一种非接触式心肺复苏按压动作监测方法及系统

1.本发明涉及医疗器械技术领域，特别涉及一种非接触式心肺复苏按压动作监测方法及系统。


背景技术：

2.心跳骤停是临床上最危急的情况，每年全球会发生超过700万例心脏骤停，而其存活率低于10％，我国每年约140万人出现心脏骤停，治愈率仅为1％。对于心跳骤停，最重要的抢救措施就是心肺复苏(cpr)，临床研究都证实心肺复苏质量能够显著影响生存预后。
3.但是，现有的心肺复苏心外按压质量监测设备为一种接触式监测设备，在对按压质量进行监测时，需将监测设备放置于胸口，其较高的硬度导致使用舒适性差且可能造成外伤，患者及家属接受度较低，因此无法广泛开展，在真实的临床抢救场景下使用受限。
4.因此，如何解决上述问题成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。


技术实现要素：

5.本发明的目的是提供一种非接触式心肺复苏按压动作监测方法及系统。
6.为解决上述问题，根据本发明的第一个方面,本发明提供了一种非接触式心肺复苏按压动作监测方法，包括：获取监测区域图像；
7.获取监测区域图像中按压关键点的大地坐标；
8.跟踪检测所述按压关键点大地坐标的z轴值zw，据此获取按压动作的按压曲线；
9.基于按压曲线的一个或多个按压参数监测心肺复苏按压动作。
10.一些实施例中，所述基于按压曲线的一个或多个按压参数监测心肺复苏按压动作，包括：
11.获取按压曲线的按压频率和按压深度参数；
12.基于按压频率和按压深度参数与预设阈值的比较监测按压动作是否规范。
13.一些实施例中，所述基于按压曲线的一个或多个按压参数监测心肺复苏按压动作，包括：
14.获取按压曲线的按压滞留参数；
15.基于按压滞留参数与预设阈值的比较，监测按压动作是否发生按压滞留。
16.一些实施例中，所述获取监测区域图像中按压关键点的大地坐标的步骤，包括：
17.获取监测区域图像中按压关键点的像素坐标；
18.利用转换函数对按压关键点的像素坐标进行转换，获取按压关键点的相机坐标；
19.基于按压关键点的相机坐标和相机俯仰角，获取按压关键点的大地坐标。
20.一些实施例中，所述获取按压曲线的按压参数的方法，包括：
21.在按压曲线上截取最近一定时长的按压波形；
22.检测按压波形的极大值点和极小值点，其中极大值点和极小值点定义为该点比附近预设个极值点都大或者都小；
23.获取极大值点和极小值点的时间和幅值；其中，极大值点的时间和幅值为((t
max_m
，y
max_m
))，极小值点的时间和幅值为((t
min_k
，y
min_k
))；t
max_m
表示第m个极大值点对应的时间，y
max_m
表示第m个极大值点对应的高度值；t
min_k
表示第k个极小值点对应的时间，y
min_k
表示第k个极小值点对应的高度值；
24.基于极大值点之间的时间差，通过下式计算得到按压频率：
[0025][0026]
通过下式计算按压深度：
[0027][0028]
其中y
max_i
表y
max_i
表示第i个极大值点的值，y
min_i
表y
min_i
表示第i个极小值点的值。
[0029]
一些实施例中，基于一个按压周期中的极大值是否小于前一个按压周期中的极大值，判断是否发生按压滞留；其中，y
max_m
小于时认为发生了按压滞留，式中，y
max_m
为一个按压周期中的极大值，y
max_i
为前一个按压周期中的极大值。
[0030]
一些实施例中，所述获取监测区域图像的步骤，包括：
[0031]
控制相机俯仰角进行步进搜索；
[0032]
在每个步进角度上识别人体关键点，直至识别至有人体存在且处于相机视场中心；其中，并选取左肩、右肩、下腹左和下腹右四个关键点构成的矩形作为监测区域。
[0033]
一些实施例中，监测区域图像包括按压图像和按压深度图像；
[0034]
利用按压关键点检测算法，在按压图像上获取按压关键点的像素的水平坐标；在按压深度图像上获取按压关键点的像素的按压深度值；其中，水平坐标包括x和y轴坐标，深度值为z轴坐标值zw。
[0035]
一些实施例中，还包括：
[0036]
基于按压参数与预设阈值的比较，基于比较结果大于或小于预设阈值触发声光报警。
[0037]
一些实施例中，根据检测到待心脏复苏人员位置发生移动，重新确定监测区域；
[0038]
人体关键点包括左肩(x0，y0)、右肩(x1，y1)、下腹左(x2，y2)和下腹右(x3，y3)；
[0039]
检测待心脏复苏人员是否发生位置移动，包括：
[0040]
检测t时刻的左肩、右肩、下腹左和下腹右的坐标分别为检测t时刻的左肩、右肩、下腹左和下腹右的坐标分别为计算各关键点与存储的初始关键点之间距离的平均值为
