서버에 의해 수행되는, 정신병동 내 환자의 이상행동을 감지하기 위한 방법에 있어서,(a) 병동 내에 설치된 각 카메라로부터 실시간으로 영상을 수집하는 단계;(b) 제 1 인공지능 모델을 이용하여, 상기 영상 내에서 사람을 감지하고, 각 사람마다 고유식별번호를 부여하여 추적하여 영상 내에서 사람의 위치를 판단하는 단계;(c) 제 2 인공지능 모델을 이용하여, 감지된 사람에 대해 스켈레톤 분석을 수행하여 사람의 조인트 정보를 획득하여 조인트 위치 관계를 통해 사람의 자세를 파악하여, 사람의 행동을 판단하는 단계; 및(d) 상기 판단된 사람의 위치와 사람의 행동이 정신병동환자 이상행동에 해당하는지 판단하고, 이에 해당하는 경우 관리자 단말로 알림을 제공하는 단계; 를 포함하는, 정신병동 내 환자의 이상행동을 감지하기 위한 방법.

제 1 항에 있어서, 상기 (b) 단계는, (b-1) Yolo v4 딥러닝 모델에 실시간으로 수집된 영상을 입력하여 영상 내 사람의 영역을 추출하는 단계;(b-2) 상기 사람의 영역의 색상, 및 사람의 크기를 기초로 각 사람마다 고유식별번호를 부여하는 단계; (b-3) 상기 영상 내 사람의 영역과 비사람의 영역을 구분하고, 구분된 정보를 기초로 상기 영상 내 사람의 영역에 대한 위치정보를 획득하는 단계; 및(b-4) 제 1 카메라에서 수집한 영상 내 사람의 영역에 대해 고유식별번호를 부여한 후, 제 2 카메라에서 수집한 영상 내 사람의 영역의 색상 및 사람의 크기가 상기 제 1 카메라에서 수집한 영상 내 사람의 영역과 서로 매칭되는 경우, 상기 제 2 카메라에서 수집한 영상 내 사람의 영역에 대해 동일한 고유식별번호를 부여하는 단계; 를 포함하는, 정신병동 내 환자의 이상행동을 감지하기 위한 방법.

제 2 항에 있어서, 상기 (b-3) 단계는, 상기 비사람의 영역에 대한 픽셀정보를 파악하여, 사람이 병동 내의 어느 공간에 위치하는지, 상기 공간 내의 어떤 주변구성물과 인접하게 위치해있는지 판단하는 단계; 를 포함하는, 정신병동 내 환자의 이상행동을 감지하기 위한 방법.

제 3 항에 있어서, 상기 제 1 카메라가 각 병동 내의 거주공간에 위치한 카메라인 경우, 상기 제 1 카메라마다 상기 거주공간을 식별하기 위한 호 정보가 부여되고, 상기 각 사람의 고유식별번호는 상기 호 정보와 매칭되어 저장되는 것인, 정신병동 내 환자의 이상행동을 감지하기 위한 방법.

제 4 항에 있어서, 상기 (c) 단계는, (c-1) 각 영상프레임의 조인트 정보를 획득하기 위해, 각 영상프레임의 상기 사람의 영역을 HRNet 딥러닝 모델에 입력하여 사람의 조인트 정보를 획득하는 단계;(c-2) 연속적인 복수의 영상프레임에 대해 각각 조인트 정보를 획득하여 연속적인 조인트 정보를 획득하는 단계; 및(c-3) 상기 획득된 연속적인 조인트 정보들을 연결하여 사람의 행동을 판단하는 단계; 를 포함하는, 정신병동 내 환자의 이상행동을 감지하기 위한 방법.

제 5 항에 있어서, 상기 (d) 단계는, 정신병동환자 이상행동에 해당하는 자해 및 낙상 행동에 대한 연속적인 조인트 정보들에 대한 기 저장된 패턴과 상기 영상으로부터 추출된 상기 연속적인 조인트 정보들을 비교하여, 상기 사람의 행동이 자해 및 낙상 행동 중 어느 하나의 행동에 해당하는지 판단하는 단계; 를 포함하는, 정신병동 내 환자의 이상행동을 감지하기 위한 방법.

