发明专利已授权

一种基于分区卷积神经网络的跌倒检测方法

📄 申请号：CN202110341787.8 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2021-03-30

公开号

CN113052093B

公开日

2024-09-24

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V40_20

IPC 分类号

G06V40_20 , G06V10_764 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06F9_50 ,

技术画像

所属领域

卷积神经网络卷积神经网络人工智能算法图像识别

应用场景

智慧养老, 智能安防, 居家监护, 医疗健康监护, 异常行为识别

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摘要

一种基于分区神经网络的跌倒检测方法，该方法采用的深度神经网络为Lightweight Openpose，用于识别图像中人体的关键点坐标，过程如下：首先对目标深度神经网络进行每一层的输出数据尺寸分析和浮点运算数统计，随后，根据分析统计结果初步确定网络模型的候选划分层，再根据整体计算时间确定最优划分层p，其中轻量部分部署在移动端上，重量部分部署在云端服务器上，实现两端的协同计算；深度神经网络用于识别图像中人体的关键点坐标，再结合KNN分类器对关键点坐标做判断实现跌倒检测。本发明改善基于传统神经网络跌倒检测方法的实时性和安全性问题，表现出较好的鲁棒性。

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

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当前第 / 件

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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：16 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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