基于图像技术的人体行为分析预警方法及系统
简介：本发明提供了基于图像技术的人体行为分析预警方法及系统，运用于图像数据处理领域；本发明通过实时监测等候用户的行为数据，能够自动识别病情加重的用户，并依据预设的危急等级通过摄像终端对这些用户进行高亮标记，确保医护人员能够快速定位到需要优先处理的紧急用户，从而优化医疗资源的分配，同时通过持续的语音播报和行为数据同步，提高了医护人员对病情突发情况的响应速度，减少了由于挂号序列靠后而导致的医疗延误，并且这种实时预警和跟踪机制增强了用户的安全感，改善了就医体验，有效解决了因病情恶化未被及时发现的问题。展开
公开/公告号：CN119007963B
(发明公开：
CN119007963A
)
主分类号：G16H40/20(2018.01)(物理)
分类号：G16H40/20(2018.01);G16H10/60(2018.01);G06T7/00(2017.01);G06V40/16(2022.01);G06V40/20(2022.01);G07C11/00(2006.01);G16H40/20;G16H10/60;G06T7/00;G06V40/16;G06V40/20;G07C11/00
主申请人地址：518000 广东省深圳市龙华区龙华街道清湖社区清湖村宝能科技园9栋18层
专利代理机构：深圳市深联知识产权代理事务所(普通合伙)
权利要求：
1.基于图像技术的人体行为分析预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于门诊科室预设的摄像终端，获取预设区域内的摄像数据； 判断所述摄像数据中是否检测到预设的人体数据； 若是，则根据所述人体数据从所述预设区域中标记出对应的等候用户，依据所述门诊科室对所述等候用户预录入的身份信息，在所述摄像终端中生成所述等候用户的挂号序列信息，实时采集所述等候用户在预设时段内的行为数据； 判断所述行为数据是否符合预设预警内容； 若符合，则基于所述行为数据在所述预设区域内高亮所述等候用户，生成所述等候用户对应的预设危急等级，根据所述危急等级在所述等候用户中划分出紧急用户，将所述紧急用户的行为数据同步至所述门诊科室中，应用预设的语音终端通过所述门诊科室对所述紧急用户进行持续播报，直至所述预设区域内无法检测到所述紧急用户； 其中，所述则基于所述行为数据在所述预设区域内高亮所述等候用户的步骤前，还包括： 基于所述摄像终端预设的脸部特征，采集所述等候用户的远程脸部数据； 判断所述远程脸部数据是否检测到预收录的表面病症，其中，所述表面病症具体包括面部病症、皮肤病症和血流病症； 若是，则在所述预设区域内选中所述等候用户对应的挂号等候座椅，根据所述表面病症激活所述挂号等候座椅预设的呼救内容，依据所述呼救内容自适应上传所述等候用户的预留挂号信息至对应门诊室，其中，所述预留挂号信息具体包括所需问诊信息、定向问诊科室和历史问诊信息； 其中，所述在所述摄像终端中生成所述等候用户的挂号序列信息的步骤后，还包括： 获取所述等候用户预录入至所述门诊科室的附加病症信息，基于所述附加病症信息在所述预设区域中识别所述等候用户的挂号等候座椅，其中，所述附加病症信息具体包括既往病症、慢性疾病和治疗中病症； 判断所述挂号等候座椅上的乘坐用户是否属于所述等候用户； 若是，则根据所述附加病症信息实时采集所述等候用户的图像数据，从所述图像数据中提取所述等候用户的病症特征，获取所述病症特征的持续时长，依据所述持续时长生成对应的趋势性病症特征，将所述趋势性病症特征输入至预训练的预测模型中进行预测，预测得到所述等候用户出现所述附加病症信息对应的病症概率，其中，所述图像数据具体包括脸部数据、肢体姿态和动作特征； 其中，所述则根据所述人体数据从所述预设区域中标记出对应的等候用户的步骤中，包括： 基于所述门诊科室在所述预设区域内划分的虚拟坐标，采集所述等候用户在所述预设区域对应的坐标信息，根据所述坐标信息生成所述等候用户的虚拟边界框； 判断所述虚拟边界框能否持续捕捉到所述等候用户； 若能，则依据所述虚拟边界框在预设的多摄像视角中实时同步所述坐标信息，将所述坐标信息统一转换为同一物理坐标系，从所述多摄像视角中获取所述等候用户的多视角行为数据； 其中，所述判断所述摄像数据中是否检测到预设的人体数据的步骤中，还包括： 基于所述门诊科室对所述等候用户预采集的表面特征，从所述预设区域内识别所述表面特征对应的图像特征； 判断所述图像特征能否在所述预设区域中检测得到； 若能，则根据不同的所述图像特征，在所述预设区域中实时捕捉所述图像特征对应的等候用户，通过所述门诊科室生成所述等候用户对应的挂号等候座椅。 