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申请/专利权人：南昌大学第二附属医院

摘要：本发明公开了一种基于猝倒面容识别模型的猝倒面容识别方法及装置，该方法包括：采集预设数量的猝倒面容图像和正常面容图像建立训练数据集，并按预设比例抽取出测试集；按预设数据增强策略对训练数据集当中的剩余数据集进行扩充，并将剩余数据集划分为训练集和验证集；获取通过预设视觉数据集利用ResNet‑18神经网络训练得到的初始分类模型，并将训练集和验证集输入至初始分类模型进行深度学习以得到猝倒面容识别模型；获取待识别的面容图像，并将待识别的面容图像输入至猝倒面容识别模型以识别面容图像是否为猝倒面容。本发明解决了现有技术中在进行猝倒发作预防时准确性低的问题。

主权项：1.一种基于猝倒面容识别模型的猝倒面容识别方法，其特征在于，所述方法包括：采集预设数量的猝倒面容图像和正常面容图像建立训练数据集，并按预设比例从所述训练数据集当中抽取出测试集；按预设数据增强策略对所述训练数据集当中的剩余数据集进行扩充，并按预设比例将所述剩余数据集划分为训练集和验证集；获取通过预设视觉数据集利用ResNet-18神经网络训练得到的初始分类模型，并将所述训练集和验证集输入至所述初始分类模型进行深度学习以得到猝倒面容识别模型；获取待识别的面容图像，并将所述待识别的面容图像输入至所述猝倒面容识别模型以识别所述面容图像是否为猝倒面容；所述按预设数据增强策略对所述训练数据集当中的剩余数据集进行扩充的步骤包括：对所述剩余数据集当中的图像以随机概率添加椒盐噪声和高斯模糊，或者对所述剩余数据集当中的图像进行随机水平翻转、随机角度翻转，或者对所述剩余数据集当中的图像进行对比度增强得到另一图像数据以对所述训练数据集当中的剩余数据集进行扩充；所述按预设比例将所述剩余数据集划分为训练集和验证集的步骤包括：将所述剩余数据集平均分成五等份，将所述五等份中的其中四份作为所述训练集，所述五等份中的另外一份作为所述验证集；所述将所述训练集和验证集输入至所述初始分类模型进行深度学习以得到猝倒面容识别模型的步骤包括：设置一个循环，循环五次，每次选择不同的一个等份作为所述验证集，其余四个等份作为所述训练集；在每次循环中，使用当前选择的所述训练集来训练所述初始分类模型，使用当前的所述验证集来评估所述初始分类模型的性能直至所述初始分类模型的性能趋于稳定以得到所述猝倒面容识别模型；所述采集预设数量的猝倒面容图像和正常面容图像建立训练数据集，并按预设比例从所述训练数据集当中抽取出测试集的步骤之前还包括：采集受试者在受试区域的猝倒视频，对所述猝倒视频进行分帧提取得到含有猝倒面容的图像和含有正常面容的图像；利用预设算法对所述含有猝倒面容的图像和含有正常面容的图像进行人脸信息提取，以获取所述猝倒面容图像和正常面容图像；将所述猝倒面容图像和正常面容图像缩放为相同的预设尺寸，并进行归一化处理以及像素标准化；所述受试区域的前端架设有图像采集装置，所述受试区域的周围设有红外探测光栅，所述采集受试者在受试区域的猝倒视频的步骤包括：采集所述红外探测光栅采集到的红外探测信息，根据所述红外探测信息确定所述受试者的身体轮廓信息；根据所述身体轮廓信息对所述图像采集装置进行调整，以保证所述受试者处于所述图像采集装置采集画面的中间区域，后通过所述图像采集装置对所述受试者进行猝倒视频的采集；所述红外探测光栅包括设于所述受试区域的顶部的第一红外探测光栅阵列以及设于所述受试区域的两侧的第二红外探测光栅阵列；所述根据所述红外探测确定所述受试者的身体轮廓信息的步骤包括：根据所述第一红外探测光栅阵列探测到的第一红外探测光栅信息确定顶部基准点，并由所述顶部基准点分别向外延伸出顶部基准线；根据所述第二红外探测光栅阵列探测到的第二红外探测光栅信息确定侧基准点，并由所述侧基准点分别向两端延伸出侧基准线；根据所述顶部基准线、侧基准线以及所述受试区域围合形成的矩形区域确定所述受试者的身体轮廓信息。

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