基于视频分析和rfid技术的医护人员在岗监测方法
【专利摘要】本发明提供了一种基于视频分析和RFID技术的医护人员在岗监测方法和系统，包括：监测区实时视频图像采集；对监控视频进行服装检测，获取医护人员检测结果；对检测到的医护人员根据人脸大小选择进行人脸识别或步态识别；进行运动检测，获得医护人员在岗信息；视频检测离岗人员，启动RFID扫描程序，确定人员在岗情况；此外，RFID定时启动在岗扫描程序，对医护人员在岗情况进行判断，如有疑似离岗情况，系统请求视频监测系统进行确认；对于确认离岗信息，系统发出医护人员离岗的报警信息。本发明利用机器视觉、电子通信技术实现对医护人员的实时监护，能够在减少电磁污染和信息冗余的情况下，实现医护人员在岗的自动监控与报警提醒。
【专利说明】基于视频分析和RFID技术的医护人员在岗监测方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及医护人员在岗监测方法，具体是一种基于视频分析和RFID技术的医护人员在岗监测方法，属于计算机视觉与射频通信【技术领域】。
【背景技术】
[0002]在现实生活中，由于医护人员的玩忽职守造成的重大医疗事故，数不胜数、触目惊心。愈演愈烈的病闹事件，日趋紧张的医患关系，对医院监控系统提出了新的需求。结合现代信息处理技术、通信技术的医护人员在岗状态监测能提供客观可靠的医护人员离岗、瞌睡、走神、替岗等状态信息，有效提升医疗机构的运营效率，对医患关系有积极的缓解作用，因此倍受政府关注。
[0003]目前，世界各地已经有很多医疗健康的实践。但在视频监控方面，一般只是简单地布置视频摄像头，进行火灾或入侵监测，很少针对医护人员在岗状态的自动识别和报警信息处理系统。针对人员在岗状态，目前已有一些司机疲劳状态等的监测，可以作为借鉴，但司机疲劳状态的监测中，一般主要监测司机脸部，特别是眼睛部位，图像画面范围比较小，不适合对医院重要部位，例如护士站等的相对较大范围区域的监测。因此，需要有适用于这种特殊应用的监控方法。此外，RFID技术为人员跟踪提供了更快捷的方式，但频繁的RFID信号发送，难免带来电磁污染和信息冗余。并且大范围布设RFID设备也会存在成本问题。因此，如何在减少电磁污染和信息冗余的情况下，寻求适合医护特殊应用环境的在岗监测，是一个亟待解决的问题。
【发明内容】
[0004]针对现有技术中存在的上述技术问题，本发明利用视频监控和RFID技术进行医护人员在岗状态监测，提出了一种基于视频分析和RFID技术的医护人员在岗监测方法及系统，利用现代机器视觉、图像处理、电子通信技术实现对医护人员的实时监护。
[0005]本发明的一方面，提供了一种基于视频分析和RFID技术的医护人员在岗监测方法，包括如下步骤:
一.实时采集监测区域的视频图像；
二.对采集到的视频图像进行医护人员服装识别，获取医护人员身体图像或者未获取医护人员身体图像的监测结果；
三.判定身体图像中人脸大小，对于人脸所占像素数较多的图像，进行人脸检测，判定是否指定值班人员；对于人脸所占像素较少的图像，进行步态识别，判定是否指定值班人员；
四.对检测到的值班人员进行运动跟踪，获得值班人员在岗信息；
五.对于疑似离岗人员，利用RFID在岗检测子系统，启动RFID读取设备读取其RFID标签信息，确定位置；
六.根据所述医护人员在岗信息视频监测和RFID监测的综合结果，确定值班医护人员在岗状态，对于离岗情况，发出告警信息。
[0006]进一步的，步骤二中，进行服装识别之前，对监测到的视频图像进行去噪处理。
[0007]进一步的，采用分形小波自适应图像去噪算法进行高品质去噪处理。
[0008]进一步的，所述服装识别步骤包括:采用多帧相邻影像的相关性，利用视频图像的时空关系，采用级联分类器，锁定医护人员图像，并进行图像分割。
[0009]进一步的，步骤四中可以利用粒子滤波器算法，对多目标的运动状态进行跟踪，跟踪判断多个医护人员的在岗情况。
