公开(公告)号：CN114386459B

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202111679870.2

申请日：2021-12-31

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 杜群贵 ,  钟威

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G01C23/00

Abstract: 本发明涉及一种基于多输入卷积网络的实时跌倒预测方法，属于动作识别领域，其中预测流程包括：传感数据采集模块：惯性传感器安装在人体腰部，测量腰部的加速度，角速度信号；预处理模块：对来自传感器的加速度，角速度信号进行滤波和姿态解算，得到姿态角信号；多输入卷积模块：分别把加速度，角速度，姿态角信号输入一维卷积网络，把人的个体特征传入全连接网络，再拼接所有特征传入多级全连接网络，输出预测结果。本发明将人体腰部多种传感信号与人体生理特征融合，可以适应不同生理特征人群，提高了跌倒预测精度。

公开(公告)号：CN114386459A

公开(公告)日：2022-04-22

申请号：CN202111679870.2

申请日：2021-12-31

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 杜群贵 ,  钟威

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01C23/00

Abstract: 本发明涉及一种基于多输入卷积网络的实时跌倒预测方法，属于动作识别领域，其中预测流程包括：传感数据采集模块：惯性传感器安装在人体腰部，测量腰部的加速度，角速度信号；预处理模块：对来自传感器的加速度，角速度信号进行滤波和姿态解算，得到姿态角信号；多输入卷积模块：分别把加速度，角速度，姿态角信号输入一维卷积网络，把人的个体特征传入全连接网络，再拼接所有特征传入多级全连接网络，输出预测结果。本发明将人体腰部多种传感信号与人体生理特征融合，可以适应不同生理特征人群，提高了跌倒预测精度。