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基于视频的老年人就餐自理能力智能化评级技术研究

基于视频的老年人就餐自理能力智能化评级技术研究

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作者：徐佳杰重庆理工大学

学位级别：硕士

人口老龄化是现代社会普遍面临的一个问题。随着人们年龄的增长,个人、社会和医疗保健需求也在增加,养老已成为人们关注的问题。传统的医疗护理手段通过本地监护的方法来对老年人进行护理,被监护人员必需在医院或相关护理机构进行评级... 详细信息

人口老龄化是现代社会普遍面临的一个问题。随着人们年龄的增长,个人、社会和医疗保健需求也在增加,养老已成为人们关注的问题。传统的医疗护理手段通过本地监护的方法来对老年人进行护理,被监护人员必需在医院或相关护理机构进行评级、诊断、治疗以及监护,这通常是通过医护人员定期采集病人身体数据来实现。这种线下的护理模式很不方便,并且对人力的开支是巨大的,并不能满足日益增长的养老需求。随着互联网的发展,目前的老年护理趋势越来越倾向于允许或协助老年人在家中独立生活,对于监护者来说掌握老年人的日常行动能力是极其重要的。进食是日常行动能力的重要部分,关乎老年人的生命健康。目前的基于视频的评估方法主要是通过在老年人家中拍摄视频并上传到云端,由专家进行评分的方式进行,然而这同样需要花费较大的人力资源。因此,社会上需要一种能够对老年人取食自理能力进行自动评分的模型,以减轻医护人员短缺带来的压力。本文的研究侧重于对就餐过程中老年人的取食能力进行评级,而不针对吞咽过程。为研究基于视频的智能化老年人就餐自理能力评级的可能性,本文开展了以下工作:(1)老年人取食自理能力评级指标及模型构建。通过结合巴氏量表、改进的巴氏量表选出了适合人工智能模型的评级指标,并给出了一种基于人体关键点和餐具关键点的老年人取食自理能力评级模型的结构。(2)老年人取食行为识别模型构建。通过对医疗保障局提供的老年人就餐视频数据集进行截取,构建了用于训练行为识别模型的老年人取食行为数据集,并设计了一种引入人物互动关系的关键点关系图,并以此构建了人-物扩展的邻接矩阵用于时空图卷积神经网络(ST-GCN),同时根据匹配算法,设计了一种基于人-物匹配度关系的邻接矩阵,和采用此矩阵的人-物匹配度图卷积神经网络(HM-GCN)。最终通过实验对比,选出了最佳的模型并用在老年人取食自理能力评级上。(3)老年人取食自理能力评级模型的实现。通过实验,选出了老年人取食自理能力评级模型的最佳模块组合,在医疗保障局提供的26例专家评分的老年人取食自理能力评估视频数据集上对模型进行了测试,测试结果显示模型能够一定程度上反映专家打分,但由于单模态的限制以及视频本身拍摄过程的问题,准确率仅有0.69。本文通过提出一套完整的评级模型,对人工智能的方法在基于视频的老年人取食自理能力评级任务上的有效性进行了探究,分析了人工智能方法的优势与局限性。

关键词：老年人人体关键点行为识别人物互动关系就餐能力评级

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