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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于jetson tx2和TensorRT加速推理的跌倒检测方法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：CN116912943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310886878.9，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于jetson tx2和TensorRT加速推理的跌倒检测方法是由陈鹏;巫福琳;章军;郑春厚;夏懿;王兵设计研发完成，并于2023-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于jetson tx2和TensorRT加速推理的跌倒检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于jetsontx2和TensorRT加速推理的跌倒检测方法，包括：对截取的视频片段进行预处理；对预处理后的视频数据源进行数据集标注，得到标注数据集；对标注数据集进行预处理，得到标签数据集；构建并训练动作识别模型TwoStreamST‑GCN；通过人体框检测模型、人体关键点检测模型、动作识别模型TwoStreamST‑GCN进行TensorRT加速，得到加速推理引擎；根据加速推理引擎对视频流进行动作识别推理，得到动作识别推理结果；将动作识别推理结果进行报警通知。本发明有效解决了跌倒检测设备的成本较高、摄像头检测造成的隐私问题、检测设备的是否侵入式问题，相较于传统的跌倒检测算法具有可扩展性好、鲁棒性强等优点。

本发明授权一种基于jetson tx2和TensorRT加速推理的跌倒检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于jetsontx2和TensorRT加速推理的跌倒检测方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤： 1对包含单人的特定动作的视频进行采集和片段截取，对截取的视频片段进行预处理，得到预处理后的视频数据源； 2对预处理后的视频数据源进行数据集标注，得到标注数据集； 3对标注数据集进行预处理，得到标签数据集：基于人体关键点检测模型对视频每一帧中的动作中人体关键点进行识别，得到识别关键点，从识别关键点中选取13个关键点，基于其中的左肩、右肩2个关键点设置1个中心关键点，共14个关键点特征；预处理后得到标签数据集； 4构建并训练动作识别模型TwoStreamST-GCN，对14个关键点特征进行动作特征提取； 5通过人体框检测模型、人体关键点检测模型、动作识别模型TwoStreamST-GCN进行TensorRT加速，得到加速推理引擎； 6根据加速推理引擎对视频流进行动作识别推理，得到动作识别推理结果； 7将动作识别推理结果进行报警通知； 所述步骤2具体是指：通过VoTT视频标注软件对预处理后的视频数据源进行标注，在VoTT视频标注软件中设置标注帧率为15，即每秒标注15帧或者每秒标注15个标签，标注的标签为七种特定动作：站着、行走、坐着、躺下、站起、坐下和跌倒，得到标注数据集； 所述步骤4具体包括以下步骤： 4a将标签数据集输入动作识别模型TwoStreamST-GCN：动作识别模型TwoStreamST-GCN有两组输入分别为1×1×3×30×14、1×1×2×30×14，输入动作识别模型TwoStreamST-GCN的标签数据的大小为2×1×3×30×14，其中，第一组为关键点位置信息输入jointtx,y,s，其中，下标t为周期序列号代表时间，其取值为[1,N-T+1]，其维度值3代表14个关键点的位置和关键点得分x,y,s；第二组为关键点位置空间变换信息输入motiontx,y，其中，下标t为周期序列号代表时间，其维度值中2代表14个关键点的两组运动矢量两组输入中的30指预测动作周期T＝30，14指代14个关键点；其中motiontx,y的计算公式为： motiont+1x,y＝jointt+1x,y-jointtx,y 4b动作识别模型TwoStreamST-GCN共包含的网络层种类有：BN层、ST-GCN层、全局平均池化层、全连接层； 在OneStreamST-GCN的结构的基础上，采用两个OneStreamST-GCN并联后依次通过全连接层和Softmax层构成TwoStreamST-GCN； 所述ST-GCN层包含四个模块：GCN层、TCN层、Residual和ReLU层； 所述GCN层为卷积层，其卷积核大小为1，步长大小为1x1，负责空间维度特征提取； 所述TCN层包括的子层有：BN层、ReLU层、Conv卷积层、BN层、Dropout层，负责时间维度特征提取；其中Conv卷积层的卷积核大小为9×1，步长大小为1×1；Dropout层的参数p设置为0.6； 所述Residual层包括两个子层：Conv卷积层和BN层，其中，Conv卷积层的卷积核大小为1,步长大小为1×1。

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