【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人脸识别，具体为一种基于人脸识别的护理过程控制方法、系统及存储介质。
技术介绍
1、人脸识别技术作为一种先进的生物识别技术，利用摄像头捕捉目标人物的脸部图像，通过分析脸部图像的特征可实现身份识别、情感分析以及行为分析等任务。
2、人脸识别技术依赖于其强大的分析能力被广泛应用于多个领域，例如安全监控、身份验证、智能家居以及医疗领域；在医疗领域，人脸识别技术常用于对病人的护理过程控制，以提升护理的效率和安全性。通过自动识别病人身份以及对病人的表情进行分析，护理人员可以更准确地提供个性化服务。
3、传统的医疗护理过程是由护士或医生与病人面对面交流，了解病情，并进行身体检查，收集病人的生命体征和症状信息；然后，手动记录病历信息和护理计划；随着医疗设备的完善，现今在对病人的护理过程中大多采用医疗设备监测的方式，以提高护理对象质量和效率。然而，这种方式需要病人长时间佩戴监测设备，护理人员过于依赖设备数据，忽视病人的感受和症状；基于人脸识别的护理过程控制相比较以上的方法能够有效地识别病人的面部情况，并分析病人的反应。
4、为了提升护理过程控制的效率和质量，本专利技术提出一种基于人脸识别的护理过程控制方法、系统及存储介质。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于人脸识别的护理过程控制方法、系统及存储介质用于对病人的护理过程的有效控制；主要从以下几点出发，首先，利用一种身份识别模型识别出医院监控视频中的护理对象；该模型主要从拍摄到人物的服
2、第一方面，本专利技术提出一种人脸识别的护理过程控制方法，包括：
3、获取医院允许监控范围内的监控视频；
4、进一步地，提取所述监控视频中人物区域；
5、进一步地，分割所述人物区域中人物图像和活动背景图像；
6、进一步地，将多张所述人物图像和所述活动背景图像输入至身份识别模型，得到护理对象集合和非护理对象集合；
7、其中，所述身份识别模型包括：
8、输入层，用于接收所述人物图像和所述活动背景图像；
9、图像预处理层，用于对所述人物图像和所述活动背景图像进行预处理，得到标准人物图像和标准活动背景图像；
10、其中，所述图像预处理层包括：对所述人物图像和所述活动背景图像进行尺寸调整，得到第一人物图像和第一活动背景图像；对所述第一人物图像和所述
11、行去噪处理，得到第二人物图像和第二活动背景图像；对所述第二人物图像和所述第二活动背景图像进行数据增强，得到第三人物图像和第三活动背景图像；去除所述第三人物背景图像和所述第三活动背景图像的静态干扰，得到所述标准人物图像和所述标准活动背景图像。
12、身份特征提取层，用于对所述标准人物图像和所述标准活动背景图像进行特征提取，得到身份识别初始特征集合；
13、其中，所述身份特征提取层包括：采用卷积神经网络提取所述标准人物图像的服装特征；采用时序卷积网络提取多张连续时间段所述标准人物图像的人物动作特征；采用物体检测模型提取所述标准人物图像中物品特征；采用目标检测模型提取所述标准活动背景图像的背景特征；将所述服装特征、所述人物动作特征、所述物品特征和所述背景特征进行集成，得到所述身份识别初始特征集合。
14、多身份特征加权层，用于对所述身份识别初始特征集合中特征进行分项加权，得到身份识别加权特征集合；
15、其中，所述多身份特征加权层的加权过程具体包括：收集所述标准人物图像和所述标准活动背景图像中各身份识别特征随时间变化的表现，得到身份识别特征变化数据集；采用时序分析法对所述身份识别特征变化数据集中各身份识别特征进行重要性分析，得到身份识别特征重要性权重；根据所述身份识别特征重要性权重对所述身份识别初始特征集合中相应特征进行加权，得到所述身份识别加权特征集合；
16、身份识别层，用于对所述身份识别加权特征集合中各个特征进行身份识别，得到多个身份识别概率；
17、身份识别输出层，用于对多个所述身份识别概率进行交叉校验，并输出身份识别结果；其中，所述身份识别结果包括：护理对象和非护理对象。
18、进一步地，对所述护理对象集合中的护理对象进行持续监控，并获取所述护理对象的人脸图像；
19、进一步地，使用人脸识别模型提取所述人脸图像的人脸特征；
