[发明专利]基于CNN-LSTM的人体跌倒检测实现方法及系统在审
| 申请号： | 202111465252.8 | 申请日： | 2021-12-03 |
| 公开（公告）号： | CN114120370A | 公开（公告）日： | 2022-03-01 |
| 发明（设计）人： | 孙钦东;林凯;王开宇;丁明凯 | 申请（专利权）人： | 四川数字经济产业发展研究院;西安交通大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/764 |
| 代理公司： | 北京盛询知识产权代理有限公司 11901 | 代理人： | 方亚兵 |
| 地址： | 610084 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开基于CNN‑LSTM的人体跌倒检测实现方法及系统，包括获取人体跌倒行为数据集，对所述人体跌倒行为数据集进行归一化处理；通过OpenPose模型对所述归一化处理后的数据集进行计算，获取人体关节点信息；通过将卷积神经网络对人体关节点信息进行空间特征提取，得到跌倒行为的特征向量；通过长短时记忆神经网络对所述特征向量进行分类识别，得到人体跌倒的检测结果。本发明能够对人体跌倒行为进行准确识别，具有很强的实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cnn lstm 人体 跌倒 检测 实现 方法 系统 | ||
【主权项】：
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