项目描述
- 项目名称： 玄目AI精细行为识别平台
- 一句话描述： AI精细行为识别解决方案提供商
- 所在地： 江苏省 | 苏州市
- 行业： 人工智能
- 公司全称： 苏州爱可尔智能科技有限公司
- 产品类型： 硬件及其他
- 项目描述： 1产品服务 爱可尔智能聚焦主流机器视觉难以解决的精细行为理解场景，致力于为大健康领域的客户提供高效、精准的AI行为识别方案。目前已开发一系列涵盖养老和医疗卫生的行为识别系统。未来将实现行为识别方案在大健康领域的多场景、多任务覆盖。 爱可尔智能围绕AI行为识别这一核心技术，研发产品包括： （1）玄目AI照护系统。该系统支持人体3D关键点实时重建，只提取火柴人信息而不采集真实形象，可自动识别异常行为，如老年人跌倒，精神疾病患者攀高、进入禁区等危险行为，促进人员的安全管理，以应对看护人员严重短缺的问题。 该系统已申请发明专利六项、已下证软著一项。查新报告显示：本委托项目所述结合双目立体视觉与深度学习进行做人体骨骼关键点检测，实时抽取场景中人物的3D人体骨架，检出率大于0.99，可以稳定区分蹲坐和跌倒这类2D骨架表现歧义较大的动作，在所检文件中未见述及。证明了该技术的新颖性。 该系统已在三家养老机构和一家机器人公司落地，客户反馈算法识别准确，体验效果优于友商产品。 （2）手卫生依从性智能监测系统。该系统可按照国家卫健委要求识别标准七步洗手法的每步动作，对人员洗手执行智能打分，用于促进医院的院感防控管理以及食品加工等行业的手卫生教育指导工作。系统单个动作识别准确率可达0.98以上，处于业界领先水平。 该系统已下证软著两项，已申请发明专利一项，是目前国内唯一在售的、利用深度学习技术具体识别七步洗手法每步动作准确率的产品。系统除了可识别动作的正确与否，还可区分左右手，确保每只手的每个部位都能清洁干净。另外，系统可统计每步动作的洗手时长并打分，生成洗手评分报告。多个医院客户反馈暂未在国内市场看到类似产品，国外有日本富士通于2020年即发布了该产品研发的通稿，但迟迟未见面市，国内尚不可购买。 该系统已售出近百套，在至少5家大型医院落地使用，算法模型成熟稳定。 （3）防护用品穿脱智能识别系统。该系统可智能识别8类个人防护用品，并可根据国家卫健委2020年1月印发的《医务人员穿脱防护用品的流程》，智能指导医务人员防护用品穿脱的全流程，手势交互、视觉识别等无接触交互方式，最大限度规避了感染风险，提升了规范穿脱效率，平均识别准确率0.95以上。 其可识别八类常见个人防护用品，包括：防护服、隔离衣、手套、帽子、口罩、靴套、护目镜和面屏等。 已售出数十套，在五家大型医院落地使用，算法模型基本稳定，研发团队正在结合物联网感测技术完善整体产品。 2市场用户 （1）高端养老机构。使用AI照护系统看护老年人，主要是识别跌倒和夜间离床等异常行为，当发生异常行为时得到实时的报警信息，安排工作人员上门查看，对机构会员进行安全健康管理。 （2）医疗机构。院感防控领域，手卫生和防护用品穿脱具体执行是否到位，主要靠医院安排专人观察，落实困难且浪费时间与精力，目前大部分医院手卫生执行不能符合国家卫健委的要求。 手卫生是针对医护人员在工作中存在的交叉感染的风险而采取的措施。新冠疫情背景下，院感防控成为抑制病毒传播的重要工作，而其重点在于传播途径的隔绝。医务人员的手卫生便是预防和控制医院感染最重要、最简单、最有效和经济的方法。根据世卫组织，严格手卫生措施可以降低0.3的医院感染。爱可尔智能开发的手卫生依从性智能检测系统可以利用前沿AI技术监测人员洗手动作是否标准，有效协助医院开展手卫生管理工作。 另外，正确穿脱一次整套防护用品需耗时30分钟，没有按照标准步骤和方法进行穿脱，很容易增加感染风险。防护用品穿脱智能识别系统可以通过摄像头实时捕捉穿脱区域内人员行为信息，精确识别人员位置、手势和动作，在引导正确流程的同时实时提示出现的错误，可以对医务人员进行高效培训，以便减轻工作压力、节约时间、提升效率。 （3）食品加工场所。在食品加工业中，人员卫生是第一要务，首先从手部清洗与消毒开始。