[发明专利]一种喉罩通气监测方法及设备

权利要求书

1.一种喉罩通气监测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

实时采集喉罩通气时的视频图像信息；

提取所述视频图像信息中单帧图像的物体表观特征；

提取所述视频图像信息中多帧图像的像素光流特征；

对所述物体表观特征进行区域检测和关键点检测，并生成预测关键点位置；

对所述像素光流特征进行光流预测，并生成运动预测信息；

结合分析所述预测关键点位置及所述运动预测信息，获得关键点位置的光流信息。

2.如权利要求1所述的喉罩通气监测方法，其特征在于，在提取所述视频图像信息中单帧图像的物体表观特征之后，还包括步骤：

根据所述物体表观特征，进一步对所述物体表观特征中不同尺度的目标物体提取表观特征，得到多尺度物体表观特征。

3.如权利要求2所述的喉罩通气监测方法，其特征在于，对所述物体表观特征进行区域检测和关键点检测，并生成预测关键点位置具体为：对所述多尺度物体表观特征进行区域检测和关键点检测，并生成预测关键点位置。

4.如权利要求1所述的喉罩通气监测方法，其特征在于，在对所述物体表观特征进行区域检测和关键点检测，并生成预测关键点位置之后，还包括步骤：

根据所述预测关键点位置，对喉罩通气进行异常检测，判断所述喉罩的是否发生位移异常及是否发生漏气或反流的异常现象。

5.如权利要求1所述的喉罩通气监测方法，其特征在于，在结合分析所述预测关键点位置及所述运动预测信息，获得关键点位置的光流信息之后还包括步骤：

根据所述关键点位置的光流信息，对喉罩通气进行定量分析。

6.一种喉罩通气监测设备，其特征在于，包括图像采集模块、物体表观特征提取模块、像素光流特征提取模块、检测模块、光流预测模块及分析模块；

所述图像采集模块用于实时采集喉罩通气时的视频图像信息；

所述物体表观特征提取模块用于实时提取所述视频图像信息中单帧图像的物体表观特征；

所述像素光流特征提取模块用于实时提取所述视频图像信息中多帧图像的像素光流特征；

所述检测模块用于对所述物体表观特征进行区域检测和关键点检测，并生成预测关键点位置；

所述光流预测模块用于对所述像素光流特征进行光流预测，并生成运动预测信息；

所述分析模块用于结合分析所述预测关键点位置及所述运动预测信息，获得关键点位置的光流信息。

7.如权利要求6所述的喉罩通气监测设备，其特征在于，所述物体表观特征提取模块还能够用于根据所述物体表观特征，进一步对所述物体表观特征中不同尺度的目标物体提取表观特征，得到多尺度物体表观特征；

所述检测模块还能够用于对所述多尺度物体表观特征进行区域检测和关键点检测，并生成预测关键点位置。

8.如权利要求6所述的喉罩通气监测设备，其特征在于，还包括异常检测模块，所述异常检测模块用于根据所述预测关键点位置，对喉罩通气进行异常检测，判断所述喉罩的是否发生位移异常及是否发生漏气或反流的异常现象。

9.如权利要求6所述的喉罩通气监测设备，其特征在于，还包括定量分析模块，所述定量分析模块具体用于根据所述关键点位置的光流信息，对喉罩通气进行定量分析。

10.如权利要求7所述的喉罩通气监测设备，其特征在于，所述物体表观特征提取模块具体为通过卷积神经网络实时提取所述视频图像信息中单帧图像的物体表观特征；及根据所述物体表观特征，通过图像金字塔技术对所述物体表观特征中不同尺度的目标物体提取表观特征，得到多尺度物体表观特征；

所述像素光流特征提取模块具体为通过循环神经网络实时提取所述视频图像信息中多帧图像的像素光流特征。