基于深度神经网络的人体跌倒检测方法、装置和电子设备
基本信息
| 申请号 | CN202110020602.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113553893A | 公开（公告）日 | 2021-10-26 |
| 申请公布号 | CN113553893A | 申请公布日 | 2021-10-26 |
| 分类号 | G06K9/00（2006.01）I;G06K9/46（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06T5/00（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 李书玮;常晶舒;余景武 | 申请（专利权）人 | 深圳宇晰科技有限公司 |
| 代理机构 | 深圳睿臻知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 张海燕 |
| 地址 | 518055广东省深圳市福田区华富街道莲花一村社区皇岗路5001号深业上城（南区）T2栋2910 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本申请实施例提供了一种全新的基于深度神经网络的人体跌倒检测方法、装置和电子设备，首先将大量多人人体不同动作姿态单帧图片数据输入一种深度神经网络，获取多人人体关键点坐标，并对多人人体关键点的坐标进行预处理和标注，再将经过预处理和标注的人体关键点的坐标输入另一个深度神经网络，对该深度神经网络进行训练，直至该深度神经网络精度达到预设精度，由于用于深度神经网络训练的多人人体动作姿态图片采用单帧图片，大大减少了模型预测对网络带宽和计算量的要求，很大程度上解决了目前使用连续视频数据导致的对网络带宽和计算量要求大导致的成本偏高而不能实际使用的问题。 |
