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一种适用于家居内的人体摔倒检测方法
- 专利权人:
- 南昌大学
- 发明人:
- 闵卫东,崔浩,韩清,邹方园
- 申请号：
- CN201711494618.8
- 公开号：
- CN108171181A
- 申请日:
- 2017.12.31
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 摘要：
- 一种适用于家居内的人体摔倒检测方法,包括步骤:1)场景分析;2)对多特征进行提取:3)对行为进行分类。步骤1)是利用视频摄取装置拍摄视频图像,基于Faster R‑CNN算法,包括如下分步骤:1.1)生成候选框;1.2)基于Fast R‑CNN算法直接对全图进行卷积,获得特征图;1.3)将候选框的位置映射到特征图中,得到每个候选框所对应的特征。用新特征结合已有行为特征的多特征融合作为家居内摔倒检测的自动判定引擎,可以对日常行为进行有效的分类,且将Faster R‑CNN算法运用于场景分析进行家居内摔倒检测,对一些类摔倒行为和特殊摔倒行为的区分能力强,可以显著提高家居内的人体摔倒检测的准确率。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