제 6 항에 있어서, 상기 (d) 단계는, 정신병동환자 이상행동이 발생된 것으로 판단된 경우, 상기 사람의 고유식별번호를 확인하고, 상기 사람이 거주하는 호 정보를 파악한 후, 상기 호를 관리하는 관리자의 단말로 이상행동에 대한 알림을 제공하는 단계; 를 포함하는, 정신병동 내 환자의 이상행동을 감지하기 위한 방법.

제 7 항에 있어서, 상기 자해 행동은 상기 연속적인 조인트 정보가, 머리를 때리는 행동의 조인트 정보: i) 앉아있거나 서 있는 자세를 나타내고 ii) 손의 위치가 머리와 인접하여 iii) 한 팔 또는 두 팔의 팔꿈치 각도가 20도에서 90도 사이이며, iv) 한 손 혹은 두 손의 위치가 이전 프레임보다 현재 프레임에서 y축을 기준으로 더 낮은 것과 팔이나 다리를 손으로 상처 입히는 행동의 조인트 정보: i) 앉아있는 자세를 나타내고, ii) 한 손 혹은 두 손이 팔이나 다리 근처에 위치해 있고, iii) 무릎의 각도가 구부러져있는 웅크린 자세를 나타내는 것을 포함하는 것인, 정신병동 내 환자의 이상행동을 감지하기 위한 방법.

제 7 항에 있어서, 상기 (d) 단계는,위치에 있어서, 사람의 영역에 대한 감지를 통해 판단된 사람의 위치가 침대에서 옆으로 떨어진 것으로 판단되거나 의자에서 뒤로 떨어지는 것으로 판단되고,행동에 있어서, 모든 조인트 정보가 그 다음 프레임으로 갈수록 한 방향으로 지속적인 이동이 발생된 것으로 판단되는 경우, 낙상행동으로 판단하는 것인, 정신병동 내 환자의 이상행동을 감지하기 위한 방법.

제 8 항에 있어서, (e) 서버가 각 환자 별로 카메라가 배치되어 있지 않은 특정 공간을 출입하는 시각, 주기, 시간에 대한 정보를 소정 기간 동안 수집하고, 상기 특정 공간에 들어갈 때의 조인트 정보와 상기 특정 공간을 나올 때의 조인트 정보를 소정 기간 동안 수집하고, 상기 수집된 정보들을 오토인코더로 학습하며, 기 학습된 오토인코더에 상기 특정 공간을 출입하는 시각, 주기, 시간에 대한 정보, 상기 특정 공간에 들어갈 때의 조인트 정보와 상기 특정 공간을 나올 때의 조인트 정보를 입력한 후 이상 패턴이 발견되었다는 정보가 출력되는 경우, 상기 관리자 단말로 카메라가 배치되어 있지 않은 특정 공간에서 이상행동이 발생되었을 가능성이 있다는 코멘트와 영상을 전송하는 단계; 를 더 포함하는 것인, 정신병동 내 환자의 이상행동을 감지하기 위한 방법.

정신병동 내 환자의 이상행동을 감지하기 위한 장치에 있어서, 정신병동 내 환자의 이상행동을 감지하기 위한 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 메모리; 및상기 프로그램을 실행하기 위한 프로세서; 를 포함하며, 상기 방법은, (a) 병동 내에 설치된 각 카메라로부터 실시간으로 영상을 수집하는 단계;(b) 제 1 인공지능 모델을 이용하여, 상기 영상 내에서 사람을 감지하고, 각 사람마다 고유식별번호를 부여하여 추적하여 영상 내에서 사람의 위치를 판단하는 단계;(c) 제 2 인공지능 모델을 이용하여, 감지된 사람에 대해 스켈레톤 분석을 수행하여 사람의 조인트 정보를 획득하여 조인트 위치 관계를 통해 사람의 자세를 파악하여, 사람의 행동을 판단하는 단계; (d) 상기 판단된 사람의 위치와 사람의 행동이 정신병동환자 이상행동에 해당하는지 판단하고, 이에 해당하는 경우 관리자 단말로 알림을 제공하는 단계; 를 포함하는, 정신병동 내 환자의 이상행동을 감지하기 위한 장치.