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面向医疗护理的视觉监控医院患者跌倒检测
文献摘要：
目的:提出一种面向医院患者的视觉监控跌倒检测算法,解决患者由于意外跌倒不能被及时发现的问题,为医护人员快速处理患者跌倒等异常行为提供必要的技术保障.方法:首先,基于深度神经网络模型检测监控图像中人体关节点(如肩部、肘部、腕部、胯部、膝关节等)在图像中的位置,再根据亲和度向量场模型提取人体骨架,最后计算患者躯干、腿部与地面的夹角作为判别性特征,判断监控区域内是否有患者出现意外跌倒.结果:实验结果表明,本文所提算法在实际的医院监护环境中的处理速度高达25帧/s,检测准确率高达96％.结论:该方法能够实时、准确地提取医院环境下患者的行为特征,并针对意外跌倒情况发出警报,为医护人员监测患者跌倒等异常行为提供更准确、方便的计算机辅助医疗护理方法.
文献关键词：
跌倒检测;视频监控;医疗护理;深度神经网络模型;异常行为分析
中图分类号：
作者姓名：
孙颖;张吟龙;王鑫;曾子铭
作者机构：
中国医科大学附属第一医院重症医学科,辽宁沈阳110001;中国科学院沈阳自动化研究所,辽宁沈阳110016;沈阳建筑大学信息与控制工程学院,辽宁沈阳110168;深圳职业技术学院汽车与交通学院,广东深圳518055
文献出处：
引用格式：
[1]孙颖;张吟龙;王鑫;曾子铭-.面向医疗护理的视觉监控医院患者跌倒检测)[J].中国医学物理学杂志,2022(04):436-441
A类：
亲和度向量场
B类：
医疗护理,跌倒检测,检测算法,意外跌倒,医护人员,快速处理,技术保障,深度神经网络模型,模型检测,监控图像,人体关节点,肩部,肘部,腕部,胯部,膝关节,人体骨架,躯干,腿部,夹角,判别性特征,出现意外,护环,处理速度,检测准确率,医院环境,行为特征,出警,警报,计算机辅助,护理方法,视频监控,异常行为分析
AB值：
0.370725
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