[0041]
当该值大于预设像素时，判定待心脏复苏人员位置发生移动；
[0042]
重新确定监测区域，包括：
[0043]
在每个步进角度上执行人体关键点检测算法，直至识别至有人体存在且处于相机视场中心，选取左肩、右肩、下腹左和下腹右四个关键点构成的矩形作为监测区域，并存储
四个初始关键点数据。
[0044]
根据本发明的第二个方面,本发明提供了一种非接触式心肺复苏按压动作监测系统，应用于上述的系统，包括：
[0045]
获取单元，与所述摄像单元连接，用于获取监测区域图像中按压关键点的大地坐标；
[0046]
分析单元，与所述获取单元连接，用于跟踪检测所述按压关键点大地坐标的z轴值zw，据此获取按压动作的按压曲线；
[0047]
监测单元，与所述分析单元连接，基于按压曲线的一个或多个按压参数监测心肺复苏按压动作。
[0048]
一些实施例中，所述监测单元包括获取模块和监测模块；所述获取模块用于获取按压曲线的按压频率和按压深度参数；所述监测模块基于按压频率和按压深度参数与预设阈值的比较监测按压动作是否规范。
[0049]
一些实施例中，所述监测单元包括获取模块和监测模块；所述获取模块用于获取按压曲线的按压滞留参数；所述监测模块基于按压滞留参数与预设阈值的比较，监测按压动作是否发生按压滞留。
[0050]
一些实施例中，所述监测单元包括截取模块、检测模块、参数获取模块和计算模块；
[0051]
截取模块用于在按压曲线上截取最近一定时长的按压波形；
[0052]
检测模块用于检测按压波形的极大值点和极小值点，其中极大值点和极小值点定义为该点比附近预设个极值点都大或者都小；
[0053]
参数获取模块用于获取极大值点和极小值点的时间和幅值；其中，极大值点的时间和幅值为((t
max_m
，y
max_m
))，极小值点的时间和幅值为((t
min_k
，y
min_k
))；t
max_m
表示第m个极大值点对应的时间，y
max_m
表示第m个极大值点对应的高度值；t
min_k
表示第k个极小值点对应的时间，y
min_k
表示第k个极小值点对应的高度值；
[0054]
计算模块基于极大值点之间的时间差，通过下式计算得到按压频率：
[0055][0056]
通过下式计算按压深度：
[0057][0058]
其中y
max_i
表示第i个极大值点的高度值，y
min_i
表示第i个极小值点的高度值。
[0059]
一些实施例中，所述监测模块基于一个按压周期中的极大值是否小于前一个按压周期中的极大值，判断是否发生按压滞留；其中，y
max_m
小于时认为发生了按压滞留，式中，y
max_m
为一个按压周期中的极大值，y
max_i
为前一个按压周期中的极大值。
[0060]
本发明的上述技术方案具有如下有益的技术效果：
[0061]
本技术中，心肺复苏按压动作质量监测方法，对监测区域图像进行按压关键点检测，并获取按压关键点的大地坐标；计算按压关键点的大地坐标的z轴值并获取按压曲线；且计算按压曲线的按压参数，基于按压参数与预设阈值的比较，对心肺复苏按压动作进行监测。因此，本技术的心肺复苏按压动作质量监测方法无需与人员进行直接接触，不会对用户造成外伤，具有舒适性好的特点；进一步，本技术的心肺复苏按压动作质量监测方法的用户接受度高，适用于临床抢救场景下的广泛使用，具有适用性强的特点。
附图说明
[0062]
图1是本发明一实施方式提供的一种非接触式心肺复苏按压动作质量监测方法的流程图；
[0063]
图2是本发明一实施方式提供的一种非接触式心肺复苏按压动作质量监测系统的结构图；
[0064]
图3是本发明一实施方式提供的一种非接触式心肺复苏按压动作质量监测系统的结构图；
[0065]
图4是本发明一实施方式提供的一种非接触式心肺复苏按压动作质量监测系统的应用场景示意图；
[0066]
图5是本发明另一实施方式提供的一种非接触式心肺复苏按压动作质量监测系统的应用场景示意图；
[0067]
图6是本发明一实施方式提供的一种非接触式心肺复苏按压动作质量监测系统的结构原理图。
具体实施方式
[0068]
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
[0069]
在本技术一个或多个实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本技术一个或多个实施例。在本技术一个或多个实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本技术一个或多个实施例中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
[0070]
