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摘要：本发明提出一种基于深度学习的养老院智能行为识别与异常检测方法，通过CNN对监控视频中的每一帧图像进行特征提取，识别出老人的姿态和动作；利用RNN对提取的特征进行时序分析，建立老人的行为模式。本发明方法利用深度学习技术，尤其是CNN和RNN的强大图像处理和时序分析能力，对养老院内的监控视频流进行深入分析。通过学习大量的正常行为模式，系统能够准确识别老人的日常活动，并在检测到异常行为，如摔倒、长时间静止不动等情况下，立即发出警报，从而实现对老人安全的实时保障；有效解决现有技术中包括人工效率低、模型环境依赖性强、动作识别准确性差以及预警不及时的技术问题。
主权项：1.一种基于深度学习的养老院智能行为识别与异常检测方法，其特征在于，通过CNN对监控视频中的每一帧图像进行特征提取，识别出老人的姿态和动作；利用RNN对提取的特征进行时序分析，建立老人的行为模式。
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