[发明专利]基于人体关键点行为识别与LSTM的跌倒预判方法有效
| 申请号： | 202011158025.6 | 申请日： | 2020-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN112163564B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 张立国;李枫;胡林;杨曼;刘博;孙胜春;张子豪;李义辉 | 申请（专利权）人： | 燕山大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/30;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京孚睿湾知识产权代理事务所(普通合伙) 11474 | 代理人： | 孙建 |
| 地址： | 066004 河北省*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明提出基于人体关键点行为识别与LSTM的跌倒预判方法，该方法基于相邻人体关键点分组方法，进一步把人体分为头部、躯干和腿部三个区域进行行为识别，大大减少了计算量，从而提升了检测效率；在此基础上，通过采用LSTM，即长短期记忆神经网络机制来实现对采集视频的记忆功能，从而实现对人体行为变化的分析与识别功能，最后将识别结果归为三类：跌倒、非跌倒与其他。该方法减少了计算功耗，节约了跌倒检测时间，从而实现了实时检测与跌倒检测预判的功能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 人体 关键 行为 识别 lstm 跌倒 方法 | ||
【主权项】：
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