下面结合附图和实施例对本发明进行详细说明。
[0071]
参考图1，本发明提供了一种非接触式心肺复苏按压动作监测方法，包括：
[0072]
s101、获取监测区域图像；
[0073]
一些实施例中，利用摄像单元获取监测区域图像；监测区域图像包括按压图像和按压深度图像。
[0074]
一些实施例中，监测区域图像包括按压图像和按压深度图像；其中，利用摄像单元获取监测区域图像；摄像单元包括监测相机和深度相机，通过监测相机用于获取监测区域的按压图像；通过深度相机用于获取监测区域的按压深度图像。
[0075]
s102、获取监测区域图像中按压关键点的大地坐标；
[0076]
步骤s102，包括：s1021、获取监测区域图像中按压关键点的像素坐标；
[0077]
进一步，基于按压关键点检测算法对监测区域图像进行按压关键点检测，并获取按压关键点的像素坐标；
[0078]
一些实施例中，基于监测区域图像的按压图像和按压深度图像；利用按压关键点检测算法，在按压图像上获取按压关键点的像素的水平坐标；在按压深度图像上获取按压关键点的像素的按压深度值；其中，水平坐标包括x和y轴坐标，深度值为z轴坐标值。
[0079]
一些实施例中，基于按压图像，利用按压关键点检测算法，获取按压图像中按压关键点的像素的水平坐标；
[0080]
基于按压深度图像，利用按压关键点检测算法，获取按压深度图像中按压关键点的像素的按压深度值。
[0081]
一些实施例中，还包括：将按压图像和按压深度图像进行像素对齐处理。由于已经对齐了按压图像与按压深度图像，因此直接读取按压深度图像的相同坐标即可得到按压关键点在该像素的深度值，即按压关键点在像素坐标系下的z轴值。
[0082]
一些实施例中，监测相机为rgb相机。
[0083]
一些实施例中，按压关键点包括在监测区域内进行心肺复苏按压动作的手掌关节。
[0084]
一些实施例中，按压关键点为中指指掌关节。
[0085]
本技术提供的一个具体实例中，按压关键点为中指指掌关节，其在rgb像素坐标系下的水平坐标为(u，v)，由于已经对齐了rgb图像与按压深度图像，因此直接读取按压深度图像的相同坐标即可得到该像素的深度值d(z轴坐标)，从而得到按压关键点的像素坐标(u，v，d)。(u，v，d)。
[0086]
s1022、利用转换函数对按压关键点的像素坐标进行转换，获取按压关键点的相机坐标；
[0087]
利用转换函数对按压关键点的像素坐标进行转换，获取按压关键点在摄像单元坐标系下的相机坐标；
[0088]
本技术提供的一个具体实例中，转换函数为f，按压关键点在像素坐标系下的三维坐标为f(u，v，d)，由此，获取的按压关键点在摄像单元坐标系下的相机坐标为：(xc，yc，zc)＝f(u，v，d)。
[0089]
s1023、基于按压关键点的相机坐标和相机俯仰角，获取按压关键点的大地坐标。
[0090]
一些实施例中，基于按压关键点的相机坐标和相机俯仰角，获取按压关键点的大地坐标，包括：
[0091]
(xc，yc，zc)＝f(u，v，d)。
[0092]
s10232、基于按压关键点在摄像单元坐标系下的坐标进行俯仰角转换计算。
[0093]
一些实施例中，利用条件式：
[0094]
进行俯仰角转换计算获取按压关键点的大地坐标；式中，θ
x
为θ
x
为摄像单元的俯仰角；(xw，yw，zw)为按压关键点的大地坐标。
[0095]
s103、跟踪检测按压关键点大地坐标的z轴值zw，据此获取按压动作的按压曲线；
[0096]
一些实施例中，在预设周期内每帧计算按压关键点的大地坐标的z轴值，基于周期内的各z轴值获取按压曲线并计算按压曲线的按压参数；
[0097]
进一步，参考上述条件式，按压关键点的大地坐标的z轴值为式中的zw值；zw的值即为施救者手部在垂直方向的高度，由于在按压过程中施救者手部紧贴病人胸部由于在按压过程中施救者手部紧贴待心脏复苏人员胸部，因此在每帧上计算zw即可获得按压曲线[zw(0)，zw(1)，...，zw(n)]，其中zw(n)是第n帧的z轴值，帧预设周期为t秒，则zw(n)对应的时间为n*t。
[0098]
一些实施例中，当在监测区域检测不到手时，zw(n)＝zw(n-1)。按压曲线的形状取决于手的位置，在按压时会存在间断，为了按压曲线的连续性，故使用旧的值作为新值。
[0099]
s104、基于按压曲线的一个或多个按压参数监测心肺复苏按压动作。
[0100]
一些实施例中，基于按压参数与预设阈值的比较，对心肺复苏按压动作进行监测。
[0101]
一些实施例中，基于按压曲线的一个或多个按压参数监测心肺复苏按压动作，进一步包括：获取按压曲线的按压频率和按压深度参数；基于按压频率和按压深度参数与预设阈值的比较监测按压动作是否规范。
