公开(公告)号：CN114863471A

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202210299049.6

申请日：2022-03-25

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 李晓飞 ,  徐思成

IPC: G06V40/10 ,  G06V20/40 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种多特征融合人体跌倒检测方法及系统，属于图像处理与模式识别技术领域，所属方法包括：获取样本视频；将样本视频逐帧分割后从中提取骨骼关节点及其空间分布特征和时间特征；将空间分布特征和时间特征进行融合得到特征张量；将特征张量输入预训练好的STM‑GRU中，得到跌倒的置信度，若置信度大于预设置信度阈值则检测结果为跌倒，否则检测结果为非跌倒；解决现有技术中因忘记或不喜欢佩戴穿戴式设备而无法实现跌倒检测、系统复杂成本高等难题，提高检测的准确度。

公开(公告)号：CN114863471B

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202210299049.6

申请日：2022-03-25

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 李晓飞 ,  徐思成

IPC: G06V40/10 ,  G06V20/40 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种多特征融合人体跌倒检测方法及系统，属于图像处理与模式识别技术领域，所属方法包括：获取样本视频；将样本视频逐帧分割后从中提取骨骼关节点及其空间分布特征和时间特征；将空间分布特征和时间特征进行融合得到特征张量；将特征张量输入预训练好的STM‑GRU中，得到跌倒的置信度，若置信度大于预设置信度阈值则检测结果为跌倒，否则检测结果为非跌倒；解决现有技术中因忘记或不喜欢佩戴穿戴式设备而无法实现跌倒检测、系统复杂成本高等难题，提高检测的准确度。