【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及用药行为识别，尤其涉及一种基于视觉的用药行为识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着人口老龄化和慢性病患病率的上升，提供一种高效、精准的用药行为识别方案，已经成为提高医疗服务质量、降低医疗成本的重要手段。智能用药行为识别方案正是在这一背景下应运而生，旨在通过先进技术手段，解决传统用药监控方式的不足，为患者和医疗机构带来全新的解决方案。
2、目前，现有技术中，通常利用智能手环或腕表对用药行为进行识别，具体方案为：智能手环或腕表内置多种传感器，如加速度计、心率传感器和皮肤温度传感器等，用于获取监测对象的活动、睡眠和生理指标等信息，将传感器获取的数据通过智能手环或腕表内部的处理器进行实时处理，并存储在设备内或通过连接的手机应用程序进行远程存储，通过分析采集到的数据，如活动量、睡眠质量、心率变异性等指标，推断监测对象的用药行为。然而，虽然智能手环或腕表可以监测多种生理指标和活动信息，但数据的准确性可能受到传感器的限制或佩戴位置的影响，产生的数据误差可能导致用药行为识别结果的不准确性，进而影响用药行为监控的效果。
3、为此，如何准确地识别出用药行为，及时提供有效的智能看护是亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提出一种基于视觉的用药行为识别方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中用药行为识别不准确，看护效果差的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术一方面提供一种基于视觉的用药行为识别方法，所述方法包
3、在目标用药人的固定用药时间段，采集目标用药人固定放置药品的区域的可见光视频；
4、当检测到所述可见光视频中包含人脸图像且人脸图像特征与目标用药人脸图像特征一致时，采用基于深度学习的物品识别方法检测所述可见光视频中包含目标用药人接触药品包装的图像；
5、根据药品包装在目标用药人接触药品包装的图像中的位置识别目标用药人的用药行为。
6、优选地，在所述当检测到所述可见光视频中包含人脸图像且人脸图像特征与目标用药人脸图像特征一致时，采用基于深度学习的物品识别方法检测所述可见光视频中包含目标用药人接触药品包装的图像之前还包括：
7、检测所述可见光视频中是否包含人脸图像；
8、若所述可见光视频中包含人脸图像，检测人脸图像特征与目标用药人脸图像特征是否一致。
9、优选地，所述若可见光视频中包含人脸图像，检测人脸图像特征与目标用药人脸图像特征是否一致包括：
10、采用人脸检测器来检测所述人脸图像的人脸脸框与所述目标用药人人脸脸框是否一致，所述人脸检测器采用多任务级联卷积神经网络算法；
11、检测所述人脸图像的五官位置与所述目标用药人的五官位置是否一致；
12、确定所述人脸图像特征与目标用药人脸图像特征是否一致。
13、优选地，在所述当检测到可见光视频中包含人脸图像且人脸图像特征与目标用药人脸图像特征一致时，采用基于深度学习的物品识别方法检测所述可见光视频中包含目标用药人接触药品包装的图像之前还包括：
14、若未检测到可见光视频中包含人脸图像或未检测到人脸图像特征与目标用药人脸图像特征一致，则向目标终端发送用药提醒信息提醒目标用药人。
15、优选地，所述当检测到可见光视频中包含人脸图像且人脸图像特征与目标用药人脸图像特征一致时，采用基于深度学习的物品识别方法检测所述可见光视频中包含目标用药人接触药品包装的图像还包括：
16、当检测到可见光视频中包含人脸图像且人脸图像特征与目标用药人脸图像特征一致时，判断所述可见光视频中目标用药人是否准备用药；
17、若所述可见光视频中目标用药人不准备用药，则向目标终端发送用药提醒信息提醒目标用药人。
18、优选地，所述根据药品包装在目标用药人接触药品包装的图像中的位置识别目标用药人的用药行为包括：
19、根据药品包装的位置关系预先设置参考线；
20、在目标用药人接触药品包装的图像中判断药品包装是否位于所述参考线之上；
21、若所述药品包装位于所述参考线之上，则目标用药人准备用药。
22、优选地，在所述根据药品包装在目标用药人接触药品包装的图像中的位置识别目标用药人的用药行为之后还包括：
23、若所述药品包装位于所述参考线之下，则目标用药人不准备用药。
24、本专利技术另一方面还提供一种基于视觉的用药行为识别装置，所述装置包括：
25、视频采集模块，用于在目标用药人的固定用药时间段，采集目标用药人固定放置药品的区域的可见光视频；
26、用药人接触药品包装图像获取模块，用于当检测到所述可见光视频中包含人脸图像且人脸图像特征与目标用药人脸图像特征一致时，采用基于深度学习的物品识别方法检测所述可见光视频中包含目标用药人接触药品包装的图像；
