[发明专利]基于深度学习的行人跌倒检测方法在审
| 申请号： | 202111383424.7 | 申请日： | 2021-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN114373142A | 公开（公告）日： | 2022-04-19 |
| 发明（设计）人： | 李佐勇;陈健;许腾;蔡远征 | 申请（专利权）人： | 闽江学院 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/80;G06V10/75 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 陈明鑫;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的行人跌倒检测方法。首先，将需要检测的视频输入到行人检测结构模块中，然后对视频进行抽帧和标记，提取每一帧的特征，再对行人的BBOX进行回归运算。操作结果从分支1输入到多目标追踪模块，多目标追踪模块首先从行人检测模块的BBOX特征图中提取深度特征。然后通过计算BBOX特征和追踪器中的特征集之间的余弦距离进行特征匹配。同时，行人检测模块得到的结果从分支2进入跌倒检测模块。最后，系统根据识别出的人体姿态输出相应的报警信号。实验结果表明，该发明提升了跌倒检测的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 行人 跌倒 检测 方法 | ||
【主权项】：
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