[发明专利]一种基于多维特征融合的人员跌倒检测方法有效
| 申请号： | 202011504971.1 | 申请日： | 2020-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN112613388B | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 刘志新;杨红磊;袁亚洲;杨旭;袁瑞贺 | 申请（专利权）人： | 燕山大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/80;G06V10/77;G06V10/70 |
| 代理公司： | 石家庄众志华清知识产权事务所(特殊普通合伙) 13123 | 代理人： | 张建 |
| 地址： | 066004 河北*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多维特征融合的人员跌倒检测方法，属于行为识别技术领域，其方法为利用安装在房间的侧壁上的红外阵列传感器进行数据的采集、之后进行数据的预处理以及干扰去除、使用滑窗算法与典型关联分析算法（CCA）相结合的思想进行特征的提取与融合、最后利用机器学习算法实现人员跌倒的准确识别。本申请通过采用将红外阵列传感器安装在侧壁上的数据采集方式，增大了其检测区域的同时提出了新的跌倒过程的特征，提高了其使用价值；使用滑窗算法与典型关联分析算法相结合的思想进行特征的提取与融合，提高了跌倒检测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多维 特征 融合 人员 跌倒 检测 方法 | ||
【主权项】：
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