申请/专利权人：珠海安士佳电子有限公司

申请日：2024-05-29

公开（公告）日：2024-07-02

公开（公告）号：CN118279806A

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G06N3/0464;G06N3/08;G06V10/26;G06V10/776;G06V10/778;G06V10/82;G06V20/52;G06V40/20

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.07.19#实质审查的生效;2024.07.02#公开

摘要：本申请公开一种基于深度学习的远程老人看护监控方法及系统，方法应用于系统的终端设备。方法通过将采集的多个原始视频对应的规范化视频输入至预设的识别模型，根据获取的行为识别结果和置信度生成规范化视频对应的评审信息集，用于在预设的历史案例数据库中获取多个相关评审事件和每个相关评审事件对应的评审准则；根据在多个评审准则中确定的目标评审准则对多个相关评审事件进行评审，获取综合活动范围评估结果，根据行为识别结果和综合活动范围评估结果构建行为示例样本库，根据获取示例样本库对应的特征信息构建评判模型，将采集的实时视频输入至评判模型，获评估结果，完成对远程老人看护监控。实现对老人生活状况的全方位监控和评估。

主权项：1.一种基于深度学习的远程老人看护监控方法，其特征在于，所述方法应用于远程老人看护监控系统的终端设备，所述远程老人看护监控系统还包括多个视频采集设备，每个所述视频采集设备设置于待看护空间中的关键区域；包括：获取所述视频采集设备采集所述关键区域的多个原始视频；将所述原始视频对应的规范化视频分别输入至预设的识别模型的语义分割模块、姿态估计模块和行为识别模块，获取所述规范化视频对应的语义分割信息、姿态估计信息和行为识别信息；根据所述语义分割信息、姿态估计信息和行为识别信息获取所述规范化视频对应的行为识别结果和所述行为识别结果对应的置信度；根据所述行为识别结果和所述置信度生成所述规范化视频对应的评审信息集，根据所述评审信息集在预设的历史案例数据库中获取多个相关评审事件和每个所述相关评审事件对应的评审准则，在多个所述评审准则中确定所述规范化视频对应的目标评审准则；根据所述目标评审准则对多个所述相关评审事件进行评审，获取所述相关评审事件对应的综合活动范围评估结果，根据所述行为识别结果和所述综合活动范围评估结果构建行为示例样本库，获取所述示例样本库对应的特征信息；根据所述特征信息构建评判模型，将所述视频采集设备采集的实时视频输入至所述评判模型，获取所述实时视频对应的评估结果，根据所述评估结果完成对远程老人看护监控。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 珠海安士佳电子有限公司 基于深度学习的远程老人看护监控方法及系统

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