[发明专利]跨场景可泛化的深度学习跌倒检测方法、终端及存储介质在审
| 申请号： | 202211380473.X | 申请日： | 2022-11-04 |
| 公开（公告）号： | CN115761880A | 公开（公告）日： | 2023-03-07 |
| 发明（设计）人： | 何志海;陈庆南;欧阳健;吴昊 | 申请（专利权）人： | 南方科技大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V20/40;G06V10/774 |
| 代理公司： | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人： | 谢松 |
| 地址： | 518055 广东省深*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种跨场景可泛化的深度学习跌倒检测方法、终端及存储介质，方法包括：获取跌倒视频数据集，并提取跌倒视频数据集中的目标动作帧的数据，得到跌倒检测骨骼点数据集；根据跌倒检测骨骼点数据集和约束网络进行跨场景训练迁移，得到训练后的跌倒检测模型；根据训练后的跌倒检测模型对视频流进行跌倒检测，并输出跌倒检测结果；本发明提出新的迁移学习中领域自适应的方法，提高用RGB视频跌倒检测中跨场景迁移检测的能力。 | ||
| 搜索关键词： | 场景 泛化 深度 学习 跌倒 检测 方法 终端 存储 介质 | ||
【主权项】：
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