公开(公告)号：CN117218721A

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202311168295.9

申请日：2023-09-12

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 张延军 ,  王卓 ,  周禹彤 ,  傅雄军 ,  董博 ,  郭乐其 ,  卢继华

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/44 ,  G06V10/46 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明属于图像处理、机器学习技术领域，涉及一种基于图像的轻量级摔倒检测方法。包括用摄像头采集图像序列并存储；从图像序列中通过姿态估计模型获得骨架序列；分别计算每帧骨架的均值和方差、计算骨架序列的平均方差和均值，再对骨架序列做归一化处理，得到归一化骨架序列；采用时空注意力网络提取归一化骨架序列的深层特征；所述时空注意力网络由若干结构相同的时空注意力编码器串联；所述时空注意力编码器由时间注意力编码器和空间注意力编码器并联；最后采用全连接网络根据深层特征判断摔倒。所述方法实现了97.4％的平衡精度，根据图像序列判断摔倒，捕捉摔倒过程的动态特征，提高了摔倒检测的健壮性、准确率、实时性且降低了检测成本。