[0010]进一步的，所述RFID在岗监测子系统，包括:RFID读取设备、RFID标签；所述1^10读取设备安装在监测区域值班台上；所述RFID标签放置于医护人员胸牌上，RFID标签与每个医 护人员身份信息之间具有一一对应关系。
[0011]进一步的，在定时时刻或者视频监控子系统请求时刻才启动RFID读取设备读取附近区域RFID标签信息。
[0012]另一方面，本发明还提供了一种基于视频分析和RFID技术的医护人员在岗监测系统，包括:
视频采集子系统，用于采集监控区域实时医护人员视频；
智能视频分析子系统，用于对采集的视频进行服装检测，分割出医护人员个体，然后根据所处位置分别进行人脸分析或步态识别，获得值班人员在岗信息，同时对值班人员进行运动检测，进行在岗跟踪；
RFID在岗监测子系统，用于定时对值班人员在岗信息进行扫描，同时在视频监测出现异常时，系统启动RFID扫描，对值班医护人员在岗状态进行确认；
离岗报警子系统，用于在确定医护人员离岗的时候，对医护人员提出告警，同时在医院应急管理系统中提供报警信息。
[0013]本发明的基于视频分析和RFID技术的医护人员在岗监测方法利用现代机器视觉、图像处理、电子通信技术实现对医护人员的实时监护，实现了医护人员在岗自动监控报警功能。与现有技术相比较，本发明的有益效果在于:
本发明采用实时视频监控和报警系统，实现了医护人员在岗自动监控报警功能；
本发明采用人脸检测和步态识别结合的算法，能有效防止他人替岗；
本发明通过运动跟踪，能有效获取医护人员的在岗信息；
本发明定时启动RFID扫描程序，能有效减少实时扫描带来的电磁污染和信息冗余。
【专利附图】
【附图说明】
[0014]图1是本发明的基于视频分析和RFID技术的医护人员在岗监测方法的流程图。
[0015]图2本发明实例提供的人脸检测系统结构图；
图3是本发明实例提供的步态识别流程图；
图4是本发明实施例提供的粒子滤波运动检测流程图。
【具体实施方式】
[0016]下面结合附图对本发明作进一步说明。
[0017]本发明的基于视频分析和RFID技术的医护人员在岗监测方法及系统，利用服装识别算法确定医护人员(例如利用时空融合的服装识别算法)，对医护人员根据其所处状态分别进行人脸识别和步态识别以确定值班人员，并进行运动跟踪，确定值班人员在岗状态；同时，定时启动RFID读取系统，获取值班人员RFID信息，确定值班人员在岗状态，两个不同来源的在岗状态信息融合形成值班人员在岗信息，对于离岗状态，形成相应的告警信息。
[0018]如图1所示，本发明的基于视频分析和RFID技术的医护人员在岗监测方法包括如下步骤:
一.实时采集监测区域的视频图像；
二.对采集到的视频图像进行医护人员服装识别，获取医护人员身体图像或者未获取医护人员身体图像的监测结果；进行服装识别之前，为解决复杂背景中的光照、噪声等问题，对监测到的视频图像进行去噪处理，本实施例中采用分形小波自适应图像去噪算法充分利用视频图像中各种相关信息，进行高品质去噪处理；所述服装识别步骤包括:采用多帧相邻影像的相关性，利用视频图像的时空关系，采用级联分类器，锁定医护人员图像，并进行图像分割。
[0019]三.判定身体图像中人脸大小，对于人脸所占像素数较多的图像，进行人脸检测，判定是否指定值班人员；对于人脸所占像素较少的图像，进行步态识别，判定是否指定值班人员；
四.对检测到的值班人员进行运动跟踪，获得值班人员在岗信息；可以利用粒子滤波器算法，对多目标的运动状态进行跟踪，跟踪判断多个医护人员的在岗情况。
[0020]五.对于疑似离岗人员，利用RFID在岗检测子系统，启动RFID读取设备读取其RFID标签信息，确定位置。
