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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种基于事件流质心轨迹的跌倒检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115482555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211095472.0，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于事件流质心轨迹的跌倒检测方法及系统是由王蕾;郭莎莎;康子扬;杨智杰;李石明;肖勋;刘威;龚锐;唐玉华;徐炜遐设计研发完成，并于2022-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于事件流质心轨迹的跌倒检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于事件流质心轨迹的跌倒检测方法及系统，本发明方法包括将DVS原始事件流滤除背景活动噪声得到DVS去噪事件流；对DVS去噪事件流进行质心检测得到事件流质心；针对事件流质心以固定长度的质心轨迹作为分类器的输入得到跌倒或非跌倒的二分类标签；其中对DVS去噪事件流进行质心检测为将DVS去噪事件流通过脉冲神经网络SNN推理判断有无运动物体，并计算分类激活图CAM，再计算分类激活图CAM的中心作为得到的事件流质心。本发明首先对事件流进行去噪处理，再通过SNN结合CAM提取质心轨迹特征后进行分类获得跌倒检测结果，能够在含噪数据上实现高精度和低延迟。

本发明授权一种基于事件流质心轨迹的跌倒检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于事件流质心轨迹的跌倒检测方法，其特征在于，包括： S1，将DVS原始事件流滤除背景活动噪声，得到DVS去噪事件流； S2，对DVS去噪事件流进行质心检测，得到事件流质心； S3，针对得到的事件流质心，以其中固定长度的质心轨迹作为分类器的输入，得到跌倒或非跌倒的二分类标签； 步骤S2包括：将DVS去噪事件流通过脉冲神经网络SNN推理判断有无运动物体，并基于推理结果计算分类激活图CAM，再计算分类激活图CAM的中心作为得到的事件流质心；所述脉冲神经网络SNN包括依次相连的卷积层、最大池化层、卷积层、最大池化层、全局平均池化层GAP以及输出全连接层，所述输出全连接层输出的结果是有运动物体或无运动物体这两类标签之一；所述基于推理结果计算分类激活图CAM是指在推理结束后使用输出全连接层的权值、第二个最大池化层的输出特征图来计算分类激活图CAM；所述计算分类激活图CAM的中心作为得到的事件流质心是指确定分类激活图CAM的像素点值较大的指定比例的部分像素点，并计算该部分像素点的位置平均值作为事件流质心； 所述计算分类激活图CAM的函数表达式为： ， 上式中，CAM表示计算分类激活图，n为通道数量，w i c为输出全连接层中第i个通道对应分类类别c的权值，f i为第二个最大池化层的输出的第i个通道的特征图，分类类别c取值为有运动物体和无运动物体。

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