[发明专利]一种基于深度神经网络的医护资源辅助调配方法及系统有效
| 申请号： | 201910781429.1 | 申请日： | 2019-08-23 |
| 公开（公告）号： | CN110634557B | 公开（公告）日： | 2022-08-23 |
| 发明（设计）人： | 雷欢;陈再励;何峰;卢杏坚;唐宇 | 申请（专利权）人： | 广东省智能制造研究所;仲恺农业工程学院 |
| 主分类号： | G16H40/20 | 分类号： | G16H40/20;G16H30/00;G06T7/11;G06T7/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广东广盈专利商标事务所(普通合伙) 44339 | 代理人： | 李俊 |
| 地址： | 510070 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的医护资源辅助调配方法及系统，其中，所述方法包括：基于高清摄像头获取图像数据，并对所述图像数据进行图像增强处理，获得增强图像数据；基于卷积神经网络模型对所述增强图像数据进行目标人体检测及分割处理，获得分割后的目标人体图像；基于监督学习对所述分割后的目标人体图像进行体态特征提取处理，获取目标人体的体态特征；基于深度神经网络对所述目标人体的体态特征进行异常状态预警预测处理，并基于预测结果对所述目标人体进行医护资源调配。在本发明实施中，实现对目标非接触式体态状态观察，以及提高提高医护资源调度分配的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 医护 资源 辅助 调配 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度神经网络的医护资源辅助调配方法，其特征在于，所述方法包括：/n基于高清摄像头获取图像数据，并对所述图像数据进行图像增强处理，获得增强图像数据；/n基于卷积神经网络模型对所述增强图像数据进行目标人体检测及分割处理，获得分割后的目标人体图像；/n基于监督学习对所述分割后的目标人体图像进行体态特征提取处理，获取目标人体的体态特征；/n基于深度神经网络对所述目标人体的体态特征进行异常状态预警预测处理，并基于预测结果对所述目标人体进行医护资源辅助调配。/n
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