发明专利已授权

一种基于混合高斯模型和神经网络的行人摔倒检测方法

📄 申请号：CN201911130289.8 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2019-11-18

公开号

CN110991274B

公开日

2022-03-18

申请人

杭州电子科技大学

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 , G06K9_62 , G08B21_04 , G06N3_04 , G06V10_774 ,

技术画像

所属领域

神经网络图像识别人工智能算法行为识别神经网络

应用场景

智慧养老, 安防监控, 智能家居, 医疗监护, 公共安全

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摘要

本发明公开了一种基于混合高斯模型和神经网络的行人摔倒检测方法。现有的基于硬件传感器和基于视频图像的摔倒检测方案检测准确率和泛化能力较差。本发明结合了混合高斯模型和神经网络，采用alphapose神经网络能对运动的物体区域进行行人目标检测和骨骼提取，单人骨骼提取的训练集采用人工合成三维人体模型的方法，之后的浅层卷积神经网络会对提取的骨骼进行分类，完成摔倒检测。高斯混合模型能快速的定位运动的前景，过滤视频帧中大量的非运动物体，减少神经网络的计算量。本发明方法检测速度快，且神经网络有较强的泛化性，能应用于实时的视频监控。

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

网络下载安全处理方法和装置

当前第 / 件

一种基于BERT下卷积神经网络的服务发现方法

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：38 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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