[发明专利]一种基于深度学习的重心监测与识别方法在审
| 申请号： | 202110154209.3 | 申请日： | 2021-02-04 |
| 公开（公告）号： | CN113221621A | 公开（公告）日： | 2021-08-06 |
| 发明（设计）人： | 孙宁;李来酉 | 申请（专利权）人： | 宁波卫生职业技术学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 宁波甬致专利代理有限公司 33228 | 代理人： | 高瑞霞 |
| 地址： | 315199 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的重心监测与识别方法，该通过深度学习获得最优网络模型，在将实时监测的视频流数据输入到最优网络模型中得到识别结果的同时，也通过人体身上的重心监测模块实时监控人体的重心变化得到判断结果，然后将识别结果和判断结果进行结合来判断人体是否出现摔倒的动作，这样的监测方法相比现有技术，其误差减小，且能够准确地获取到人体出现摔倒的情况，并能够准确地排查出复杂环境中存在的安全隐患。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 重心 监测 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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