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龙图腾网获悉深圳数联天下智能科技有限公司申请的专利训练摔倒检测模型的方法、摔倒检测方法及相关装置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：CN116403089B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202310355993.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权训练摔倒检测模型的方法、摔倒检测方法及相关装置是由蔡荣亮设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练摔倒检测模型的方法、摔倒检测方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请实施例涉及智能监测技术领域领域，公开了一种训练摔倒检测模型的方法、摔倒检测方法及相关装置，获取若干个动作样本，将若干个动作样本作为训练集，对训练集中的各个训练样本进行差分计算，得到若干个差分样本。将各个差分样本和对应的训练样本进行通道拼接，得到若干个拼接样本。最后，采用若干个拼接样本，对预先设置的神经网络进行迭代训练，直至神经网络收敛，得到摔倒检测模型。通过上述方式，使得神经网络能够参考差分图像中的差分信息，忽略静态热源的干扰；另一方面，侧重学习N帧多通道的图像中动态数据的变化。因此，使得训练得到的摔倒检测模型具有较强的抗干扰能力，摔倒检测更加准确。

本发明授权训练摔倒检测模型的方法、摔倒检测方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种训练摔倒检测模型的方法，其特征在于，包括： 获取若干个动作样本，各所述动作样本包括N帧红外图像，每个所述动作样本标注有反映是否摔倒的真实类别标签； 将所述若干个动作样本作为训练集，对所述训练集中的各个训练样本进行差分计算，得到若干个差分样本； 将各个所述差分样本和对应的训练样本进行通道拼接，得到若干个拼接样本； 采用所述若干个拼接样本，对预先设置的神经网络进行迭代训练，直至所述神经网络收敛，得到所述摔倒检测模型； 其中，所述对所述训练集中的各个训练样本进行差分计算，得到若干个差分样本，包括： 对于所述训练样本中第i帧红外图像，若i＜3，则将第i帧红外图像与第1帧红外图像进行差分计算，若i≥3，则将第i帧红外图像与第i-2帧红外图像进行差分计算，得到N个差分图像； 将所述N个差分图像中的负差分设置为0、保留正差分，得到N个正差分图像；以及，将所述N个差分图像中的正差分设置为0、保留负差分，得到N个负差分图像； 将所述N个正差分图像和所述N个负差分图像分别进行归一化处理后，进行通道拼接，得到所述差分样本。

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