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摘 要:本发明提出基于人体关键点行为识别与LSTM的跌倒预判方法,该方法基于相邻人体关键点分组方法,进一步把人体分为头部、躯干和腿部三个区域进行行为识别,大大减少了计算量,从而提升了检测效率;在此基础上,通过采用LSTM,即长短期记忆神经网络机制来实现对采集视频的记忆功能,从而实现对人体行为变化的分析与识别功能,最后将识别结果归为三类:跌倒、非跌倒与其他。该方法减少了计算功耗,节约了跌倒检测时间,从而实现了实时检测与跌倒检测预判的功能。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202011158025.6 | 专利名称: | 基于人体关键点行为识别与LSTM的跌倒预判方法 |
申请日: | 2020-10-26 | 申请/专利权人 | 燕山大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 河北省秦皇岛市海港区河北大街西段438号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V40/20搜分类 L LED芯片 人体搜索 |
公开/公告日: | 2022-05-17 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN112163564B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |