基于深度学习的行人跌倒检测方法
实质审查的生效
摘要
本发明涉及一种基于深度学习的行人跌倒检测方法。首先，将需要检测的视频输入到行人检测结构模块中，然后对视频进行抽帧和标记，提取每一帧的特征，再对行人的BBOX进行回归运算。操作结果从分支1输入到多目标追踪模块，多目标追踪模块首先从行人检测模块的BBOX特征图中提取深度特征。然后通过计算BBOX特征和追踪器中的特征集之间的余弦距离进行特征匹配。同时，行人检测模块得到的结果从分支2进入跌倒检测模块。最后，系统根据识别出的人体姿态输出相应的报警信号。实验结果表明，该发明提升了跌倒检测的准确度。
基本信息
专利标题 ：
基于深度学习的行人跌倒检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114373142A
申请号 ：
CN202111383424.7
公开（公告）日 ：
2022-04-19
申请日 ：
2021-11-22
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
李佐勇陈健许腾蔡远征
申请人 ：
闽江学院
申请人地址 ：
福建省福州市闽侯县上街镇溪源宫路200号
代理机构 ：
福州元创专利商标代理有限公司
代理人 ：
陈明鑫
优先权 ：
CN202111383424.7
主分类号 ：
G06V20/40
IPC分类号 ：
G06V20/40 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06V10/80 G06V10/75
法律状态
2022-05-06 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 20/40
申请日 : 20211122
申请日 : 20211122
2022-04-19 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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