基于視頻分析和rfid技術(shù)的醫(yī)護人員在崗監(jiān)測方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種基于視頻分析和RFID技術(shù)的醫(yī)護人員在崗監(jiān)測方法和系統(tǒng)，包括：監(jiān)測區(qū)實時視頻圖像采集；對監(jiān)控視頻進行服裝檢測，獲取醫(yī)護人員檢測結(jié)果；對檢測到的醫(yī)護人員根據(jù)人臉大小選擇進行人臉識別或步態(tài)識別；進行運動檢測，獲得醫(yī)護人員在崗信息；視頻檢測離崗人員，啟動RFID掃描程序，確定人員在崗情況；此外，RFID定時啟動在崗掃描程序，對醫(yī)護人員在崗情況進行判斷，如有疑似離崗情況，系統(tǒng)請求視頻監(jiān)測系統(tǒng)進行確認；對于確認離崗信息，系統(tǒng)發(fā)出醫(yī)護人員離崗的報警信息。本發(fā)明利用機器視覺、電子通信技術(shù)實現(xiàn)對醫(yī)護人員的實時監(jiān)護，能夠在減少電磁污染和信息冗余的情況下，實現(xiàn)醫(yī)護人員在崗的自動監(jiān)控與報警提醒。
【專利說明】基于視頻分析和RFID技術(shù)的醫(yī)護人員在崗監(jiān)測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及醫(yī)護人員在崗監(jiān)測方法，具體是一種基于視頻分析和RFID技術(shù)的醫(yī)護人員在崗監(jiān)測方法，屬于計算機視覺與射頻通信【技術(shù)領(lǐng)域】。
【背景技術(shù)】
[0002]在現(xiàn)實生活中，由于醫(yī)護人員的玩忽職守造成的重大醫(yī)療事故，數(shù)不勝數(shù)、觸目驚心。愈演愈烈的病鬧事件，日趨緊張的醫(yī)患關(guān)系，對醫(yī)院監(jiān)控系統(tǒng)提出了新的需求。結(jié)合現(xiàn)代信息處理技術(shù)、通信技術(shù)的醫(yī)護人員在崗狀態(tài)監(jiān)測能提供客觀可靠的醫(yī)護人員離崗、瞌睡、走神、替崗等狀態(tài)信息，有效提升醫(yī)療機構(gòu)的運營效率，對醫(yī)患關(guān)系有積極的緩解作用，因此倍受政府關(guān)注。
[0003]目前，世界各地已經(jīng)有很多醫(yī)療健康的實踐。但在視頻監(jiān)控方面，一般只是簡單地布置視頻攝像頭，進行火災或入侵監(jiān)測，很少針對醫(yī)護人員在崗狀態(tài)的自動識別和報警信息處理系統(tǒng)。針對人員在崗狀態(tài)，目前已有一些司機疲勞狀態(tài)等的監(jiān)測，可以作為借鑒，但司機疲勞狀態(tài)的監(jiān)測中，一般主要監(jiān)測司機臉部，特別是眼睛部位，圖像畫面范圍比較小，不適合對醫(yī)院重要部位，例如護士站等的相對較大范圍區(qū)域的監(jiān)測。因此，需要有適用于這種特殊應用的監(jiān)控方法。此外，RFID技術(shù)為人員跟蹤提供了更快捷的方式，但頻繁的RFID信號發(fā)送，難免帶來電磁污染和信息冗余。并且大范圍布設(shè)RFID設(shè)備也會存在成本問題。因此，如何在減少電磁污染和信息冗余的情況下，尋求適合醫(yī)護特殊應用環(huán)境的在崗監(jiān)測，是一個亟待解決的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述技術(shù)問題，本發(fā)明利用視頻監(jiān)控和RFID技術(shù)進行醫(yī)護人員在崗狀態(tài)監(jiān)測，提出了一種基于視頻分析和RFID技術(shù)的醫(yī)護人員在崗監(jiān)測方法及系統(tǒng)，利用現(xiàn)代機器視覺、圖像處理、電子通信技術(shù)實現(xiàn)對醫(yī)護人員的實時監(jiān)護。
[0005]本發(fā)明的一方面，提供了一種基于視頻分析和RFID技術(shù)的醫(yī)護人員在崗監(jiān)測方法，包括如下步驟:
一.實時采集監(jiān)測區(qū)域的視頻圖像；