20、进一步地，将所述人脸特征与预先保存在人脸数据库中的护理对象真实人脸特征进行比对，得到所述护理对象的身份信息；
21、进一步地，根据所述身份信息获取所述护理对象的电子病历记录、护理计划和护理人员；
22、进一步地，对所述护理对象进行护理分析，得到分析结果；
23、其中，所述分析结果包括：
24、提取所述护理计划的护理关键字段；所述护理关键字段包括：护理时间点、护理内容以及护理设备；其中，所述护理时间点与所述护理内容为一一对应关系；所述护理内容与所述护理设备为一一对应关系；
25、将所述护理对象的当前监控时间与所述护理时间点进行匹配；若所述当前监控时间是所述护理计划中任意护理时间点；根据所述护理计划得到护理内容以及护理设备，并提醒护理人员进行护理；
26、若所述当前监控时间不是所述护理计划中任意护理时间点；对所述护理对象进行状态识别；所述状态识别包括：空间状态识别、面部状态识别和行为状态识别；
27、其中，所述空间状态识别包括：获取所述护理对象的所述活动背景图像；
28、对所述活动背景图像进行布局识别；若所述布局识别的结果不符合所述护理对象的护理场所要求，得到场所异常；
29、所述面部状态识别包括：获取所述护理对象的所述人脸图像；将所述人脸图像输入至面部状态识别模型，得到面部识别结果；若所述面部识别结果存在异常，得到面部异常；
30、所述行为状态识别包括：获取多个连续时间段所述护理对象的所述人物图像；将所述人物图像进行预处理后输入至时序卷积网络，得到所述护理对象的动作识别结果；当所述动作识别结果存在异常时，得到动作异常。
31、进一步地，根据所述分析结果对本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人脸识别的护理过程控制方法，其特征在于，包括：获取医院允许监控范围内的监控视频；提取所述监控视频中人物区域；分割所述人物区域中人物图像和活动背景图像；将所述人物图像和所述活动背景图像输入至身份识别模型，得到护理对象集合和非护理对象集合；对所述护理对象集合中护理对象进行持续监控，并获取所述护理对象的人脸图像；使用人脸识别模型提取所述人脸图像的人脸特征；将所述人脸特征与护理对象真实人脸特征进行比对，得到所述护理对象的身份信息；根据所述身份信息获取所述护理对象的电子病历记录、护理计划和护理人员；对所述护理对象进行护理分析，得到分析结果；根据所述分析结果对所述护理人员进行提醒；记录对所述护理对象在监控过程中的各项数据；待护理对象在护理完毕后根据所述护理对象的体检报告进行护理效果评估；
2.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别的护理过程控制方法，其特征在于，所述身份识别模型包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于人脸识别的护理过程控制方法，其特征在于，所述图像预处理层包括：
4.根据权利要求2所述的一种基于人脸识别的护理过程控制方法，其特征在
5.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别的护理过程控制方法，其特征在于，所述分析结果包括：
6.一种基于人脸识别的护理过程控制系统，其特征在于，所述系统包括：监控单元、身份识别单元、人脸识别单元、数据管理单元、异常识别单元、预警单元、评估单元和反馈单元；其中，所述监控单元，用于在医院内允许监控范围内进行监控；所述身份识别单元，用于对在医院内的护理对象和非护理对象进行识别；所述人脸识别单元，用于获取护理对象的身份信息；所述数据管理单元，用于存储和管理护理对象的电子病历、护理计划及相关信息；所述预警单元，用于对护理对象相对应的护理人员发出提醒以及状态识别；所述异常识别单元，用于识别护理对象各种异常信息；所述预警单元，用于对护理对象相对应的护理人员发出提醒；所述评估单元，用于评估护理对象的护理效果；所述反馈单元，用于向相关人员反馈护理评估结果。
