[发明专利]一种基于改进关键帧提取的跌倒检测方法有效
| 申请号： | 202110502441.1 | 申请日： | 2021-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN113095295B | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 胡佳佳;李伟彤 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V20/40;G06V10/764;G06V10/762;G06V10/56;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510090 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于改进关键帧提取的跌倒检测方法，包括S1：获取未经处理的原视频流；S2：利用帧间差分法对所述原视频流初步进行关键帧提取；S3：利用聚类算法对步骤S2产生的关键帧进行二次优化，得到最优关键帧；S4：从所述最优关键帧中提取特征，构建特征向量；S5：将提取的特征向量作为支持向量机SVM的输入，进行初判断，所述支持向量机用于区分非跌倒行为、跌倒行为和类跌倒行为；S6：利用卷积神经网络对区分结果为所述类跌倒行为的特征向量进行二次分类，输出检测结果，完成对跌倒行为的最终检测。本发明提出的算法与传统的聚类方法相比，不仅有更低的冗余度而且还有较高的查全率和准确率，可以为后续检测跌倒行为节省很多时间和提高准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 关键 提取 跌倒 检测 方法 | ||
【主权项】：
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