一种基于红外摄像头和深度学习的护理员外出监管设备

本发明提供了一种基于红外摄像头和深度学习的护理员外出监管设备，该设备借助嵌入式系统，将红外摄像头与深度学习模型相结合，能够实时采集并分析红外图像，以此判断护理员处于室内还是室外。其工作流程如下：护理员打卡签入后，设备自动开启，红外摄像头按照每10秒一次的固定间隔采集环境图像，嵌入式系统对图像进行去噪、归一化等预处理，再利用卷积神经网络(CNN)模型提取特征并分类，最后将分析结果(室内/室外及置信度)、时间戳和设备ID通过无线网络上传至服务器。服务器若接收到“室外”结果或者未收到数据，会自动触发视频抽检机制，由AI客服拨打视频电话核实情况，并存储视频内容以便后续检查。