Perterm Infant Movement Recognition System产品系统

应用场景：新生儿重症监护室(NICU)智能监护
在新生儿重症监护室中，早产儿的姿态和活动模式是评估其神经发育状况的重要指标。传统的人工观察方式不仅耗费大量医护资源，且难以实现24小时连续监测和量化分析。本系统通过计算机视觉技术，实现对保温箱内早产儿姿态的实时智能识别与异常预警。

非接触式监测：使用医用级摄像头对保温箱内早产儿进行持续视频采集，避免传感器接触对婴儿造成的刺激
深度学习姿态识别：基于改进的YOLOv4/YOLOv5算法，实现对早产儿关键身体部位（头部、四肢、躯干）的精准定位和姿态分类
异常行为检测：通过时序分析识别异常姿态模式（如持续性异常体位、活动减少等），及时预警潜在的神经系统问题
模型优化部署：使用TensorRT进行模型加速，确保实时性；针对早产儿体型小、遮挡多的特点优化anchor设计

协助医生早期发现脑瘫、神经发育迟缓等风险信号
减轻医护人员监测负担，提高监护效率
建立早产儿姿态发育数据库，为临床研究提供量化依据
为个性化护理方案制定提供数据支持
保温箱环境光照变化大，需要鲁棒的图像增强算法
早产儿体型极小且常被包裹，小目标检测精度要求高
需要处理医疗隐私数据，确保系统安全性和合规性