[0021]所述RFID在岗监测子系统，包括:RFID读取设备、RFID标签；所述RFID读取设备安装在监测区域值班台上；所述RFID标签放置于医护人员胸牌上，RFID标签与每个医护人员身份信息之间具有一一对应关系。只在定时时刻或者视频监控子系统请求时刻才启动RFID读取设备读取附近区域RFID标签信息，避免频繁RFID信息读取造成的信息冗余和电磁污染。
[0022]六.根据所述医护人员在岗信息视频监测和RFID监测的综合结果，确定值班医护人员在岗状态，对于离岗情况，发出告警信息。
[0023]本发明的基于视频分析和RFID技术的医护人员在岗监测系统，包括:
视频采集子系统，用于采集监控区域实时医护人员视频；
智能视频分析子系统，用于对采集的视频进行服装检测，分割出医护人员个体，然后根据所处位置分别进行人脸分析或步态识别，获得值班人员在岗信息，同时对值班人员进行运动检测，进行在岗跟踪；
RFID在岗监测子系统，用于定时对值班人员在岗信息进行扫描，同时在视频监测出现异常时，系统启动RFID扫描，对值班医护人员在岗状态进行确认；
离岗报警子系统，用于在确定医护人员离岗的时候，对医护人员提出告警，同时在医院应急管理系统中提供报警信息。
[0024]下面结合附图2至附图4对本发明进行详细说明。
[0025]一、对采集到的监控视频进行服装检测，获取医护人员的检测结果。因为医护人员的工作装颜色固定，故可以通过对监控视频进行服装识别，初步判定是否为医护人员。[0026]以基于颜色特征提取的服装识别为例，该算法的原理是，首先将RGB空间转换为HSV空间。然后对HSV结果进行适当量化，接着计算直方图并通过对颜色直方图的匹配来进行检索。
[0027]本实施例中量化算法通过对颜色空间的分析，把色调H空间分为6份.饱和度S分为4份，亮度V分为4份实现。直方图的计算方法如下:将量化后的HSV空间分成LhX Ls X Lv个代表色区间，其中Lh、Ls、Lv分别表示H、S和V的量化级数，把3个颜色分量合成为一维特征矢量I=HxLh+SXLs+VXLv，即G=6H+4S+3V，这样分成了 72个代表色区间，因此G的取值范围为Ge [0,1,2,…，71]。计算G获得一维直方图。通过匹配算法检测医护人员可以通过计算相似度来实现:
Sim(l,Q) = 2[=0 min (iif q{)
其中，1、Q分别对应原始图像I和图像库中待检图像Q，其其直方图特征向量分别为H1=(ioai；…，iL)和Hq=^q1,…qL)，这里(Ki1 ( 1,0 ^ Q1 ^ 1，为归一化后的值。相似度值越小越相似，最后结合形状相似度，通过加权计算出图像的总相似度。[0028]考虑时空结合的服装监测方法，不仅通过上述方法判断某块图像的相似度，而且对同帧图像中相邻区域(例如上身和下身，胳膊和躯干)进行相关比较，此外，采用多帧相邻影像的相关性，判断相邻若干帧中对应位置是否依然为相同结果，利用视频图像的时空关系，综合判断得到医务人员。
[0029]二、对人脸所占像素较多的图像，进行人脸检测，判定是否指定值班人员。人脸检测一般分为4部分:从复杂的背景中检测并分离出人脸所在的区域，即人脸定位检测；抽取人脸识别特征；特征降维；进行模式识别。图2为人脸检测的结构框图。
[0030]三、对人脸所占像素较少的图像，进行步态识别，判定是否指定值班人员。
[0031]本实施例中用动态调整DTW步态识别算法实现步态识别:首先建立背景模型(如高斯模型)，从中提取人体二值轮廓图像；然后确定质心，通过计算质心到轮廓线各点的距离将2维轮廓特征转换为I维距离特征并标准化；接着计算训练序列的动态时间规整(DTW)距离并建立模型，确定不同插值时的阈值；最后计算测试序列的DTW距离，通过阈值比较判别步态的相似程度。算法流程如图3所示。
[0032]四、对医护人员进行运动检测，获取医护人员在岗信息。