二.對采集到的視頻圖像進行醫(yī)護人員服裝識別，獲取醫(yī)護人員身體圖像或者未獲取醫(yī)護人員身體圖像的監(jiān)測結(jié)果；
三.判定身體圖像中人臉大小，對于人臉所占像素數(shù)較多的圖像，進行人臉檢測，判定是否指定值班人員；對于人臉所占像素較少的圖像，進行步態(tài)識別，判定是否指定值班人員；
四.對檢測到的值班人員進行運動跟蹤，獲得值班人員在崗信息；
五.對于疑似離崗人員，利用RFID在崗檢測子系統(tǒng)，啟動RFID讀取設(shè)備讀取其RFID標簽信息，確定位置；
六.根據(jù)所述醫(yī)護人員在崗信息視頻監(jiān)測和RFID監(jiān)測的綜合結(jié)果，確定值班醫(yī)護人員在崗狀態(tài)，對于離崗情況，發(fā)出告警信息。
[0006]進一步的，步驟二中，進行服裝識別之前，對監(jiān)測到的視頻圖像進行去噪處理。
[0007]進一步的，采用分形小波自適應圖像去噪算法進行高品質(zhì)去噪處理。
[0008]進一步的，所述服裝識別步驟包括:采用多幀相鄰影像的相關(guān)性，利用視頻圖像的時空關(guān)系，采用級聯(lián)分類器，鎖定醫(yī)護人員圖像，并進行圖像分割。
[0009]進一步的，步驟四中可以利用粒子濾波器算法，對多目標的運動狀態(tài)進行跟蹤，跟蹤判斷多個醫(yī)護人員的在崗情況。
[0010]進一步的，所述RFID在崗監(jiān)測子系統(tǒng)，包括:RFID讀取設(shè)備、RFID標簽；所述1^10讀取設(shè)備安裝在監(jiān)測區(qū)域值班臺上；所述RFID標簽放置于醫(yī)護人員胸牌上，RFID標簽與每個醫(yī) 護人員身份信息之間具有一一對應關(guān)系。
[0011]進一步的，在定時時刻或者視頻監(jiān)控子系統(tǒng)請求時刻才啟動RFID讀取設(shè)備讀取附近區(qū)域RFID標簽信息。
[0012]另一方面，本發(fā)明還提供了一種基于視頻分析和RFID技術(shù)的醫(yī)護人員在崗監(jiān)測系統(tǒng)，包括:
視頻采集子系統(tǒng)，用于采集監(jiān)控區(qū)域?qū)崟r醫(yī)護人員視頻；
智能視頻分析子系統(tǒng)，用于對采集的視頻進行服裝檢測，分割出醫(yī)護人員個體，然后根據(jù)所處位置分別進行人臉分析或步態(tài)識別，獲得值班人員在崗信息，同時對值班人員進行運動檢測，進行在崗跟蹤；
RFID在崗監(jiān)測子系統(tǒng)，用于定時對值班人員在崗信息進行掃描，同時在視頻監(jiān)測出現(xiàn)異常時，系統(tǒng)啟動RFID掃描，對值班醫(yī)護人員在崗狀態(tài)進行確認；
離崗報警子系統(tǒng)，用于在確定醫(yī)護人員離崗的時候，對醫(yī)護人員提出告警，同時在醫(yī)院應急管理系統(tǒng)中提供報警信息。
[0013]本發(fā)明的基于視頻分析和RFID技術(shù)的醫(yī)護人員在崗監(jiān)測方法利用現(xiàn)代機器視覺、圖像處理、電子通信技術(shù)實現(xiàn)對醫(yī)護人員的實時監(jiān)護，實現(xiàn)了醫(yī)護人員在崗自動監(jiān)控報警功能。與現(xiàn)有技術(shù)相比較，本發(fā)明的有益效果在于:
本發(fā)明采用實時視頻監(jiān)控和報警系統(tǒng)，實現(xiàn)了醫(yī)護人員在崗自動監(jiān)控報警功能；
本發(fā)明采用人臉檢測和步態(tài)識別結(jié)合的算法，能有效防止他人替崗；
本發(fā)明通過運動跟蹤，能有效獲取醫(yī)護人員的在崗信息；
本發(fā)明定時啟動RFID掃描程序，能有效減少實時掃描帶來的電磁污染和信息冗余。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0014]圖1是本發(fā)明的基于視頻分析和RFID技術(shù)的醫(yī)護人員在崗監(jiān)測方法的流程圖。
[0015]圖2本發(fā)明實例提供的人臉檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖；
圖3是本發(fā)明實例提供的步態(tài)識別流程圖；