目前爱可尔已与新加坡国立大学达成产学研合作协议，希望借助手卫生产品提升从业人员的手部卫生执行效果。 3商业模式 销售算法SDK和智能盒子，购买方为系统整合商、医疗渠道商等，将算法部署在智能盒子内，客户直接采购盒子即可获得AI产品。 4关键技术和创新点 关键技术： （1）结合深度学习图神经网络和双目立体视觉的精细行为识别技术。该技术应用于AI看护系统，不仅可以将跌倒识别实现0.99的识别率，还对一系列重点行为如：久坐、夜间离床、爬窗、打架、夜间徘徊等有0.9以上的识别率。 （2）基于3D手部关键点提取和生成对抗网络的七步洗手动作识别技术。实现了真实洗手场景下，各类洗手液、洗手泡沫遮挡情况下的精确洗手动作识别，识别准确率达到0.98。该产品也成为市场唯一在售的手卫生动作识别系统。 （3）自研边缘计算部署框架。该框架融合了深度学习推理加速和各类网络通讯协议，真正做到AI即服务。基于此框架部署AI算法，可以大幅度缩减AI产品的落地周期。 主要创新点： （1）结合深度学习图神经网络和双目立体视觉技术的算法框架。同时具备图神经网络擅长捕捉时空特征和双目视觉还原3D场景的优点，对缓慢跌倒、细微动作（如喝水、玩手机）的识别具有明显领先优势，是业界首创的精细行为识别算法方案。 （2）自主设计轻量级生成对抗网络。为了解决洗手场景中洗手液和泡沫遮挡手部的大部分区域的问题，我们自主设计了轻量级生成对抗网络，该网络可将遮挡部分还原，以实现洗手动作的精确识别。与众多友商的检测和分类算法技术方案相比，识别准确率大幅度提升，加快了产品的落地速度。 （3）AI推理到业务服务端到端传输。在工程方面贯彻AI即服务的理念，自研的边缘端部署框架，实现了深度学习推理输出结果和网络服务传输数据无感融合，做到了AI推理到业务服务的端到端传输。 5团队介绍 苏州爱可尔智能科技有限公司，张家港创业领军人才企业，2021年度科大讯飞开发者大赛医疗赛道冠军。研发团队由资深人工智能行业专家组成，在深度学习、计算机视觉、硬件设计及边缘计算应用等领域具有平均十年以上的专业知识。团队成员包括前微软总部高级研发工程师、深圳大学教授、哥伦比亚大学及香港科技大学博士以及华为硬件研发团队，对算法、操作系统和硬件的底层设计均有资深的理论与实操经验。 项目负责人刘镇硕，东南大学集成电路设计专业硕士，拥有4年半导体和6年人工智能行业研发经验。2021年6月从上海来苏州张家港全职创业，任苏州爱可尔智能科技有限公司总经理和首席技术官，进行基于AI精细行为识别技术的大健康管理平台的研发及产业化。目前已拥有授权发明专利3项，新申请发明专利9项，软著4项。 2014年硕士毕业后加入深圳市海思半导体有限公司(华为上海研究所)，从事高速混合信号处理芯片设计。 2017年加入复星集团的AI医疗部门，从事医疗影像分析的深度学习算法开发和研究，如肝肿瘤手术规划系统、心血管、肺结节筛、脊柱CT阅片等，算法识别精度达到业界前沿水平。 2020年7月作为首席技术官在上海联合创立上海泗科智能，带领团队进行产品项目研发。主持研发的项目有: （1）业界首个手机端的眼底筛查APP：爱眼派，可在千元机以下的低配手机上实时阅眼底照片筛查相关疾病，申请发明专利两项。（2）研发了布匹瑕疵检测系统，精确度和算法效率均优于业界友商，该项目为公司拿下首个千万级订单。 2021年6月至今，作为总经理兼CTO创立苏州爱可尔智能，搭建了包含多位资深硬件、软件、算法工程师组成的研发团队，在半年时间内，落地了三款AI产品： （1）玄目AI看护系统：以深度学习和双目立体视觉技术为核心，主要应用在特殊人群看护场景中，可精确识别跌倒等危险行为。该产品目前已落地三家养老院和一家机器人公司。 （2）玄目依从性智能监测系统：赋能医院院感防控，以深度学习细微动作识别为核心的边缘计算系统，是目前市场唯一在售的洗手动作识别系统。该产品已落地5家三甲医院，从立项到完成100套订单销售仅耗时两个月。 （3）穿脱用品穿脱智能识别系统：通过智能识别与提醒，强化穿脱用品使用的科学性和规范化，提升对传染性疾病（如新冠病毒）的防护能力。该产品已落地5家三甲医院，在疫情常态化背景下具有应用价值。