[发明专利]一种基于深度学习的实时跌倒检测方法有效
| 申请号： | 202010006573.0 | 申请日： | 2020-01-03 |
| 公开（公告）号： | CN111209848B | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 发明（设计）人： | 孙光民;王中岐;李新梦 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/46;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 刘萍 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的实时跌倒检测方法，其中检测方法流程包括:人体姿态估计模块：将摄像头或本地视频解析之后的视频流依次取出单帧图片，输入到openpose算法模型人体进行检测，得到人体各个部分的关键点坐标，使用SSD‑Mobilenet算法排除非人体区域的关键点，跌倒检测模块：之后对检测到的人体骨骼关键点坐标使用SVDD算法进行分类，该方法解决了传统视频监控方法耗费人力物力的缺点，相比较于使用kinect的跌倒检测方法对于场景和环境要求严格的问题，本方法使用使用普通摄像头，对于环境和使用角度要求较低，同时成本低廉，具有实时性，而且误检率较低，具有较高的鲁棒性，可以适应不同的复杂场景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 实时 跌倒 检测 方法 | ||
【主权项】：
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