圖4是本發(fā)明實施例提供的粒子濾波運動檢測流程圖。
【具體實施方式】
[0016]下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進一步說明。
[0017]本發(fā)明的基于視頻分析和RFID技術(shù)的醫(yī)護人員在崗監(jiān)測方法及系統(tǒng)，利用服裝識別算法確定醫(yī)護人員(例如利用時空融合的服裝識別算法)，對醫(yī)護人員根據(jù)其所處狀態(tài)分別進行人臉識別和步態(tài)識別以確定值班人員，并進行運動跟蹤，確定值班人員在崗狀態(tài)；同時，定時啟動RFID讀取系統(tǒng)，獲取值班人員RFID信息，確定值班人員在崗狀態(tài)，兩個不同來源的在崗狀態(tài)信息融合形成值班人員在崗信息，對于離崗狀態(tài)，形成相應的告警信息。
[0018]如圖1所示，本發(fā)明的基于視頻分析和RFID技術(shù)的醫(yī)護人員在崗監(jiān)測方法包括如下步驟:
一.實時采集監(jiān)測區(qū)域的視頻圖像；
二.對采集到的視頻圖像進行醫(yī)護人員服裝識別，獲取醫(yī)護人員身體圖像或者未獲取醫(yī)護人員身體圖像的監(jiān)測結(jié)果；進行服裝識別之前，為解決復雜背景中的光照、噪聲等問題，對監(jiān)測到的視頻圖像進行去噪處理，本實施例中采用分形小波自適應圖像去噪算法充分利用視頻圖像中各種相關(guān)信息，進行高品質(zhì)去噪處理；所述服裝識別步驟包括:采用多幀相鄰影像的相關(guān)性，利用視頻圖像的時空關(guān)系，采用級聯(lián)分類器，鎖定醫(yī)護人員圖像，并進行圖像分割。
[0019]三.判定身體圖像中人臉大小，對于人臉所占像素數(shù)較多的圖像，進行人臉檢測，判定是否指定值班人員；對于人臉所占像素較少的圖像，進行步態(tài)識別，判定是否指定值班人員；
四.對檢測到的值班人員進行運動跟蹤，獲得值班人員在崗信息；可以利用粒子濾波器算法，對多目標的運動狀態(tài)進行跟蹤，跟蹤判斷多個醫(yī)護人員的在崗情況。
[0020]五.對于疑似離崗人員，利用RFID在崗檢測子系統(tǒng)，啟動RFID讀取設(shè)備讀取其RFID標簽信息，確定位置。
[0021]所述RFID在崗監(jiān)測子系統(tǒng)，包括:RFID讀取設(shè)備、RFID標簽；所述RFID讀取設(shè)備安裝在監(jiān)測區(qū)域值班臺上；所述RFID標簽放置于醫(yī)護人員胸牌上，RFID標簽與每個醫(yī)護人員身份信息之間具有一一對應關(guān)系。只在定時時刻或者視頻監(jiān)控子系統(tǒng)請求時刻才啟動RFID讀取設(shè)備讀取附近區(qū)域RFID標簽信息，避免頻繁RFID信息讀取造成的信息冗余和電磁污染。
[0022]六.根據(jù)所述醫(yī)護人員在崗信息視頻監(jiān)測和RFID監(jiān)測的綜合結(jié)果，確定值班醫(yī)護人員在崗狀態(tài)，對于離崗情況，發(fā)出告警信息。
[0023]本發(fā)明的基于視頻分析和RFID技術(shù)的醫(yī)護人員在崗監(jiān)測系統(tǒng)，包括:
視頻采集子系統(tǒng)，用于采集監(jiān)控區(qū)域?qū)崟r醫(yī)護人員視頻；
智能視頻分析子系統(tǒng)，用于對采集的視頻進行服裝檢測，分割出醫(yī)護人員個體，然后根據(jù)所處位置分別進行人臉分析或步態(tài)識別，獲得值班人員在崗信息，同時對值班人員進行運動檢測，進行在崗跟蹤；
RFID在崗監(jiān)測子系統(tǒng)，用于定時對值班人員在崗信息進行掃描，同時在視頻監(jiān)測出現(xiàn)異常時，系統(tǒng)啟動RFID掃描，對值班醫(yī)護人員在崗狀態(tài)進行確認；
離崗報警子系統(tǒng)，用于在確定醫(yī)護人員離崗的時候，對醫(yī)護人員提出告警，同時在醫(yī)院應急管理系統(tǒng)中提供報警信息。
[0024]下面結(jié)合附圖2至附圖4對本發(fā)明進行詳細說明。
