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龙图腾网恭喜吉林大学申请的专利医护人员动作监测与疲劳预防方法、装置及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119904918B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510388065.6，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权医护人员动作监测与疲劳预防方法、装置及存储介质是由刘莹;于颖;李京;崔亚娟;王红平;陈功;王磊;赵春迪;臧子豪设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本医护人员动作监测与疲劳预防方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种医护人员动作监测与疲劳预防方法、装置及存储介质，涉及图像处理技术领域。其中，该方法包括：采集不同视角医护人员姿态图像，构建原始数据集；对原始数据集中的每张图像进行数据增强处理；利用labelme软件标注出人体关键点；标注后的图像数据集输入DNPOSE‑YOLOv8网络中进行训练；采集医护人员工作图像，并运用训练后的DNPOSE‑YOLOv8网络识别出医护人员工作时身体各个关键点的坐标信息；计算关键点之间的位置关系，判断医护人员工作姿态是否存在风险；生成提醒信息，指示医护人员优化工作姿势或者动作。通过本发明，可以实现医护人员姿态的快速精确检测，纠正医护人员的不良姿势，预防肌肉骨骼疾病。

本发明授权医护人员动作监测与疲劳预防方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种医护人员动作监测与疲劳预防方法，其特征在于，包括： 获取高精度相机采集的不同视角医护人员姿态图像，构建原始数据集； 对原始数据集中的每张图像进行数据增强处理，以增加数据多样性扩充数据集； 利用labelme软件在每张图像上标注出人体关键点； 将标注后的图像数据集输入到DNPOSE-YOLOv8网络中进行训练，得到训练后的DNPOSE-YOLOv8网络，所述训练后的DNPOSE-YOLOv8网络用于识别输入图像中的目标对象，并且定位出目标对象各个关键点的位置； 实时采集医护人员工作图像，并运用所述训练后的DNPOSE-YOLOv8网络识别出医护人员工作时身体各个关键点的坐标信息； 根据所述坐标信息计算关键点之间的位置关系，并根据所述关键点之间的位置关系判断医护人员工作姿态是否存在风险； 在检测到存在风险姿态时生成提醒信息，指示医护人员优化工作姿势或者动作，减少职业疲劳； 所述DNPOSE-YOLOv8网络是在YOLOv8-pose的基础上进行的改进，改进内容包括： 采用更轻量化的检测头LW-Pose，以加快网络的推理过程； 在网络结构中引入不对称设计，降低计算复杂度和模型参数量； 在每个分支中使用3×3深度可分离卷积DS_Conv代替传统的3×3卷积，减少参数数量； 在HEAD网络结构中加入特征聚焦扩散金字塔结构，所述金字塔结构提取各层的特征并进行特征融合，再将融合后的特征扩散到各个特征维度，使各特征维度具有更加全面的特征信息，从而实现金字塔结构的特征聚焦扩散，提升检测精度； 所述金字塔结构采用特征聚焦模块与特征扩散机制，所述特征聚焦模块旨在捕获并整合来自不同尺度的特征信息，并生成具有上下文信息的特征图，其中，所述特征聚焦模块接受三个尺度的输入，内部包含一个Inception-Style模块，所述Inception-Style模块利用一组并行深度卷积捕获跨多个尺度的信息；所述特征扩散机制旨在将所述特征聚焦模块生成的上下文信息特征扩散到各个检测尺度，以实现跨尺度的特征融合与增强，提升检测精度。

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