[0102]
一些实施例中，基于按压曲线的一个或多个按压参数监测心肺复苏按压动作，进一步包括：获取按压曲线的按压滞留参数；基于按压滞留参数与预设阈值的比较，监测按压动作是否发生按压滞留。
[0103]
一些实施例中，获取按压曲线的按压参数的方法，包括：
[0104]
在按压曲线上截取最近一定时长的按压波形；
[0105]
检测按压波形的极大值点和极小值点，其中极大值点和极小值点定义为该点比附近预设个极值点都大或者都小；
[0106]
获取极大值点和极小值点的时间和幅值；其中，极大值点的时间和幅值为((t
max_m
，y
max_m
))，极小值点的时间和幅值为((t
min_k
，y
min_k
))；t
max_m
表示第m个极大值点对应的时间，y
max_m
表示第m个极大值点对应的高度值；t
min_k
表示第k个极小值点对应的时间，y
min_k
表示第k个极小值点对应的高度值；
[0107]
基于极大值点之间的时间差，通过下式计算得到按压频率：
[0108]
式中，t
max_m
表示第m个极大值点对应的时间，t
max_1
表示第1个极大值点对应的时间。
[0109]
一些实施例中，按压深度的计算条件式为：
[0110]
式中，y
max_i
表示第i个极大值点对应的高度值；y
min_i
表示第i个极小值点对应的高度值。m和k的差值为0或1。
[0111]
一些实施例中，基于一个按压周期中的极大值是否小于前一个按压周期中的极大值，判断是否发生按压滞留；其中，y
max_m
小于时认为发生了按压滞留，式中，y
max_m
为一个按压周期中的极大值，y
max_i
为前一个按压周期中的极大值。
[0112]
本技术提供的一个具体实例中，截取最近5秒的按压曲线数据，检测按压波形的极大值点和极小值点。其中极值点规定为该点比附近5个点都大或者都小，记录这些点出现的时间和幅值，得到m个极大值点[(t
max_1
，y
max_1
)，(t
max_2
，y
max_2
)，...，(t
max_m
，y
max_m
))]和k个极小值点[(t
min_1
，y
min_1
)，(t
min_2
，y
min_2
)，...，(t
min_k
，y
min_k
))]，t
max_m
表示第m个极大值点对应的时间，y
max_m
表示第m个极大值点对应的高度值，t
min_k
表示第k个极小值点对应的时间，y
min_k
表示第k个极小值点对应的高度值；基于y
max_m
是否小于判断是否发生了按压滞留。
[0113]
一些实施例中，在步骤s101的获取监测区域图像的步骤，包括：控制相机俯仰角进行步进搜索；
[0114]
在每个步进角度上识别人体关键点，直至识别至有人体存在且处于相机视场中心；其中，获取相机俯仰角为θ
x
，并选取左肩、右肩、下腹左和下腹右四个关键点构成的矩形作为监测区域。
[0115]
一些实施例中，根据人体关键点检测算法检测监测区域图像中的人体关键点，且基于关键点确定监测区域。
[0116]
一些实施例中，人体关键点包括左肩、右肩、左下腹和右下腹；其中，基于左肩、右肩、左下腹和右下腹确定矩形监测区域。
[0117]
本技术提供的一个具体实例中，控制相机俯仰角从-30
°
到-60
°
进行步进1
°
搜索，在每个步进角度上执行人体关键点检测算法，直至识别至有人体存在且处于相机视场中心，获得相机俯仰角为θ
x
，选取左肩(x0，y0)、右肩(x1，y0)、下腹左(x0，y1)和下腹右(x1，y1)四个关键点构成的矩形作为监测区域。
[0118]
本技术中，这样设计可以排除视场内待心脏复苏人员和其他无关人员手部的干扰，防止出现误跟踪。
[0119]
一些实施例中，还包括：s105、基于按压参数与预设阈值的比较，基于比较结果大于或小于预设阈值触发声光警报。
[0120]
一些实施例中，基于获取的按压频率和按压深度与预设的阈值进行比较，判断按压参数是否符合规范，当按压参数不符合规范时，计算当前参数和预设参数之间的差距，并使用灯光和语音对施救者进行提示。当发生按压滞留时，也应当向施救者发出灯光和语音警报。
[0121]
一些实施例中，按压参数为按压深度；按压深度的预设阈值包括按压深度上阈值和按压深度下阈值；基于按压深度与按压深度上阈值和按压深度下阈值的比较，触发声光报警。
[0122]
一些实施例中，按压参数包括按压频率；按压频率的预设阈值包括按压频率的上阈值和按压频率下阈值；基于按压频率与按压频率上阈值和按压频率下阈值的比较，触发声光报警。
[0123]
