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申请/专利权人：吉林大学第一医院;长春理工大学

摘要：本公开涉及一种跌倒事件识别方法、装置及介质，属于计算机技术领域。该方法包括：利用传感器采集目标场所的图像；借助于目标检测模型对所述图像进行识别，得到人体的边界框、以及床的边界框；根据所述人体的边界框、以及所述床的边界框，计算交并比；判断所述交并比是否小于交并比阈值；若所述交并比小于交并比阈值，判定所述人体处于活动状态；利用GhostNet‑OpenPose姿态估计网络识别人体的骨骼关键点，且输出各个骨骼关键点的坐标；基于各个骨骼关键点的坐标，计算得到肘关节的实时关节角度和膝关节的实时关节角度；将所述肘关节的实时关节角度和所述膝关节的实时关节角度输入决策树跌倒分类算法，识别跌倒事件。本公开能准确识别跌倒事件。

主权项：1.一种跌倒事件识别方法，其特征在于，所述方法包括：利用传感器采集目标场所的图像，其中，所述目标场所内有人体和床；借助于目标检测模型对所述图像进行识别，得到人体的边界框、以及床的边界框，其中，在构建所述目标检测模型时，将结合通道注意力机制和空间注意力机制的CBAM模块添加至YOLOv8n；根据所述人体的边界框、以及所述床的边界框，计算交并比；判断所述交并比是否小于交并比阈值；若所述交并比小于交并比阈值，判定所述人体处于活动状态；利用GhostNet-OpenPose姿态估计网络识别人体的骨骼关键点，且输出各个骨骼关键点的坐标，其中，在构建所述GhostNet-OpenPose时，将特征提取部分以GhostNet替换VGG-19，OpenPose多分支迭代机构仅保留初始阶段和一个细化阶段，合并部分卷积结构计算关键点热度图和部分亲和场，且使用COCO数据集作为训练集；基于各个骨骼关键点的坐标，计算得到肘关节的实时关节角度和膝关节的实时关节角度；将所述肘关节的实时关节角度和所述膝关节的实时关节角度输入决策树跌倒分类算法，识别跌倒事件，其中，所述肘关节的关节角度的历史数据和所述膝关节的关节角度的历史数据作为训练集训练所述决策树跌倒分类算法，所述肘关节的关节角度的历史数据和所述肘关节的关节角度的历史数据是基于所述GhostNet-OpenPose姿态估计网络输出的各个骨骼关键点的坐标的历史数据计算得到的，所述骨骼关键点的坐标的历史数据是基于所述目标检测模型输出的人体的边界框的宽高比的历史数据计算得到的。

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