[发明专利]一种基于图卷积神经网络的视角自适应多目标摔倒检测方法在审
| 申请号： | 202110287827.5 | 申请日： | 2021-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN112966628A | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 曾碧;陈文轩;刘建圻 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510090 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明为克服因依赖数据集所导致的视角问题导致摔倒检测准确率低的问题，公开了一种基于图卷积神经网络的视角自适应多目标摔倒检测方法，包括以下步骤：采用目标检测算法检测目标视频源中每一帧图像的人物目标，采用姿态估计算法提取每一帧图像中人物目标的关键骨骼点数据，当连续检测到同一人物目标的帧数大于预设的检测阈值时，将所提取的关键骨骼点数据输入完成训练的视角自适应子网络中，得到视角调整参数；根据视角调整参数对关键骨骼点数据进行视角调整，再根据视角调整后的关键骨骼点数据计算运动数据，将视角调整后的关键骨骼点数据和运动数据输入完成训练的图卷积摔倒识别主网络进行摔倒检测，输出检测结果标签。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图卷 神经网络 视角 自适应 多目标 摔倒 检测 方法 | ||
【主权项】：
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