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申请/专利权人：中山大学附属第五医院
申请日：2024-04-26
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262417A
主分类号：G06V40/20
分类号：G06V40/20;G06N3/0464;G06V10/25;G06V10/762;G06V10/80;G06V10/82;G06V20/52;G01S13/10;G01S13/58
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的监控动态捕捉病人拔管动作检测方法，属于深度学习技术领域，包括：采集传感器和摄像头的所有输出数据，其中，传感器和摄像头的数量为至少一个；预处理传感器和摄像头的输出数据，并对输出数据进行矩阵转换；将传感器和摄像头的输出数据融合生成特征序列数据集；基于传感器和摄像头融合生成的特性序列数据集，训练神经网络推理分类模型。本发明提供的基于深度学习的监控动态捕捉病人拔管动作检测方法，区别于传统单一基于摄像头的实时图像检测方法，本方法将获取的摄像头和传感器的数据集拟合成神经网络模型，具有较好的适用性，可实现即使在摄像头出现曝光失效时问题时仍能对病人动作的精准识别。
主权项：1.一种基于深度学习的监控动态捕捉病人拔管动作检测方法，其特征在于，包括：S101：采集传感器和摄像头的所有输出数据，其中，所述传感器和所述摄像头的数量为至少一个；S102：预处理所述传感器和所述摄像头的所述输出数据，并对所述输出数据进行矩阵转换；S103：将所述传感器和所述摄像头的所述输出数据融合生成特征序列数据集；S104：基于所述传感器和所述摄像头融合生成的所述特性序列数据集，训练神经网络推理分类模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学附属第五医院 一种基于深度学习的监控动态捕捉病人拔管动作检测方法
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