ai-norms-2024

包含300多名高风险跌倒患者的视频监控数据,覆盖1000多天,用于跌倒检测和安全监控。

LookDeep HealthLookDeep Health
arXiv
2024-12-18 更新
浏览 20
视频跌倒检测视频分析

基本信息

模态
视频
创建/更新时间
2024-12-18

资源简介

该数据集由LookDeep Health与11家医院合作开发,通过视频分析实现医院环境中患者的持续监控。包含超过300名高风险跌倒患者的数据,覆盖1000多天的监控记录,主要用于跌倒检测和安全监控。数据采集、预处理、对象检测和角色分类等步骤保证了高质量和隐私保护。

原始链接

https://github.com/lookdeep/ai-norms-2024

arXiv 论文 →
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使用方式

数据集获取

git clone https://github.com/lookdeep/ai-norms-2024.git

curl -L -o repo.zip https://github.com/lookdeep/ai-norms-2024/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip

源站 README 摘录(使用方式)

Continuous Patient Monitoring with AI: Real-Time Analysis of Video in Hospital Care Settings

Authors: Paolo Gutierrez Gabriel (corresponding), Peter Rehani, Tyler Troy, Tiffany Wyatt, Michael Choma and Narinder Singh

The manuscript was accepted in ‘‘Frontiers in Imaging - Imaging Applications’’ on February 18, 2025.
This is the corresponding code and data repository for the titled manuscript.

Link to Project Page

Resources

Citation

If you would like to reference this work, please use:

@article{gabriel2025continuouspatientmonitoringai,
   author={Paolo Gabriel, Peter Rehani, Tyler Troy, Tiffany Wyatt, Michael Choma and Narinder Singh},
   title={Continuous patient monitoring with AI: real-time analysis of video in hospital care settings},
   journal={Frontiers in Imaging},
   volume={4},
   year={2025},
   url={https://www.frontiersin.org/journals/imaging/articles/10.3389/fimag.2025.1547166},
   DOI={10.3389/fimag.2025.1547166},
   ISSN={2813-3315},
}

完整仓库:github.com/lookdeep/ai-norms-2024

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