基于Yolov4-tiny的PPE donning 和 doffing 实时自动检测
计算机视觉与模式识别
2024-08-31 v1 计算机与社会
摘要
维持医院和诊所中患者安全以及医护人员（HCWs）的安全，高度依赖遵循正确的donning和doffing个人防护装备（PPE）程序。HCWs可以在佩戴和移除过程中获得反馈系统，因为该过程具有认知负荷大且易出错的特点。美国疾病控制与预防中心（CDC）提供了正确使用PPE的指南，应遵循。使用实时目标检测和独特的序列算法来识别和确定donning和doffing过程。本技术研究的目的是双重的：用户在donning或doffing过程中若未遵循正确程序，即可获得实时警报提醒遗漏的步骤。其次，在嵌入式系统架构中使用轻量机器学习（yolov4-tiny）使其在不同医疗环境中具有可行性和成本效益。
引用
@article{arxiv.2407.17471,
title = {Real-Time Automated donning and doffing detection of PPE based on Yolov4-tiny},
author = {Anusha Verma and Ghazal Ghajari and K M Tawsik Jawad and Hugh P. Salehi and Fathi Amsaad},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.17471},
year = {2024}
}