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:
- Какие камеры будут использованы в решении RGB или RGB-D?
- Где будет обрабатываться видео - в "облаке", на локальном сервере или на самих камерах?
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:
- такие камеры относительно дешевые и доступные;
- возможны ошибки при определении фигуры человека;
- высокий риск проблем с обнаружением поверхности пола в кадре;
- возможны трудности с калибровкой камеры.
- блики и отсветы;
- посторонние объекты;
- неправильная форма пола;
- сбои в калибровке камеры;
- стыки пола и стен не в поле зрения камеры.
- не требуется решать проблему обнаружения пола;
- есть готовое решение для детекции фигуры человека от производителя;
- обработка данных может быть выполнена на самой камере;
- относительно дорогие камеры.
- точное определение пола;
- точное определение смещения центра масс - для обнаружения падения;
- обнаружение фигур, находящихся далеко от камеры - благодаря большому радиусу действия.
- Руководитель проекта
- Backend-разработчик
- Frontend-разработчик
- DevOps
- QA
- Teamlead Data Scientist
- Data Scientist
- Data Engineer
- Системный аналитик
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
- Нам доверяют крупные компании и стартапы по всему миру
- 3 года создаем решения, используя искусственный интеллект
- 30 уникальных специалистов реализуют сложные проекты