【摘 要】
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针对卧床病人姿态异常情况下进行远程操作易造成二次伤害的问题,提出一种远程监护场景下卧床病人异常姿态自动识别方法。结合场景信息以Mask RCNN为基础改进RPN锚框参数以及ROI Align层的特征选择,利用改进的Mask RCNN+MROI Align算法提取目标轮廓特征;以质心距离与区域重叠率为指标构建一种特征加权差值判别法对场景中的人员进行区分;依据人员区分的结果,设计基于对应点的轮廓比较算
【基金项目】
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河北省自然科学基金项目(F2019201329),河北省教育厅高等学校科学技术研究重点基金项目(ZD2017209)
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针对卧床病人姿态异常情况下进行远程操作易造成二次伤害的问题,提出一种远程监护场景下卧床病人异常姿态自动识别方法。结合场景信息以Mask RCNN为基础改进RPN锚框参数以及ROI Align层的特征选择,利用改进的Mask RCNN+MROI Align算法提取目标轮廓特征;以质心距离与区域重叠率为指标构建一种特征加权差值判别法对场景中的人员进行区分;依据人员区分的结果,设计基于对应点的轮廓比较算法实现远程监护场景下卧床病人异常姿态识别。实验验证分析结果表明,采用所提方法能够很好地完成卧床病人异常姿
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