本技术提供的一个具体实例中，预设的按压深度下阈值为5cm，上阈值为6cm；预设的按压频率下阈值为100次/分钟，上阈值为120次/分钟。每5秒钟将按压深度和按压频率与对应的上下阈值进行比较，当按压深度和频率均在上下阈值范围内时，通过声光反馈；其中，通过灯光反馈装置亮绿色灯，通过声音反馈装置播放提示语；当按压深度和频率超出了上下阈值范围时，通过声光反馈；其中，通过灯光反馈装置亮红色灯，并通过声音反馈装置
播放对应的提示语，提示语如下：
[0124]
1.按压深度过大，请减小按压深度；
[0125]
2.按压深度过小，请增加按压深度；
[0126]
3.按压频率过高，请减小按压频率；
[0127]
4.按压频率过低，请增加按压频率；
[0128]
进一步，当检测到发生按压滞留时，通过声音反馈装置播放提示语：检测到按压滞留，请注意使胸腔充分回弹。
[0129]
一些实施例中，根据检测到待心脏复苏人员位置发生移动，重新确定监测区域。
[0130]
本技术中，利用摄像单元对监测区域图像进行按压关键点检测，并获取按压关键点的大地坐标；计算按压关键点的大地坐标的z轴值并获取按压曲线；且计算按压曲线的按压参数，基于按压参数与预设阈值的比较，对心肺复苏按压动作进行监测。因此，本技术提供了一种非接触式的心肺复苏按压动作质量监测方法，其借助于监测区域图像进行按压质量监测，无需与人员进行直接接触，不会对用户造成外伤，具有舒适性好的特点；进一步，本技术的非接触式心肺复苏按压动作质量监测方法使用户接受度高，适用于临床抢救场景下的广泛使用，具有适用性强的特点。
[0131]
一些实施例中，根据检测到待心脏复苏人员位置发生移动，重新确定监测区域；
[0132]
人体关键点包括左肩(x0，y0)、右肩(x1，y1)、下腹左(x2，y2)和下腹右(x3，y3)；
[0133]
检测待心脏复苏人员是否发生位置移动，包括：
[0134]
检测t时刻的左肩、右肩、下腹左和下腹右的坐标分别为检测t时刻的左肩、右肩、下腹左和下腹右的坐标分别为计算各关键点与存储的初始关键点之间距离的平均值为
[0135]
当该值大于预设像素时，判定待心脏复苏人员位置发生移动；
[0136]
重新确定监测区域，包括：
[0137]
在每个步进角度上执行人体关键点检测算法，直至识别至有人体存在且处于相机视场中心，选取左肩、右肩、下腹左和下腹右四个关键点构成的矩形作为监测区域，并存储四个初始关键点数据。
[0138]
本技术提供的一个具体实例中，检测待心脏复苏人员位置是否移动在测量过程中，持续检测左肩(x0，y0)、右肩(x1，y1)、下腹左(x2，y2)和下腹右(x3，y3)四个关键点的变化，假设t时刻检测到的关键点为假设t时刻检测到的关键点为计算与存储的初始关键点之间距离的平均值为当该值大于50像素时，判定待心脏复苏人员位置发生移动，需要重新确定监测区域。
[0139]
进一步，通过舵机控制相机俯仰角从-30
°
到-60
°
进行步进1
°
搜索，在每个步进角度上执行人体关键点检测算法，直至识别至有人体存在且处于相机视场中心，获得相机俯仰角为θ
x
，选取左肩(x0，y0)、右肩(x1，y1)、下腹左(x2，y2)和下腹右(x3，y3)四个关键点构成的四边形作为监测区域，并存储四个关键点数据为仅在此区域内检测手并跟踪手部运动，这样设计可以排除视场内待心脏复苏人员和其他无
关人员手部的干扰，防止出现误跟踪。
[0140]
在一实施例中，如图6所示，本发明提供了一种非接触式心肺复苏按压动作监测系统，包括：
[0141]
摄像单元，获取监测区域图像；
[0142]
获取单元，与所述摄像单元连接，用于获取监测区域图像中按压关键点的大地坐标；
[0143]
分析单元，与所述获取单元连接，用于跟踪检测所述按压关键点大地坐标的z轴值zw，据此获取按压动作的按压曲线；
[0144]
监测单元，与所述分析单元连接，基于按压曲线的一个或多个按压参数监测心肺复苏按压动作。
[0145]
本技术中，心肺复苏按压动作质量监测系统为一种非接触式设备，其对监测区域图像进行按压关键点检测，并获取按压关键点的大地坐标；并计算按压关键点的大地坐标的z轴值并获取按压曲线；且结算按压曲线的按压参数，基于按压参数与预设阈值的比较，对心肺复苏按压动作进行监测。因此，本技术的心肺复苏按压动作质量监测系统无需与人员进行直接接触，其采用非接触式的按压动作监测方式，不会对用户造成外伤，具有舒适性好的特点；进一步，本技术的心肺复苏按压动作质量监测系统的用户接受度高，适用于临床抢救场景下的广泛使用，具有适用性强的特点。
[0146]
具体地，一些实施例中，利用摄像单元获取监测区域图像；监测区域图像包括按压图像和按压深度图像。进一步，摄像单元包括监测相机和深度相机，通过监测相机用于获取监测区域的按压图像，通过深度相机用于获取监测区域的按压深度图像。
[0147]
