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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明公开一种基于移动终端的多模态低头族危险环境感知与预警方法，包括以下步骤：步骤1：构建基于并行LSTM‑CNN网络的用户运动状态分类模块，对手机用户的当前运动状态进行识别；步骤2：利用单目摄像机采集图像，估计单目图像深度信息；面向彩色图像序列和深度图的深度信息，预测视角扩展图像；步骤3：分析步骤1的运动状态识别结果，构建基于YOLOv5轻型网络的危险环境检测模块，对危险环境进行识别；步骤4：构建基于决策树模型的低头族危险状态判定模块，对低头族当前的危险状态进行分类；步骤5：设计手机端用户界面，建立听觉‑视觉立体式预警方式。本发明能够在低头族使用手机时进行危险预警，有效降低事故发生率。
主权项：1.一种基于移动终端的多模态低头族危险环境感知与预警方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：利用手机内置加速度传感器，采集三方向加速度时间序列数据；面向三个方向加速度时间序列数据，提取加速度状态特征，构建基于并行LSTM-CNN网络的用户运动状态分类手持手机慢行、手机揣兜慢行、手机静放、慢行看手机、上下楼梯看手机、静止看手机模块，对手机用户的当前运动状态进行识别；步骤2：利用单目摄像机采集图像，估计单目图像深度信息；面向彩色图像序列和深度图的深度信息，预测视角扩展图像；步骤3：分析步骤1的运动状态识别结果，当用户处于非静止状态时，开启手机后视摄像头，采集用户周围环境图像数据；面向用户周围环境图像数据，构建基于YOLOv5轻型网络的危险环境检测模块，对手机用户周边潜在的危险环境斑马线、楼梯区域、湿滑路面、低照明进行识别；步骤4：面向步骤1、步骤3输出的手机用户运动状态识别结果、周围危险环境识别结果，构建基于决策树模型的低头族危险状态判定模块，对低头族当前的危险状态进行分类；步骤5：面向实时的手机用户运动状态识别结果、用户周围危险环境识别结果、低头族危险状态判定结果，设计手机端用户界面，建立听觉-视觉立体式预警方式。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 基于移动终端的多模态低头族危险环境感知与预警方法
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