7.根据权利要求6所述的一种基于人脸识别的护理过程控制系统，其特征在于，所述身份识别单元采用身份识别模型进行护理对象和非护理对象的识别，具体过程包括：由所述监控单元获取医院允许监控范围内的监控视频；提取所述监控视频中人物区域；分割所述人物区域中人物图像和活动背景图像；由输入层接收所述人物图像和所述活动背景图像；将所述人物图像和所述活动背景图像输入至图像预处理层，得到标准人物图像和标准活动背景图像；将所述标准人物图像和所述标准活动背景图像输入至身份特征提取层，得到身份识别初始特征集合；将所述身份识别初始特征集合输入至多身份特征加权层，得到身份识别加权特征集合；将所述身份识别加权特征集合输入至身份识别层，得到多个身份识别概率；将所述多个身份识别概率输入至身份识别输出层，得到身份识别结果。
8.根据权利要求6所述的一种基于人脸识别的护理过程控制系统，其特征在于，所述异常识别单元包括：空间状态识别、面部状态识别和行为状态识别；
9.根据权利要求6所述的一种基于人脸识别的护理过程控制系统，其特征在于，所述评估单元包括：获取护理中的各项数据；其中，所述各项数据包括：护理对象行为、生命体征、护理人员操作以及护理设备；待护理对象的护理完毕后获取所述护理对象的体检报告；对所述各项数据进行数据预处理，得到标准各项数据；对所述体检报告进行量化，得到体检数据集合；将所述标准各项数据与所述体检数据集合进行整合，得到综合数据集；将所述综合数据集输入至机器学习模型中，得到护理评估结果。
10.一种基于人脸识别的护理过程控制存储介质，其特征在于，所述控制存储介质上存储有基于人脸识别的护理过程控制程序，所述基于人脸识别的护理过程控制程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项基于人脸识别的护理过程控制方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于人脸识别的护理过程控制方法，其特征在于，包括：获取医院允许监控范围内的监控视频；提取所述监控视频中人物区域；分割所述人物区域中人物图像和活动背景图像；将所述人物图像和所述活动背景图像输入至身份识别模型，得到护理对象集合和非护理对象集合；对所述护理对象集合中护理对象进行持续监控，并获取所述护理对象的人脸图像；使用人脸识别模型提取所述人脸图像的人脸特征；将所述人脸特征与护理对象真实人脸特征进行比对，得到所述护理对象的身份信息；根据所述身份信息获取所述护理对象的电子病历记录、护理计划和护理人员；对所述护理对象进行护理分析，得到分析结果；根据所述分析结果对所述护理人员进行提醒；记录对所述护理对象在监控过程中的各项数据；待护理对象在护理完毕后根据所述护理对象的体检报告进行护理效果评估；
2.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别的护理过程控制方法，其特征在于，所述身份识别模型包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于人脸识别的护理过程控制方法，其特征在于，所述图像预处理层包括：
4.根据权利要求2所述的一种基于人脸识别的护理过程控制方法，其特征在于，所述身份特征提取层包括：采用卷积神经网络提取所述标准人物图像的服装特征；采用时序卷积网络提取多张连续时间段所述标准人物图像的人物动作特征；采用物体检测模型提取所述标准人物图像中物品特征；采用目标检测模型提取所述标准活动背景图像的背景特征；将所述服装特征、所述人物动作特征、所述物品特征和所述背景特征进行集成，得到所述身份识别初始特征集合。
5.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别的护理过程控制方法，其特征在于，所述分析结果包括：
6.一种基于人脸识别的护理过程控制系统，其特征在于，所述系统包括：监控单元、身份识别单元、人脸识别单元、数据管理单元、异常识别单元、预警单元、评估单元和反馈单元；其中，所述监控单元，用于在医院内允许监控范围内进行监控；所述身份识别单元，用于对在医院内的护理对象和非护理对象进行识别；所述人脸识别单元，用于获取护理对象的身份信息；所述数据管理单元，用于存储和管理护理对象的电子病...
【专利技术属性】
技术研发人员：濮晶晶，程婧，陈月英，朱婷婷，
申请(专利权)人：中国人民解放军东部战区总医院，
类型：发明
国别省市：
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