进一步，主控单元包括获取单元和分析单元；利用获取单元的按压关键点检测算法，在按压图像上获取按压关键点的像素的水平坐标；在按压深度图像上获取按压关键点的像素的按压深度值；其中，水平坐标包括x和y轴坐标，深度值为z轴坐标值zw，即获取像素坐标。进一步，利用摄像单元提供的转换函数，对按压关键点的像素坐标进行转换，获取按压关键点的相机坐标；获取单元基于按压关键点的相机坐标和相机俯仰角，获取按压关键点的大地坐标。进一步，分析单元跟踪检测所述按压关键点大地坐标的z轴值zw，据此获取按压动作的按压曲线。
[0148]
一些实施例中，监测单元包括获取模块和监测模块；获取模块用于获取按压曲线的按压频率和按压深度参数；监测模块基于按压频率和按压深度参数与预设阈值的比较监测按压动作是否规范。
[0149]
一些实施例中，监测单元包括获取模块和监测模块；获取模块用于获取按压曲线的按压滞留参数；监测模块基于按压滞留参数与预设阈值的比较，监测按压动作是否发生按压滞留。
[0150]
一些实施例中，监测单元包括截取模块、检测模块、参数获取模块和计算模块；
[0151]
截取模块用于在按压曲线上截取最近一定时长的按压波形；
[0152]
检测模块用于检测按压波形的极大值点和极小值点，其中极大值点和极小值点定义为该点比附近预设个极值点都大或者都小；
[0153]
参数获取模块用于获取极大值点和极小值点的时间和幅值；其中，极大值点的时间和幅值为((t
max_m
，y
max_m
))，极小值点的时间和幅值为((t
min_k
，y
min_k
))；t
max_m
表示第m个极
大值点对应的时间，y
max_m
表示第m个极大值点对应的高度值；t
min_k
表示第k个极小值点对应的时间，y
min_k
表示第k个极小值点对应的高度值；
[0154]
计算模块基于极大值点之间的时间差，通过下式计算得到按压频率：
[0155][0156]
通过下式计算按压深度：
[0157][0158]
其中y
max_i
表示第i个极大值点的高度值，y
min_i
表示第i个极小值点的高度值。
[0159]
一些实施例中，监测模块基于一个按压周期中的极大值是否小于前一个按压周期中的极大值，判断是否发生按压滞留；其中，y
max_m
小于时认为发生了按压滞留，式中，y
max_m
为一个按压周期中的极大值，y
max_i
为前一个按压周期中的极大值。
[0160]
一些实施例中，获取单元根据检测到待心脏复苏人员位置发生移动，重新确定监测区域；获取单元包括人体检测模块和控制模块；
[0161]
人体关键点包括左肩(x0，y0)、右肩(x1，y1)、下腹左(x2，y2)和下腹右(x3，y3)；
[0162]
人体检测模块检测待心脏复苏人员是否发生位置移动，包括：
[0163]
检测t时刻的左肩、右肩、下腹左和下腹右的坐标分别为检测t时刻的左肩、右肩、下腹左和下腹右的坐标分别为计算各关键点与存储的初始关键点之间距离的平均值为当该值大于预设像素时，判定待心脏复苏人员位置发生移动；
[0164]
控制模块重新确定监测区域，包括：
[0165]
在每个步进角度上执行人体关键点检测算法，直至识别至有人体存在且处于相机视场中心，选取左肩、右肩、下腹左和下腹右四个关键点构成的矩形作为监测区域，并存储四个初始关键点数据。
[0166]
一些实施例中，还包括：报警单元，报警单元与监测单元连接，报警单元基于按压参数与预设阈值的比较，触发声光警报。
[0167]
本技术提供的一个具体实施例中，图2-3所示的非接触式心肺复苏按压动作监测系统，包括本体，及设置于本体上的报警单元、摄像单元5和主控单元，摄像单元5与主控单元连接，报警单元与主控单元连接；报警单元包括声音报警单元1和灯光报警单元2；摄像单元5包括rgb相机与深度相机；监测系统还包括显示屏3、输入按键4和电池及电源管理单元；用于显示信号和参数的显示屏3、用于用户交互的输入按键4和电池及电源管理单元；其中，电池及电源管理单元包括电源按键6以及外部电源接口7。进一步，系统通过螺纹孔8安装于立式支架或墙壁。
[0168]
一个实施例中，本技术示例了系统的两种使用场景，参考图4-5，图4是使用立式支架安装本技术系统用于临时急救场景，图5为在墙壁固定安装本技术系统，用于抢救室或病
房场景。
[0169]
根据本发明的第三个方面,本发明提供了一种计算设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机指令，所述处理器执行所述指令时实现上述所述方法的步骤。
[0170]
根据本发明的第四个方面,本发明提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，其特征在于，该指令被处理器执行时实现上述所述方法的步骤。
