[发明专利]基于深度学习的跌倒和暴力检测方法有效
申请号: | 201911142184.4 | 申请日: | 2019-11-20 |
公开(公告)号: | CN111091060B | 公开(公告)日: | 2022-11-04 |
发明(设计)人: | 刘海强;李占山 | 申请(专利权)人: | 吉林大学 |
主分类号: | G06V20/40 | 分类号: | G06V20/40;G06V40/20;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04 |
代理公司: | 吉林长春新纪元专利代理有限责任公司 22100 | 代理人: | 王薇 |
地址: | 130000 吉*** | 国省代码: | 吉林;22 |
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摘要: | 本发明涉及一种基于深度学习的跌倒和暴力检测方法,其特征在于步骤为:(1)将视频分割成图像序列,输入到已训练好的卷积神经网络模型,提取出人体关节点的二维坐标;(2)采集跌倒动作数据集和暴力动作数据集,分别用于训练端到端深度网络Ⅰ和端到端深度网络II;(3)根据步骤1得到的关节点坐标进行判断,若膝盖关节点的纵坐标低于阈值,则进入跌倒检测流程,否则进入暴力检测流程;其将跌倒和暴力检测整合到一个系统当中,采用端到端深度网络准确地提取出与跌倒和暴力动作相关的特征,削弱了噪声的干扰,当待识别的动作种类增多时,模型仍然具有很好的拟合效果。 | ||
搜索关键词: | 基于 深度 学习 跌倒 暴力 检测 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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