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智慧养老系统——基于计算机视觉的深度学习应用

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简介:
本项目聚焦于开发一套智慧养老系统,利用先进的计算机视觉和深度学习技术,为老年人提供智能化的生活辅助与健康监测服务。 基于计算机视觉的智慧养老系统通过多组摄像头实时拍摄的画面进行分析,利用技术识别老人的情感状态、是否有人摔倒或闯入禁止区域、是否有义工互动以及是否存在陌生人并追踪其行为。一旦这些事件发生,相关信息会立即被记录到数据库中,并在报表上更新,以便管理人员迅速做出响应,从而提升服务质量与管理效率。 该系统由两部分组成:Web用户界面和基于计算机视觉的摄像头群组。仓库内提供了关于计算机视觉任务及其实现的相关信息。

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    本项目聚焦于开发一套智慧养老系统,利用先进的计算机视觉和深度学习技术,为老年人提供智能化的生活辅助与健康监测服务。 基于计算机视觉的智慧养老系统通过多组摄像头实时拍摄的画面进行分析,利用技术识别老人的情感状态、是否有人摔倒或闯入禁止区域、是否有义工互动以及是否存在陌生人并追踪其行为。一旦这些事件发生,相关信息会立即被记录到数据库中,并在报表上更新,以便管理人员迅速做出响应,从而提升服务质量与管理效率。 该系统由两部分组成:Web用户界面和基于计算机视觉的摄像头群组。仓库内提供了关于计算机视觉任务及其实现的相关信息。
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    本文档探讨了智慧养老系统在现代养老服务中的应用情况,分析其优势与挑战,并提出未来发展方向。 ### 智能养老系统 #### 系统概述 智能养老系统由五维科技集团研发而成,该系统采用了Zigbee、传感网络、云计算、医疗物联网及移动互联网等先进的技术和理念,以满足养老院的实际管理和服务需求为目标,构建了一套成熟完善的智能化管理系统。它涵盖了日常基本信息管理、老人安全监护、健康监测、外出看护以及便捷的关心服务等功能模块。通过这些功能模块的应用,系统能够确保工作人员实时准确地监控和管理老年人的生活起居及健康状况,在出现紧急情况时能迅速响应,从而保障老年人的生命安全与舒适生活。 从入住养老院的长者到护理人员再到管理人员,该解决方案为广泛的用户群体提供了强有力的支持,并真正实现了智能化管理模式。这标志着养老服务进入了一个全新的“智能管理、品质养老”阶段。 #### 系统特色 1. **灵活模块化设计**:系统采用SOA架构和模块化设计理念,可以根据具体业务范围及工作流程进行定制化的功能组合。 2. **全范围无缝监测**:每位老人佩戴多功能监测腕表,在室内或室外均可实现实时位置追踪,确保无死角覆盖。 3. **快速响应机制**:当长者遇到紧急情况需救助时,可通过腕表发出求助信号,系统能够在三秒内做出反应。 4. **智能分析预警功能**:可对老人的行为进行智能化分析,并提前预测潜在危险。例如长时间停留在卫生间将触发警报提示。 5. **实时监护服务**:持续跟踪监测长者的安全状况及生理体征数据,并通过数据分析及时通知家属和护理人员,帮助他们更好地了解情况并制定相应的医疗照护方案。 6. **有效整合看护资源**:不仅能够定位追踪每一位老人的位置信息,还能对护理员进行位置管理,在紧急求助时快速找到最近的工作人员前来援助。 7. **便捷安装改造方式**:采用基于Zigbee技术的无线MESH自组网模式,安装过程中无需布线作业,极大降低了初期部署及后续调整的成本和难度。 8. **完善的信息数据库平台**:除了实时监护功能之外,系统还具备老年人信息库构建能力,可以记录每位长者的身体状况、个人偏好以及病历资料等重要数据。 9. **易于集成的开放式接口设计**:兼容电子消费、门禁控制、一卡通服务、环境安全及视频监控等多种已有系统的整合需求。 #### 养老院综合信息管理系统 养老院信息化管理平台涵盖了接待登记、人事调动、床位分配、库存管理以及费用结算等多项功能模块,旨在全面提升养老机构的运营效率与服务水平。通过精准化的收费管理和自动化计费系统,提高了财务处理的速度和准确性;利用详细的档案资料和服务项目记录为管理者提供了全面且科学的数据支持;同时优化了仓库物资流转流程,并降低整体成本。 具体子模块包括: - **接待管理**:入住登记、来访预约、床位查询等。 - **人事管理**:员工信息录入与更新、调动及离职处理等。 - **床位管理**:楼房资料输入和房间号批量生成等功能。 - **仓库管理**:货品入库出库记录以及库存水平监控工具。 - **费用管理**:代收费用项目设置及其他相关财务操作界面设计。 - **老人信息管理与服务安排**:个人档案建立及入住手续办理等细节处理。 - **药品管理系统**:药物清单维护、采购进货和存储跟踪等功能模块。 #### 养老院安全信息系统 为了保障养老机构内长者的安全,该子系统利用Zigbee蜂窝网络技术集成定位追踪与监控报警功能于一体。这有助于解决因服务范围广而导致的安全隐患问题,并为家属们减轻了对老人在院内生活的担忧情绪。
  • 技术
