基于慢特征分析的智能护理床人体动作识别方法研究

智能护理床是针对卧床病人的护理困难问题提出的一项对病人进行实时检测的自动化护理设备。已有的智能护理床在对卧床病人实行监测时，对压力信号的识别效果不佳，无法准确判断卧床病人的实际动作。据此，研究针对已有智能护理床在人体动作识别中存在的问题，提出利用慢特征分析方法对智能护理床的信号压力进行处理后再构建人体动作的识别模型。利用从医院采集的卧床病人动作对模型进行性能测试。结果显示，研究提出的基于慢特征分析的人体动作识别模型的平均准确率达到87.03%。因此，研究提出的基于慢特征分析的智能护理床人体动作识别模型具有相对理想的准确率和效率，可以有效判断卧床病人发出的不同动作，改善卧床病人的护理质量。