[0171]
应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。
[0172]
上述为本实施例的一种计算机可读存储介质的示意性方案。需要说明的是，该存储介质的技术方案与上述的一种心肺复苏按压动作质量监测方法的技术方案属于同一构思，存储介质的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述一种心肺复苏按压动作质量监测方法的技术方案的描述。
[0173]
上述对本技术特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
[0174]
计算机指令包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
[0175]
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本技术并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本技术，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定都是本技术所必须的。
[0176]
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
[0177]
以上公开的本技术优选实施例只是用于帮助阐述本技术。可选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本技术的内容，可作很多的修改和变化。本技术选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本技术的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本技术。本技术仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

技术特征：
1.一种非接触式心肺复苏按压动作监测方法，其特征在于，包括：获取监测区域图像；获取监测区域图像中按压关键点的大地坐标；跟踪检测所述按压关键点大地坐标的z轴值z
w
，据此获取按压动作的按压曲线；基于按压曲线的一个或多个按压参数监测心肺复苏按压动作。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于按压曲线的一个或多个按压参数监测心肺复苏按压动作，包括：获取按压曲线的按压频率和按压深度参数；基于按压频率和按压深度参数与预设阈值的比较监测按压动作是否规范。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于按压曲线的一个或多个按压参数监测心肺复苏按压动作，包括：获取按压曲线的按压滞留参数；基于按压滞留参数与预设阈值的比较，监测按压动作是否发生按压滞留。4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述获取监测区域图像中按压关键点的大地坐标的步骤，进一步包括：获取监测区域图像中按压关键点的像素坐标；利用转换函数对按压关键点的像素坐标进行转换，获取按压关键点的相机坐标；基于按压关键点的相机坐标和相机俯仰角，获取按压关键点的大地坐标。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取按压曲线的按压参数的方法，包括：在按压曲线上截取最近一定时长的按压波形；检测按压波形的极大值点和极小值点，其中极大值点和极小值点定义为该点比附近预设个极值点都大或者都小；获取极大值点和极小值点的时间和幅值；其中，极大值点的时间和幅值为((t
max_m
，y
max_m
))，极小值点的时间和幅值为((t
min_k
，y
min_k
))；t
max_m
表示第m个极大值点对应的时间，y
max_m
表示第m个极大值点对应的高度值；t
min_k
表示第k个极小值点对应的时间，y
min_k
表示第k个极小值点对应的高度值；基于极大值点之间的时间差，通过下式计算得到按压频率：通过下式计算按压深度：其中y
max_i
表示第i个极大值点的高度值，y
min_i
表示第i个极小值点的高度值。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于一个按压周期中的极大值是否小于前一个按压周期中的极大值，判断是否发生按压滞留；其中，y
max_m
小于时认为发生了按压滞留，式中，y
max_m
为一个
