CN111128326A - 一种基于目标跟踪的社区病患监控方法和*** - Google Patents
一种基于目标跟踪的社区病患监控方法和*** Download PDFInfo
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Abstract
本申请实施例提供一种基于目标跟踪的社区病患监控方法和***。该方法包括：采集社区内病患的基础数据，形成目标病患集合；集合中每一目标病患具有唯一标识；通过所述基础数据，形成目标病患的辅导方案；以所述目标病患集合中的每一病患为跟踪目标，利用探测器在社区范围进行跟踪；实时监测目标病患的体态特征、动作特征、声音特征和表情特征，利用深度学习算法，生成特征变化加权系数和特征采样数量，计算特征变化程度用以判断所述目标病患是否出现异常；当出现异常时，提供现场抢救辅导和/或心理辅导；当未出现异常时，按预定周期提供在线饮食辅导和/或用药辅导。本申请通过目标跟踪技术提高了社区内病患监控的效率和准确度。
Description
技术领域
本申请涉及目标跟踪及病患监控领域，尤其涉及一种基于目标跟踪的社区病患监控方法和***。
背景技术
目标跟踪是一项融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制和传感器等多种不同领域先进成果的综合性应用技术。运动目标跟踪包括对运动目标进行检测、识别和跟踪，通常通过探测器获取目标的位置、速度等参数或目标的形状、颜色、声音等特征，然后对其进一步处理，实现对运动目标的准确跟踪。传统的社区病患监控，一般采取在病患身上配戴一定数量的传感器，通过传感器采集病患的身体数据，再将采集的数据下载或传送至医疗中心，由医疗中心判断病患是否异常，从而决定是否提供治疗及具体的治疗方案。这种监控方法，要求社区内的患者随时都配戴一定数量的传感器，这一方面加重了患者的身体负担，另一方面也造成了资源的浪费，同时，采集的数据不能实时传送回医疗中心，导致医疗中心提供治疗的响应时间长，并且无法主动对异常病患进行准确定位。
发明内容
有鉴于此，本申请的目的在于提出一种基于目标跟踪的社区病患监控方法和***，减轻病患的身体负担，降低医疗中心提供治疗的延时，节约医疗资源。
基于上述目的，本申请提出了一种基于目标跟踪的社区病患监控方法，包括：
按预设周期采集社区内病患的基础数据，形成目标病患集合；所述目标病患集合中每一目标病患具有唯一标识；通过所述基础数据，形成所述目标病患的饮食、用药、心理和抢救辅导方案；
以所述目标病患集合中的每一病患为跟踪目标，利用探测器在社区范围进行跟踪，所述跟踪内容包括所述目标病患的地理位置、出现时间、移动速度；
实时监测目标病患的体态特征、动作特征、声音特征和表情特征，基于所述目标病患的基础数据，利用深度学习算法，生成特征变化加权系数和特征采样数量，计算特征变化程度用以判断所述目标病患是否出现异常；
当所述目标病患出现异常时，向所述目标病患提供现场抢救辅导和/或心理辅导；当所述目标病患未出现异常时，按预定周期提供在线饮食辅导和/或用药辅导。
在一些实施例中，所述方法还包括：
所述基础数据包括：身体特征、病理特征、治疗历史和生活特征。
在一些实施例中，利用探测器在社区范围进行跟踪，包括：
所述跟踪包括公共区域跟踪和病患住房跟踪；
所述公共区域跟踪中，使用的探测器为视频监控设备，跟踪内容包括目标病患的地理位置、出现时间和移动速度；
所述病患住房跟踪中，使用的探测器为预设病患监控程序的移动终端，跟踪内容包括所述目标病患的地理位置和出现时间。
在一些实施例中，所述病患住房跟踪中，使用的探测器为预设病患监控程序的移动终端，跟踪内容包括所述目标病患的地理位置和出现时间，包括：
当所述目标病患进入所述目标病患的住房，推送信息至所述移动终端，启动所述病患住房跟踪。
在一些实施例中，基于所述目标病患的基础数据，利用深度学习算法，生成特征变化加权系数和特征采样数量，计算特征变化程度用以判断所述目标病患是否出现异常，包括：
