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申请/专利权人：南昌大学
摘要：本发明提出了一种基于改进的YOLOv8的老人摔倒检测方法，主要应用于昏暗条件下老人摔倒问题，本方法包括以下步骤：1）提取一段监控视频数据，获取每帧图像数据；2）检测每帧图像中老人的状态，若老人状态为lying平躺，则转至步骤3，若检测的老人状态为平躺且面部朝下lying_facedown，则转至步骤4；3）检测每帧图像中老人的面部表情，若检测的老人面部表情为痛苦distress，则转至步骤4，若否则结束；4）每检测到一次“lying_facedown”或“distress”，则Count加一，若Count大于半数周期内图像数，则发出警报并拨打预留电话和发送定位。本发明能通过视频监控监测老人的实时状态，能够快速有效地判断老人摔倒情况，并及时通知相关人员和发送对应的位置信息，具有更高的准确率和检测效率。
主权项：1.一种基于改进YOLOv8的老人摔倒检测方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤1）提起一段监控视频数据，获取每帧图像数据；步骤2）采用预先训练好的摔倒检测模型检测老人实时状态，若老人状态为平躺lying，则转至步骤3，若老人的状态为平躺且面部朝下lying_facedown，则转至步骤4，否则，输出“老人正常”；步骤3）采用预先训练好的面部表情检测模型检测老人面部表情，若检测的老人面部表情为痛苦distress，则转至步骤4，若否则结束；步骤4）每检测到一次“lying_facedown”或“distress”，则Count加一，若Count大于半数周期内图像数，则发出警报并拨打预留电话和发送定位。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌大学 一种基于改进YOLOv8的老人摔倒检测方法
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