[发明专利]一种心肺复苏教学机器

权利要求书

1.一种心肺复苏教学机器，其特征在于，包括躯干模拟装置、主控装置、显示器和摄像头；

所述躯干模拟装置包括躯干壳体、按压模拟装置和传感器装置；

所述传感器装置、显示器、摄像头分别与所述主控装置连接；

所述传感器装置用于获取训练者对所述按压模拟装置进行按压时产生的力度数据和深度数据，并将所述力度数据和深度数据传输至所述主控装置；

所述摄像头用于获取训练者对按压模拟装置按压时的手势图像，并将所述手势图像传输至所述主控装置；

所述主控装置用于基于所述力度数据或所述深度数据或所述手势图像，对所述训练者的按压动作进行分析，并得到相应的动作提示信息；

所述显示器用于向所述训练者显示所述动作提示信息；

基于手势图像对训练者的按压动作进行分析，并得到相应的动作提示信息，包括：

获取所述手势图像中包含的特征信息；

将所述特征信息与预存的手势标准图像的的特征信息进行对比，判断训练者的按压动作存在的错误的类型；

根据所述错误的类型获取预存的对应的动作提示信息；

所述获取所述手势图像中包含的特征信息，包括：

对所述手势图像进行灰度化处理，获得手势灰度图像；

对所述手势灰度图像进行第一次优化处理，获得第一次优化图像；

对所述第一次优化图像进行图像增强处理，获得细节增强图像；

对所述细节增强图像进行第二次优化处理，获得第二次优化图像；

使用LBP特征提取算法获取所述第二次优化图像中包含的特征信息；

所述对所述手势灰度图像进行第一次优化处理，获得第一次优化图像，包括：

采用分批优化处理的方式对所述手势灰度图像进行第一次优化处理：

将所述手势灰度图像中包含的非边缘像素点存入集合totlU；

第一批优化处理：

将集合totlU中灰度值处于的像素点存入第一批优化处理集合optcu₁中；gma和gmi分别表示所述手势灰度图像中的灰度值的最大值和最小值；cstcf表示预设的常数型参数；

对于optcu₁中的像素点optc₁，通过预设的判断算法判断其是否为噪声点，若是，则使用预设的降噪算法在所述手势灰度图像中对其进行降噪处理，获得第一批优化处理图像optimg₁；

将optcu₁中包含的像素点从totlU中删除，获得未处理像素点的集合totlu₁；

第n批优化处理，n大于等于2：

第n-1批优化处理后获得的未处理像素点的集合记为totlu_n-1；

将集合totlu_n-1中灰度值处于的像素点存入第n批优化处理集合optcu_n中；

对于optcu_n中的像素点optc_n，通过预设的判断算法判断其是否为噪声点，若是，则使用预设的降噪算法在第n-1批优化处理图像optimg_n-1中对其进行降噪处理，获得第n批优化处理图像optimg_n；

将optcu_n中包含的像素点从totlu_n-1中删除，获得未处理像素点的集合totlu_n；

其中，n∈[2,N],N的数值通过下述方式进行计算：

将第N批优化处理图像optimg_N作为第一次优化图像。

2.根据权利要求1所述的一种心肺复苏教学机器，其特征在于，所述按压模拟装置包括设置在所述躯干壳体内部的弹簧、钢板、钢底座以及覆盖在所述躯干壳体的外部的仿真人皮；

所述钢底座设置在所述躯干壳体的底部；

所述弹簧的一端与所述钢底座连接，另一端与所述钢板连接；

所述钢板与所述躯干壳体的顶部连接。