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申请/专利权人：中原动力智能机器人有限公司
摘要：本发明公开了一种跌倒动作的识别方法、装置及系统。该识别装置包括模型训练单元、图像获取单元以及跌倒识别单元。该识别系统包括行为识别模块、数据存储模块以及一个或多个摄像头。通过TRN时序网络加强卷积神经网络的时序处理能力，并使用该卷积神经网络对获取到的待识别的动作图像组进行识别分类，该识别方法、装置及系统提升了跌倒动作的识别效率；进一步地，本发明提供的一种跌倒动作的识别方法、装置及系统还通过在识别结果为检测到跌倒行为时，向用户发送提示信息，从而提升了安全性。
主权项：1.一种跌倒动作的识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：根据预设的训练数据集，对预设的第一跌倒识别网络进行训练以获取跌倒识别网络；所述训练数据集为URFall数据集；所述第一跌倒识别网络包括TRN时序网络以及Backbone网络；获取待识别的动作图像组；根据所述跌倒识别网络分析所述动作图像组的时序特征和动作特征，对所述动作图像组进行识别分类，从而获取识别结果；所述根据预设的训练数据集，对预设的第一跌倒识别网络进行训练以获取跌倒识别网络，具体包括：将预设的训练数据集输入第一跌倒识别网络中的Backbone网络，从而提取出所述训练数据集的特征数据组；所述特征数据组包括多个特征数据；根据第一跌倒识别网络中的TRN时序网络对所述多个特征数据进行时间关系推理以得出多个特征数据之间的时间关系，并根据所述时间关系将输出的结果进行拼接，从而获得训练识别结果；根据所述训练识别结果对所述第一跌倒识别网络进行修正，并将修正后的第一得到识别网络输出为跌倒识别网络；所述根据第一跌倒识别网络中的TRN时序网络对所述多个特征数据进行时间关系推理以得出多个特征数据之间的时间关系，具体包括：将所述多个特征数据输入第一跌倒识别网络中的TRN时序网络中，以使所述TRN时序网络根据预设的时间复合函数，分别获取所述多个特征数据在多个时间尺度上的第一时间复合函数以作为对应的时间关系；其中，所述时间复合函数为： ；式中，为输入的视频，有n帧有序帧，其中表示第i帧，这里和分别为MLP中对应的函数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中原动力智能机器人有限公司 一种跌倒动作的识别方法、装置及系统
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