[发明专利]一种基于日常行为分析的中风预警系统

权利要求书

1.一种基于日常行为分析的中风预警系统，其特征在于，包括数据采集单元、疲劳分析单元、平衡检测单元、运动分析单元、云管理平台、注册登录单元以及数据；

注册登录单元用于管理人员通过手机终端提交管理人员信息进行注册，并将注册成功的管理人员发送至数据库进行储存，管理人员信息包括管理人员的姓名、年龄、入职时间以及本人实名认证的手机号码；

数据采集单元用于对待监测对象进行监测，通过多方位高空间分辨率摄像头，利用计算机视觉与深度学术技术，对人的躯干19个关节点进行识别追踪与骨骼分析，获取到待监测对象的行为特征信息，行为特征信息包括疲劳行为数据、平衡行为数据以及步态行为数据，随后将疲劳行为数据、平衡行为数据以及步态行为数据对应发送至疲劳分析单元、平衡检测单元以及运动分析单元；

疲劳分析单元用于接收疲劳行为数据，从而对待监测对象进行疲劳分析，生成疲劳信号或非疲劳信号；

平衡检测单元用于接收平衡行为数据，从而对待监测对象的平衡进行分析，生成平衡正常信号或平衡异常信号；

运动分析单元用于接收步态行为数据，从而对待监测对象的运动进行分析，生成运动正常信号或运动异常信号；

云管理平台接收到疲劳信号、平衡异常信号以及运动异常信号中任一信号，均生成中风预警信号，并将中风信号和对应的待监测对象发送至管理人员的手机终端。

2.根据权利要求1所述的一种基于日常行为分析的中风预警系统，其特征在于，疲劳分析单元具体分析过程如下：获取到待监测对象在监测时间阈值内步行的平均速度、待监测对象在监测时间内身体转动的加速度以及待监测对象在监测时间内身体节段屈曲和伸展的总时长，通过公式获取到待监测对象的疲劳系数PLi，将待监测对象的疲劳系数PLi与疲劳系数阈值进行比较。

3.根据权利要求1所述的一种基于日常行为分析的中风预警系统，其特征在于，平衡检测单元具体分析过程如下：通过计算机视觉与深度学习技术，对待监测对象的双脚脚后跟和脚尖进行识别，分析脚尖与脚后跟抬起与落地时间以及脚尖至脚后跟运动方向；获取到待监测对象的第一步和最后一步的间隔时长、第一步和转弯步骤的间隔时长以及待监测对象的转弯步骤和最后一步的间隔时长，通过公式获取到待监测对象的平衡检测系数Xi，将待监测对象的平衡检测系数Xi与平衡检测系数阈值进行比较。

4.根据权利要求1所述的一种基于日常行为分析的中风预警系统，其特征在于，运动分析单元具体分析过程如下：获取到待监测对象双脚脚后跟着地的间隔时长、待监测对象双脚与地面接触的每个步态周期的百分比以及待监测对象单脚与地面接触的每个步态周期的百分比，通过公式获取到待监测对象的运动分析系数YDi，将待监测对象的运动分析系数YDi与运动分析系数阈值进行比较。