[发明专利]一种基于深度学习的人体摔倒识别系统及方法在审
| 申请号： | 202011560740.2 | 申请日： | 2020-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN112668456A | 公开（公告）日： | 2021-04-16 |
| 发明（设计）人： | 李伟强;王东;宁政通;李韩玥;陈向荣;杨戬 | 申请（专利权）人： | 佛山科学技术学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G08B21/04;H04N7/18 |
| 代理公司： | 北京八月瓜知识产权代理有限公司 11543 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 528231 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了本发明还提供一种基于深度学习的人体摔倒识别方法，包括如下步骤：采集人体实时图像；根据人体实时图像获取第一人体骨骼图像；获取多张人体关键节点图像并根据多张人体关键节点图片获取多张第二人体骨骼图像；骨骼状态分类器以多张第二人体骨骼图像作为训练样本进行深度学习；通过深度学习后的骨骼状态分类器对第一人体骨骼图像进行识别并判断人体状态；其中，人体状态包括正常状态以及摔倒状态。本发明可以对老人的摔倒状态进行自动识别与报警，进而对老年人进行远程监控看护。相应地，本发明还提供一种基于深度学习的人体摔倒识别系统。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 人体 摔倒 识别 系统 方法 | ||
【主权项】：
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