[0033]对于同一医护人员在摄像头检测范围内会持续运动一段时间，那么运动的医护人员会在连续几帧中出现，而且在同一帧中可能有多名医护人员。为了判定医护人员的在岗信息，所以需要对多个医护人员的运动目标进行跟踪，以MSPF的多目标运动跟踪为例，首先检测到所有运动的医护人员，将其作为候选目标予以保存，然后按照目标帧间的对应关系，利用MSPF算法分别预测每一目标在下一帧可能出现的范围，通过对下一帧预测范围的检测，确定该范围内医护人员的数目，若不存在，则表明医护人员离开区域，除去数组中的候选目标；若仅存在一个目标，则该目标为医护人员下一帧的运行位置，同时对数组中候选目标的信息进行更新；否则进行基于Mean shift算法的相似度特征匹配，以确定最佳匹配目标。该算法的流程图如图4所示。
[0034]以上所述及图中所示的仅是本发明的优选实施方式。应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明的原理的前提下，还可以作出若干变型和改进，这些也应视为属于本发明的保护范围。
【权利要求】
1.一种基于视频分析和RFID技术的医护人员在岗监测方法，包括如下步骤: 一.实时采集监测区域的视频图像； 二.对采集到的视频图像进行医护人员服装识别，获取医护人员身体图像或者未获取医护人员身体图像的监测结果； 三.判定身体图像中人脸大小，对于人脸所占像素数较多的图像，进行人脸检测，判定是否指定值班人员；对于人脸所占像素较少的图像，进行步态识别，判定是否指定值班人员； 四.对检测到的值班人员进行运动跟踪，获得值班人员在岗信息； 五.对于疑似离岗人员，利用RFID在岗检测子系统，启动RFID读取设备读取其RFID标签信息，确定位置； 六.根据所述医护人员在岗信息视频监测和RFID监测的综合结果，确定值班医护人员在岗状态，对于离岗情况，发出告警信息。
2.如权利要求1所述的基于视频分析和RFID技术的医护人员在岗监测方法，其特征在于:步骤二中，进行服装识别之前，对监测到的视频图像进行去噪处理。
3.如权利要求2所述的基于视频分析和RFID技术的医护人员在岗监测方法，其特征在于:采用分形小波自适应图像去噪算法进行高品质去噪处理。
4.如权利要求1所述的基于视频分析和RFID技术的医护人员在岗监测方法，其特征在于:所述服装识别步骤包括:采用多帧相邻影像的相关性，利用视频图像的时空关系，采用级联分类器，锁定医护人员图像，并进行图像分割。
5.如权利要求1所述的基于视频分析和RFID技术的医护人员在岗监测方法，其特征在于:步骤四中可以利用粒子滤波器算法，对多目标的运动状态进行跟踪，跟踪判断多个医护人员的在岗情况。
6.如权利要求1所述的基于视频分析和RFID技术的医护人员在岗监测方法，其特征在于:所述RFID在岗监测子系统，包括:RFID读取设备、RFID标签；所述RFID读取设备安装在监测区域值班台上；所述RFID标签放置于医护人员胸牌上，RFID标签与每个医护人员身份信息之间具有 对应关系。
7.如权利要求6所述的基于视频分析和RFID技术的医护人员在岗监测方法，其特征在于:在定时时刻或者视频监控子系统请求时刻才启动RFID读取设备读取附近区域RFID标签信息。
8.一种基于视频分析和RFID技术的医护人员在岗监测系统，包括: 视频采集子系统，用于采集监控区域实时医护人员视频； 智能视频分析子系统，用于对采集的视频进行服装检测，分割出医护人员个体，然后根据所处位置分别进行人脸分析或步态识别，获得值班人员在岗信息，同时对值班人员进行运动检测，进行在岗跟踪； RFID在岗监测子系统，用于定时对值班人员在岗信息进行扫描，同时在视频监测出现异常时，系统启动RFID扫描，对值班医护人员在岗状态进行确认； 离岗报警子系统，用于在确定医护人员离岗的时候，对医护人员提出告警，同时在医院应急管理系统中提供报警信息。
【文档编号】H04N7/18GK103942850SQ201410167755
【公开日】2014年7月23日 申请日期:2014年4月24日 优先权日:2014年4月24日
【发明者】陈国军, 张天曧, 邵玮 申请人:中国人民武装警察部队浙江省总队医院