一种基于图像静态特征的摔倒检测方法
实质审查的生效
摘要
本发明提供了一种基于图像静态特征的摔倒检测方法，所述方法包括：获取目标实时图像，并对目标图像进行预处理；搭建YOLOv3改进算法检测模型，提取目标区域；对所述目标区域利用OpenPose算法提取人体关键点；以及根据所述人体关键点特征基于摔倒检测算法进行摔倒行为分析。本发明的基于图像静态特征的摔倒检测方法可降低检测成本、满足实时性要求并具有良好检测效果。
基本信息
专利标题 ：
一种基于图像静态特征的摔倒检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114332922A
申请号 ：
CN202111542167.7
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-16
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
卞佰成陈田张志成董二凤
申请人 ：
上海电机学院
申请人地址 ：
上海市闵行区江川路690号
代理机构 ：
上海伯瑞杰知识产权代理有限公司
代理人 ：
孟旭彤
优先权 ：
CN202111542167.7
主分类号 ：
G06V40/10
IPC分类号 ：
G06V40/10 G06V10/30 G06V10/34 G06V10/42 G06V10/44 G06V10/80 G06V10/82 G06V10/25 G06V10/762
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 40/10
申请日 : 20211216
申请日 : 20211216
2022-04-12 ：
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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