[发明专利]基于机器视觉的CPR按压深度测量方法及其系统

权利要求书

1.一种基于机器视觉的CPR按压深度测量方法，其特征在于，包括步骤：

扫描CPR反馈垫上的二维码，以获取所述CPR反馈垫的位置信息，所述CPR反馈垫为无源部件；

根据所述位置信息，获取与所述反馈垫的倾斜角度β，采集CPR反馈垫上标尺刻度线的静态图像，根据所述标尺刻度线的静态图像计算得到像素系数k；

获取动态按压视频数据，对所述动态按压视频数据进行处理，根据所述动态按压视频数据、倾斜角度β以及像素系数k计算得到按压深度d。

2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的CPR按压深度测量方法，其特征在于，所述像素系数k为静态图像中相邻标尺刻度线之间实际距离与相邻标尺刻度线之间像素数的比例系数。

3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的CPR按压深度测量方法，其特征在于，所述动态按压视频数据包括施救者按压手掌的上下往复运动图像，对所述动态按压视频数据进行处理具体为：

对所述按压手掌的上下往复运动图像进行模式识别和AI人工智能运算，得到深度像素值m。

4.根据权利要求3所述的一种基于机器视觉的CPR按压深度测量方法，其特征在于，所述计算按压深度d具体包括：

采用公式计算按压深度d，其中m为深度像素值，k为像素系数，β为倾斜角度。

5.一种基于机器视觉的CPR按压深度测量系统，包括CPR主机和CPR反馈垫，其特征在于，所述CPR反馈垫为无源部件，所述CPR主机包括：

识别获取模块：用于扫描CPR反馈垫上的二维码，以获取所述CPR反馈垫的位置信息；

静态采集模块：用于根据所述位置信息，获取与所述反馈垫的倾斜角度β，采集CPR反馈垫上标尺刻度线的静态图像，根据所述标尺刻度线的静态图像计算得到像素系数k；

动态处理模块：用于获取动态按压视频数据，对所述动态按压视频数据进行处理，根据所述动态按压视频数据、倾斜角度β以及像素系数k计算得到按压深度d。

6.根据权利要求5所述的一种基于机器视觉的CPR按压深度测量系统，其特征在于，所述像素系数k为静态图像中相邻标尺刻度线之间实际距离与相邻标尺刻度线之间像素数的比例系数。

7.根据权利要求5所述的一种基于机器视觉的CPR按压深度测量系统，其特征在于，所述动态按压视频数据包括施救者按压手掌的上下往复运动图像，对所述动态按压视频数据进行处理具体为：

对所述按压手掌的上下往复运动图像进行模式识别和AI人工智能运算，得到深度像素值m。

8.根据权利要求7所述的一种基于机器视觉的CPR按压深度测量系统，其特征在于，所述计算按压深度d具体包括：

采用公式计算按压深度d，其中m为深度像素值，k为像素系数，β为倾斜角度。