摘要
本发明公开了基于机器视觉的多角度CPR训练视频检测，其特征在于：包括建立LCGS‑YOLO模型、准备工作、KCHT匹配算法设计和制定评分标准。本发明与现有的技术相比的优点在于：本通过纯机器视觉技术，精确检测心肺复苏中的关键目标——适当频率的心肺按压和人工呼吸，特别是在复杂动态环境中，确保高效、精准的评估，构建了针对CPR评估的定制数据集，基于此数据集训练LCSG‑YOLO模型，通过视频上传，系统依据预设标准自动评估CPR操作，判断其是否符合标准，无需依赖传感器，为CPR质量提升与培训提供了科学支持，推动智能化评估应用的普及。
