[发明专利]一种基于神经网络的适用于多尺度多目标的摔倒检测方法有效
| 申请号： | 202110170064.6 | 申请日： | 2021-02-09 |
| 公开（公告）号： | CN112906535B | 公开（公告）日： | 2022-03-18 |
| 发明（设计）人： | 柳长源;刘珈辰;王鹏;薛楠;由茗枫;侯梦辰 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学;哈尔滨鹏路智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨市伟晨专利代理事务所(普通合伙) 23209 | 代理人： | 荣玲 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的适用于多尺度多目标的摔倒检测方法，主要解决现有摔倒检测算法对小目标检测准确率低及无法实现多目标检测的问题。其方案是：(1)对公开的摔倒检测数据集进行补充，制作摔倒检测融合数据集；(2)对YOLOv4网络进行改造，搭建针对人体特性的YOLOv4摔倒检测网络；(3)使用K‑means算法针对摔倒检测融合数据集更新anchors值；(4)采用Label Smoothing对网络标签进行改造；(5)对改造后YOLOv4网络进行训练和测试。本发明提高了小目标的摔倒检测精度，实现了多目标的摔倒检测，可应用于易发生摔倒的场所，提高对于摔倒人群的救助效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 适用于 尺度 多目标 摔倒 检测 方法 | ||
【主权项】：
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