公开(公告)号：CN119723660A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411786497.4

申请日：2024-12-06

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 路红 ,  李玉龙 ,  张龙孝 ,  袁泉 ,  戴建 ,  张恒瑞

IPC: G06V40/20 ,  G06V40/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/34 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多层筛选和关键点预测的摔倒检测方法，包括：构建日常行为数据集；建立识别摔倒检测模型；将识别出的标签名为跌倒的帧的前后e帧内的检测框内容并行输出，利用连续帧之间的图像差异来筛选出关键帧集合；生成中心帧及其相邻帧的人体关键点信息；计算得到人体质心点纵坐标的移动速度；采集人体下蹲时处于图像右侧的肩膀关节点在3D关键点图中相对地面的最大高度；若移动速度大于预设移动速度阈值，且期间所有帧的处于图像右侧的肩膀关节点的纵坐标均大于最大高度，则判定可能发生了跌倒。本发明的摔倒检测识别精度高，能够满足检测系统的鲁棒性、准确性和实时性的要求，同时可以直接部署到现有移动智能设备上。