[发明专利]基于人体骨架关键点和长短期记忆人工神经网络的人体摔倒识别方法在审
| 申请号： | 202110362569.2 | 申请日： | 2021-04-02 |
| 公开（公告）号： | CN113111756A | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 孟利民;童若望;应颂翔;蒋维;林梦嫚 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 基于人体骨架关键点和长短期记忆人工神经网络的人体摔倒识别方法，包括：获取人体不同行为的视频数据；利用OpenPose对视频进行处理，将视频转换成一帧一帧的PNG图像，最后得到视频中每一帧图像中人体骨架关节点数据；在提取出人体骨架关键点后，利用特征向量的均值和标准差对特征向量进行归一化，以降低数据的方差；对数据集中的每个视频构造每个子序列数据，获得的每个子序列数据都有一个行为标签，并将所有子序列数据共同构成样本集；建立长短期记忆人工神经网络；将样本集划分为模型训练集和模型验证集，利用模型训练集训练长短期记忆人工神经网络模型，并在验证集上进行模型验证；利用训练好的长短期记忆人工神经网络模型识别摔倒获得识别结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 人体 骨架 关键 短期 记忆 人工 神经网络 摔倒 识别 方法 | ||
【主权项】：
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