(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210016794.5 (22)申请日 2022.01.07 (71)申请人 安徽大学 地址 230601 安徽省合肥市经济技 术开发 区九龙路1 11号 (72)发明人 汪传建　罗荣昊　刘思乾　程志友　 (74)专利代理 机构 合肥国和专利代理事务所 (普通合伙) 34131 代理人 张祥骞 (51)Int.Cl. G06V 40/16(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) (54)发明名称 基于面部微动作变化检测的麻醉病人复苏 预警方法 (57)摘要 本发明涉及一种基于面部微动作变化检测 的麻醉病人复苏预警方法， 包括： 对病人面部信 息视频数据进行采集和预处理， 得到测试样本； 对测试样 本中的病人面部图像进行人脸检测,找 出人脸位置； 利用级 联回归树模 型的人脸特征点 算法检测人脸上的68个特征关键点， 从中获取 12 个有关眼睛和2 0个有关嘴巴的特征点， 根据分割 出来的眼睛嘴巴区域， 计算眼睛EAR值和嘴巴MAR 值； 通过计算苏醒状态评价值F， 进行苏醒状态识 别， 根据苏醒状态进行预警。 本发明通过计算分 析病人的眼睛和嘴巴状态数据， 得到病人的实时 健康数据， 护理人员依靠获得的这些健康数据来 对病人进行护理， 大大提高了工作效率， 一定程 度上缓解了护理人员不足的问题。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 114360023 A 2022.04.15 CN 114360023 A 1.一种基于面部微动作变化检测的麻醉病人复苏预警方法， 该方法包括下列顺序的步 骤： (1)对病人面部信息 视频数据进行采集和预处 理， 得到测试样本； (2)对测试样本中的病人面部图像进行 人脸检测,找出 人脸位置； (3)利用级联回归树模型的人脸特征点算法检测人脸上的68个特征关键点， 从中获取 12个有关眼睛和20个有关嘴巴的特征点， 根据分割出来的眼睛嘴巴区域， 计算眼睛EAR值和 嘴巴MAR值； (4)通过计算苏 醒状态评价 值F， 进行 苏醒状态识别， 根据苏 醒状态进行 预警。 2.根据权利要求1所述的基于面部微动作变化检测的麻醉病人复苏预警方法， 其特征 在于： 所述步骤(1)具体是指： 收集病人的面部信息视频数据， 并对待测的视频进行直方图 均衡化、 归一 化处理， 生成测试样本 。 3.根据权利要求1所述的基于面部微动作变化检测的麻醉病人复苏预警方法， 其特征 在于： 所述步骤(2)具体是指： 对病人面部图像进 行人脸检测,利用基于H OG的人脸检测算法 识别出目标区域， 判断病 人面部包含在所采集处理的测试样本中， 再进行定位操作准确找 出人脸位置。 4.根据权利要求1所述的基于面部微动作变化检测的麻醉病人复苏预警方法， 其特征 在于： 所述 步骤(3)具体包括以下步骤： (3a)从一段视频帧 中提取出每一帧的眼睛嘴巴区域,N0是视频帧的数 量； 利用级联回归树模型的人脸特征点算法检测人脸上的68个特征关键点， 视频帧Fi表示 为： Fi＝{P1,P2,…,PN}； Pi＝(px,py),N＝68,0＜i≤N 其中， Pi为特征点的位置， 在已检测到68个 特征点中,有12个特征点用来标记眼睛区域， 20个特征点用来标记嘴巴区域， 其中， 1号至36号特征点为鼻子和脸颊关键点， 37号至42号 特征点为左眼上的关键点,43号至48号特征点为右眼上的关键点,49号至68号特征点为 嘴 巴上的关键点， 左眼、 右眼和嘴巴区域分别记为 (3b)利用眼睛位置上的特征点分割出 眼睛区域之后， 分别计算左眼EAR值、 右眼EAR值 和嘴巴MAR值： 其中， P′1至P′6是眼睛上的关键点， 即左眼上 的关键点或右眼上 的关键点； Q1至Q6 是嘴巴上的关键点， 从 中选择6个关键点， EAR值为眼睛的纵横比， MAR值为嘴 巴的纵横 比；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114360023 A 2在分别计算出左眼EAR值和右眼EAR值之后， 取二 者的平均值， 得到 EAR平均值； (3c)预先设定EAR闭眼阈值EARthreshold， 将步骤(3b)得到的EAR平均值与EARthreshold比 较， 当EAR平均值小于 EARthreshold时， 判断眼睛处于闭合状态， 否则， 判断眼睛为睁开状态； EARthreshold的计算公式如下： EARthreshold＝EARmin+p×(EARmax‑EARmin) 其中， EARmax与EARmin分别为EAR平均值的最大值与最小值， 比例参数p取0.2， EARmax、 EARmin是在一次从睁 眼到闭眼过程中的采样范围内计算得到； 预先设定MAR张嘴阈值MARthreshold， 将步骤(3b)得到的MAR值与MARthreshold比较， 当MAR值 小于MARthreshold时， 判断嘴巴处于闭合状态， 否则， 判断 嘴巴为张开状态； MAR张嘴阈值MARthreshold的计算公式如下： MARthreshold＝MARmin+q×(MARmax‑MARmin) 其中， MARmax与MARmin分别为MAR值的最大值与最小值， 比例参数q取0.5， MARmax、 MARmin是 在一次从张嘴到闭嘴过程中的采样范围内计算得到； B代表眨眼次数， M代表张嘴次数， 当一个检测周期内， EAR平均值大于EARthreshold， 且连 续三帧内都大于EARthreshold时， 眨眼次数B计数加一； 当一个检测周期内， MAR值大于 MARthreshold， 且连续三帧内都大于 MARthreshold时， 眨眼次数M计数加一。 5.根据权利要求1所述的基于面部微动作变化检测的麻醉病人复苏预警方法， 其特征 在于： 所述 步骤(4)具体是指： 苏醒状态评价 值F由下式计算： F＝α VP+β VB+γVM 其中， P代表单位时间内眼睛睁开一定比例所占的时间值， 所述单位时间是指30秒或1 分钟， 所述一定比例是指20％或30％； B 代表眨眼次数， M代表张嘴次数， VP、 VB、 VM分别为苏醒 状态评价指标P、 B、 M所处评级的评价量， α、 β、 γ分别为苏醒状态评价指标VP、 VB、 VM的权重 值； 设定苏醒阈值Fawake和完全苏醒阈值Ftotally， 将得到的苏醒状态评价值F与苏醒阈值 Fawake、 完全苏醒阈值 Ftotally比较： 若F≤Fawake， 则判定当前被测人处于麻醉昏迷状态， 不发出 预警； 若Fawake≤F≤Ftotally， 则判定当前处于被测人可能苏醒状态， 发出预警， 提醒医护人员 留意观察病人的情 况； 若F≥Ftotally， 则判定被测人已进入完全清醒状态， 发出警告， 立即通 知护理人员前往查看病人的状况。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114360023 A 3