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    本研究聚焦于运用深度学习技术推动计算机视觉领域的发展,探索图像识别、目标检测及场景理解等关键问题。 计算机视觉是一门多学科交叉的领域,它涵盖了图像处理、机器学习以及神经科学等多个方面。随着深度学习技术的发展,特别是卷积神经网络(CNN)的应用,计算机视觉也迎来了新的变革,并在图像识别、目标检测及图像分割等方面取得了显著的进步。 深度学习通过模仿人脑中的神经元结构来实现数据建模,自动提取特征而无需人工设计复杂的算法流程,在处理图像时表现出强大的泛化能力和准确性。这使得深度学习模型能够从原始像素级别中学会高级抽象的视觉特性,大大提高了其在计算机视觉任务上的性能。 OpenCV是一个常用的开源库,它提供了多种用于图像和视频分析的功能模块。结合深度学习技术使用时,它可以对图像进行预处理(如尺寸调整、归一化及增强等),同时也可以用来展示模型的结果或进一步加工这些结果。此外,OpenCV还支持加载各种框架训练的深度学习模型,例如TensorFlow或PyTorch中的模型。 在这个基于深度学习的计算机视觉课程中,可能包括以下内容: 1. 深度学习基础:介绍神经网络的基本概念和原理。 2. 卷积神经网络(CNN):深入讲解卷积层、池化层等组件的作用及应用案例。 3. 数据预处理:使用OpenCV进行图像增强操作的技巧,以优化模型训练效果。 4. 模型训练与调优:如何准备数据集,并通过设置超参数来改进深度学习算法的表现。 5. 特殊的深度学习架构:探讨YOLO、Faster R-CNN和Mask R-CNN等目标检测及分割技术的工作机制及其应用方法。 6. 实战案例分析:展示如何利用OpenCV加载并运行预训练模型,解决实际问题。 7. 现实世界中的实时部署:讨论将深度学习算法集成到移动设备或嵌入式系统中以实现即时视觉处理的方法和技术挑战。 8. 最新研究趋势和进展:介绍Transformer架构在图像识别任务上的应用以及无监督与半监督方法的发展方向。 该课程旨在为专业人士及初学者提供理论知识的同时,也注重实践操作能力的培养。通过学习本课程,学员将能够更好地理解深度学习技术,并将其应用于计算机视觉相关领域中去。
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    本PPT深入探讨了深度学习在计算机视觉领域的应用,涵盖图像识别、目标检测及场景理解等关键技术,展示最新研究成果与未来发展趋势。 计算机视觉是一门研究如何让机器具备“看”的能力的科学领域。更确切地说,它涉及使用摄影机和电脑来识别、跟踪以及测量目标,并进行图形处理以生成更适合人眼观察或仪器检测的图像。作为一门科学研究学科,计算机视觉致力于开发能够从图像或多维数据中提取信息的人工智能系统。这里的信息指的是可以用来帮助做出“决定”的类型,正如Shannon所定义的那样。由于感知过程是从感官信号中获取相关信息的过程,因此可以说,计算机视觉也是研究如何使人工系统能够从图像或其它多维数据中进行有效感知的一门科学。
  • 无人研究.pdf
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    本论文探讨了基于深度学习技术的无人机智能视觉系统的开发与应用,旨在提升无人机在复杂环境下的自主识别和导航能力。通过创新算法优化视觉处理效率及精确度,为农业监测、物流配送等多领域提供智能化解决方案。 基于深度学习技术的智能化无人机视觉系统设计研究探讨了如何利用先进的深度学习方法来提升无人机的自主导航能力和环境感知能力。该研究旨在开发一种高效的视觉处理算法,使无人机能够更好地理解和响应周围环境的变化,从而提高其在复杂任务中的性能和效率。
  • 综述
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    本文章全面回顾了近年来基于深度学习的计算机视觉领域的研究成果与进展。文中详细探讨了各类深度学习模型及其在图像识别、目标检测和语义分割等任务中的应用,总结分析了当前技术面临的挑战与未来发展方向。 本人亲自总结的计算机视觉方向的学习资源,适合初学者阅读。内容涵盖了从基础的CNN分类到目标检测和分割的知识,并推荐了一些博客、论文以及个人的小经验分享。非常适合新手入门学习使用~希望各位大佬不要吝惜意见。
  • 在垃圾分类中.zip
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    本项目探讨了深度学习技术在计算机视觉领域的应用,特别聚焦于通过图像识别实现智能垃圾分类,旨在提高分类效率和准确度。 资源包含文件:设计报告word文档+代码及所有测试图片。 a)建立深度神经网络模型,并尽可能将其调至最佳状态。 b)绘制深度神经网络模型图、学习曲线并进行分析。 c)使用准确率等指标对模型进行全面评估。 可以利用 Python 的 OpenCV 库处理图像,用 Numpy 进行数值运算,以及借助 Keras 等框架建立深度学习模型。有关详细步骤的参考信息可以在相关博客文章中找到(例如关于如何实现这些任务的技术细节)。
  • 础讲义.zip
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    本资料为《深度学习和计算机视觉基础讲义》,涵盖了深度学习与计算机视觉的基本理论、关键技术及应用实例,适合初学者系统学习。 深度学习与CV基础讲义.zip