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摘要：本发明涉及图像处理技术，具体地说是一种基于三维场景先验及注意力引导的跌倒检测方法。首先，选用IntelRealSenseD435i相机作为数据采集装置，获取目标区域的深度图像，以此构建工厂车间斜面场景的三维模型；其次，定位数据点云中人体与斜面接触边缘区域，并通过统一点云朝向，实现点云数据的增强。最后，引入场景先验信息模型并构建时空注意力模块，提高图卷积神经网络的特征学习能力。此外，为了避免算法过于关注局部信息导致全局信息丢失无法判别跌倒于伪跌倒动作，设计了一自适应图卷积神经网络模型。本发明相较于传统跌倒检测算法具有更高的准确性和更好的实时性。
主权项：1.一种基于三维场景先验及注意力引导的跌倒检测方法，其特征在于，将三维斜面的数据作为先验条件进行跌倒检测，包括以下步骤：步骤1获取空间数据：选用IntelRealSenseD435i相机进行图像获取；步骤2图像处理：利用特征区域数据增强算法，增加判别的准确性；步骤3跌倒判别：引入时空注意力算法以实现聚焦判别特征和减少背景噪声干扰的效果，将数据引入自适应的图卷积神经网络，与获取的场景先验信息、人体空间位置信息相结合，构建一个更具有鲁棒性、泛化能力和判断力的跌倒检测模型。
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百度查询： 王鑫 一种基于三维场景先验及注意力引导的跌倒检测方法
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