基于深度卷积神经网络与长短期记忆网络的摔倒检测方法
基本信息
| 申请号 | CN201810863320.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN109214285A | 公开（公告）日 | 2019-01-15 |
| 申请公布号 | CN109214285A | 申请公布日 | 2019-01-15 |
| 分类号 | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 钟博煊;许淞斐;周礼 | 申请（专利权）人 | 浙江深眸科技有限公司 |
| 代理机构 | 嘉兴启帆专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 浙江深眸科技有限公司 |
| 地址 | 314000 浙江省嘉兴市桐乡市桐乡经济开发区发展大道288号4幢212室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络与长短期记忆网络的摔倒检测方法，包括以下步骤。步骤S1：输入图像信号和/或视频信号，同时将上述图像信号和/或视频信号切分为图片帧和与该图片帧在时序上连续的前后帧。步骤S2：通过深度卷积神经网络模型提取步骤S1中的图片帧和前后帧的图像特征。步骤S3：通过长短期记忆网络模型将步骤S2中提取的图像特征转化为与摔倒行为相关的特征。步骤S4：通过滑动窗口方法与长短期记忆网络模型相互配合以提取与摔倒行为相关的时间顺序信息。本发明公开的基于深度卷积神经网络与长短期记忆网络的摔倒检测方法，能够在复杂环境下实时监测并且识别检测摔倒行为，具有较高的准确率和稳定性。 |