按压周期中的极大值，y
max_i
为前一个按压周期中的极大值。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取监测区域图像的步骤，包括：控制相机俯仰角进行步进搜索；在每个步进角度上识别人体关键点，直至识别至有人体存在且处于相机视场中心；其中，并选取左肩、右肩、下腹左和下腹右四个关键点构成的矩形作为监测区域。8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，监测区域图像包括按压图像和按压深度图像；利用按压关键点检测算法，在按压图像上获取按压关键点的像素的水平坐标；在按压深度图像上获取按压关键点的像素的按压深度值；其中，水平坐标包括x和y轴坐标，深度值为z轴坐标值z
w
。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：基于按压参数与预设阈值的比较，基于比较结果大于或小于预设阈值触发声光报警。10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，根据检测到待心脏复苏人员位置发生移动，重新确定监测区域；人体关键点包括左肩(x0，y0)、右肩(x1，y1)、下腹左(x2，y2)和下腹右(x3，y3)；检测待心脏复苏人员是否发生位置移动，包括：检测t时刻的左肩、右肩、下腹左和下腹右的坐标分别为检测t时刻的左肩、右肩、下腹左和下腹右的坐标分别为计算各关键点与存储的初始关键点之间距离的平均值为当该值大于预设像素时，判定待心脏复苏人员位置发生移动；重新确定监测区域，包括：在每个步进角度上执行人体关键点检测算法，直至识别至有人体存在且处于相机视场中心，选取左肩、右肩、下腹左和下腹右四个关键点构成的矩形作为监测区域，并存储四个初始关键点数据。11.一种非接触式心肺复苏按压动作监测系统，其特征在于，包括：摄像单元，获取监测区域图像；获取单元，与所述摄像单元连接，用于获取监测区域图像中按压关键点的大地坐标；分析单元，与所述获取单元连接，用于跟踪检测所述按压关键点大地坐标的z轴值z
w
，据此获取按压动作的按压曲线；监测单元，与所述分析单元连接，基于按压曲线的一个或多个按压参数监测心肺复苏按压动作。12.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述监测单元包括获取模块和监测模块；所述获取模块用于获取按压曲线的按压频率和按压深度参数；所述监测模块基于按压频率和按压深度参数与预设阈值的比较监测按压动作是否规范。13.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述监测单元包括获取模块和监测模块；所述获取模块用于获取按压曲线的按压滞留参数；所述监测模块基于按压滞留参数与预设阈值的比较，监测按压动作是否发生按压滞留。14.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述监测单元包括截取模块、检测模块、
参数获取模块和计算模块；截取模块用于在按压曲线上截取最近一定时长的按压波形；检测模块用于检测按压波形的极大值点和极小值点，其中极大值点和极小值点定义为该点比附近预设个极值点都大或者都小；参数获取模块用于获取极大值点和极小值点的时间和幅值；其中，极大值点的时间和幅值为((t
max_m
，y
max_m
))，极小值点的时间和幅值为((t
min_k
，y
min_k
))；t
max_m
表示第m个极大值点对应的时间，y
max_m
表示第m个极大值点对应的高度值；t
min_k
表示第k个极小值点对应的时间，y
min_k
表示第k个极小值点对应的高度值；计算模块基于极大值点之间的时间差，通过下式计算得到按压频率：通过下式计算按压深度：其中y
max_i
表示第i个极大值点的高度值，y
min_i
表示第i个极小值点的高度值。15.根据权利要求13所述的系统，其特征在于，所述监测模块基于一个按压周期中的极大值是否小于前一个按压周期中的极大值，判断是否发生按压滞留；其中，y
max_m
小于时认为发生了按压滞留，式中，y
max_m
为一个按压周期中的极大值，y
max_i
为前一个按压周期中的极大值。

技术总结
一种非接触式心肺复苏按压动作监测方法，方法包括：获取监测区域图像；获取监测区域图像中按压关键点的大地坐标；跟踪检测所述按压关键点大地坐标的Z轴值Z


技术研发人员：方震 张浩 朱华栋 刘业成 耿芳琳 姚奕成 王鹏 杜利东 陈贤祥
受保护的技术使用者：中国科学院空天信息创新研究院
技术研发日：2023.06.08
技术公布日：2023/9/23