根据基础数据和监测内容计算特征变化程度，当所述特征变化程度超过设定阈值时，判定所述目标病患异常；
所述特征变化程度的计算公式为：
I表示特征变化程度，I0表示特征变化程度初始值，i表示所监测目标病患特征数，共有体态、动作、表情和声音4种特征，μi表示所述目标病患第i个特征的特征变化加权系数，fi表示所述目标病患第i个特征的变化程度；
其中，
其中，aij表示所述目标病患第i个特征的第j个采样点的置信度，aij0表示所述目标病患第i个特征的第j个采样点的初始置信度，ni为目标病患第i个特征的特征采样点数。
从公式中可以看出，特征变化程度覆盖了目标病患的4种特征，且每个特征设置多个采样点，每个特征的采样点数根据目标病患的具体情况动态设置。通过综合多个特征的变化程度来判断目标病患是否出现异常，有效避免了异常的误判，提高了异常判断的准确度。
在一些实施例中，所述提供现场抢救辅导和/或心理辅导，包括：
控制中心向医疗中心发送所述目标病患的位置和辅导方案，医疗中心派出医疗人员进行现场辅导；
所述按预定周期提供在线饮食辅导和/或用药辅导，包括：
控制中心按预定周期向预设病患监控程序的移动终端发送辅导方案。
基于上述目的，本申请还提出了一种目标跟踪的社区病患监控***，包括：
初始模块，用于按预设周期采集社区内病患的基础数据，形成目标病患集合；所述目标病患集合中每一目标病患具有唯一标识；通过所述基础数据，利用病患辅导专家***形成所述目标病患的饮食、用药、心理和抢救辅导方案；
跟踪模块，用于所述目标病患集合中的每一病患为跟踪目标，利用探测器在社区范围进行跟踪，所述跟踪内容包括所述目标病患的地理位置、出现时间、移动速度；
方案模块，用于实时监测目标病患的体态特征、动作特征、声音特征和表情特征，基于所述目标病患的基础数据，利用深度学习算法，生成特征变化加权系数和特征采样数量，计算特征变化程度用以判断所述目标病患是否出现异常；
辅导模块，用于当所述目标病患出现异常时，提供现场抢救辅导和/或心理辅导；当所述目标病患未出现异常时，按预定周期提供在线饮食辅导和/或用药辅导。
在一些实施例中，所述跟踪模块，包括：
公共区域单元，用于对所述目标病患进行公共区域内追踪；
病患住房单元，用于对所述目标病患进行住房内追踪。所述***还包括：
在一些实施例中，所述方案模块，包括：
数据处理单元，用于接收、分析和存储所述目标病患的基本数据、监测数据和辅导数据；
方案决策单元，用于生成和更新所述目标病患的辅导方案。
在一些实施例中，所述***还包括：
评价反馈模块，用于当对所述目标病患的辅导结束后，对辅导效果进行评估和反馈；
故障诊断模块，用于对社区内探测器状态进行监控，当探测器故障时，发出故障信号，显示故障代码。
附图说明
在附图中，除非另外规定，否则贯穿多个附图相同的附图标记表示相同或相似的部件或元素。这些附图不一定是按照比例绘制的。应该理解，这些附图仅描绘了根据本发明公开的一些实施方式，而不应将其视为是对本发明范围的限制。
图1示出根据本发明实施例的基于目标跟踪的社区病患监控方法的流程图。
图2示出根据本发明实施例的基于目标跟踪的社区病患监控***的构成图。
图3示出根据本发明实施例的跟踪模块的构成图。
图4示出根据本发明实施例的方案模块的构成图。
图5示出根据本发明实施例的基于目标跟踪的社区病患监控***的构成图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1示出根据本发明实施例的基于目标跟踪的社区病患监控方法的流程图。如图1所示，该基于目标跟踪的社区病患监控方法包括：
步骤S11、按预设周期采集社区内病患的基础数据，形成目标病患集合；所述目标病患集合中每一目标病患具有唯一标识；通过所述基础数据，形成所述目标病患的饮食、用药、心理和抢救辅导方案。
具体来说，由于社区内环境复杂，人员众多，为了提高监控效率，需要准确确定具体的监控目标，因此，按周期(如每周、每月、每季度、每半年、每年)确定监控的目标病患，采集其基础数据，形成目标病患集合。同时，为了便于***识别跟踪目标，给目标病患集合中的每一目标病患加注唯一标识，提高监控的准确性。通过对目标病患的基础数据进行分析，形成所述目标病患的饮食、用药、心理和抢救辅导方案，便于随时调用。
在一种实施方式中，病患的基础数据包括身体特征、病理特征、治疗历史和生活特征。
具体来说，由于不同病患的辅导需求不同，要根据其身体特征(例如身高、体重、心率、血压等)、病理特征(目标病患所患疾病的临床表现)、治疗历史(例如病患的治疗时间、用药种类、治疗手段、恢复情况等)和生活特征(例如病患的起居习惯、饮食结构、锻炼习惯等)制定不同的辅导方案，提高病患监控和辅导的针对性和准确性。
步骤S12、以所述目标病患集合中的每一病患为跟踪目标，利用探测器在社区范围进行跟踪，所述跟踪内容包括所述目标病患的地理位置、出现时间、移动速度。
具体来说，当目标病患在社区内活动时，利用探测器进行识别、跟踪，随时掌握目标病患的地理位置、出现时间、移动速度，当需要提供辅导时，能够第一时间进行定位。
在一种实施方式中，利用探测器在社区范围进行跟踪，包括：
所述跟踪包括公共区域跟踪和病患住房跟踪；
所述公共区域跟踪中，使用的探测器为视频监控设备，跟踪内容包括目标病患的地理位置、出现时间和移动速度；
所述病患住房跟踪中，使用的探测器为预设病患监控程序的移动终端，跟踪内容包括所述目标病患的地理位置和出现时间。
举例来说，公共区域可以包括社区内的绿道、体育场、停车场等；预设病患监控的移动终端可以包括智能手机、平板电脑、笔记本电脑、智能手表等。
在一种实施方式中，所述病患住房跟踪中，使用的探测器为预设病患监控程序的移动终端，跟踪内容包括所述目标病患的地理位置和出现时间，包括：
当所述目标病患进入所述目标病患的住房，推送信息至所述移动终端，启动所述病患住房跟踪。
具体来说，当目标病患进入住房时，公共区域的探测器不能对目标病患进行定位和监控了，这时，推送信息至移动终端，自动启动病患监控程序，对目标病患进行重新定位和监控，实现对目标病患的全时域、全社区的无缝监控。
步骤S13、实时监测目标病患的体态特征、动作特征、声音特征和表情特征，基于所述目标病患的基础数据，利用深度学习算法，生成特征变化加权系数和特征采样数量，计算特征变化程度用以判断所述目标病患是否出现异常。
具体来说，判断目标病患是否出现异常，采用单一特征进行判断，容易受环境变化、病患本身差异、探测器转换的影响而出现误判，准确率不高，因此，需要综合目标病患的多种特征进行判断，提高异常判断的准确性和实时性。综合目标病患的多个特征进行判断时，其特征变化的加权系数、特征采样数量十分重要。因此，通过对每个目标各时段采取的基础数据进行存储和分析，运用深度学习算法，不断进行学习和优化，确定特征变化的加权系数、特征采样数量，进而计算目标病患的综合特征变化程度，从而判断其是否出现异常。
在一种实施方式中，基于所述目标病患的基础数据，利用深度学习算法，生成特征变化加权系数和特征采样数量，计算特征变化程度用以判断所述目标病患是否出现异常，包括：
根据基础数据和监测内容计算特征变化程度，当所述特征变化程度超过设定阈值时，判定所述目标病患异常；
所述特征变化程度的计算公式为：
I表示特征变化程度，I0表示特征变化程度初始值，i表示所监测目标病患特征数，共有体态、动作、表情和声音4种特征，μi表示所述目标病患第i个特征的特征变化加权系数，fi表示所述目标病患第i个特征的变化程度；
其中，
其中，aij表示所述目标病患第i个特征的第j个采样点的置信度，aij0表示所述目标病患第i个特征的第j个采样点的初始置信度，ni为目标病患第i个特征的特征采样点数。
步骤S14、当所述目标病患出现异常时，向所述目标病患提供现场抢救辅导和/或心理辅导；当所述目标病患未出现异常时，按预定周期提供在线饮食辅导和/或用药辅导。
在一种实施方式中，提供现场抢救辅导和/或心理辅导，包括：
控制中心向医疗中心发送所述目标病患的位置和辅导方案，医疗中心派出医疗人员进行现场辅导；
所述按预定周期提供在线饮食辅导和/或用药辅导，包括：控制中心按预定周期向预设病患监控程序的移动终端发送辅导方案。
