一种基于多源异构数据融合的人体跌倒检测方法
- 专利权人:
- 电子科技大学
- 发明人:
- 李巧勤,刘勇国,杨尚明,姜珊,王志华,陶文元,傅翀
- 申请号：
- CN201910795220.0
- 公开号：
- CN110633736A
- 申请日:
- 2019.27.08
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明属于人体跌倒检测领域,提供一种基于多源异构数据融合的人体跌倒检测方法;通过Kinect获取人体的行为深度图像以及骨骼信息,首先,在传感器的选择上摆脱可穿戴传感器的约束;其次,还解决了在特定场景,如浴室、卫生间中无法使用可穿戴传感器,同时也可避免使用普通摄像头进行监测侵犯人体隐私等问题;同时,通过深度学习模型从多源异构数据中提取特征,数据融合方式上引入无键注意融合,避免了数据级融合所产生的数据冗余、计算复杂性;本发明与现有技术相比,显著的提高了跌倒检测的准确率。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
