发明专利已授权

基于深度神经网络与全景分割的跌倒预判方法

Name: 基于深度神经网络与全景分割的跌倒预判方法
Brand: 燕山大学
SKU: 2021100760298
Availability: InStock

📄 申请号：CN202110076029.8 📄 发布日：2026/09/09

著录项目信息

申请日

2021-01-20

公开号

CN112766165B

公开日

2022-03-22

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V40_10

IPC 分类号

G06V40_10 , G06V10_25 , G06V10_44 , G06V10_764 , G06V10_82 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

全景分割全景分割

应用场景

智慧养老, 医疗监护, 智能安防, 家庭安全, 健康管理

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摘要

本发明提出了一种基于深度神经网络与全景分割方法相结合的跌倒预判方法，其能够高效快速的实现跌倒检测预判功能，结合了深度神经网络与图像全景分割方法，对即将发生的跌落风险进行短期实时评估和通知，以及对未来风险进行长期行为学习和预测。本发明采用深度学习中的深度神经网络(DNN)构建全景分割网络，然后通过图像全景分割算法对跌倒检测中的视频图像进行像素级分割，从而实现被看护者与所处环境情况的场景理解，对危险环境实现跌倒预判。

常见问题

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种用于工业现场通信的自适应带宽调整的方法

当前第 / 件

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📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：30 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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