具体来说，当控制中心经过监控和计算发现目标病患异常时，向医疗中心发送请求，同时，发送目标病患的具***置和辅导方案，由医疗中心尽快赶到现场提供抢救辅导和/或心理辅导；当目标病患正常时，现场的抢救辅导与心理辅导不用实施，仅需实施饮食辅导和/或用药辅导，此时，控制中心按预定周期(例如每天、每周、每月等)向目标病患的移动终端(例如智能手机、平板电脑、笔记本电脑、智能手表等)发达饮食辅导和/或用药辅导方案。
图2示出根据本发明实施例的基于目标跟踪的社区病患监控***的构成图。如图2所示，该基于目标跟踪的社区病患监控***整体可以分为：
初始模块21，用于按预设周期采集社区内病患的基础数据，形成目标病患集合；所述目标病患集合中每一目标病患具有唯一标识；通过所述基础数据，利用病患辅导专家***形成所述目标病患的饮食、用药、心理和抢救辅导方案；
跟踪模块22，用于所述目标病患集合中的每一病患为跟踪目标，利用探测器在社区范围进行跟踪，所述跟踪内容包括所述目标病患的地理位置、出现时间、移动速度；
方案模块23，用于实时监测目标病患的体态特征、动作特征、声音特征和表情特征，基于所述目标病患的基础数据，利用深度学习算法，生成特征变化加权系数和特征采样数量，计算特征变化程度用以判断所述目标病患是否出现异常；
辅导模块24，用于当所述目标病患出现异常时，提供现场抢救辅导和/或心理辅导；当所述目标病患未出现异常时，按预定周期提供在线饮食辅导和/或用药辅导。
图3示出根据本发明实施例的跟踪模块构成图。从图3可以看出，所述跟踪模块22，包括：
公共区域单元221，用于对所述目标病患进行公共区域内追踪；
病患住房单元222，用于对所述目标病患进行住房内追踪。
图4示出根据本发明实施例的方案模块构成图。从图4可以看出，所述方案模块23，包括：
数据处理单元231，用于接收、分析和存储所述目标病患的基本数据、监测数据和辅导数据；
方案决策单元232，用于生成和更新所述目标病患的辅导方案。
图5示出根据本发明实施例的基于目标跟踪的社区病患监控***的构成图。如图5所示，该基于目标跟踪的社区病患监控***还包括：
评价反馈模块25，用于当对所述目标病患的辅导结束后，对辅导效果进行评估和反馈；
故障诊断模块26，用于对社区内探测器状态进行监控，当探测器故障时，发出故障信号，显示故障代码。
本申请实施例各***中的各模块的功能可以参见上述方法中的对应描述，在此不再赘述。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行***、装置或设备(如基于计算机的***、包括处理器的***或其他可以从指令执行***、装置或设备取指令并执行指令的***)使用，或结合这些指令执行***、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行***、装置或设备或结合这些指令执行***、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行***执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到其各种变化或替换，这些都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种基于目标跟踪的社区病患监控方法，其特征在于，包括：
按预设周期采集社区内病患的基础数据，形成目标病患集合；所述目标病患集合中每一目标病患具有唯一标识；通过所述基础数据，形成所述目标病患的饮食、用药、心理和抢救辅导方案；
以所述目标病患集合中的每一病患为跟踪目标，利用探测器在社区范围进行跟踪，所述跟踪内容包括所述目标病患的地理位置、出现时间、移动速度；
实时监测目标病患的体态特征、动作特征、声音特征和表情特征，基于所述目标病患的基础数据，利用深度学习算法，生成特征变化加权系数和特征采样数量，计算特征变化程度用以判断所述目标病患是否出现异常；