[0025]一、對采集到的監(jiān)控視頻進行服裝檢測，獲取醫(yī)護人員的檢測結(jié)果。因為醫(yī)護人員的工作裝顏色固定，故可以通過對監(jiān)控視頻進行服裝識別，初步判定是否為醫(yī)護人員。[0026]以基于顏色特征提取的服裝識別為例，該算法的原理是，首先將RGB空間轉(zhuǎn)換為HSV空間。然后對HSV結(jié)果進行適當量化，接著計算直方圖并通過對顏色直方圖的匹配來進行檢索。
[0027]本實施例中量化算法通過對顏色空間的分析，把色調(diào)H空間分為6份.飽和度S分為4份，亮度V分為4份實現(xiàn)。直方圖的計算方法如下:將量化后的HSV空間分成LhX Ls X Lv個代表色區(qū)間，其中Lh、Ls、Lv分別表示H、S和V的量化級數(shù)，把3個顏色分量合成為一維特征矢量I=HxLh+SXLs+VXLv，即G=6H+4S+3V，這樣分成了 72個代表色區(qū)間，因此G的取值范圍為Ge [0,1,2,…，71]。計算G獲得一維直方圖。通過匹配算法檢測醫(yī)護人員可以通過計算相似度來實現(xiàn):
Sim(l,Q) = 2[=0 min (iif q{)
其中，1、Q分別對應原始圖像I和圖像庫中待檢圖像Q，其其直方圖特征向量分別為H1=(ioai；…，iL)和Hq=^q1,…qL)，這里(Ki1 ( 1,0 ^ Q1 ^ 1，為歸一化后的值。相似度值越小越相似，最后結(jié)合形狀相似度，通過加權(quán)計算出圖像的總相似度。[0028]考慮時空結(jié)合的服裝監(jiān)測方法，不僅通過上述方法判斷某塊圖像的相似度，而且對同幀圖像中相鄰區(qū)域(例如上身和下身，胳膊和軀干)進行相關(guān)比較，此外，采用多幀相鄰影像的相關(guān)性，判斷相鄰若干幀中對應位置是否依然為相同結(jié)果，利用視頻圖像的時空關(guān)系，綜合判斷得到醫(yī)務人員。
[0029]二、對人臉所占像素較多的圖像，進行人臉檢測，判定是否指定值班人員。人臉檢測一般分為4部分:從復雜的背景中檢測并分離出人臉所在的區(qū)域，即人臉定位檢測；抽取人臉識別特征；特征降維；進行模式識別。圖2為人臉檢測的結(jié)構(gòu)框圖。
[0030]三、對人臉所占像素較少的圖像，進行步態(tài)識別，判定是否指定值班人員。
[0031]本實施例中用動態(tài)調(diào)整DTW步態(tài)識別算法實現(xiàn)步態(tài)識別:首先建立背景模型(如高斯模型)，從中提取人體二值輪廓圖像；然后確定質(zhì)心，通過計算質(zhì)心到輪廓線各點的距離將2維輪廓特征轉(zhuǎn)換為I維距離特征并標準化；接著計算訓練序列的動態(tài)時間規(guī)整(DTW)距離并建立模型，確定不同插值時的閾值；最后計算測試序列的DTW距離，通過閾值比較判別步態(tài)的相似程度。算法流程如圖3所示。
[0032]四、對醫(yī)護人員進行運動檢測，獲取醫(yī)護人員在崗信息。
[0033]對于同一醫(yī)護人員在攝像頭檢測范圍內(nèi)會持續(xù)運動一段時間，那么運動的醫(yī)護人員會在連續(xù)幾幀中出現(xiàn)，而且在同一幀中可能有多名醫(yī)護人員。為了判定醫(yī)護人員的在崗信息，所以需要對多個醫(yī)護人員的運動目標進行跟蹤，以MSPF的多目標運動跟蹤為例，首先檢測到所有運動的醫(yī)護人員，將其作為候選目標予以保存，然后按照目標幀間的對應關(guān)系，利用MSPF算法分別預測每一目標在下一幀可能出現(xiàn)的范圍，通過對下一幀預測范圍的檢測，確定該范圍內(nèi)醫(yī)護人員的數(shù)目，若不存在，則表明醫(yī)護人員離開區(qū)域，除去數(shù)組中的候選目標；若僅存在一個目標，則該目標為醫(yī)護人員下一幀的運行位置，同時對數(shù)組中候選目標的信息進行更新；否則進行基于Mean shift算法的相似度特征匹配，以確定最佳匹配目標。該算法的流程圖如圖4所示。
[0034]以上所述及圖中所示的僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式。應當指出，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明的原理的前提下，還可以作出若干變型和改進，這些也應視為屬于本發(fā)明的保護范圍。