2.根据权利要求1所述的基于图像技术的人体行为分析预警方法，其特征在于，所述判断所述行为数据是否符合预设预警内容的步骤中，还包括： 通过所述摄像终端采集所述等候用户的异常行为，获取所述异常行为对应的停滞时长，其中，所述异常行为具体包括个人行为和集体行为； 判断所述停滞时长是否超过预设时长； 若是，则识别所述异常行为附加的并发行为，将所述异常行为和所述并发行为代入至所述门诊科室预构建的病症图谱中，从所述病症图谱中划分所述等候用户的异常组合规则。 3.根据权利要求1所述的基于图像技术的人体行为分析预警方法，其特征在于，所述基于门诊科室预设的摄像终端，获取预设区域内的摄像数据的步骤中，还包括： 获取所述等候用户在所述门诊科室预录入的身份信息，基于所述身份信息在所述预设区域内识别对应的所述等候用户； 判断所述等候用户是否存在于所述预设区域中； 若是，则检测所述摄像终端的图像采集模式，将所述图像采集模式转换为预设的连续帧形式，以所述连续帧形式同步所述等候用户的图像数据至所述门诊科室，其中，所述图像采集模式具体包括单帧采集和连续帧采集。 4.基于图像技术的人体行为分析预警系统，其特征在于，包括： 获取模块，用于基于门诊科室预设的摄像终端，获取预设区域内的摄像数据； 判断模块，用于判断所述摄像数据中是否检测到预设的人体数据； 执行模块，用于若是，则根据所述人体数据从所述预设区域中标记出对应的等候用户，依据所述门诊科室对所述等候用户预录入的身份信息，在所述摄像终端中生成所述等候用户的挂号序列信息，实时采集所述等候用户在预设时段内的行为数据； 第二判断模块，用于判断所述行为数据是否符合预设预警内容； 第二执行模块，用于若符合，则基于所述行为数据在所述预设区域内高亮所述等候用户，生成所述等候用户对应的预设危急等级，根据所述危急等级在所述等候用户中划分出紧急用户，将所述紧急用户的行为数据同步至所述门诊科室中，应用预设的语音终端通过所述门诊科室对所述紧急用户进行持续播报，直至所述预设区域内无法检测到所述紧急用户； 其中，还包括： 采集模块，用于基于所述摄像终端预设的脸部特征，采集所述等候用户的远程脸部数据； 第三判断模块，用于判断所述远程脸部数据是否检测到预收录的表面病症，其中，所述表面病症具体包括面部病症、皮肤病症和血流病症； 第三执行模块，用于若是，则在所述预设区域内选中所述等候用户对应的挂号等候座椅，根据所述表面病症激活所述挂号等候座椅预设的呼救内容，依据所述呼救内容自适应上传所述等候用户的预留挂号信息至对应门诊室，其中，所述预留挂号信息具体包括所需问诊信息、定向问诊科室和历史问诊信息； 其中，还包括： 第二获取模块，用于获取所述等候用户预录入至所述门诊科室的附加病症信息，基于所述附加病症信息在所述预设区域中识别所述等候用户的挂号等候座椅，其中，所述附加病症信息具体包括既往病症、慢性疾病和治疗中病症； 第四判断模块，用于判断所述挂号等候座椅上的乘坐用户是否属于所述等候用户； 第四执行模块，用于若是，则根据所述附加病症信息实时采集所述等候用户的图像数据，从所述图像数据中提取所述等候用户的病症特征，获取所述病症特征的持续时长，依据所述持续时长生成对应的趋势性病症特征，将所述趋势性病症特征输入至预训练的预测模型中进行预测，预测得到所述等候用户出现所述附加病症信息对应的病症概率，其中，所述图像数据具体包括脸部数据、肢体姿态和动作特征； 其中，第二执行模块还包括： 生成单元，用于基于所述门诊科室在所述预设区域内划分的虚拟坐标，采集所述等候用户在所述预设区域对应的坐标信息，根据所述坐标信息生成所述等候用户的虚拟边界框； 判断单元，用于判断所述虚拟边界框能否持续捕捉到所述等候用户； 执行单元，用于若能，则依据所述虚拟边界框在预设的多摄像视角中实时同步所述坐标信息，将所述坐标信息统一转换为同一物理坐标系，从所述多摄像视角中获取所述等候用户的多视角行为数据； 其中，判断模块还包括： 识别单元，用于基于所述门诊科室对所述等候用户预采集的表面特征，从所述预设区域内识别所述表面特征对应的图像特征； 第二判断单元，用于判断所述图像特征能否在所述预设区域中检测得到； 第二执行单元，用于若能，则根据不同的所述图像特征，在所述预设区域中实时捕捉所述图像特征对应的等候用户，通过所述门诊科室生成所述等候用户对应的挂号等候座椅。
