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申请/专利权人：哈尔滨理工大学
摘要：本发明公开了一种基于双层判断的跌倒行为检测方法，包括以下步骤：1人体检测：将图像输入到改进后的YOLOv8网络中，对人体目标进行提取；2将步骤1中检测后的结果，输入到Openpose网络进行人体关键点提取并对关键点坐标信息进行分析，使用跌倒特征判断方法对图像进行特征提取及分类；3将步骤2检测出疑似跌倒类别的图像输入到场景语义分割网络，将场景信息分割为可跌倒区域床、沙发、椅子和非跌倒区域地面；4跌倒判断：根据改进后的YOLOv8与Openpose网络结合的方法得到人体颈部以及两脚中点的关键点信息，分析跌倒特征并结合场景语义分割网络判断目标是否发生跌倒行为，该方法可以解决在多人场景中，因人体遮挡以及类跌倒行为导致的漏检、错检问题。
主权项：1.一种基于双层判断的跌倒行为检测方法，其特征在于：所述方法通过以下步骤实现：1人体检测：将图像输入到改进后的YOLOv8网络中，对人体目标进行提取，其中对YOLOv8网络的改进包括以下两点：1-1将基于跨空间学习的高效多尺度注意力机制融入到YOLOv8网络；1-2将空间和通道重建卷积融入到YOLOv8网络；2将步骤1中所检测后的结果，输入到Openpose网络进行人体关键点提取并对关键点坐标信息进行分析，使用跌倒特征判断方法对图像进行特征提取及分类；3将步骤2检测出疑似跌倒类别的图像输入到场景语义分割网络，将场景信息分割为可跌倒区域和非跌倒区域；4跌倒判断：根据改进后的YOLOv8与Openpose网络结合的方法得到人体颈部以及两脚中点的关键点信息，分析跌倒特征并结合场景语义分割网络判断目标是否发生跌倒行为，跌倒判定方法包括以下步骤：1从步骤2中输出第一次跌倒判断结果，若检测目标无跌倒行为则直接输出无跌倒行为结果；2若第一次判断结果为疑似跌倒行为，则计算目标框像素点位置信息与步骤3中分割的可跌倒区域像素位置之间的IoU值，大于所设定阈值则判定为未发生跌倒行为，否则判定为发生跌倒行为。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨理工大学 一种基于双层判断的跌倒行为检测方法
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