【權(quán)利要求】
1.一種基于視頻分析和RFID技術(shù)的醫(yī)護人員在崗監(jiān)測方法，包括如下步驟: 一.實時采集監(jiān)測區(qū)域的視頻圖像； 二.對采集到的視頻圖像進行醫(yī)護人員服裝識別，獲取醫(yī)護人員身體圖像或者未獲取醫(yī)護人員身體圖像的監(jiān)測結(jié)果； 三.判定身體圖像中人臉大小，對于人臉所占像素數(shù)較多的圖像，進行人臉檢測，判定是否指定值班人員；對于人臉所占像素較少的圖像，進行步態(tài)識別，判定是否指定值班人員； 四.對檢測到的值班人員進行運動跟蹤，獲得值班人員在崗信息； 五.對于疑似離崗人員，利用RFID在崗檢測子系統(tǒng)，啟動RFID讀取設(shè)備讀取其RFID標簽信息，確定位置； 六.根據(jù)所述醫(yī)護人員在崗信息視頻監(jiān)測和RFID監(jiān)測的綜合結(jié)果，確定值班醫(yī)護人員在崗狀態(tài)，對于離崗情況，發(fā)出告警信息。
2.如權(quán)利要求1所述的基于視頻分析和RFID技術(shù)的醫(yī)護人員在崗監(jiān)測方法，其特征在于:步驟二中，進行服裝識別之前，對監(jiān)測到的視頻圖像進行去噪處理。
3.如權(quán)利要求2所述的基于視頻分析和RFID技術(shù)的醫(yī)護人員在崗監(jiān)測方法，其特征在于:采用分形小波自適應圖像去噪算法進行高品質(zhì)去噪處理。
4.如權(quán)利要求1所述的基于視頻分析和RFID技術(shù)的醫(yī)護人員在崗監(jiān)測方法，其特征在于:所述服裝識別步驟包括:采用多幀相鄰影像的相關(guān)性，利用視頻圖像的時空關(guān)系，采用級聯(lián)分類器，鎖定醫(yī)護人員圖像，并進行圖像分割。
5.如權(quán)利要求1所述的基于視頻分析和RFID技術(shù)的醫(yī)護人員在崗監(jiān)測方法，其特征在于:步驟四中可以利用粒子濾波器算法，對多目標的運動狀態(tài)進行跟蹤，跟蹤判斷多個醫(yī)護人員的在崗情況。
6.如權(quán)利要求1所述的基于視頻分析和RFID技術(shù)的醫(yī)護人員在崗監(jiān)測方法，其特征在于:所述RFID在崗監(jiān)測子系統(tǒng)，包括:RFID讀取設(shè)備、RFID標簽；所述RFID讀取設(shè)備安裝在監(jiān)測區(qū)域值班臺上；所述RFID標簽放置于醫(yī)護人員胸牌上，RFID標簽與每個醫(yī)護人員身份信息之間具有 對應關(guān)系。
7.如權(quán)利要求6所述的基于視頻分析和RFID技術(shù)的醫(yī)護人員在崗監(jiān)測方法，其特征在于:在定時時刻或者視頻監(jiān)控子系統(tǒng)請求時刻才啟動RFID讀取設(shè)備讀取附近區(qū)域RFID標簽信息。
8.一種基于視頻分析和RFID技術(shù)的醫(yī)護人員在崗監(jiān)測系統(tǒng)，包括: 視頻采集子系統(tǒng)，用于采集監(jiān)控區(qū)域?qū)崟r醫(yī)護人員視頻； 智能視頻分析子系統(tǒng)，用于對采集的視頻進行服裝檢測，分割出醫(yī)護人員個體，然后根據(jù)所處位置分別進行人臉分析或步態(tài)識別，獲得值班人員在崗信息，同時對值班人員進行運動檢測，進行在崗跟蹤； RFID在崗監(jiān)測子系統(tǒng)，用于定時對值班人員在崗信息進行掃描，同時在視頻監(jiān)測出現(xiàn)異常時，系統(tǒng)啟動RFID掃描，對值班醫(yī)護人員在崗狀態(tài)進行確認； 離崗報警子系統(tǒng)，用于在確定醫(yī)護人員離崗的時候，對醫(yī)護人員提出告警，同時在醫(yī)院應急管理系統(tǒng)中提供報警信息。
【文檔編號】H04N7/18GK103942850SQ201410167755
【公開日】2014年7月23日 申請日期:2014年4月24日 優(yōu)先權(quán)日:2014年4月24日
【發(fā)明者】陳國軍, 張?zhí)鞎? 邵瑋 申請人:中國人民武裝警察部隊浙江省總隊醫(yī)院