Система заботы о пожилых людях для домов престарелых

MVP-разработка программно-аппаратного комплекса для отслеживания “падений” людей в помещении для оперативного оповещения.

Коротко о проекте

Для ухода за пациентами клиник, а также для заботы об одиноких пожилых людях требуется решение с компьютерным зрением. Оно позволит детектировать падение человека и оповещть об этом, для незамедлительной помощи.

Клиент

Под NDA

Сфера

HealthTech, Startups

Трудозатраты, ч

600

Страна

США, Германия

О клиенте

Клиентами являются медицинские клиники, а также стартапы. Первым важно наблюдать за состоянием своих пациентов 24/7. Вторые предоставляют услуги по облечению ухода за пожилыми людьми с помощью умного видеонаблюдения. В обоих случаях клиенты стремятся повысить качество оказываемых ими услуг за счет компьютерного зрения.

Задача

Клиентам требуется умное решение для точного и быстрого детектирования падения. Важно быстро предоставить оповещение о падении, а также сохранять видео с инцидентом. Клиентам важна надежность решения и быстрота оповещения об инцидентах. Клиенты пользуются как RGB, так и  RGB-D камерами. Их решение применяется в различных условия освещенности в различных типах помещений: длинные коридоры, палаты, жилые комнаты, спальни и т.д.

Решение

При изучении данной задачи можно выделить ряд важных вопросов:

Выбор камеры очень важен
RGB - повседневная цифровая видеокамера, способная в реальном времени фиксировать изображения, предназначенные для дальнейшей передачи по сети Интернет
RGB-D - камера, измеряющая расстояние до наблюдаемых объектов. Такая камера выдает кадры изображений, которые называются картой глубины. Карта глубины это растр, пиксели которого хранят расстояния до объектов в миллиметрах.

Если будет выбрана RGB камера, то решение имеет следующие плюсы и минусы:
При работе с RGB камерой, могут помешать качественному распознаванию пола:
Если будет выбрана RGB-D камера, то решение имеет следующие плюсы и минусы:
В случае, если важна точность решения, у RGB-D камер много преимуществ:
1
метров - дальность распознавания падений
1
месяцев требуется на построение решения
1
% - достижимая точность распознавания падений
1
подхода к решению исследованы для данной задачи
Команда проекта:
Технологии и инструменты:

Технологии: Python, Pytorch, OpenVINO, PostgreSQL, TensorRT, Docker, Swagger.

Результат

Решение успешно применено в клинике в Европе и успешно функционирует. 

Алгоритмы извлекают контрольные точки (Pose Estimation) и оценивают положение человека относительно пола на основе смещения центра масс. В случае реалистичного предположения о падении, отправляется оповещение.

Инсайды

Мы готовы помочь клиентам построить решение с использованием как RGB, так и RGBD-камер. Однако, исходя из нашего личного опыта построения подобных решений и работы с компьютерным зрением в целом, мы рекомендуем работать с RGBD для получения наиболее качественных и точных результатов в вашем случае.
Решение на базе Orbbec Persee или аналогичной камеры с процессором на борту лучше подходит для MVP и массового производства.

Разработка интеллектуальных систем для решения Ваших задач

Заполните форму и менеджер проконсультирует о том как реализовать проект. Ваша идея для нас ценность, а партнерство превращается в дружбу

    Заполните форму для связи с нами

    В течении суток с Вами свяжется менеджер