睡眠呼吸系統(tǒng)中病人異常行為視頻監(jiān)測.pdf

1、人體異常行為監(jiān)測是人工智能領(lǐng)域的一個重要研究方向，近年來引起機(jī)器視覺領(lǐng)域研究者的很大的興趣。人體異常行為識別包括從視頻序列中抽取相關(guān)的視覺信息，并用一種合適的方式進(jìn)行表達(dá)，最后解釋這些信息以實(shí)現(xiàn)識別和學(xué)習(xí)人的行為，研究人體的行為模式將為人們的生活帶來全新的交互方式。目前人體行為識別的研究發(fā)展比較緩慢，有待進(jìn)一步的研究學(xué)習(xí)。
　　 本文在睡眠呼吸監(jiān)測系統(tǒng)基礎(chǔ)上增加了基于計(jì)算機(jī)的視頻監(jiān)視系統(tǒng)，是對睡眠呼吸分析系統(tǒng)的豐富和補(bǔ)充。針對睡

2、眠呼吸系統(tǒng)綜合癥病人睡眠過程中多動的特征，進(jìn)行實(shí)時的監(jiān)測，并利用圖像處理技術(shù)識別病人的躺著、坐起、站立的姿勢，使得醫(yī)療人員能夠在無人值守的情況下更詳細(xì)的了解病人整夜睡眠過程中的行為，為醫(yī)生盡快的診斷病情，制定治療方案提供了可靠的數(shù)據(jù)資料。當(dāng)病人做出坐起、站立的異常行為時視頻監(jiān)測系統(tǒng)還會實(shí)現(xiàn)報警功能。
　　 本文研究的主要內(nèi)容包括以圖像處理、圖像分析理論為基礎(chǔ)，對國內(nèi)外關(guān)于人體行為識別領(lǐng)域的相關(guān)算法進(jìn)行了研究和比較；分析了運(yùn)動目標(biāo)

3、檢測領(lǐng)域比較常用的幀間差分方法和背景差分方法，對它們各自的檢測效果做了分析比較，針對幀間差分方法精度不高、單高斯背景更新速度太慢的缺點(diǎn)，提出了一種結(jié)合了改進(jìn)的幀間差分的三幀差分和背景差分法的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法，背景的更新采用Surendra背景更新算法。該方法能夠滿足本課題的實(shí)時性要求，由此方法檢測出來的前景效果也很好。與單一的幀間差分方法和背景差分方法相比較，背景差分方法和三幀查分方法的結(jié)合保留了兩者優(yōu)點(diǎn)的同時去除它們各自的缺點(diǎn)。

4、>　　 在檢測出視頻數(shù)據(jù)中的前景信息之后，通過去除噪聲，向下采樣等一系列的處理，需要對睡眠呼吸系統(tǒng)綜合癥病人所做出的行為進(jìn)行分析解釋，結(jié)合病人的癥狀及本課題要實(shí)現(xiàn)的無人值守的視頻監(jiān)測的目的，本文定義病人的坐起和站立為異常行為，對人體躺著、坐著、站著姿勢的識別是通過這三種姿勢的特征建立動態(tài)矩形模型，然后通過對矩形的參數(shù)進(jìn)行分析判斷，來實(shí)現(xiàn)對人體的姿勢進(jìn)行識別，在檢測出異常行為后除了要在顯示器上顯示出病人當(dāng)前的狀念，還會通過編程啟動蜂鳴器