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申请/专利权人：光荣电子工业(苏州)有限公司

摘要：本发明公开了一种老年人看护方法及装置，方法包括：S1，利用热成像技术获取目标检测人物各种姿态的红外图像；S2，对红外图像中目标检测人物的位置和姿态进行标注生成训练集数据；S3，使用训练集数据训练预设的YOLOv5网络获得人体姿态检测模型；S4，通过热成像传感器获取目标检测人物及所在环境的红外图像；S5，将待识别的目标检测人物红外图像输入人体姿态检测模型中，进行特征提取，生成预测输出；S6，发出通知或告警信息。该老年人看护方法通过热成像原理，采集人体以及所在环境的热图像，结合AI算法，实现对老人的智能看护，能够对老人跌倒等异常状况正确检知，从而减轻护理人员负担。

主权项：1.一种老年人看护方法，其特征在于：包括：S1，利用热成像技术获取目标检测人物各种姿态的红外图像；S2，对红外图像中目标检测人物的位置和姿态进行标注生成训练集数据；S3，使用训练集数据训练预设的YOLOv5网络获得人体姿态检测模型；S4，通过热成像传感器获取目标检测人物及所在环境的红外图像；S5，将待识别的目标检测人物红外图像输入人体姿态检测模型中，进行特征提取，生成预测输出，包括：1图片预处理对图片进行等比缩放后，将图片中心平移到左上角坐标原点，最后将图片平移到目标位置的中心，通过以下公式进行计算： 其中，scale为缩放倍数，w为图像宽度，h为图像高度，S为缩放矩阵，O为平移矩阵，T为平移矩阵，M为仿射变换矩阵，Src代表源图像，Dst代表目标图像，x,y为源图像上任意像素点坐标，x',y'为目标图像上任意像素点坐标；2网络模型推理使用训练好的YOLOv5人体姿态检测模型对处理后的图片进行推理，得到目标检测结果，包括：生成锚框：假设输入图像高度为h，宽度为w，分别以图像的每个像素为中心生成不同形状的锚框，设大小为s∈0，1，且宽高比为r0，锚框的宽和高分别为和预测目标框：对生成的锚框一一预测类别和偏移量，根据锚框及其预测偏移量得到预测框；3后处理，包括：预测框的decode解码：通过计算仿射变换逆矩阵M-1，把目标图像上的预测映射回源图像，计算方法如下：假设：k＝scale 则，x′＝kx+b1y′＝ky+b2 其中，scale为缩放倍数，Src代表源图像，Dst代表目标图像，x,y为源图像上任意像素点坐标，x',y'为目标图像上任意像素点坐标；NMS非极大值抑制：通过NMS算法去除重叠较大的冗余框，选择最优的预测框，包括：假设有N个框，每个框的置信度分数为Si，1≤i≤N； a.集合H为存放待处理候选框的集合，初始化为包含全部N个框；集合M为存放最优框的集合，初始化为空集；b.将所有集合H中的框进行排序，选出分数最高的框m，从集合H移到集合M；c.遍历集合H中的框，分别与框m计算交并比，如果高于设定阈值，则认为此框与m重叠，将此框从集合H中去除；d.回到步骤b进行迭代，直到集合H为空，集合M中的框为最后的结果；4输出结果；S6，发出通知或告警信息。

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