觉的彩色摄像头和红外摄像头，以获取清晰的图像信息；

步骤2：将获取的图像信息送入已改进的特征提取网络，获取婴幼儿的体态特征；

步骤3：将获取的体态特征通过预测网络进行识别，判断婴幼儿的姿势和被服状态，检测到异常体态时，控制端及时发送远程报警信息提示监护人。