[发明专利]一种家庭护理智能监督方法、系统及装置

说明书

本发明提出了一种家庭护理智能监督方法、系统及装置，该方法包括：将多个第一监测样本序列，分别标注对应的护理服务项目类型，并映射为标签向量；利用训练集中第一监测样本序列训练护理服务项目类型识别模型；利用验证集中第一监测样本序列选取置信度阈值向量；将待监测时段采集到的多帧护理数据划分为多个第二监测样本序列，将某一第二监测样本序列通过训练好的护理服务项目类型识别模型获得的置信度向量与置信度阈值向量按位比较，根据获得的置信度向量与置信度阈值向量的比较结果，识别所述第二监测样本序列对应的护理服务项目类型，基于该方法，本发明还提出了一种家庭护理智能监督系统及装置，提高了家庭护理监督或监测的可靠性。

技术领域

本发明涉及家庭护理领域，尤其是涉及一种家庭护理智能监督方法、系统及装置。

背景技术

对于一些瘫痪或患慢性疾病以及年龄较大生活不能自理的病人，需要在家长期卧床，很多家庭需要请专门的护理人员来照顾，但是当前护理人员工作不到位甚至虐待病人的现象屡禁不止。

现有技术中，雇主大多通过安装摄像头，并定期或实时查看录像的方法来监督护理人员的行为。

然而基于摄像头的方法容易受环境影响，例如在光线不足或有物体遮挡的情况下无法获取清晰的数据，从而难以得到完整的病人护理情况；且此类方法是基于图像来实现，存在隐私泄露的风险。

发明内容

本发明为了解决现有技术中存在的问题，创新提出了一种家庭护理智能监督方法、系统及装置，有效解决由于现有技术造成家庭护理容易受到环境影响、隐私泄露的问题，有效地提高了家庭护理监督或监测的可靠性。

本发明第一方面提供了一种家庭护理智能监督方法，包括：

获取多组护理组合按护理标准规范执行各类护理服务项目全过程中的多帧护理数据，其中，每组护理组合包含一名卧床病人与一名护理人员；

间隔获取每组护理组合按护理标准规范执行某一类护理服务项目全过程中的多帧护理数据，构成多个第一监测样本序列，分别标注对应的护理服务项目类型，并将多个第一监测样本序列的护理服务项目标注映射为标签向量；

将标注对应护理服务项目类型的多个第一监测样本序列划分为训练集以及验证集，利用训练集中第一监测样本序列训练护理服务项目类型识别模型；利用验证集中第一监测样本序列选取第一监测样本序列被识别为不同护理服务项目类型的置信度阈值向量；

将待监测时段采集到的多帧护理数据划分为多个用于获取当前护理服务项目类型的第二监测样本序列，将多个第二监测样本序列分别输入训练好的护理服务项目类型识别模型，将某一第二监测样本序列通过训练好的护理服务项目类型识别模型获得的置信度向量与置信度阈值向量按位比较，根据获得的置信度向量与置信度阈值向量的比较结果，识别所述第二监测样本序列对应的护理服务项目类型。

可选地，还包括：

获取待监测时段各个第二监测样本序列的识别结果，与预设护理服务项目类型进行对比，若待监测时段中识别为预设护理服务类型项目的第二监测样本序列数大于预设数值时，则判断待监测时段护理服务项目按护理标准规范执行完毕；否则判断待监测时段护理服务项目未按照护理标准规范完成并及时进行提醒上报。

可选地，根据获得的置信度向量与置信度阈值向量的比较结果，识别所述第二监测样本序列对应的护理服务项目类型具体是：

如果获得的置信度向量大于置信度阈值向量中的置信度阈值，则将所述第二监测样本序列预测为对应的护理服务项目类型的正样本；如果获得的置信度向量不大于置信度阈值向量中的置信度阈值，则将所述第二监测样本序列预测为对应的护理服务项目类型的负样本；当所述第二监测样本序列被预测为正样本的护理服务项目类型数大于1时，获取最高置信度对应的护理服务项目类型，即为所述第二监测样本序列对应的护理服务项目类型。

可选地，利用训练集中第一监测样本序列训练护理服务项目类型识别模型；利用验证集中第一监测样本序列选取第一监测样本序列被识别为不同护理服务项目类型的置信度阈值向量具体包括：