27、用药行为识别模块，用于根据药品包装在目标用药人接触药品包装的图像中的位置识别目标用药人的用药行为。
28、本专利技术另一方面还提供一种基于视觉的用药行为识别设备，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在所述存储器中的计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现上述任一项所述的方法。
29、本专利技术另一方面还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，当所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述任一项所述的方法。
30、本专利技术提供的基于视觉的用药行为识别方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：在目标用药人的固定用药时间段，采集目标用药人固定放置药品的区域的可见光视频；当检测到所述可见光视频中包含人脸图像且人脸图像特征与目标用药人脸图像特征一致时，采用基于深度学习的物品识别方法检测所述可见光视频中包含目标用药人接触药品包装的图像；根据药品包装在目标用药人接触药品包装的图像中的位置识别目标用药人的用药行为。本专利技术通过在固定用药时间段内采集目标用药人固定放置药品区域的可见光视频，结合人脸识别和基于深度学习的物品识别技术，综合利用时空信息、人脸识别技术和药品包装接触监控，极大地提高了用药行为识别的准确度，具体来说，时空信息确保监控在预定时间和地点进行，人脸识别技术验证用药人的身份，防止药品被他人误用或滥用，而基于深度学习的物品识别方法则能准确检测到用药人接触药品包装的行为，通过这三种技术的协同工作，不仅能精确记录用药时间和用药动作，还能提供可靠的数据支持，及时发现并纠正用药错误，从而提高用药依从性和安全性，为患者提供更好的健康保障。
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1.一种基于视觉的用药行为识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于视觉的用药行为识别方法，其特征在于，在所述当检测到所述可见光视频中包含人脸图像且人脸图像特征与目标用药人脸图像特征一致时，采用基于深度学习的物品识别方法检测所述可见光视频中包含目标用药人接触药品包装的图像之前还包括：
3.根据权利要求2所述的基于视觉的用药行为识别方法，其特征在于，所述若可见光视频中包含人脸图像，检测人脸图像特征与目标用药人脸图像特征是否一致包括：
4.根据权利要求1所述的基于视觉的用药行为识别方法，其特征在于，在所述当检测到可见光视频中包含人脸图像且人脸图像特征与目标用药人脸图像特征一致时，采用基于深度学习的物品识别方法检测所述可见光视频中包含目标用药人接触药品包装的图像之前还包括：
5.根据权利要求1所述的基于视觉的用药行为识别方法，其特征在于，所述当检测到可见光视频中包含人脸图像且人脸图像特征与目标用药人脸图像特征一致时，采用基于深度学习的物品识别方法检测所述可见光视频中包含目标用药人接触药品包装的图像还包括：
<...【技术特征摘要】
1.一种基于视觉的用药行为识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于视觉的用药行为识别方法，其特征在于，在所述当检测到所述可见光视频中包含人脸图像且人脸图像特征与目标用药人脸图像特征一致时，采用基于深度学习的物品识别方法检测所述可见光视频中包含目标用药人接触药品包装的图像之前还包括：
3.根据权利要求2所述的基于视觉的用药行为识别方法，其特征在于，所述若可见光视频中包含人脸图像，检测人脸图像特征与目标用药人脸图像特征是否一致包括：
4.根据权利要求1所述的基于视觉的用药行为识别方法，其特征在于，在所述当检测到可见光视频中包含人脸图像且人脸图像特征与目标用药人脸图像特征一致时，采用基于深度学习的物品识别方法检测所述可见光视频中包含目标用药人接触药品包装的图像之前还包括：
5.根据权利要求1所述的基于视觉的用药行为识别方法，其特征在于，所述当检测到可见光视频中包含人脸图像且人脸图像特征与目标用药人脸图像...
【专利技术属性】
技术研发人员：张晓亮，陈辉，熊章，张智，雷奇文，
申请(专利权)人：武汉星巡智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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