[发明专利]一种基于增强式学习的人体跌倒检测方法及系统在审
| 申请号： | 202010624368.0 | 申请日： | 2020-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN111931568A | 公开（公告）日： | 2020-11-13 |
| 发明（设计）人： | 王晓原;刘善良;刘亚奇;韩俊彦;刘士杰 | 申请（专利权）人： | 青岛科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京易捷胜知识产权代理事务所(普通合伙) 11613 | 代理人： | 齐胜杰;孙晓淑 |
| 地址： | 266000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于增强式学习的人体跌倒检测方法及系统，该方法包括：采集人体在不同姿态下的特征参数，构建人体运动数据集，其中不同姿态中包括跌倒；采用监督学习对人体运动数据集构建用于识别跌倒的人工神经网络模型；将人工神经网络模型的当前权值和当前阈值分别作为初始权值和初始阈值，利用误差‑修正方法对人工神经网络模型进行训练，得到训练后的模型；实时采集基于时间序列的人体运动行为参数；利用训练后的模型对人体运动行为参数进行跌倒检测。本发明通过监督学习识别人工神经网络，采用误差‑修正学习的方法对人工神经网络进行训练，调整神经网络的权值和阈值，以使神经网络输出最优，可减少误报率，提高报警的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 增强 学习 人体 跌倒 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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