技术总结
本发明公开一种基于深度数据的癫痫发作监控方法及系统，其方法是：用深度传感器获取癫痫患者数据源，通过各关节点合加速度阈值分析，判断患者是否可能癫痫发作。利用光流法进行关节点轨迹跟踪，然后计算采样点速度实现特征提取，获得可以有效描述患者癫痫发作时四肢剧烈颤动的特征，采用支持向量机分类方法识别当前患者是否癫痫发作。如果识别出患者癫痫发作，由扬声器发出报警声音，LED闪烁报警灯光，并通过GSM和4G移动通信自动发送短信或邮件通知家属。系统包括：深度数据采集模块、预分析模块、识别模块、数据存储模块、报警模块。本发明能准确及时地监测出癫痫发作时患者四肢颤动，且不易受光照等环境变化影响，检测速度快，具有较好的鲁棒性。
技术研发人员：邱崧;刘莹莹;孙力;蔡茗名;李庆利;周梅;凌佩佩;贝璟;
受保护的技术使用者：华东师范大学;
技术研发日：2016.03.29
技术公布日：2016.07.13