[发明专利]一种基于深度视频信息的坠床行为实时检测方法有效
| 申请号： | 201810071513.X | 申请日： | 2018-01-24 |
| 公开（公告）号： | CN108229421B | 公开（公告）日： | 2021-07-02 |
| 发明（设计）人： | 曹治国;赵峰;肖阳;杭凌霄;张博深;綦浩喆 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 李智;曹葆青 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度视频信息的坠床行为实时检测方法，属于数字图像识别技术领域，包括：根据室内场景的深度视频，得到背景图像和前景图像，利用深度神经网络对前景图像进行检测，得到头部位置；当深度视频中连续两帧深度图像的头部位置距离小于距离阈值时，根据深度视频中连续多帧深度图像的头部位置，得到头部序列特征；利用坠床分类器对头部序列特征进行检测，判断是否发生坠床行为。本发明对坠床行为的检测不受被子等遮挡物影响，准确度高，实时性强。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 视频 信息 行为 实时 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度视频信息的坠床行为实时检测方法，其特征在于，包括：(1)根据室内场景的深度视频，得到背景图像和前景图像，利用深度神经网络对前景图像进行检测，得到头部位置；(2)当深度视频中连续两帧深度图像的头部位置距离小于距离阈值时，根据深度视频中连续多帧深度图像的头部位置，得到头部序列特征；(3)利用坠床分类器对头部序列特征进行检测，判断是否发生坠床行为。
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