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申请/专利权人：岳正检测认证技术有限公司济南分公司
摘要：本发明提出了一种夜间人体下床姿态报警监测方法，涉及图像识别技术领域。本发明提出了夜间人体下床姿态检测流程，包括获取夜间人体下床姿态数据集、构建轻量自注意力LSA、构建前反馈网络FFN、构建一阶变换器单元OTU、构建二阶变换器单元TTU、构建轻量解码器LD、构建夜间人体下床姿态检测模型和训练夜间人体下床姿态检测模型并实时检测；同时提出轻量自注意力LSA，可以实现查询、键和值三个矩阵的简单乘法，而且可以动态改变三个矩阵计算的顺序，将轻量自注意力LSA应用在夜间人体下床姿态检测场景，可以在实现优越性能的同时使用更少的边缘计算成本。
主权项：1.一种夜间人体下床姿态报警监测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取夜间人体下床姿态数据集，在夜间使用夜视摄像头对人体进行持续的视频数据采集，通过视频抽帧获取人体下床图像，对人体下床图像进行人体下床姿态标注，标注完成后，获得夜间人体下床姿态数据集；S2、构建轻量自注意力LSA，包含多个线性层；S3、构建前反馈网络FFN，包含3×3卷积、LeakyReLU激活函数和深度卷积；S4、构建一阶变换器单元OTU，包含归一化层、轻量自注意力LSA和前反馈网络FFN；S5、构建二阶变换器单元TTU，包含归一化层、轻量自注意力LSA和前反馈网络FFN；S6、构建轻量解码器LD，包括双线性插值、ReLU激活函数和3×3卷积；S7、构建夜间人体下床姿态检测模型，包括输入、图像块嵌入、多个一阶变换器单元OTU、多个二阶变换器单元TTU、轻量解码器LD和输出；S8、训练夜间人体下床姿态检测模型并实时检测，使用夜间人体下床姿态数据集训练夜间人体下床姿态检测模型，训练完成后，在夜间场景，使用夜视摄像头对人体所在区域进行实时视频数据采集，将每秒抽帧获得的单帧图像输入到夜间人体下床姿态检测模型，获得姿态检测结果，如果检测到人体下床姿态，就输出报警信息。
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