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弘光科大学生研发防跌倒实时影像辨识照护系统 助护理师研判

http://dede.com 2022/05/10 10:49
弘光科技大学信息工程系学生研究“机器学习技术应用于跌倒侦测”,结合手机、摄影机设计出防跌倒装置,只要侦测到病患可能跌倒,便会马上截图传送到护理师或照护员手机上。(记者陈荣昌摄)

根据国民健康署调查,65岁以上事故伤害死亡原因第二位为跌倒,跌倒也是医院及照护中心最常见的意外。为了预防跌倒,弘光科技大学信息工程系学生研究“机器学习技术应用于跌倒侦测”,结合手机、摄影机设计出防跌倒装置,只要侦测到病患可能跌倒,便会马上截图传送到护理师或照护员手机上,供研判是跌倒或系统误判,不用疲于奔命。


资工系大四学生孙维康、林谚柏、纪炫安、罗雅馨花了两个学期,在副教授林佩蓉指导下,利用影像辨识技术,开发出一套系统可以同时监测病患离床情况和离床后跌倒侦测。孙维康说,有护理师朋友向他反应,如果有方便预防跌倒的装置,就能大幅减少工作压力,因此,决定和同学一起研发。


孙维康指出,市面上现有的传感器通常是透过APP发出侦侧到跌倒的警示声,他们利用现有传感器进行声音和影像的捕捉,再加上同学们的开发设计,不同于市面上防跌倒装置的地方在于结合镜头与手机LINE APP,能拍摄跌倒影像,“有图有真相”,设计LINE BOT程序立即判断,并传送实时影像,可以让护理师确认病患实际清况,不会因系统误判疲于奔命,也不需要在病患身上穿戴任何装置,相当便利。


为了正确辨识,4人事先以坐著、站著、跌倒三种姿势拍摄近两千张照片,再逐一让程序进行辨识训练,最后能准确、清楚判别出什么姿势可能即将摔倒,或是跌倒的姿势是什么。


“系统一开始设计时,坐著跟跌倒会误判,只能不断的用影片训练,重复的测试。”孙维康说,他们不断测试后,误判率越来越低,还可以清楚分辨出头、手、四肢,如果侦测到跌倒时,镜头会马上截图,把跌倒的信息,包括日期、时间、地点、床号,第一时间传给护理人员,护理人员看到图片信息时,就能立刻处理。


 

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