[发明专利]医务人员洗手监控装置

权利要求书

1.一种医务人员洗手监控装置，其特征在于，包括：

图像采集模块，被配置为采集洗手图像；

可编程逻辑模块，被配置为人手的识别与检测，通过洗手图像算法，对洗手图像进行图像色彩空间转换和运动前景光流法处理，完成对人手的检测与跟踪；以及

处理器系统，被配置为通过ARM完成对手部关键点获取与洗手过程自动监控；同时通过编写主控代码，完成对可编程逻辑模块的调用。

2.如权利要求1所述的医务人员洗手监控装置，其特征在于，所述图像采集模块采用高清摄像头完成洗手图像的采集；

所述图像采集模块从缓存中读取采集到的洗手图像，并将洗手图像存放在DDR存储器中，根据DDR存储器的首地址对采集到的洗手图像进行处理；

人手识别与检测主要包括将色彩空间转换与运动前景提取算法光流法在可编程逻辑模块中进行处理；

可编程逻辑模块采用封装的硬件加速IP核，硬件加速IP核采用Vivado HLS进行设计与封装。

3.如权利要求2所述的医务人员洗手监控装置，其特征在于，处理器系统包括：

手部关键点获取模块，被配置为基于深度学习的框架，通过多视角引导初步检测出关键点，并将关键点根据摄像机位姿构建三角，得到关键的3D位置，将得到的3D点位置重投影到每一幅不同视角的2D图像，使用2D图像和关键点标注数据集，检测和提取洗手图像中的提取手部关键点，实现手部关键点检测；

洗手过程自动监控模块，被配置为手部姿态获取模块检测出手部关键点后，基于最近邻匹配学习算法，根据手部关键点解析人手部姿态、解析人手部动作、解析人手部姿态与标准流程一致性的匹配程度、以及解析人手部动作与标准流程一致性的匹配程度；以及

洗手过程自动监控模块，还被配置为基于VGG的洗手图像相似学习模块，当手部关键点获取模块未检测出手部关键点时，采用多层的卷积+Relu层对手部姿态关键点特征进行提取，最后使用全连接层得到相似度的一维概率信息，将原始值域映射到概率的值域空间，，以进行VGG的洗手图像相似学习。函数表达式为：

其中，式中的e_i是原始逻辑值。

4.如权利要求3所述的医务人员洗手监控装置，其特征在于，通过处理器系统PS端运行洗手动作的匹配学习算法，洗手过程自动监控包括：

基于检测出的手部关键点，对洗手图像序列与手部关键点进行最近邻匹配学习；

基于未检测出或检测到的手部关键点数量小于检测阈值，采用VGG的洗手图像完成相似度的学习。

5.如权利要求4所述的医务人员洗手监控装置，其特征在于，可编程逻辑模块还包括：

光流法模块，被配置为进行洗手图像中的人手部动作的前景检测与提取，实现人手识别检测的目的，利用HLS封装成IP核在硬件PL端进行实现，通过使用AXI-Stream接口实现高性能输入输出流媒体接口，在AXI_Lite接口处，促使CPU控制合成的模块；运动前景检测结果与处理器系统ZYNQ IP核进行数据的共享；

HDMI-OUT模块，被配置为接收洗手监控设备的识别结果，与大屏显示端进行连接，完成对结果的可视化。

6.如权利要求1所述的医务人员洗手监控装置，其特征在于，处理器系统PS端与可编程逻辑模块PL的数据传输采用AXI总线完成对高性能数据的传输，以满足医务人员洗手监控装置对图像处理的实时性要求；利用AXI_HP接口完成PL端硬件IP核访问读写PS端的系统内存DDR。