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龙图腾网恭喜广州星瞳信息科技有限责任公司申请的专利一种老人安全监护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：CN118887734B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202410953017.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种老人安全监护方法及系统是由徐圆;王开智设计研发完成，并于2024-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种老人安全监护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种老人安全监护方法及系统，涉及智能检测技术领域，包括：采集隐私场景中的毫米波雷达数据，获得监护对象在隐私场景中的第一点云数据，基于第一点云数据判断监护对象在隐私场景中是否处于摔倒状态；采集公开场景中的视频流信息，获得监护对象的人体图像，对人体骨骼关键点进行识别，确定人体骨骼关键点的位置；采集公开场景中的毫米波雷达数据，获得监护对象在公开场景中的第二点云数据；将人体骨骼关键点的位置、第二点云数据和RGB图像数据输入多流神经网络，采用注意力机制进行特征融合，判断监护对象在公开场景中是否处于摔倒状态。本发明在充分保护监护对象隐私的同时，也解决现有技术中由于环境复杂导致误报率高的问题。

本发明授权一种老人安全监护方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种老人安全监护方法，其特征在于，包括：采集隐私场景中的毫米波雷达数据并进行预处理，获得监护对象在隐私场景中的第一点云数据，基于所述第一点云数据进行行为识别，判断监护对象在隐私场景中是否处于摔倒状态；采集公开场景中的视频流信息并进行预处理，获得监护对象的人体图像，对所述人体图像中的人体骨骼关键点进行识别，确定所述人体骨骼关键点的位置；采集公开场景中的毫米波雷达数据并进行预处理，获得监护对象在公开场景中的第二点云数据；将所述人体骨骼关键点的位置、所述第二点云数据和RGB色彩空间图像数据输入到多流神经网络中，在所述多流神经网络中采用注意力机制进行特征融合，判断监护对象在公开场景中是否处于摔倒状态；采集公开场景中的毫米波雷达数据并进行预处理，获得监护对象在公开场景中的第二点云数据，包括：对采集到的毫米波雷达数据通过调频连续波雷达采集动作的回拨数据并进行预处理，得到距离-速度图像，根据所述距离-速度图像，将监护对象所在的距离门信号相干叠加后进行短时傅里叶变换，得到多普勒时频谱图像，将所述多普勒时频谱图像组合后得到所述第二点云数据；将所述人体骨骼关键点的位置作为稀疏数据，将所述第二点云数据和RGB色彩空间图像数据作为稠密数据输入到多流神经网络中，在所述多流神经网络中采用注意力机制进行特征融合，具体步骤包括：采用点云特征提取器对所述第二点云数据进行特征提取，包括：使用CNN-Lstm网络从所述距离-速度图像中提取得到速度距离特征f1，使用EffcientNet网络从所述多普勒时频谱图像中提取得到频率特征f2，使用Vision-Transformer从所述RGB色彩空间图像数据中提取图像特征f3，使用多层感知机从所述人体骨骼关键点中提取骨骼关键点特征f4，该多层感知机包含三层全连接层，且每层全连接层之间都有ReLU函数以及归一化层；将所述骨骼关键点特征f4作为稀疏数据，使用一层全连接层将骨骼关键点特征映射为Query特征矩阵，分别使用三层全连接层将所述第二点云数据和RGB色彩空间图像数据映射成Key特征矩阵和Value特征矩阵，对所述速度距离特征f1、频率特征f2和图像特征f3进行增强，得到增强后的速度距离特征f1'、频率特征f2'和图像特征f3'；将所述速度距离特征f1'、频率特征f2'和图像特征f3'按位相加得到融合特征f'，具体公式如下：f'＝αf1'+βf2'+γf3'其中，α、β和γ分别为学习参数，α、β和γ的初始值为采用一个全连接层接收所述融合特征f'，输出置信度Confidencefalldown，当置信度Confidencefalldown大于设定阈值时，则判断为监护对象在公开场景中处于摔倒状态，同时发出摔倒信号。

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