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申请/专利权人：电子科技大学
申请日：2022-07-07
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN115227234B
主分类号：A61B5/11
分类号：A61B5/11;G06V10/25;G06V10/762
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.28#授权;2022.11.11#实质审查的生效;2022.10.25#公开
摘要：本发明公开了一种基于摄像头的心肺复苏按压动作评估方法与系统，包括以下步骤：设计心肺复苏按压动作评估体系；设计基于关键点的心肺复苏按压动作序列识别算法；设计基于按压动作的心肺复苏评估算法；以及构建基于摄像头的心肺复苏按压动作评估系统。本发明解决了目前多人姿态估计算法在心肺复苏场景上存在的重复识别问题，成功将心肺复苏实施者和被抢救者的骨骼点分离，排除了被抢救者的关键点干扰，提高了关键点的精度；在安卓系统上开发心肺复苏按压动作评估系统，有利于病人的第一目击者在黄金四分钟内对病人实施心肺复苏，提高心肺复苏的成功率。
主权项：1.一种基于摄像头的心肺复苏按压动作评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：设计心肺复苏按压动作评估体系对按压频率、按压幅度和按压放松比三项指标进行量化和等级的划分，构建客观的按压动作评估体系，再根据按压动作的各个指标位于体系中的等级进行打分，得到这三项指标各自的分数，并根据重要程度对其赋予不同的权重，加权平均的得到最终分数；步骤2：设计基于关键点的心肺复苏按压动作序列识别算法构建一个对称空间变换网络，将其部署于单人姿态估计网络的前后，然后设置一个平行的单人姿态估计网络，用于优化空间变换网络；然后使用非极大值抑制和基于K-means的关键点优化算法将心肺复苏实施者和按压者的关键点分离，以消除动作冗余；步骤3：设计基于按压动作的心肺复苏评估算法在得到经过优化处理的关键点数据后，提取出腕部、肘部和肩部的关键点，通过按压者的身体比例计算出实际臂长，通过腕部、肘部和肩部的关键点计算出视频中的臂长，通过其比值得到视频中按压幅度和实际按压幅度的比例；然后提取出动作序列中腕部关键点的极大极小值，计算出按压频率、按压幅度和按压放松比三个评估指标，再根据评估体系对其进行评估并进行打分。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种基于摄像头的心肺复苏按压动作评估方法与系统
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