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申请/专利权人:无锡学院
摘要:本发明公开了一种复杂场景下跌倒检测方法、系统、电子设备及介质,所述方法包括:S1:获取视频帧中包含人体的检测框区域;S2:建立VGG‑BiNLSTM跌倒行为检测模型:所述VGG‑BiNLSTM跌倒行为检测模型包括VGG网络、BiNLSTM网络;所述BiNLSTM网络构建过程为:改进LSTM网络,将LSTM网络预设的存储单元嵌套到原始LSTM网络存储单元中,构建NLSTM网络存储单元;S3:采用VGG网络对视频帧中包含人体的检测框区域进行特征提取,以捕获人体行为的特征向量;将特征向量送入VGG‑BiNLSTM跌倒行为检测模型中,利用连续帧之间的时序信息,实现对跌倒行为的检测与识别。通过本发明方法以解决传统的深度学习的跌倒检测方式可泛化性低的技术问题,实现对行人跌倒行为的准确检测。
主权项:1.一种复杂场景下跌倒检测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:获取视频帧中包含人体的检测框区域;S2:建立VGG-BiNLSTM跌倒行为检测模型:所述VGG-BiNLSTM跌倒行为检测模型包括VGG网络、BiNLSTM网络;所述BiNLSTM网络构建过程为:改进LSTM网络,将LSTM网络预设的存储单元嵌套到原始LSTM网络存储单元中,构建NLSTM网络存储单元;S3:采用VGG网络对视频帧中包含人体的检测框区域进行特征提取,以捕获人体行为的特征向量;将特征向量送入VGG-BiNLSTM跌倒行为检测模型中,利用连续帧之间的时序信息,实现对跌倒行为的检测与识别。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 无锡学院 一种复杂场景下跌倒检测方法、系统、电子设备及介质
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