一种基于深度学习与智能手环相结合的摔倒检测方法
- 专利权人:
- 五邑大学
- 发明人:
- 曾军英,冯武林,秦传波,甘俊英,翟懿奎,谌瑶
- 申请号：
- CN201710676771.6
- 公开号：
- CN107609477A
- 申请日:
- 2017.08.09
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于深度学习与智能手环相结合的摔倒检测方法。该方法是采集数据进行前景提取建立样本库,将样本库用于训练深度信念网络,利用训练完成的深度信念网络模型识别摔倒或倒下这两类行为,然后检测目标血压脉搏是否正常从而判断出目标是否摔倒;基于深度学习的行为识别方法不需要像传统机器学习方法那样对特征提取方法进行人工设计,可以在视频数据上进行训练和学习,得到最有效的表征方法,最后将识别算法与智能手环硬件高效的结合应用在一起,获得更高的检测正确率。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
