[发明专利]手部卫生自动管理方法

权利要求书

1.一种手部卫生自动管理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取当前时刻的洗手图像；

将当前时刻的洗手图像输入至已训练完毕的深度学习网络模型；

运行已训练完毕的深度学习网络模型，控制已训练完毕的深度学习网络模型对所述当前时刻的洗手图像中的关键物体进行识别，得到手部卫生动作数据和头部位置数据；所述头部位置数据包括每一个医护人员的头部识别框的坐标、尺寸和序号；

基于当前时刻的洗手图像中的手部卫生动作数据和头部位置数据进行人员跟踪和手部卫生动作身份绑定；所述基于当前时刻的洗手图像中的手部卫生动作数据和头部位置数据进行人员跟踪和手部卫生动作身份绑定，包括：

基于当前时刻的洗手图像中的手部卫生动作数据和头部位置数据进行人员跟踪；

所述基于当前时刻的洗手图像中的手部卫生动作数据和头部位置数据进行人员跟踪包括：

获取当前时刻的洗手图像中所有头部识别框的中心坐标；

调取前一时刻的洗手图像中所有头部识别框的中心坐标；所述前一时刻与当前时刻之间的时间间隔为预设时间间隔；

在当前时刻的洗手图像中选取一个头部识别框；

计算当前时刻的洗手图像中该头部识别框的中心坐标和前一时刻的洗手图像中的每一个头部识别框的中心坐标之间的直线距离，得到多个直线距离；

选取最小直线距离对应的前一时刻的洗手图像中的头部识别框，和当前时刻的洗手图像中该头部识别框进行配对；

返回所述在当前时刻的洗手图像中获取一个头部识别框，直至当前时刻的洗手图像中所有头部识别框配对完毕；

基于人员跟踪的结果，判断是否存在任意一个医护人员离开洗手区域；

若存在任意一个医护人员离开洗手区域，则从存储器调取离开洗手区域的医护人员的卫生进度；

判断离开洗手区域的医护人员的卫生进度是否为100％；

若离开洗手区域的医护人员的卫生进度不为100％，则输出报警消息；

基于手部卫生动作身份绑定的结果，对每一个医护人员的卫生进度进行累加，将每一个医护人员的卫生进度更新至存储器。

2.根据权利要求1所述的手部卫生自动管理方法，其特征在于，所述手部卫生动作数据包括洗手动作数据和消毒动作数据；

所述洗手动作数据包括每一个处于标准洗手动作的医护人员的手部识别框的坐标、尺寸和序号，以及每一个手部识别框对应的标准洗手动作的动作序号；

所述消毒动作数据包括每一个处于接触消毒液动作的医护人员的人体识别框的坐标、尺寸和序号。

3.根据权利要求2所述的手部卫生自动管理方法，其特征在于，在所述获取当前时刻的洗手图像之前，所述方法还包括：

采集多张原始洗手图像，基于多张原始洗手图像建立原始数据集；

对原始数据集中的每一张原始洗手图像进行关键物体标注，生成每一张与原始洗手图像对应的标注文件；

建立深度学习网络模型；

将所有标注文件导入所述深度学习网络模型，并将所有标注文件作为训练数据对所述深度学习网络模型进行训练，得到已训练完毕的深度学习网络模型。

4.根据权利要求3所述的手部卫生自动管理方法，其特征在于，所述采集多张原始洗手图像，基于多张原始洗手图像建立原始数据集，包括：

获取摄像头拍摄的至少一个洗手视频；

将每一个洗手视频逐帧拆解为多张原始洗手图像；

建立原始数据集，将所有原始洗手图像纳入所述原始数据集。

5.根据权利要求3所述的手部卫生自动管理方法，其特征在于，所述对原始数据集中的每一张原始洗手图像进行关键物体标注，生成每一张与原始洗手图像对应的标注文件，包括：

选取一张原始洗手图像；

对所述原始洗手图像进行关键物体标注，生成标注后的原始洗手图像；

基于标注后的原始洗手图像生成标注文件，所述标注文件包括关键物体编号和每一个识别框的坐标信息；所述关键物体编号包括每一个头部识别框的序号，每一个人体识别框的序号，每一个手部识别框的序号，以及每一个手部识别框对应的标准洗手动作的动作序号；

返回所述选取一张原始洗手图像，直至所有原始洗手图像均生成与原始洗手图像对应的标注文件。