当所述目标病患出现异常时，向所述目标病患提供现场抢救辅导和/或心理辅导；当所述目标病患未出现异常时，按预定周期提供在线饮食辅导和/或用药辅导。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基础数据包括：身体特征、病理特征、治疗历史和生活特征。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用探测器在社区范围进行跟踪，包括：
所述跟踪包括公共区域跟踪和病患住房跟踪；
所述公共区域跟踪中，使用的探测器为视频监控设备，跟踪内容包括目标病患的地理位置、出现时间和移动速度；
所述病患住房跟踪中，使用的探测器为预设病患监控程序的移动终端，跟踪内容包括所述目标病患的地理位置和出现时间。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述病患住房跟踪中，使用的探测器为预设病患监控程序的移动终端，跟踪内容包括所述目标病患的地理位置和出现时间，包括：
当所述目标病患进入所述目标病患的住房，推送信息至所述移动终端，启动所述病患住房跟踪。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述目标病患的基础数据，利用深度学习算法，生成特征变化加权系数和特征采样数量，计算特征变化程度用以判断所述目标病患是否出现异常，包括：
根据基础数据和监测内容计算特征变化程度，当所述特征变化程度超过设定阈值时，判定所述目标病患异常；
所述特征变化程度的计算公式为：
I表示特征变化程度，I0表示特征变化程度初始值，i表示所监测目标病患特征数，共有体态、动作、表情和声音4种特征，μi表示所述目标病患第i个特征的特征变化加权系数，fi表示所述目标病患第i个特征的变化程度；
其中，
其中，aij表示所述目标病患第i个特征的第j个采样点的置信度，aij0表示所述目标病患第i个特征的第j个采样点的初始置信度，ni为目标病患第i个特征的特征采样点数。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提供现场抢救辅导和/或心理辅导，包括：
控制中心向医疗中心发送所述目标病患的位置和辅导方案，医疗中心派出医疗人员进行现场辅导；
所述按预定周期提供在线饮食辅导和/或用药辅导，包括：
控制中心按预定周期向预设病患监控程序的移动终端发送辅导方案。
7.一种基于目标追踪的病患监控***，其特征在于，包括：
初始模块，用于按预设周期采集社区内病患的基础数据，形成目标病患集合；所述目标病患集合中每一目标病患具有唯一标识；通过所述基础数据，利用病患辅导专家***形成所述目标病患的饮食、用药、心理和抢救辅导方案；
跟踪模块，用于所述目标病患集合中的每一病患为跟踪目标，利用探测器在社区范围进行跟踪，所述跟踪内容包括所述目标病患的地理位置、出现时间、移动速度；
方案模块，用于实时监测目标病患的体态特征、动作特征、声音特征和表情特征，基于所述目标病患的基础数据，利用深度学习算法，生成特征变化加权系数和特征采样数量，计算特征变化程度用以判断所述目标病患是否出现异常；
辅导模块，用于当所述目标病患出现异常时，提供现场抢救辅导和/或心理辅导；当所述目标病患未出现异常时，按预定周期提供在线饮食辅导和/或用药辅导。
8.根据权利要求7所述的***，其特征在于，所述跟踪模块，包括：
公共区域单元，用于对所述目标病患进行公共区域内追踪；
病患住房单元，用于对所述目标病患进行住房内追踪。
9.根据权利要求7所述的***，其特征在于，所述方案模块，包括：
数据处理单元，用于接收、分析和存储所述目标病患的基本数据、监测数据和辅导数据；
方案决策单元，用于生成和更新所述目标病患的辅导方案。
10.根据要利要求7所述的***，其特征在于，所述***还包括：
评价反馈模块，用于当对所述目标病患的辅导结束后，对辅导效果进行评估和反馈；
故障诊断模块，用于对社区内探测器状态进行监控，当探测器故障时，发出故障信号，显示故障代码。
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