[发明专利]一种基于深度学习的跌倒检测方法在审
| 申请号： | 202310171229.0 | 申请日： | 2023-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN115953847A | 公开（公告）日： | 2023-04-11 |
| 发明（设计）人： | 许一航;许家俊;朱强强;谢晶晶 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/82;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 南京千语知识产权代理事务所(普通合伙) 32394 | 代理人： | 祁文彦 |
| 地址： | 210000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的跌倒检测方法，用于检测目标对象在检测区域内是否跌倒。WiFi设备在检测区域内发射WiFi信号，接受WiFi信号的终端从中提取CSI数据作为对象，在进行预处理、信号分割和去噪后，将其转化为频谱图，并输入已训练的深度卷积神经网络进行跌倒识别，生成相应的警报信号，从而实现在检测区域内对目标对象实时的跌倒检测。本发明基于深度学习进行跌倒检测，提高了不同环境下的检测准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 跌倒 检测 方法 | ||
【主权项】：
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