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一种基于个体行为与生理特征的精神病人暴力预警系统

摘要

本发明公开了一种基于个体行为与生理特征的精神病人暴力预警系统,属于精神病学领域,包括视频采集设备、穿戴式监测设备、数据处理终端、数据标注模块、云存储模块、数据接口、数据分析模块、数据关联模块、深度学习模块、暴力判断模块和反馈预警模块;本发明通过获取同一时间点下精神病患者的影像数据和生理数据,并将生理数据转化为波形图,同时通过逐一对比寻找其内在联系,实现了对精神病患者影像特征和生理特征的关联,并基于现有深度学习模型进行训练预测,从而有利于针对存在个体差异的精神病患者在多种场景下进行实时暴力预警,进而能够对其进行及时暴力管控,避免伤人事件发生。

著录项

  • 公开/公告号CN114677826A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-06-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中南大学湘雅二医院;

    申请/专利号CN202210297193.6

  • 申请日2022-03-24

  • 分类号G08B21/02;G08B25/00;H04N7/18;G16H50/30;G06N3/04;G06N3/08;A61B5/021;A61B5/024;A61B5/369;A61B5/00;

  • 代理机构北京沃知思真知识产权代理有限公司;

  • 代理人高小艳

  • 地址 410011 湖南省长沙市人民中路139号

  • 入库时间 2023-06-19 15:47:50

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-06-28

    公开

    发明专利申请公布

说明书

技术领域

本发明涉及精神病学领域,尤其涉及一种基于个体行为与生理特征的精神病人暴力预警系统。

背景技术

精神疾病又称精神病,是指在各种生物学、心理学以及社会环境因素影响下,大脑功能失调,导致认知、情感、意志和行为等精神活动出现不同程度障碍为临床表现的疾病;不能正常的学习、工作和生活,动作行为难以被一般人理解;在病态心理的支配下,有自杀或攻击、伤害他人的动作行为;特别是暴力倾向的精神病患者,近年来暴力倾向的精神病患者攻击他人导致严重后果的事件屡见不鲜;对于精神病患者的监护人而言,其难以对精神病患者做全天候的监视看护,以防止其做出攻击他人的行为;目前大部分精神病患者主要是在家疗养,在家疗养的精神病患者,因其监护人精力有限,很难对其进行全天候的监控,难以避免患者精神病复发,对上门朋友或家中老人和小孩产生暴力伤人行为,而现有的暴力预警系统虽然能够通过图像进行预警,但使用场景有限,如:夜晚、隐私场景和摄像头死角状态下,很难实现对精神病患者的实时有效监督,并且由于精神病患者存在个体行为差异,传统的图像识别难以准确应用;因此,发明出一种基于个体行为与生理特征的精神病人暴力预警系统变得尤为重要;

经检索,中国专利号CN110276929A公开了一种基于移动智能终端的智能远程精神障碍者危险性预警系统,该发明能够给精神卫生系统提供创新危险性评估模式,智能评定其危险性等级;

经检索,中国专利号CN105819296A公开了一种基于图像处理的电梯内暴力事件预警系统,该发明能够有针对性地自动检测出电梯内暴力实施者向暴力被实施者逼近的场景,并能够进行有效的预警操作;

从已申请的专利来看,现有的精神病人暴力预警系统虽然实现了对精神病患者的危险性评估,但未实现任何情境下的精神病人暴力预警;虽有一些暴力预警系统通过图像手段实现了对暴力行为的预警,但单一图像方式局限性较大,存在死角,并且由于精神病患者个人行为存在较大差异,无法针对存在个体差异的精神病患者在多种场景下进行实时暴力预警,进而无法防止其产生暴力伤人行为,无法及时对其进行暴力管控;为此,我们提出一种基于个体行为与生理特征的精神病人暴力预警系统。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷,而提出的一种基于个体行为与生理特征的精神病人暴力预警系统。

为了实现上述目的,本发明采用了如下技术方案:

一种基于个体行为与生理特征的精神病人暴力预警系统,包括视频采集设备、穿戴式监测设备、数据处理终端、数据标注模块、云存储模块、数据接口、数据分析模块、数据关联模块、深度学习模块、暴力判断模块和反馈预警模块;

其中,所述数据处理终端包括数据预处理模块和数据发送模块;所述云存储模块包括患者行为特征库、患者生理特征库和数据关联规则库;所述云存储模块通过数据接口与精神病医院信息系统连接。

进一步地,所述视频采集设备具体为高清摄像头,设置于被监测精神病患者家中,用于采集被监测精神病患者的家中影像数据;所述穿戴式监测设备穿戴于被监测精神病患者身上,用于采集被监测精神病患者的家中生理数据;所述家中生理数据包括但不限于血压、心率和脑电波。

进一步地,所述数据预处理模块包括图像处理单元和电信号处理单元;所述图像处理单元用于对采集到的被监测精神病患者的家中影像数据进行图像增强和图像去噪;所述电信号处理单元用于对采集到的被监测精神病患者的家中生理数据进行信号滤波、信号修正和信号放大处理;所述数据发送模块用于对处理后的家中影像数据和家中生理数据进行数模转换,并进行无线发送。

进一步地,所述数据标注模块用于接收在同一时间下的家中影像数据和家中生理数据,并对相同时间下的家中影像数据和家中生理数据进行统一时间标注;所述数据接口用于提取精神病医院信息系统中被监测精神病患者在医院治疗时间段的院中影像数据和院中生理数据;所述患者行为特征库用于存储被监测精神病患者的影像数据;所述影像数据包括家中影像数据和院中影像数据;所述患者生理特征库用于存储被监测精神病患者的生理数据;所述生理数据包括家中生理数据和院中生理数据。

