[发明专利]基于OpenPose和轻量化神经网络的跌倒检测方法及系统在审
| 申请号： | 202210485358.2 | 申请日： | 2022-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN114913597A | 公开（公告）日： | 2022-08-16 |
| 发明（设计）人： | 焦胜军;高梦奇;李江娇;王献民;李彬;张友梅 | 申请（专利权）人： | 山东光汇控股有限公司;齐鲁工业大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/46;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 李琳 |
| 地址： | 250015 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明属于人工智能领域，提供了基于OpenPose和轻量化神经网络的跌倒检测方法及系统，针对老年人跌倒检测问题，首先将图片输入OpenPose网络，提取人体关键点信息，在不增加原图复杂度情况下，将人体关键点和躯干信息在图中进行标注，实现特征加强，提高了特征提取的有效性，随后将OpenPose网络的输出作为Mob i l eNetV2网络的输入，利用卷积神经网络进行特征提取，最后利用Softmax函数输出检测结果。在公共数据集上的实验表明所提出的算法可以有效检测每帧图像是否存在跌倒行为，有较好的实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 openpose 量化 神经网络 跌倒 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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