[发明专利]一种边缘人工智能婴幼儿监测方法在审
申请号: | 202110006391.8 | 申请日: | 2021-01-05 |
公开(公告)号: | CN113143223A | 公开(公告)日: | 2021-07-23 |
发明(设计)人: | 崔炜;韩福鑫;汪陈松;李洋 | 申请(专利权)人: | 长春理工大学 |
主分类号: | A61B5/0205 | 分类号: | A61B5/0205;A61B5/00;A61B5/11 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 130022 吉林*** | 国省代码: | 吉林;22 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 边缘 人工智能 婴幼儿 监测 方法 | ||
本发明公开一种边缘人工智能婴幼儿监测方法,通过毫米波雷达和双目视觉获取婴幼儿的生理信息和体态信息,采用深度学习的方式对生理信息和体态信息进行监测。所述的生理信息包括心跳信息和呼吸信息,首先将心跳信息和呼吸信息送入特征提取的主干网络,提取生理信息的特征信息,然后通过预测网络监测心跳信息和呼吸信息;体态信息包括婴幼儿的姿势和被服状态,首先选用改进的darknet53作为特征提取的主干网络,然后将婴幼儿的体态信息送入改进的特征提取网络,提取体态信息的特征,最后通过预测网络监测婴幼儿的姿势和被服状态。实现了实时监测婴幼儿心跳和呼吸,同时监测婴幼儿姿势和被服状态的全天时非接触式婴幼儿监测。
技术领域
本发明涉及婴幼儿监测领域,尤其是一种边缘人工智能婴幼儿监测方法,实现婴幼儿的非接触式监测。
背景技术
3岁前的婴幼儿并不具备完全的自主能力,小月龄婴儿更是完全没有自主能力,监护人需要花费大量精力看护婴幼儿,避免其发生意外,但百密必有一疏,因监护疏忽导致意外的事件时有发生,为弥补这一问题,各种婴幼儿监测方法层出不穷,但现有的婴幼儿监测方法,一般只进行婴幼儿的哭声检测、床边距离检测等,不能满足婴幼儿监测的实际需求,如婴幼儿不良体态会存在窒息风险、婴幼儿多伴有体动翻身,存在被服掉落着凉或覆盖口鼻导致窒息的隐患等,监护人不能及时察觉异常,会让婴幼儿处于危险之中,为提醒监护人员婴幼儿的异常体态,需要进行婴幼儿的体态检测;婴幼儿误吞玩具、吞食大颗粒食品、呛奶都存在窒息风险,但出现窒息情况时监护人未能及时察觉就会导致婴幼儿窒息死亡,因此需要对婴幼儿的心跳呼吸进行监测,使监护人实时掌握婴幼儿的生理健康情况。但是目前生理健康监测都需要进行设备穿戴,缺乏便利性,而婴幼儿长期佩戴会产生不适感,不适用于全天时监护,所以本文提出一种边缘人工智能婴幼儿监护方法,通过双目视觉和毫米波雷达实现了对婴幼儿的全天时非接触式监测。将婴幼儿的各项信息传递给电脑控制端,实时掌握婴幼儿的睡姿、踢被、呼吸以及心跳情况,对于潜在风险及时发出警报,使监护人及时进行处理,消除潜在隐患。
发明内容
本发明的目的在于提出一种非接触式的婴幼儿监测方法,非接触式监测即可以全天时监测婴幼儿的心跳、呼吸、姿势和被服状态,又不会使婴幼儿产生不适感;
实现本发明的技术解决方案为:一种边缘人工智能婴幼儿监测方法,包括以下步骤:
步骤一:通过毫米波雷达获取婴幼儿的心跳信号和呼吸信号,通过双目视觉获取当前睡眠姿态信息,双目视觉根据获取图像的明亮度自动切换,保证获取的图像清晰;
步骤二: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;
步骤三:将获取的心跳信号和呼吸信号送入已训练的特征提取主干网络,提取生理信号的特征信息,然后通过预测网络检测呼吸信息和心跳信息,预测网络检测到生理信息存在异常时,控制端及时发出远程报警信号提示监护人;
具体处理步骤如下:
1)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,采用0.6Hz~0.9Hz的带通滤波器获取呼吸信号,采用1.3Hz~2.1Hz的带通滤波器获取心跳信号;
2)将呼吸信号和心跳呼吸进行降维获得二维特征数据;
3)将二维特征数据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;
4)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。
步骤四:将获取的姿态信息送入已改进的darknet53特征提取主干网络,提取体态信息的特征,再通过预测网络分析婴幼儿姿势和被服状态,预测网络监测到体态信息存在异常时,控制端实际发送远程报警信号提示监护人。
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