[发明专利]一种基于深度学习的睡觉行为检测方法有效
| 申请号： | 201811268351.5 | 申请日： | 2018-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN109472226B | 公开（公告）日： | 2021-07-09 |
| 发明（设计）人： | 李文;申瑞民;姜飞;米里亚姆·赖纳 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 翁惠瑜 |
| 地址： | 200030 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的睡觉行为检测方法，包括以下步骤：1)获取待测视频流，经切帧处理获得离散图片；2)依次将所述离散图片输入一训练好的卷积神经网络模型，检测获得睡觉姿势初步检测结果及相应置信度；3)基于多尺度检测方法对所有睡觉姿势初步检测结果进行筛选，获得睡觉姿势最终检测结果；4)根据所述睡觉姿势最终检测结果，采用基于位置信息的目标跟踪算法判断是否存在睡觉行为。与现有技术相比，本发明在目标检测模型中采用了特征融合提升准确率，同时采用了高准确率的睡觉行为决策算法，避免睡觉行为误判。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 睡觉 行为 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的睡觉行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取待测视频流，经切帧处理获得离散图片；2)依次将所述离散图片输入一训练好的卷积神经网络模型，检测获得睡觉姿势初步检测结果及相应置信度；3)基于多尺度检测方法对所有睡觉姿势初步检测结果进行筛选，获得睡觉姿势最终检测结果；4)根据所述睡觉姿势最终检测结果，采用基于位置信息的目标跟踪算法判断是否存在睡觉行为。
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