进一步地,所述数据分析模块用于逐一提取某一时间下的影像数据以及与之对应时间下的生理数据,并将生理数据转化为波形图,同时通过逐一对比寻找其内在联系;所述数据关联模块用于对存在内在联系的影像数据和生理数据进行关联标记和绑定,并生成标签项;所述数据关联规则库用于存储标签项。

进一步地,所述深度学习模块用于根据标签项提取对应绑定的影像数据和生理数据,并将其作为数据集划分为训练集、测试集和验证集输入卷积神经网络中进行训练,通过测试和验证拟合出误差最小的暴力预警判断模型;所述暴力判断模块用于通过暴力预警判断模型并基于日常生活中被监测精神病患者的影像数据或生理数据进行暴力预测,生成暴力预测结果;所述反馈预警模块根据暴力预测结果向监护人移动端、社区端和医院端发出暴力告警。

相比于现有技术,本发明的有益效果在于:

本申请提出的一种基于个体行为与生理特征的精神病人暴力预警系统,通过获取同一时间点下精神病患者的影像数据和生理数据,并将生理数据转化为波形图,同时通过逐一对比寻找其内在联系,实现了对精神病患者影像特征和生理特征的关联,并基于现有深度学习模型进行训练预测,从而有利于针对存在个体差异的精神病患者在多种场景下进行实时暴力预警,进而能够对其进行及时暴力管控,避免伤人事件发生。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。

图1为本发明提出的一种基于个体行为与生理特征的精神病人暴力预警系统的整体结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。

在本发明的描述中,需要理解的是,术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。

参照图1,本实施例公开了一种基于个体行为与生理特征的精神病人暴力预警系统,包括视频采集设备、穿戴式监测设备、数据处理终端、数据标注模块、云存储模块、数据接口、数据分析模块、数据关联模块、深度学习模块、暴力判断模块和反馈预警模块;

其中,数据处理终端包括数据预处理模块和数据发送模块;

云存储模块包括患者行为特征库、患者生理特征库和数据关联规则库;

云存储模块通过数据接口与精神病医院信息系统连接。

视频采集设备采集被监测精神病患者的家中影像数据;穿戴式监测设备采集被监测精神病患者的家中生理数据;

具体的,该家中生理数据包括但不限于血压、心率和脑电波。

数据预处理模块通过图像处理单元和电信号处理单元对采集到的被监测精神病患者的家中影像数据进行图像增强和图像去噪,对采集到的被监测精神病患者的家中生理数据进行信号滤波、信号修正和信号放大处理;之后,数据发送模块对处理后的家中影像数据和家中生理数据进行数模转换,并进行无线发送至数据标注模块。

数据标注模块接收在同一时间下的家中影像数据和家中生理数据,并对相同时间下的家中影像数据和家中生理数据进行统一时间标注;

数据接口提取精神病医院信息系统中被监测精神病患者在医院治疗时间段的院中影像数据和院中生理数据;

在这需要说明一点的是,该院中生理数据包括但不限于血压、心率和脑电波;

患者行为特征库用于存储被监测精神病患者的家中影像数据和院中影像数据;患者生理特征库用于存储被监测精神病患者的家中生理数据和院中生理数据。

数据分析模块用于逐一提取某一时间下的影像数据以及与之对应时间下的生理数据,并将生理数据转化为波形图,同时通过逐一对比寻找其内在联系;

具体的,该内在联系的分析过程如下:提取被监测精神病患者的影像数据中出现暴力行为图像,并提取该暴力行为图像对应时间点被监测精神病患者的生理数据;通过对多组暴力行为图像和对应时间点被监测精神病患者的生理数据进行重复对比,即可发现该被监测精神病患者个体行为与生理特征的内在联系;

数据关联模块用于对存在内在联系的影像数据和生理数据进行关联标记和绑定,并生成标签项;

具体的,该标签项记录了哪对影像数据和生理数据存在内在联系;

数据关联规则库用于存储标签项。

深度学习模块根据标签项提取对应绑定的影像数据和生理数据,并将其作为数据集划分为训练集、测试集和验证集输入卷积神经网络中进行训练,通过测试和验证拟合出误差最小的暴力预警判断模型。

参照图1,本实施例公开了一种基于个体行为与生理特征的精神病人暴力预警系统,包括视频采集设备、穿戴式监测设备、数据处理终端、数据标注模块、云存储模块、数据接口、数据分析模块、数据关联模块、深度学习模块、暴力判断模块和反馈预警模块;

视频采集设备具体为高清摄像头,设置于被监测精神病患者家中,采集日常生活中被监测精神病患者的家中影像数据;

穿戴式监测设备穿戴于被监测精神病患者身上,采集日常生活中被监测精神病患者的家中生理数据;

数据预处理模块通过图像处理单元和电信号处理单元对日常生活中的被监测精神病患者的家中影像数据进行图像增强和图像去噪,对日常生活中的被监测精神病患者的家中生理数据进行信号滤波、信号修正和信号放大处理;

数据发送模块对处理后的家中影像数据和家中生理数据进行数模转换,并进行无线发送至暴力判断模块;

暴力判断模块通过暴力预警判断模型并基于日常生活中被监测精神病患者的影像数据或生理数据进行暴力预测,生成暴力预测结果;

反馈预警模块根据暴力预测结果中显示为存在暴力倾向的预测向监护人移动端、社区端和医院端发出暴力告警;

在日常场景中通过影像数据对精神病患者进行暴力行为预警,而在特殊场景,如在夜晚、隐私场景和摄像头死角状态下,通过关联的生理特征对精神病患者进行暴力行为预警,以通知监护人、社区维保人员或医护人员进行及时暴力管控,防止出现伤人事件。

以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。

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