[发明专利]一种基于人体关键点的图卷积网络跌倒检测方法在审
| 申请号： | 202111620249.9 | 申请日： | 2021-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN114387666A | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 刘潇;李培华;谢江涛;张雪飞;吴永秋;吕莎莎 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V20/52;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 梅洪玉 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于人体关键点的图卷积网络跌倒检测方法，属于计算机视觉技术领域。本发明设计了双流图卷积网络，以图的形式建模人体姿态，充分挖掘和利用了人体的姿态信息，提高了姿态特征的鲁棒性，有利于后续的姿态分类；同时利用了时序信息，结合前序帧和当前帧的检测结果做跌倒的联合判决，增强跌倒检测算法的泛化能力；本发明所述的跌倒检测方法具有计算复杂度低、识别准确率高、易部署和迁移的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 人体 关键 图卷 网络 跌倒 检测 方法 | ||
【主权项】：
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